L’efficacité et l’innovation de l’IA ne sont pas maximisées par la simple augmentation de la productivité individuelle, mais plutôt par une collaboration basée sur les données et axée sur la coordination assistée par l’IA.
Seules 4 % des organisations constatent des bénéfices transformationnels de l’IA en matière d’efficacité organisationnelle, d’innovation ou de qualité du travail. Ces entreprises mettent en œuvre trois actions clés, dont les deux premières sont directement liées aux pratiques de collaboration basées sur les données :
1. Construire une base de connaissances connectée à l’échelle de l’entreprise
L’IA ne peut agir que sur les informations auxquelles elle a accès. Pour que l’IA devienne la couche de connexion qui comble les silos et aligne les équipes, la disponibilité des connaissances doit être au cœur des pratiques de travail. 79 % des travailleurs de la connaissance affirment qu’ils utiliseraient davantage l’IA si elle pouvait accéder aux données et informations pertinentes.
Les pratiques essentielles de collaboration basées sur les données pour y parvenir incluent :
- Adopter des pratiques de collaboration « AI-first » : Il faut encourager les équipes à travailler directement avec la technologie plutôt que d’utiliser des méthodes de communication dépassées.
Cela signifie :- Faire du brainstorming sur des tableaux blancs numériques et collaborer sur des pages partagées.
- Inclure des preneurs de notes IA automatiques lors des réunions en direct pour créer des transcriptions et attribuer des actions dans une base de connaissances connectée.
- Utiliser des vidéos rapides stockées sur une plateforme connectée qui exporte des transcriptions précises, offrant ainsi un contexte utile aux équipes et à l’IA.
- •Fournir un contexte précis à l’IA et documenter des informations de haute qualité : Pour éviter que l’IA ne s’appuie sur des informations erronées (ce qui dégrade la base de connaissances), les équipes doivent :
- Ajouter des propriétaires, des étiquettes (tags) et des statuts clairs (comme « brouillon » ou « vérifié ») aux documents de travail.
- Assurer un suivi clair du travail et lier systématiquement les mises à jour, les objectifs et les priorités. Il est crucial de rendre facile pour l’IA la compréhension du « qui, quoi, quand et pourquoi » du projet.
- Expliciter le « pourquoi » derrière le travail (par exemple, en utilisant un project poster clair) afin que l’IA puisse mieux orienter l’équipe.
- Inciter au partage des connaissances :
- Donner aux équipes des objectifs communs pour les motiver à intégrer le partage de connaissances dans leur collaboration.
- Privilégier les canaux publics par défaut (plutôt que les messages directs) pour que les questions et commentaires fassent partie du contexte accessible à l’IA.
2. Mettre en place les bons systèmes pour la coordination assistée par l’IA
Établir des cadres connectés permet à l’IA de comprendre la direction que doivent prendre les équipes et comment elle peut les aider à y parvenir plus rapidement. Les systèmes intégrés servent de « plomberie » pour que les données circulent correctement.
Les pratiques systèmes clés comprennent :
- Documenter et connecter les objectifs : Les objectifs d’équipe ne devraient pas être enfouis dans des documents ambigus. Il faut :
- Définir 3 à 5 objectifs clairs par équipe, avec des indicateurs de succès définis
- Documenter tous les objectifs d’équipe sur une plateforme centralisée et les lier aux étapes clés du département et de l’organisation
- Réviser les objectifs trimestriellement. Lorsque l’IA connaît tous les objectifs, elle peut orienter le travail d’équipe dans la bonne direction, signaler le travail en double et connecter les personnes, les projets et les connaissances appropriés.
- Adopter un système de travail intégré : les plateformes intégrées permettent à l’IA d’adapter le contexte en temps réel à travers les flux de travail, tandis que les silos limitent sa capacité à fournir des informations et des orientations. Les systèmes connectés permettent à l’IA d’apprendre comment les équipes travaillent ensemble pour envoyer des suggestions plus pertinentes (par exemple, ajuster le calendrier d’un produit basé sur l’analyse des données de médias sociaux).
- Établir des politiques claires concernant l’IA : définir des politiques transparentes, des directives claires sur les outils approuvés et les données autorisées, ainsi que des espaces communautaires plus petits pour l’expérimentation et le partage de questions.
En se concentrant sur ces pratiques de coordination basées sur des données structurées et accessibles, les entreprises ont presque deux fois plus de chances de déclarer que l’IA a transformé de manière significative l’efficacité à l’échelle de l’organisation. Inversement, les entreprises trop focalisées sur la productivité personnelle sont 16 % moins susceptibles de stimuler l’innovation organisationnelle.
FutureOfWork – TravailCollaboratif -DataDriven -KnowledgeManagement – TransformationDesOrganisations
