Embrasser l'avenir : comment l'IA est sur le point de modifier les exigences des postes dans différents secteurs

Publié: 2023-07-05

Cet article a été rédigé par Sumit Sabharwal , PDG, TeamLease HRtech.

Nos pratiques de travail sont redéfinies par les progrès actuels de la technologie de l'IA. Les produits d'IA générative pour le texte, les photos, l'audio et les vidéos sont devenus disponibles au cours des dernières années. Les nombreux outils d'IA génératifs pour créer divers types de contenu incluent ChatGPT, Dall-E, PlayHT et Descript, pour n'en nommer que quelques-uns. De nombreuses entreprises utilisent ces biens pour accélérer rapidement et efficacement leurs opérations car ils sont plus largement disponibles et en raison de la concurrence féroce entre eux, qui maintient les prix bas. La demande de travailleurs capables d'utiliser ces biens électroniques avec compétence se développe parallèlement à l'adoption. Le paysage du marché du travail évolue en raison du développement continu de l'intelligence artificielle.

Voyons comment l'IA est censée modifier les exigences des emplois dans différents secteurs.

Ressources humaines
Commercialisation
Finance
Opérations

Ressources humaines

La division des ressources humaines s'appuie fortement sur le contenu textuel pour les opérations quotidiennes. Les descriptions de poste, les contrats des employés, les manuels et politiques, le matériel de formation, les communications avec les employés, les documents juridiques et de conformité, etc. doivent tous être rédigés par des professionnels des RH. Avec l'utilisation de systèmes d'IA générant du texte, toutes ces exigences de contenu peuvent être satisfaites. La principale difficulté, cependant, est de choisir l'invite appropriée afin que les informations générées répondent correctement aux exigences de la tâche.

Pour cette raison, les entreprises auront besoin de spécialistes RH capables de produire des suggestions rapidement et efficacement.

À l'avenir, l'IA générative sera intégrée dans diverses plates-formes HCM. Les employeurs alimenteront les plates-formes HCM génératives activées par l'IA avec leurs données exclusives, que les experts en RH analyseront ensuite pour prévoir l'attrition, le besoin d'activités d'engagement des employés et d'autres facteurs. De plus en plus de professionnels des RH devront se renseigner sur les technologies d'IA génératives alors que l'IA continue d'imprégner le secteur de l'informatique des RH.

Commercialisation

La condition préalable fondamentale pour que le marketing fonctionne est le contenu. Aucun effort de marketing, y compris la publicité, les médias sociaux, le marketing par e-mail et le marketing de contenu, n'est possible sans contenu. Par rapport aux RH, les besoins en contenu du département marketing sont beaucoup plus variés. En plus du texte, le marketing nécessite également une assistance pour les graphiques, les vidéos et l'audio. Par conséquent, les professionnels du marketing doivent être aptes à utiliser toutes les variétés d'outils d'IA générative.

Pour accélérer leurs recherches, les rédacteurs de contenu doivent savoir créer les déclencheurs appropriés. Les graphistes et les spécialistes du marketing des médias sociaux devront perfectionner leurs capacités dans le domaine de la génération rapide d'inspiration artistique dans le but de créer de nouveaux concepts de design. Des outils d'IA qui génèrent des images à partir d'invites de mots seront utilisés pour cela. Pour les animations, les voix off et à d'autres fins, les créateurs de vidéos devraient également apprendre les techniques d'IA. Afin d'embaucher du personnel de marketing doté de ces talents, les entreprises le feront.

Finance

Le secteur financier est un autre secteur où l'IA affectera les besoins en matière d'emploi. Les opérations financières d'une organisation, y compris les responsabilités telles que l'analyse financière, la budgétisation, les prévisions, les rapports financiers et la gestion des risques, sont gérées par le service financier. Ces tâches comprennent l'évaluation des données financières, la surveillance des flux de trésorerie, le respect des réglementations et la prise de décisions financières judicieuses. Le volume et la complexité des données financières, les processus manuels chronophages et l'exigence d'exactitude des rapports financiers ne sont que quelques-unes des difficultés auxquelles sont confrontés les professionnels de la finance. Par exemple, la production de rapports financiers approfondis et l'analyse manuelle d'ensembles de données volumineux peuvent être des tâches chronophages sujettes à l'erreur humaine.

Avec l'aide de l'IA générative, ces problèmes peuvent être résolus. Des informations pour les prévisions et l'évaluation des risques peuvent être obtenues grâce à des technologies d'IA génératives, qui peuvent également automatiser l'analyse des données et accélérer les procédures de reporting financier. À titre d'illustration, un outil d'analyse financière piloté par l'IA peut analyser rapidement une grande quantité de données financières. Les analystes financiers peuvent utiliser l'intelligence artificielle générative (IA) pour analyser et repérer des modèles et des tendances qui auraient pu passer inaperçus en fournissant à l'IA générative des données financières brutes et les indicateurs de performance clés (KPI) qu'ils souhaitent qu'elle utilise.

Les professionnels de la finance doivent avoir les connaissances et les capacités nécessaires pour appliquer l'IA générative aux ensembles de données de leur entreprise, car elle a le potentiel de révolutionner leur métier. Il devient crucial pour les professionnels de la finance de maîtriser l'utilisation d'une variété d'outils d'analyse et d'algorithmes, car cela peut les aider à faire des prévisions précises et des jugements éclairés sur la budgétisation, les investissements et la stratégie financière.

Opérations

La production et la distribution de biens et de services au sein d'une organisation sont gérées et optimisées par le département des opérations. Cela nécessite des activités telles que la planification logistique, la gestion des stocks, la planification de la production, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et l'assurance qualité. Cependant, la localisation des goulots d'étranglement, la prévision précise de la demande et le maintien de niveaux élevés de productivité et d'efficacité sont des difficultés que rencontrent fréquemment les professionnels des opérations.

Les professionnels des opérations peuvent surmonter ces obstacles à l'aide de l'IA générative. Les solutions d'IA génériques peuvent découvrir des inefficacités dans le processus de production, optimiser la gestion des stocks et améliorer les opérations de la chaîne d'approvisionnement en analysant des ensembles de données massifs. Les équipes opérationnelles peuvent planifier plus efficacement les calendriers de production et allouer les ressources en utilisant des algorithmes d'IA, qui peuvent estimer la demande avec précision, par exemple en analysant les données de ventes passées et les influences extérieures. En repérant les modèles et les anomalies dans les données de fabrication, l'IA générative peut également améliorer les procédures de contrôle qualité et garantir une qualité élevée des produits.

Les experts en opérations doivent développer les compétences appropriées afin de bénéficier de l'IA générative. Ils doivent apprendre à utiliser et à comprendre les informations produites par les outils d'IA. Afin de créer et de mettre en œuvre des modèles d'IA personnalisés répondant à certaines exigences opérationnelles, la collaboration avec des data scientists et des spécialistes de l'IA devient essentielle. Le personnel des opérations peut améliorer ses compétences en matière de prise de décision, rationaliser les processus et accroître l'efficacité opérationnelle en se familiarisant avec l'IA générative.

En conclusion, l'utilisation des technologies de l'IA se développe et devrait continuer à se développer à l'avenir. Pour augmenter leur productivité, un certain nombre de secteurs d'entreprise, notamment le marketing, la finance, les opérations et autres, doivent adopter ces solutions. L'importance d'apprendre les capacités de l'IA doit être comprise par les professionnels de tous les secteurs. Ils seront mieux à même de s'adapter à l'évolution du marché, de contribuer au succès de leurs organisations et de négocier avec succès l'évolution du paysage technologique s'ils ajoutent la maîtrise de l'IA à leurs compétences.