Les gains de productivité des outils d’IA sont indéniables. Les équipes de développement expédient plus rapidement, les campagnes de marketing lancent plus rapidement et les livrables sont plus polies que jamais. Mais si vous êtes un leader de la technologie qui regarde ces améliorations de l’efficacité, vous voudrez peut-être vous poser une question plus difficile: construisons-nous une organisation plus compétente, ou créons-nous involontairement un plus fragile?
Si vous êtes un humaniste (ou quelqu’un dans l’enseignement supérieur public), vous vous demandez peut-être: comment l’IA comprometra-t-elle la capacité des nouvelles générations de chercheurs et d’étudiants à penser de manière critique, à s’engager dans des nuances et des débats, et à découvrir le avantages Né de la friction humaine?
Cet article lui-même témoigne des rencontres fortuites – et de la prise de chemins plus sinueux au lieu de, toujours, de la voie rapide optimisée.
Il y a un schéma émergeant parmi les équipes Ai-Augmentation – que ce soit dans les entreprises technologiques ou sur les campus universitaires – qui devrait concerner toute personne responsable de la santé organisationnelle à long terme et du bien-être humain. Dans la course aux armements de l’IA, nous voyons ce que les écologistes reconnaîtraient comme un problème de monoculture classique – et l’industrie technologique et les premiers adopteurs de l’IA dans l’enseignement supérieur pourraient apprendre une leçon du livre de jeu de la nature qui a mal tourné.
Le parallèle forestier
Considérez comment les forêts industrielles ont approché les forêts «inefficaces» anciennes au milieu du 20e siècle. Face à des écosystèmes complexes pleins de bûches tombées, d’espèces concurrentes et d’apparemment des arbres anciennes «décadents» et «improductifs», les forestiers américains ne pouvaient voir que les déchets. Pour ces technocrates, les déchets représentaient la valeur du non-grave. Avec l’Évangile de l’efficacité de la conservation comme leur étoile directrice, les forestiers dans la complexité de coupe claire américaine et l’ont remplacé par des monocultures: des rangées uniformes d’arbres à croissance rapide optimisés pour un rendement rapide en bois, une culture de rente productive et rentable.
Selon la métrique étroite des pieds de planche de bois par acre par an, il a fonctionné avec brio. Mais les coûts écologiques ne sont apparus que plus tard. Sans biodiversité, ces forêts sont devenues vulnérables aux ravageurs, aux maladies et aux incendies catastrophiques. Il s’avère que les systèmes moins complexes sont également moins résistants et sont limités dans leur capacité à absorber les chocs ou à s’adapter à un climat en évolution. Ce qui ressemblait à une optimisation pour les forestiers d’hier était en fait un système conçu pour la fragilité.
Ce modèle reflète ce que la recherche sur la justice écologique et environnementale a révélé plus largement des politiques de gestion des ressources: lorsque nous optimisons pour les mesures uniques tout en ignorant la complexité systémique, nous créons souvent les vulnérabilités très que nous essayons d’éviter, y compris les systèmes décimant liés à la promotion de la résilience et du bien-être. La question est: Répétons-nous ce modèle dans le travail des connaissances? Les signes d’alerte précoce suggèrent que nous le sommes.
Le véritable coût des flux de travail sans friction
Les outils d’IA d’aujourd’hui excellent ce que les gestionnaires ont longtemps considéré l’inefficacité: les parties désordonnées et longues du travail de connaissances. (Il existe également des préoccupations considérables de la justice environnementale et sociale concernant l’IA, mais nous les sauverons pour un prochain article.) Mais quelque chose de plus préoccupant se produit sous la surface. Nous constatons une homogénéisation dangereuse des compétences à travers les limites traditionnelles des rôles.
Les développeurs juniors, par exemple, peuvent générer de grandes quantités de code, mais cette vitesse se fait souvent au détriment de la qualité et de la maintenabilité. Les chefs de produit génèrent des spécifications sans travailler sur des cas Edge, mais se retrouvent également à rédiger une copie marketing et à créer une documentation utilisateur. Les équipes de marketing fabriquent du contenu de la campagne sans lutter avec la psychologie du public, mais ils gèrent de plus en plus des tâches qui nécessitaient autrefois des chercheurs UX dédiés ou des analystes de données.
Cette convergence de rôle peut sembler une efficacité, mais elle est en fait des compétences à grande échelle. Lorsque tout le monde peut tout faire adéquatement avec l’aide de l’IA, la spécialisation profonde qui crée la résilience organisationnelle commence à s’éroder. Plus visiblement, lorsque l’IA devient à la fois la première et la dernière passe de la conception du projet, de l’identification des problèmes et de la génération de produits, nous perdons pour examiner les hypothèses de base, les idéologies et les systèmes avec des pratiques de préparation – et cet engagement critique est vraiment ce dont nous avons besoin lors de l’adoption d’une technologie aussi fondamentalement transformatrice que l’IA. L’IA définit le tableau pour les conversations, et notre engagement entre eux est potentiellement beaucoup moins robuste en conséquence.
Pour les organisations et les individus, la convergence des rôles et les flux de travail plus rapides peuvent ressembler à la libération et conduire à un résultat net plus rentable. Mais au niveau individuel, le «déchargement cognitif» peut entraîner des pertes importantes dans la pensée critique, la rétention cognitive et la capacité de travailler sans la béquille de la technologie. En fonction fortement de l’IA pour générer des idées ou trouver des «solutions», peut être séduisant à court terme, en particulier pour une génération déjà imprégnée d’anxiété sociale et d’isolement social – mais il risque de corroder davantage la résolution de problèmes en collaboration avec d’autres. Organisationment, nous accumulons ce que nous appelons la «dette cognitive» – les coûts cachés d’optimisation qui se composent au fil du temps.
Les symptômes émergent plus rapidement que prévu:
- Les membres de l’équipe junior signalent une anxiété à propos de leur valeur ajoutée lorsque l’IA peut produire leurs livrables typiques plus rapidement.
- Atrophie des compétences de pensée critique lorsque le cadrage des problèmes est externalisé à de grands modèles de langue.
- Les discussions d’équipe deviennent plus minces lorsque l’IA fournit la première ébauche de tout, réduisant la friction productive qui génère de nouvelles informations.
- Les processus décisionnels accélèrent mais deviennent plus fragiles face à de nouvelles situations.
- L’expertise profonde du domaine est diluée alors que tout le monde devient généraliste avec l’aide de l’IA.
Ce que fait la friction productive
Les travailleurs des connaissances les plus prospères ont toujours été ceux qui pourraient synthétiser des perspectives disparates, poser de meilleures questions et naviguer dans l’ambiguïté. Ces capacités se développent à travers ce que nous pourrions appeler une «friction productive» – l’inconfort de réconcilier les points de vue contradictoires, la lutte d’articuler les idées à moitié formées et le travail acharné de renforcer la compréhension à partir de zéro et de relation avec d’autres personnes. C’est la sagesse née d’expérience, pas d’algorithme.
L’IA peut éliminer cette friction, mais la friction n’est pas seulement la traînée – le ralentissement du processus peut avoir ses propres avantages. La friction contenue parfois produite en travaillant collectivement est comme le biodiverse et le sous-étage forestier ostensiblement «désordonné» où il existe de nombreuses couches d’interdépendance. Il s’agit du terrain riche dans lequel les hypothèses se décomposent, où les cas de bord se cachent et où de véritables opportunités d’innovation se cachent. Du point de vue de l’architecture de l’IA de l’entreprise, la friction révèle souvent les idées les plus précieuses sur les limites du système et les défis d’intégration.
Lorsque les équipes sont par défaut des flux de travail assistés par l’IA pour la plupart des tâches de réflexion, ils deviennent cognitivement cassants. Ils optimisent la vitesse de sortie au détriment de l’adaptabilité dont ils auront besoin lorsque le prochain décalage de paradigme arrivera.
Cultiver la résilience organisationnelle
La solution n’est pas d’abandonner les outils d’IA – ce serait à la fois futile et contre-productif. Au lieu de cela, les leaders de la technologie doivent concevoir pour le renforcement des capacités à long terme plutôt que pour la maximisation de la production à court terme. L’efficacité accordée par l’IA devrait créer une opportunité non seulement de construire plus rapidement, mais de réfléchir plus profondément – pour enfin investir le temps nécessaire pour vraiment comprendre les problèmes que nous prétendons résoudre, une tâche que l’industrie technologique a historiquement mis à l’écart dans sa poursuite de la vitesse. L’objectif est de créer des écosystèmes organisationnels qui peuvent s’adapter et prospérer et être plus humains, pas seulement optimiser. Cela peut signifier ralentissement Pour poser des questions encore plus difficiles: juste parce que nous pouvons le faire, devrait-il être fait? Quelles sont les implications éthiques, sociales et environnementales de la libération de l’IA? Le simple fait de dire que l’IA résoudra ces questions épineuses est comme les forestiers d’autrefois qui ne se sont concentrés que sur la culture de la baisse et étaient aveugles aux externalités négatives à plus long terme des écosystèmes ravagés.
Voici quatre stratégies qui préservent la diversité cognitive aux côtés de l’efficacité algorithmique:
- Rendre le processus visible, pas seulement les résultats
Au lieu de présenter les livrables générés par l’AI comme des produits finis, exigent que les équipes identifient les problèmes qu’ils résolvent, les alternatives qu’ils ont considérées et les hypothèses qu’ils font avant que l’assistance IA ne se présente. - Planifiez la formation croisée cognitive
Instituer des «zones sans IA» régulières où les équipes traversent des problèmes sans assistance algorithmique. Traitez-les comme des exercices de renforcement des compétences, pas des drains de productivité. Ils sont également cruciaux pour maintenir la socialité humaine. Comme la formation croisée physique, l’objectif est de maintenir la forme physique cognitive et de prévenir l’atrophie des compétences que nous observons dans les flux de travail AI-Augmentation. - Modèles d’apprentissage à l’échelle
Associez les membres de l’équipe junior avec des seniors sur des problèmes qui nécessitent de renforcer la compréhension à partir de zéro. L’IA peut aider à la mise en œuvre, mais les humains devraient posséder un encadrement de problèmes, une sélection d’approche et une justification des décisions. Cela contrecarre la tendance dangereuse vers l’homogénéisation des compétences. - Institutionnaliser la dissidence productive
Chaque équipe de «vrais croyants» a besoin de sceptiques pour éviter d’être aveugles. Pour chaque recommandation assistée par l’IA, désignez quelqu’un pour argumenter le cas opposé ou identifier les modes de défaillance. Faites pivoter ce rôle pour normaliser le désaccord productif et empêcher la pensée de groupe. Cela reflète les contrôles et contrepoids naturels qui rendent les écosystèmes divers résilients.
La question radar organisationnelle
La question critique pour les leaders de la technologie n’est pas si l’IA augmentera la productivité – elle le fera. Mais à quel prix et pour qui? La question est de savoir si votre organisation – et vos employés – émergeront de cette transition plus capables ou plus fragiles.
Comme ces forestiers ne mesurant que le rendement en bois, nous risquons d’optimiser les mesures qui semblent importantes mais qui manquent la santé systémique. Les organisations qui prospèrent à l’époque de l’IA ne seront pas celles qui ont adopté les outils les plus rapidement, mais ceux qui ont compris comment préserver et cultiver des capacités humaines uniquement parallèlement à l’efficacité algorithmique.
L’optimisation individuelle est inférieure à l’intelligence collective. Alors que nous nous tenons au seuil de capacités d’IA vraiment transformatrices, il est peut-être temps d’apprendre des forêts: la diversité, et non l’efficacité, est le fondement des systèmes antifragiles.
Quelles étapes prennent votre organisation pour préserver la diversité cognitive? Les décisions que vous prenez au cours des 12 prochains mois sur la façon d’intégrer des outils d’IA peuvent déterminer si vous construisez un écosystème résilient ou une monoculture banale.
