Pour préparer les emplois de demain, les entreprises doivent obligatoirement adopter une culture axée sur les compétences, reposant sur l'Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML).
Article publié à l'origine à l'occasion du Forum économique mondial.
Le monde du travail tel que nous le connaissons n'existe plus. Pendant des années, le travail a reposé sur un concept statique et extrêmement restreint. Cette notion a laissé la place à un modèle bien plus dynamique et évolutif, soutenu par la montée en puissance du télétravail et du travail hybride, les technologies émergentes et la hausse du nombre de facteurs économiques et sociétaux.
Les RH sont au cœur de cette transformation. Auparavant, les entreprises géraient leurs talents sous le prisme des diplômes traditionnels et des progressions de carrière linéaires. Aujourd'hui, cette approche n'est plus viable compte tenu de l'importance accrue de l'expérience collaborateur et de l'évolution rapide de la nature des emplois. Dell Technologies, notamment, estime que 85 % des emplois de 2030 n'ont pas encore été inventés.
Pour suivre le rythme rapide et l'ampleur de cette nouvelle réalité et pour préparer les emplois de demain, les entreprises doivent obligatoirement adopter une culture axée sur les compétences, reposant sur l'Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML).
Voici les enjeux sur lesquels les dirigeants d'aujourd'hui doivent se concentrer pour s'adapter à l'évolution inévitable du monde du travail.
Les entreprises basées sur les compétences domineront le monde du travail du futur. Adopter une approche basée sur les compétences aide les entreprises à recruter et fidéliser les meilleurs talents, leur offrant une possibilité d'upskilling de leurs talents pour répondre aux besoins du monde digital moderne. Selon une étude récente d'Amazon et de Workplace Intelligence, près de 80 % des salariés aux États-Unis se disent aujourd'hui préoccupés par leur manque de compétences nécessaires pour les emplois du futur, alors que 58 % déclarent que leurs compétences sont devenues obsolètes depuis la pandémie.
Les entreprises doivent entièrement repenser leur conception du travail, abandonner l'idée rigide selon laquelle le travail doit passer par la définition de rôles et responsabilités structurés pour le considérer comme un ensemble fluide de compétences à exploiter au fil de l'évolution du monde qui nous entoure. Comme le souligne Deloitte, les entreprises basées sur les compétences sont ainsi plus agiles et compétitives, deux caractéristiques indispensables dans ce nouveau paysage.
Les technologies jouent un rôle essentiel dans ce changement d'approche en faveur des compétences. L'IA et le ML peuvent notamment capter les attributs clés facilitant l'automatisation et fournir des insights et des prédictions pour identifier et aligner les compétences sur les postes, transformant rapidement les données collaborateur en avantage stratégique, tout en aidant l'entreprise à s'adapter au changement.
Les entreprises visionnaires reconnaissent les avantages de ces technologies pour la création d'effectifs basés sur les compétences. Le cabinet de conseil Booz Allen Hamilton, par exemple, a partagé son point de vue sur la puissance de l'IA pour accompagner ce changement et sa capacité à augmenter les opportunités pour les candidats internes, identifier des combinaisons de compétences jusqu'alors non détectées et exploiter un vivier de talents plus divers.
Chez Workday, nous avons mis en place le hub Carrière. Ainsi, nos collaborateurs peuvent partager leurs compétences et leurs intérêts, et recevoir des propositions de contact, des contenus de formation personnalisés et des recommandations de postes pour les aider à progresser dans leur parcours professionnel. Grâce au ML, le hub Carrière propose aux collaborateurs des options de renforcement de leurs compétences et de leurs capacités, et les encourage à créer un plan de développement de carrière en continu en s'appuyant sur les opportunités offertes. Alors que l'expérience collaborateur devient un impératif pour l'entreprise, le fait d'offrir au personnel des opportunités de mobilité et de progression interne, tout en restant à leur écoute, est essentiel pour fidéliser les talents et assurer la réussite de l'entreprise au sens large.
Adopter une approche basée sur les compétences aide les entreprises à recruter et fidéliser les meilleurs talents, leur offrant une possibilité d'upskilling de leurs talents pour répondre aux besoins du monde digital moderne.
Dans un monde fragmenté, la technologie peut jouer un rôle d'égalisateur. Mais évoluer vers des effectifs axés sur les compétences, et les conserver, n'est possible qu'avec des stratégies adaptées et favorisant des approches responsables en matière d'IA et de ML. Les discussions sur ces stratégies doivent inclure tous les acteurs impliqués, y compris les sociétés qui développent ces technologies, pour permettre aux entreprises de se préparer à ce qui les attend.
Les technologies d'IA et de ML peuvent radicalement améliorer notre manière de travailler et favoriser un accès plus équitable aux opportunités, mais face à un changement technologique et sociétal de cette ampleur, nous devons impérativement adopter une attitude éthique. Chez Workday, nous suivons quatre principes clé sur lesquels nous nous basons pour développer et utiliser les technologies d'IA et de ML de manière responsable et pour répondre à leur impact sociétal. L'un de ces principes est de mettre l'humain au cœur de l'entreprise.
Ensemble, les secteurs public et privé peuvent définir des normes et des politiques garantissant que les nouvelles technologies, telles que l'IA et le ML, soutiennent l'évolution humaine, créent des opportunités d'emploi pour les collaborateurs du futur et développent nos économies. C'est maintenant qu'il faut tout donner.
L'évolution continue de l'Intelligence Artificielle (IA) nous impose d'adapter aussi nos principes éthiques. Kelly Trindel, Head of Machine Learning (ML) Trust chez Workday, explique comment nous créons une IA fiable pour nos clients et leurs collaborateurs.
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