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Le terrain de formation des cadres de demain disparaît discrètement. Les entreprises pourraient bientôt manquer de personnes qui savent réellement comment 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'aie jamais entendues." Sa position explique pourquoi Amazon Web Services embauche 11 000 stagiaires et jeunes diplômés cette année, même après que l'entreprise a supprimé 14 000 emplois dans ses bureaux l'automne dernier.
C'est la forme d'un pari qui se joue actuellement dans toute l'Amérique corporative. Les entreprises suppriment des emplois d'entrée de gamme et en réembauchent certains la même année, montrant à quel point il est difficile d'automatiser les tâches que les employés juniors faisaient autrefois et de protéger le vivier qui produit généralement des talents de haut niveau. Si les entreprises laissent l'IA éliminer l'échelon d'entrée, elles pourraient perdre le mécanisme qui transforme les jeunes prometteurs en gestionnaires de premier ordre.
Les données indiquent que ce pari est déjà sous tension. Les jeunes travailleurs commençant leur carrière sont concentrés dans les tâches routinières que l'IA gère déjà bien. Ce groupe a perdu du terrain régulièrement depuis 2022, et l'érosion s'est élargie chaque mois depuis 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 tenaient face aux véritables données salariales. Son équipe a extrait des millions de dossiers ADP, et après ajustement pour les chocs spécifiques aux entreprises individuelles, elle 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 effectuant 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 pendant la même période. Les jeunes responsables marketing et commerciaux ont également perdu des emplois, mais à plus petite échelle. Les magasiniers ont eu à peu près les mêmes résultats quel que soit l'âge. Les jeunes aides-soignants ont en fait trouvé des emplois plus rapidement que leurs collègues plus âgés. Les pertes suivent exactement les tâches que l'IA maîtrise bien et les emplois qu'elle ne peut pas complètement remplacer.
Brynjolfsson n'a pas cessé de surveiller. Il s'est associé à ADP Research pour construire un tableau de bord en temps réel 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 est restée dans une seule direction pendant plus de trois ans consécutifs.
L'IA automatise certaines tâches et en augmente d'autres, et cette distinction détermine qui perd du terrain et qui ne le perd 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 une stabilité ou une croissance de l'emploi pour le même groupe d'âge.
Le travail de débutant se situe majoritairement dans la première catégorie. La plupart d'un travail junior consiste à rédiger une première version d'un rapport, à réconcilier des transactions courantes ou à résumer un appel. C'est exactement le type de travail que l'IA a appris à faire rapidement. La moitié tacite est différente. Ce sont les raccourcis idiosyncrasiques et les solutions de contournement qu'une personne acquiert en travaillant, qui ne figurent jamais dans un manuel de formation ou une base de données d'entreprise. Ce genre de connaissance se construit au fil des années, et si un modèle peut l'atteindre au départ, les anciens 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 gardent. Donc, la personne la plus touchée, du moins financièrement, est le jeune candidat qui ne peut pas 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 du développement de carrière.
Les professeurs Amy Edmondson et Tomas Chamorro-Premuzic soutiennent qu'éliminer 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 cadre compétent a acquis son jugement dans un endroit peu glamour, en répondant à un client en colère, en gérant un quart qui a mal tourné et en rattrapant une erreur avant qu'elle n'atteigne son patron. Supprimez les emplois où cela se produit et la prochaine génération de managers arrivera sans savoir ce qu'il faut pour réellement bien faire son travail.
Les mêmes emplois font apparaître des problèmes que personne n'a assigné à quelqu'un. Les employés juniors sont plus proches des points de friction que quiconque au-dessus d'eux, et ils ont tendance à remarquer ce qui est cassé avant la direction. Enlevez cette couche, et une entreprise perd une source de correction dont elle ne réalisait pas qu'elle dépendait.
Le travail donne aux gens plus qu'un chèque de paie. Il offre un but et un endroit où appartenir, et un rôle de débutant est généralement là où quelqu'un trouve cela pour la première fois. Supprimer ces rôles à grande échelle ne fait pas que remodeler un plan de recrutement. Cela change ce que font un grand nombre de jeunes de 22 ans avec leur temps, et l'histoire n'a pas été tendre 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 pointent vers des cabinets comptables faisant quelque chose de similaire. L'IA élimine le travail de correspondance et de rapport de routine, et le personnel junior passe son temps libéré à traquer les anomalies et à discuter des problèmes avec les clients, un travail que la machine ne peut toujours pas faire de manière convaincante.
Un changement similaire apparaît partout où une entreprise s'efforce de redessiner le rôle plutôt que de simplement l'automatiser. Les descriptions de poste deviennent moins axées sur l'exécution d'une tâche et plus sur le fait de vérifier si l'IA l'a faite 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 est bien et remarquent tout ce qui semble étrange.
C'est une compétence universelle. À mesure que l'IA s'intègre dans les décisions de niveau supérieur, la capacité de la prendre en défaut devient quelque chose dont tous les niveaux d'une entreprise ont besoin, et pas seulement au niveau d'entrée. Le seul endroit où quelqu'un l'apprend, c'est en faisant le travail de junior que certaines entreprises s'occupent d'éliminer.
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