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Le terrain de formation des cadres de demain disparaît discrètement. Les entreprises pourraient bientôt manquer de personnes connaissant réellement la façon dont le travail est effectué.
Pekic / Getty Images
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Matt Garman ne pense pas que remplacer les développeurs juniors par l'IA soit une bonne affaire. Le chef du cloud d'Amazon $AMZN a qualifié l'idée "l'une des choses les plus stupides que j'ai jamais entendues." Sa position explique pourquoi Amazon Web Services embauche 11 000 stagiaires et jeunes diplômés cette année, même après que l'entreprise ait supprimé 14 000 emplois corporate l'automne dernier.
C'est la forme d'un pari qui se déroule actuellement dans l'Amérique des entreprises. Les entreprises suppriment des emplois de débutants et en réembauchent certains dans la même année, montrant à quel point il est difficile à la fois d'automatiser les tâches que les jeunes employés faisaient auparavant et de protéger le vivier qui produit généralement des talents seniors. Si les entreprises laissent l'IA éliminer l'échelon d'entrée de gamme, elles pourraient perdre le mécanisme qui transforme les jeunes talents de vingt ans en gestionnaires de haut niveau.
Les données indiquent que ce pari est déjà en difficulté. Les jeunes travailleurs qui commencent tout juste leur carrière se concentrent sur les tâches routinières que l'IA gère déjà bien. Ce groupe perd du terrain régulièrement depuis 2022, et l'érosion s'est élargie chaque mois pendant près de quatre ans. Ce qui est moins clair, c'est si les emplois qui disparaissent sont ceux que les entreprises peuvent automatiser en toute sécurité, ou ceux qui leur manqueront au moment où elles auront besoin de quelqu'un qui a réellement fait le travail auparavant.
Erik Brynjolfsson, un économiste de Stanford qui dirige le Digital Economy Lab de l'université, voulait savoir si les anecdotes sur l'effondrement des emplois technologiques juniors résistaient aux données réelles de paie. Son équipe a extrait des millions de dossiers ADP, et après ajustement pour les chocs spécifiques aux entreprises individuelles, il a constaté que les travailleurs âgés de 22 à 25 ans dans les emplois que l'IA atteint en premier avaient perdu 16 % de leur emploi par rapport à leurs collègues plus âgés faisant le même travail.
Parmi les développeurs de logiciels, les employés âgés de 22 à 25 ans ont perdu près d'un cinquième de leurs emplois par rapport au pic de fin 2022, tandis que les développeurs de plus de 35 ans ont continué à croître au cours de la même période. Les jeunes responsables marketing et commerciaux ont également perdu des emplois, mais à plus petite échelle. Les employés de stock se sont débrouillés à peu près de la même manière quel que soit leur âge. Les jeunes aides-soignants ont en fait obtenu des emplois plus rapidement que leurs collègues plus âgés. Les pertes suivent exactement les tâches que l'IA a maîtrisées et les emplois qu'elle ne peut pas complètement remplacer.
Brynjolfsson n'a pas cessé de regarder. Il s'est associé à ADP Research pour construire un tableau de bord en direct suivant les mêmes cohortes jusqu'en avril, et le déclin pour le groupe le plus exposé de 22 à 25 ans s'est accentué à près de 4 % par an, contre moins de 3 % après les 12 premiers mois. Les chiffres mensuels fluctuent, mais la tendance annuelle s'est maintenue dans une seule direction pendant plus de trois ans d'affilée.
L'IA automatise certaines tâches et en augmente d'autres, et cette distinction décide qui perd du terrain et qui ne le fait pas. Les professions où l'IA remplace principalement ce qu'une personne faisait auparavant montrent les pertes les plus importantes chez les jeunes travailleurs. Les professions où l'IA aide une personne à faire plus sans éliminer le rôle montrent un emploi stable ou en croissance pour le même groupe d'âge.
Le travail de niveau débutant se situe majoritairement dans la première catégorie. La majeure partie du travail d'un junior consiste à rédiger une première version d'un rapport, à rapprocher des transactions courantes ou à résumer un appel. C'est exactement le domaine dans lequel l'IA est devenue rapidement compétente. La moitié tacite est différente. Ce sont les raccourcis et solutions personnelles qu'une personne apprend sur le tas qui ne figurent jamais dans un manuel de formation ou une base de données d'entreprise. Ce type de connaissance s'accumule au fil des années, et si un modèle peut l'acquérir initialement, les vétérans de l'industrie deviennent encore plus précieux pour la main-d'œuvre, pas moins.
Les entreprises embauchent également moins de jeunes plutôt que de réduire le salaire de ceux qu'elles conservent. Donc, la personne la plus touchée, au moins financièrement, est le jeune candidat qui ne parvient pas à franchir la porte. Les seuls qui n'ont pas à s'inquiéter de ce compromis sont les cadres supérieurs qui ont déjà franchi les premières étapes de la construction de carrière.
Les professeurs Amy Edmondson et Tomas Chamorro-Premuzic soutiennent que supprimer ces emplois échange une petite économie immédiate contre quelque chose que les entreprises ne remarquent que lorsqu'il a disparu : le pipeline qui transforme un jeune de 24 ans en un manager qui a réellement fait le travail. Chaque dirigeant compétent a acquis du jugement quelque part d'ordinaire, en répondant à un client en colère, en gérant un quart qui a mal tourné et en détectant une erreur avant qu'elle n'atteigne son patron. Retirez les emplois où cela se produit et la prochaine génération de managers arrive sans savoir ce qu'il faut pour réellement bien faire le travail.
Les mêmes emplois révèlent des problèmes que personne n'a assignés à qui que ce soit. Les employés juniors sont plus proches des points de friction que quiconque au-dessus d'eux, et ils ont tendance à remarquer ce qui ne va pas avant la direction. Supprimez cette couche, et une entreprise perd une source de correction dont elle ne réalisait pas qu'elle dépendait.
Le travail offre aux gens plus qu'un chèque de paie. Il offre un but et un lieu d'appartenance, et un rôle de débutant est généralement l'endroit où quelqu'un trouve cela pour la première fois. Réduire ces rôles à grande échelle ne fait pas que remodeler un plan de recrutement. Cela change ce que fait un grand nombre de jeunes de 22 ans de leur temps, et l'histoire n'a pas été clémente avec les économies qui laissent un grand nombre de jeunes adultes sans endroit significatif où aller.
La réponse de Garman est de conserver le rôle et de changer ce qui le remplit. Edmondson et Chamorro-Premuzic soulignent que les entreprises comptables font quelque chose de similaire. L'IA nettoie le travail de correspondance et de rapport de routine, et le personnel junior utilise le temps libéré pour chasser les anomalies et discuter des problèmes avec les clients, ce qu'une machine ne peut toujours pas faire de manière convaincante.
Un changement similaire apparaît partout où une entreprise prend la peine de redessiner le rôle au lieu de simplement l'automatiser. Les descriptions de poste deviennent moins axées sur l'exécution d'une tâche et plus sur la vérification de ce que l'IA a fait correctement, de la production d'un premier brouillon à la détection de ce que le brouillon a mal fait. Ce type de contrôle qualité nécessite toujours que les employés sachent ce qui a l'air bien et attrapent tout ce qui semble incorrect.
C'est une compétence universelle. Alors que l'IA s'immisce dans des décisions de plus haut niveau, la capacité de la prendre en défaut devient quelque chose que chaque niveau de l'entreprise doit posséder, pas seulement au niveau d'entrée. Le seul endroit où quelqu'un l'apprend est en faisant le travail junior que certaines entreprises sont occupées à éliminer.
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