L'étude du MIT et de Stanford montre comment des tensions similaires pourraient survenir au sein des entreprises utilisant des outils d'IA génératifs – et même entre les travailleurs. Les agents du service à la clientèle ont travaillé pour une société de logiciels d'entreprise Fortune 500 que les chercheurs n'avaient pas l'autorisation de nommer. Les employés ont apporté un soutien basé sur le chat aux petites et moyennes entreprises à naviguer dans des problèmes administratifs comme la paie et les taxes, des travaux stressants et impliquaient des interactions fréquentes avec les clients fromages, provoquant un chiffre d'affaires élevé dans l'équipe d'assistance.

En conséquence, l'entreprise a passé beaucoup de temps à former de nouveaux travailleurs embauchés pour remplacer ceux qui ont quitté. Beaucoup des compétences nécessaires étaient ce que les chercheurs ont appelé la «connaissance tacite», un savoir-faire expérientiel qui ne peut pas être facilement codifié, mais ces modèles de langue importants peuvent absorber des journaux de chat puis imiter. Le bot de l'entreprise a aidé à la fois avec des compétences techniques et sociales, en pointant des agents vers des documents techniques pertinents et suggérant des phrases de déchiqueter pour apaiser les clients bouillonnants, tels que «heureux de vous aider à résoudre ce problème dès que possible!»

Après que le bot ait commencé à aider, le nombre de problèmes que l'équipe a résolus par heure a bondi de 14%. De plus, les chances qu'un travailleur quitterait au cours d'un mois donné ait baissé de 9%, et les attitudes des clients envers les employés ont également amélioré. La société a également vu une baisse de 25% des clients demandant à parler à un gestionnaire.

Mais lorsque les chercheurs ont cassé les résultats par le niveau de compétence, ils ont constaté que la plupart des avantages du chatbot s'accumulaient aux travailleurs les moins qualifiés, qui ont vu une bosse de productivité de 35%. Les travailleurs les plus qualifiés n'ont vu aucun gain et ont même vu les scores de satisfaction de leurs clients baisser légèrement, ce qui suggère que le bot était peut-être une distraction.

La valeur de ce travail très qualifié, quant à lui, s'est multiplié comme l'assistant AI a dirigé les travailleurs à faible qualification pour utiliser les mêmes techniques.

Il y a des raisons de douter que les employeurs récompenseront cette valeur de leur propre gré. Aaron Benanav, historien de l'Université de Syracuse et auteur du livre Automatisation et l'avenir du travailvoit un parallèle historique dans le taylorisme, un système de productivité développé à la fin du 19e siècle par un ingénieur en mécanique nommé Frederick Taylor et adopté plus tard dans les usines de voitures d'Henry Ford.

À l'aide d'un chronomètre, Taylor a cassé les processus physiques dans leurs composants pour déterminer la façon la plus efficace de les compléter. Il a accordé une attention particulière aux travailleurs les plus qualifiés d'un métier, Benanav dit: «Afin de pouvoir faire fonctionner les travailleurs moins qualifiés de la même manière.» Maintenant, au lieu d'un ingénieur fastidieux totalisant un chronomètre, les outils d'apprentissage automatique peuvent collecter et diffuser les meilleures pratiques des travailleurs.

Cela n'a pas fonctionné si chaud pour certains employés à l'ère de Taylor. Ses méthodes sont devenues associées à la baisse des revenus pour les travailleurs plus qualifiés, car les entreprises pourraient payer des employés moins qualifiés pour faire le même type de travail, explique Benanav. Même si certains performants sont restés nécessaires, les entreprises en avaient besoin de moins et la concurrence entre eux a augmenté.

«Selon certains comptes, cela a joué un rôle assez important dans le déclenchement de la syndicalisation parmi tous ces travailleurs moins qualifiés ou moyens dans les années 1930», explique Benanav. Cependant, certains schémas moins punitifs ont émergé. L'un des adhérents de Taylor, l'ingénieur en mécanique Henry Gantt – oui, le graphique– Création d'un système qui a payé à tous les travailleurs un salaire minimum mais a offert des bonus à ceux qui atteignent également des cibles supplémentaires.