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Chefs de produit, concepteurs et développeurs : à quoi ressemble leur avenir dans un monde rempli d'IA ?par@kamilaselig
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Chefs de produit, concepteurs et développeurs : à quoi ressemble leur avenir dans un monde rempli d'IA ?

par Kamila Selig6m2024/01/26
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Les prédictions pour l’avenir des emplois technologiques et les macro-tendances qui auront un impact sur notre expérience collective
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De toute évidence, aucune famille professionnelle ne va disparaître du jour au lendemain ; le changement prend du temps. Mais regarder vers l’avenir permet d’orienter l’énergie de chacun et d’orienter les carrières loin du pessimisme du déclin de l’emploi.

La lecture des rapports d’impact sur l’emploi de l’IA peut vous donner le vertige :

  • 85 millions d’emplois seront supprimés dans le monde à cause de l’IA ( Forum Oliver Wyman )



  • Forum économique mondial : « Au cours des cinq prochaines années, 83 millions d’emplois seront perdus et 69 millions devraient être créés »


  • 40 % de la main-d’œuvre mondiale – soit 1,4 milliard de personnes – devra se recycler. ( Étude IBM )


En tant que chef de produit, je me pose naturellement la question de savoir s'il y a un avenir pour ma carrière dans le monde post-IA.


Ces chiffres peuvent sembler suffisamment mauvais pour qu'on jette l'éponge et qu'on se dise : « Eh bien, je vais simplement abandonner, je suppose, regarder de l'autre côté et voir ce qui se passe ». Mais toute ma réclamation est-ce:


  • les tendances disruptives sont visibles longtemps à l'avance si vous regardez dans la bonne direction et pouvez passer au crible certains bruits,


  • atteindre un niveau d’expertise opérationnelle dans n’importe quelle technologie émergente est relativement simple.


Il y a des emplois qui seront probablement, au cours des prochaines années, presque complètement supprimés (mon seul pari est sur le support client de première ligne), et puis il y a des emplois qui connaîtront un cycle de boom.


Pour ceux-là, le marché traditionnel ne sera pas en mesure de fournir une offre suffisante, et nous assisterons à un changement de marque similaire à celui des formations de codage au cours des 10 à 15 dernières années.


La plupart d’entre nous dans le domaine de la technologie se situeront probablement quelque part entre les deux : même si les changements surviennent rapidement, nous avons le choix et le luxe d’itérer vers de nouvelles compétences (et opportunités) plutôt que d’avoir besoin d’un changement complet.

Concepteurs, développeurs et chefs de projet : l'IA en tuera et en créera

D’ici 2027 ( Forum économique mondial ) :

  • La demande de designers va augmenter ;


  • Selon le type de développeur, les emplois peuvent connaître une augmentation jusqu'à 25 % (les développeurs blockchain étant l'un des leaders du peloton !)


  • Environ 10 % des emplois PM vont disparaître, et environ 10 % seront ajoutés, donc zéro net. La gestion des produits est en fait l'une des principales demandes en matière de talents en IA . Mais l'expérience d'un PM IA par rapport à un PM aléatoire n'est pas fongible, donc le principal avantage est d'être aussi proche que possible de la technologie en pleine croissance (qu'il s'agisse d'IA ou autre).


Pour d'autres rôles, consultez la page 30 dans : https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2023.pdf


Tendances macro qui influenceront notre expérience individuelle : la pause d'Engel et le paradoxe de Solow

Il faudra plus que de simples opportunités d’emploi qui détermineront la manière dont nous progresserons, notre propre pertinence et les carrières des dix ou vingt prochaines années ; il sera également influencé par les tendances macroéconomiques.

L'impact à moyen terme pourrait être tout simplement mauvais en général, mais nous espérons que nous vivrons pour voir le redressement : la pause d'Engels

La Pause d'Engels décrit la révolution industrielle britannique du début des années 1800, lorsque les salaires de la classe ouvrière stagnaient tandis que le PIB augmentait rapidement. Il existe plusieurs théories, l’essentiel étant que les propriétaires et les investisseurs des entreprises en plein essor ont empoché les gains et maintenu les salaires relativement stables.


Si cela vous semble familier - Carl Benedikt Frey soutient que les économies avancées se trouvent désormais dans une nouvelle « révolution informatique post-1980 » d'Engels.


Il explique que les premières technologies de remplacement de la main-d'œuvre ont tendance à faire baisser les salaires ; Une fois que des technologies sophistiquées d’augmentation du travail apparaissent, les salaires et la demande de talents ont tendance à augmenter :


"Si la technologie remplace le travail dans les tâches existantes, les salaires et la part du revenu national revenant au travail pourraient diminuer. Si, en revanche, le changement technologique augmente le travail, il rendra les travailleurs plus productifs dans les tâches existantes ou créera des activités entièrement nouvelles à forte intensité de main-d'œuvre. , augmentant ainsi la demande de main d’œuvre.


(…) La part croissante du capital dans les revenus signifiait que les gains du progrès technologique étaient très inégalement répartis : les bénéfices des entreprises étaient captés par les industriels, qui les réinvestissaient dans les usines et les machines.»


C'est un signe optimiste ! Et aligné sur les attentes des entreprises :


87 % des dirigeants interrogés estiment que les employés sont plus susceptibles d'être augmentés que remplacés par l'IA générative. IBM


Depuis OWF :


« Alors que certains experts examinent comment les tâches actuelles des employés seront affectées par l'IA générative et l'automatisation, ils divisent le travail en trois types : transactionnel, relationnel et lié à l'expertise. Une grande partie de notre travail transactionnel sera remplacée par une combinaison d’automatisation des processus robotiques, d’apprentissage automatique et d’IA générative, tandis que le travail nécessitant une expertise approfondie ou une collaboration humaine sera de plus en plus augmenté.


Attendre les signes immédiats de la révolution de l'IA pourrait être un snoozefest : le paradoxe de Solow et la courbe en J de la productivité

Le paradoxe de Solow et Courbe en J de productivité d'Erik Brynjolffsen parlons d'un phénomène similaire : alors que nous (nous, comme dans les économies, les entreprises, les PDG et les investisseurs) investissons de l'argent dans une technologie « révolutionnaire », les effets de celle-ci ne semblent pas se manifester avant un certain temps :


Une question similaire a été soulevée en 1987, lorsque l'économiste Robert Solow a observé un décalage entre l'ère naissante de l'informatique et les gains de productivité anticipés – une observation maintenant connue sous le nom de « paradoxe de Solow ».


Les entreprises et les gouvernements ont investi de l’argent dans l’infrastructure informatique, mais l’augmentation attendue de la productivité a été visiblement absente. Ce paradoxe a amené beaucoup à se demander si le problème ne résidait pas dans la capacité de la technologie mais plutôt dans la manière de sa mise en œuvre. ( OWF )


Erik Brynjolffsen explique pourquoi cela pourrait se produire :


Les technologies à usage général permettent et nécessitent des investissements complémentaires importants, notamment la co-invention de nouveaux processus, produits, modèles commerciaux et capital humain. Ces investissements complémentaires sont souvent intangibles et mal mesurés dans les comptes nationaux, même lorsqu'ils créent des actifs précieux pour l'entreprise.


Il donne un exemple de remplacement de la machine à vapeur par des moteurs électriques , et pourquoi il a fallu un certain temps pour que les effets révolutionnaires des moteurs électriques se matérialisent : la première génération de directeurs d'usine a retiré la machine à vapeur - d'une usine spécialement construite et organisée autour des limites de la machine à vapeur - et l'a abandonnée. le moteur électrique à sa place.


Ce n'est que lorsque la nouvelle vague de managers a repensé les systèmes et les flux de travail pour les rendre accessibles au moteur électrique que l'innovation et la productivité attendues ont pu être constatées.

Personne ne devrait compter sur les employeurs pour être les moteurs d’une reconversion professionnelle efficace

On pourrait dire : « OK, donc si l’IA est si importante et qu’il n’y a pas assez de talents à embaucher, alors les entreprises investiront sûrement de l’argent pour former les gens. » Et bien sûr, ils le feront ; il existe de nombreuses statistiques qui le confirment.


Mais il existe déjà un décalage important et croissant entre ce que (et à quelle vitesse) les entreprises sont capables de fournir et ce dont les gens ont besoin pour leur emploi - sans parler de ce dont les employés auront besoin pour être compétitifs sur le marché du travail par rapport à ce dont ils ont besoin pour être compétitifs sur le marché du travail, par rapport à ce dont ils ont besoin pour être compétitifs sur le marché du travail. des emplois étroitement définis. Depuis OWF :


Ok, alors quelle est la recette pour rester à flot ici ?

Au niveau individuel, il existe un décalage décourageant entre :

  • Les vagues promesses de ce que l’IA est censée être capable de faire, ou de la manière dont elle devrait révolutionner notre travail, par rapport à ce que les produits existants peuvent faire en pratique actuellement ;


  • entre ce que recherche la demande de talents en IA et où se trouve le marché de l'offre (c'est-à-dire là où nous, les employés, nous trouvons) aujourd'hui.


Mais ces deux tendances sont des éléments en mouvement ; la clé est d’être l’une des pièces qui avancent, et non de rester en arrière. L'antidote est d'utiliser quelque chose, de construire quelque chose et d'apprendre quelque chose (que j'aborderai dans mon prochain article) jusqu'à ce que, inévitablement, chacun de nous commence à remarquer les applications et les opportunités qui apportent réellement des progrès :


PS. Si vous avez aimé cet article, vous aimerez peut-être mes perspectives d'avenir sur hypegeist.substack.com , où j'écris des points de vue pragmatiques sur la technologie disruptive et ses opportunités, avec une pincée d'analyses approfondies des données et des informations sur le marché.


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