Harvard : savoir quelles tâches confier à l’IA et lesquelles vérifier
Cette expérience menée avec des consultants montre que l’utilité de l’IA varie selon les tâches, y compris au sein d’un même métier. Elle étudie la qualité du travail et les façons d’organiser la collaboration entre humain et modèle. Elle fournit un support concret pour apprendre à tester un usage plutôt que supposer une compétence générale de l’outil.
Tester les tâches, pas une compétence générale
L’intérêt de l’expérience est de montrer que l’aide apportée par un modèle doit être appréciée tâche par tâche. Une réussite sur un exercice ne démontre pas la maîtrise d’un autre. La comparaison de qualité et de méthode permet de réfléchir à la répartition du travail entre le professionnel et l’outil.
Source : Harvard Business School · document original ↗Points de vigilance
Document de travail fondé sur une expérimentation avec 758 consultants de BCG et GPT-4 en 2023. Les résultats sur des tâches définies ne prédisent pas automatiquement les gains dans une autre organisation ni avec les modèles actuels.
Un exercice pour passer à l’action
Choisissez deux tâches proches de votre métier et définissez des critères de qualité avant l’essai. Comparez des réalisations avec et sans assistance. Analysez les erreurs, notamment celles que la fluidité d’une réponse pourrait rendre moins visibles.