Dans un article publié sur LinkedIn lundi dernier, Gagan Biyani, cofondateur de la plateforme Udemy, a révélé comment l’intelligence artificielle a révolutionné ses méthodes de recrutement pour sa nouvelle startup, Maven.
- Gagan Biyani utilise l'IA pour réduire la nécessité de stagiaires dans le recrutement.
- Il souligne que l'automatisation nécessite néanmoins une intervention humaine.
- Les autres leaders du secteur adoptent aussi davantage d'automatisation pour gagner en efficacité.
- Les compétences humaines doivent évoluer pour rester compétitives face à l'IA.
Un changement radical dans la recherche d’instructeurs
Dans un passé récent, Gagan Biyani recourait à une équipe de six stagiaires pour dénicher des instructeurs potentiels pour Udemy. Ces stagiaires parcouraient manuellement YouTube et divers blogs, rédigeant des messages personnalisés dont chaque version devait être approuvée par Biyani lui-même. Il décrit cette méthode comme « douloureuse et inefficace », arguant qu’il consacrait autant de temps à former ces stagiaires que le bénéfice tiré de leur travail. Malgré cela, il reconnait qu’ils ont réussi à générer « des milliers de pistes » qui ont été déterminantes pour le succès initial d’Udemy.
Aujourd’hui chez Maven, Biyani se félicite d’avoir réduit ce processus : « 15 ans plus tard chez Maven, nous avons maintenant une personne plus productive que toute cette équipe ». Grâce à l’intelligence artificielle, cet employé unique peut désormais « analyser des millions de personnes et trouver le profil exact que vous recherchez ».
Une mise en garde sur l’automatisation
Néanmoins, Gagan Biyani met en garde contre une dépendance excessive vis-à-vis de l’IA. Dans son post LinkedIn, il avertit que remplacer directement les stagiaires par des outils automatisés n’est pas aussi simple : « Vous ne pouvez pas simplement tourner le chatppt (GPT – Generative Pre-trained Transformer), appuyer sur un bouton et résoudre vos problèmes de prospection ». Il souligne qu’un certain niveau d’intervention humaine est nécessaire pour configurer les outils et évaluer leurs performances.
« C’est comme gérer des centaines de stagiaires simultanément – extrêmement efficace mais tout aussi naïf », explique-t-il, mettant en exergue la complexité inhérente à cette transition vers une utilisation plus généralisée de l’IA dans les entreprises.
Une tendance partagée parmi les leaders du secteur
D’autres chefs d’entreprise constatent également ces gains d’efficacité grâce à l’automatisation. Luis von Ahn, PDG de Duolingo, a récemment indiqué dans un mémo interne qu’il prévoyait une réduction progressive du personnel basé sur des tâches réalisables par l’IA. Ce document a suscité diverses réactions critiques ; toutefois von Ahn assure qu’il n’a jamais planifié licenciement aucun salarié à temps plein.
Le cofondateur du Startup Incubator Y Combinator, Paul Graham, a ajouté son point de vue concernant ceux dont les compétences pourraient être remplacées par l’IA : « Ce que l’IA (dans sa forme actuelle) est bon n’est pas tant des emplois certains mais une certaine façon de travailler ». Pour éviter cela lors du marché du travail compétitif actuel, Graham conseille aux demandeurs d’emploi « d’opérer bien au-dessus du niveau » qualifiant leur expertise réelle.
La montée fulgurante des technologies AI continue ainsi redessiner non seulement le paysage professionnel mais également notre compréhension collective quant aux interactions humain-automatisme au sein même des entreprises.
