Récent recherche montre que lorsque les gens font équipe avec l’intelligence artificielle générative (Genai) pour effectuer des tâches, ils font mieux à la tâche. Pourtant, ce coup de pouce à court terme s’accompagne d’un coût caché: une fois que les gens reviennent à travailler seuls, ils se sentent souvent moins motivés et plus ennuyés. Ci-dessous, nous expliquons ces résultats en termes clairs et proposons des idées pratiques pour équilibrer le soutien de l’IA et l’engagement personnel.
- Gains de performance immédiats: La collaboration avec l’IA aide les gens à produire immédiatement un travail de meilleure qualité.
- Drop motivation: Après être retourné au travail en solo, les gens déclarent se sentir moins motivés par l’intérêt ou le plaisir.
- Augmentation de l’ennui: Les tâches qui suivent le travail assisté par l’IA sont plus fastidieuses, ce qui réduit l’engagement.
Pourquoi les gens se tournent vers les partenaires de l’IA
Des outils d’IA génératifs comme Chatgpt peuvent générer du texte, des idées ou même du code à une vitesse et une qualité impressionnantes. Dans des contextes professionnels – que la rédaction d’e-mails, le brainstorming des améliorations des produits ou la création de rapports – ces systèmes agissent comme un coéquipier supplémentaire qui ne se fatigue jamais.
Les chercheurs voulaient savoir deux choses:
- Travailler avec l’IA rend-il les gens mieux à suivre les tâches effectuées seule?
- Comment le passage de l’IA aide-t-il à un travail indépendant affecte-t-il les sentiments des gens sur les tâches?
Comment les études ont fonctionné
Quatre expériences en ligne impliquaient plus de 3 500 participants. Chaque personne a accompli deux tâches d’affilée. Dans certains cas, ils ont effectué les deux tâches par eux-mêmes (solo-solo). Dans d’autres, ils ont fait la première tâche avec le support de l’IA, puis la deuxième tâche seule (collabolo). Une expérience finale a également envisagé de passer du travail solo au support de l’IA (collab en solo) et à effectuer les deux tâches avec l’IA (collaborage collab).
Après chaque tâche, les participants ont évalué la quantité de contrôle qu’ils ressentaient, à quel point ils étaient motivés et à quel point ils se sont sentis. Les juges indépendants ont également obtenu la qualité de leur travail.
Ce que la recherche a révélé
- Boost de performance immédiate: Les participants qui ont utilisé l’IA ont produit des messages plus engageants, des rapports plus longs et des e-mails plus chaleureux par rapport à ceux qui travaillaient seuls. Ces résultats étaient cohérents sur différentes tâches et mesures.
- Aucun effet de débordement durable: Contrairement aux attentes, l’assistance de l’IA n’a pas fait que les gens permettent de mieux performer sur la tâche suivante lorsqu’ils sont effectués en solo. Dans certains cas, leur travail était légèrement pire que ceux qui n’ont jamais utilisé l’IA.
- Changement de l’expérience psychologique: Le passage de la collaboration de l’IA au travail en solo a conduit à:
- Sentiment de contrôle plus élevé: Les gens se sentaient plus en charge une fois que l’IA a été retirée.
- Motivation intrinsèque inférieure: L’intérêt et le plaisir ont considérablement baissé.
- Plus grande ennui: Les tâches étaient plus ternes après l’activité assistée par l’IA.
- L’ordre compte: Le passage du solo à l’IA a également réduit le contrôle et la motivation, mais de différentes manières.
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Pourquoi la motivation et l’ennui changent
La théorie de l’autodétermination suggère que les gens ont besoin d’autonomie, de compétence et de parenté pour rester motivé. Lorsque l’IA fait une grande partie du travail créatif, les gens peuvent se sentir moins compétents ou autonomes. Ensuite, quand ils reviennent à tout faire par eux-mêmes, le contraste rend les tâches plus difficiles à apprécier. Les tâches deviennent plus routinières, déclenchant l’ennui.
Pour profiter au maximum de l’aide d’IA sans perdre la motivation, considérez ces stratégies:
- Équilibrer les tâches AI et solo: Alterner entre les travaux assistés par l’IA et indépendants d’une manière qui maintient le défi et la nouveauté.
- Définir des rôles clairs: Utilisez l’IA pour des pièces répétitives ou lourdes de données et gardez les étapes créatives ou décisionnelles pour vous-même.
- Construire l’autonomie: Personnalisez les invites ou modifiez les sorties AI afin que vous restiez en contrôle du produit final.
- Variation des types de tâches: Mélanger les tâches analytiques avec un brainstorming ou des activités pratiques pour réduire la monotonie.
L’IA générative offre des avantages clairs pour les performances des tâches immédiates. Pourtant, pour maintenir une motivation à long terme et un engagement élevé, il est essentiel d’intégrer de manière réfléchie l’assistance de l’IA dans les flux de travail.
