Dans un récent épisode du podcast "You Should Know", John Phillips, vice-président de groupe de l'expérience employé chez ServiceNow, a présenté un argument convaincant pour repenser la manière dont les organisations mesurent le succès des initiatives d'intelligence artificielle. Phillips, qui dirige les activités de workflows employés de ServiceNow, a affirmé que compter la fréquence à laquelle les employés utilisent les outils d'IA est une approche erronée. Au lieu de cela, il a souligné l'importance de mesurer si les tâches sont accomplies plus rapidement, avec moins de frictions, et avec de meilleurs résultats pour les employés et l'entreprise.
La conversation, animée par Ryan Leary et William Tincup, intervient à un moment où les directeurs des ressources humaines sont sous pression croissante pour démontrer les gains de productivité issus des investissements en IA. Phillips n'a pas mâché ses mots sur l'état actuel de l'industrie, le qualifiant de "gâchis de productivité". Il a souligné que chaque système d'enregistrement est désormais livré avec son propre agent d'IA, créant ainsi le chaos pour les praticiens qui doivent naviguer dans un paysage technologique fragmenté. "Chaque système d'enregistrement a maintenant son petit agent d'IA et cela crée le chaos pour ces praticiens", a-t-il déclaré.
Phillips a prédit un changement significatif dans la manière dont le succès de l'IA sera évalué. "Nous allons rapidement cesser de parler de l'adoption de l'IA comme de l'utilisation d'outils, et nous allons commencer à examiner les résultats et les tâches à accomplir", a-t-il expliqué. Cette perspective s'aligne sur une tendance plus large vers des mesures basées sur les résultats dans le milieu du travail, où l'accent est mis sur des résultats tangibles plutôt que sur des mesures d'activité.
La discussion a également abordé l'échange de valeur à double sens entre les employés et les employeurs. Phillips a soulevé une question provocante à propos des 23 heures qu'un outil prétend économiser : que devient ce temps ? Il a suggéré que si le temps gagné est simplement rempli de plus de travail, la valeur est perdue. Cela rejoint le concept d'effort discrétionnaire, dont Tincup a soutenu qu'il est une mesure plus significative que les enquêtes d'engagement traditionnelles. Phillips a acquiescé, notant que l'hyper-personnalisation dans la compréhension des besoins des employés est plus efficace que les enquêtes de pouls génériques.
L'épisode a également exploré l'effondrement des frontières du travail depuis la pandémie de COVID-19, conduisant à l'épuisement professionnel et à un dialogue interne du type "suis-je assez ?" Phillips a souligné l'importance de la récupération dans la haute performance, déclarant : "La haute performance a à la fois une concentration extrême et une récupération extrême. Dans tout environnement, les meilleurs performeurs du monde possèdent ces qualités."
L'approche de ServiceNow, comme décrite par Phillips, implique de superposer un compagnon agentique sur les systèmes existants plutôt que de les démolir et de les remplacer. Il a noté que les clients arrivent souvent avec huit outils d'IA achetés plus un qu'ils ont construit eux-mêmes, aucun ne communiquant avec les autres. La vision de ServiceNow est une tour de contrôle IA qui agit comme une couche agentique, reliant 15 grands modèles de langage et 100 systèmes pour créer un workflow cohérent.
Phillips a également lié sa philosophie à des expériences personnelles, y compris le temps passé dans des camps de réfugiés, affirmant que "les compétences et le talent sont universels et que l'opportunité ne l'est pas". Cette perspective souligne l'importance de démocratiser l'accès aux outils et aux opportunités sur le lieu de travail.
L'épisode, qui fait partie du réseau de podcasts WRKdefined basé à Arlington, au Texas, compte plus de 3,9 millions d'auditeurs mensuels vérifiés. Il offre des conversations sans filtre pour les personnes investies dans le monde du travail en évolution. L'épisode avec John Phillips est disponible dès maintenant partout où les podcasts sont écoutés.
