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Comment faire en sorte que la tâche la plus détestée au travail suce moins


Existe-t-il un moyen de le mépriser moins?

ma travail de terrain en cours dans une startup basée sur les données, appelée Sage (une vraie entreprise, mais pas son vrai nom en raison d’exigences de confidentialité), suggère que les solutions technologiques ne sont pas aussi sophistiquées que beaucoup le supposent – et ne remplaceront pas la saisie de données humaines bientôt.

Depuis près de deux ans, j’étudie l’évolution de Sage pratiques d’embauche et les emplois.

Le plan initial de Sage était de développer et d’utiliser l’IA pour produire des données qu’elle vendrait à ses clients dans le cadre de ses services plus larges. Dans l’intervalle, Sage a demandé à ses analystes de collecter et de saisir ces données manuellement. Mais lorsque Sage a mené un projet pilote avec une société de conseil en IA, ils ont découvert que l’IA produirait, au plus, 5% des données qu’ils collectaient manuellement, et à un prix sensiblement plus élevé.

Ils ne pouvaient pas se permettre l’IA. En conséquence, ils ont déplacé leur stratégie de collecte de données de l’IA à l’intelligence humaine. Reconnaissant que les analystes étaient trop chers et seraient trop insatisfaits de faire ce travail exclusivement, Sage a embauché des opérateurs de saisie de données dédiés dans un bureau satellite pour effectuer une grande partie du travail.

La technologie ne fonctionne pas toujours

Cette type de scénario n’est pas rare. La technologie ne fonctionne pas toujours comme prévu et a effets variés selon les emplois et les organisations. Les défaillances de la technologie, cependant, n’offrent qu’une explication partielle des raisons pour lesquelles la saisie manuelle des données existe toujours en tant que tâche et pourrait le faire pendant un certain temps. Pour mieux comprendre, nous devons considérer les tâches dans un contexte plus large.

Les tâches existent rarement isolément. Ils font partie des emplois et ces emplois sont constitués d’autres tâches. Ils sont associés à des personnes qui les exécutent, à d’autres qui les gèrent ou travaillent avec eux, et avec d’autres emplois au sein des professions et des organisations.

Ce contexte plus large et les relations qu’il contient rendent difficile l’élimination totale de toute tâche, mais signifie également qu’une seule tâche méprisée ne signifie pas toujours un travail entièrement méprisé.

Chez Sage, la tâche par cœur de saisir des données était presque indissociable de l’acte de collecter des données. Bien que certaines des données puissent être trouvées facilement dans les rapports annuels, pour la plupart des autres, les analystes, puis les opérateurs de saisie de données, ont dû rechercher sur Internet des informations supplémentaires. Une fois ces informations trouvées, elles ont ensuite dû les saisir dans une base de données.

Cela n’aurait aucun sens et serait pratiquement impossible d’automatiser la partie de saisie des données de cette tâche.

Cela souligne que tous les travaux de saisie de données ne sont pas créés égaux et que tous les travaux de saisie de données ne sont pas identiques. Par conséquent, les attitudes à l’égard de la saisie des données sont beaucoup plus complexes que ne le suggère la récente enquête.

Fausses attentes

Les analystes de Sage méprisaient le travail de saisie des données, mais pas seulement en raison de la nature de la tâche elle-même. Les attentes ont façonné leurs attitudes. Lorsqu’ils ont été embauchés, beaucoup d’entre eux s’attendaient à ce qu’ils fassent ce qu’ils appelaient un travail d’analyste – des choses telles que la création de rapports à partir de données, la rédaction de contenu et l’interaction avec les clients.

Certains d’entre eux avaient initialement posé leur candidature à des postes de consultant qui devaient être constitués des responsabilités précitées. Ils attendaient un travail plus glamour, plus satisfaisant. Dans ce contexte, il n’est pas surprenant qu’ils aient considéré la corvée de saisie de données et pensé que c’était en dessous d’eux.

Les opérateurs de saisie de données, d’autre part, ont été embauchés dans l’espoir qu’ils feraient ce que le titre du poste impliquait – la saisie de données. Contrairement aux analystes, certains d’entre eux ont déclaré être agréablement surpris par le travail et la quantité de réflexion et de jugement qu’il impliquait.

Même au sein du même travail dans la même organisation, il peut y avoir des variations dans ce que font les employés, et ces variations peuvent conduire à des résultats différents.

Par exemple, une étude a montré que les agents féminins de la Transportation Security Administration aux États-Unis ont fini par faire beaucoup plus de caresses, une tâche indésirable, que les agents masculins. Les résultats de ceci étaient une qualité de travail inférieure et des opportunités réduites.

Promotion des opérateurs de saisie de données

L’histoire de Sage est loin d’être terminée. Je continue de surveiller l’évolution des tâches et des rôles. Un récent pivot stratégique au sein de l’entreprise a fait en sorte que la collecte de données est devenue moins centrale pour les objectifs de l’entreprise.

Avec ce pivot, le rôle des analystes a évolué pour inclure beaucoup plus d’interaction avec les développeurs de l’entreprise dans la création de produits pour les clients et en faire plus pour produire du contenu.

Le travail d’opérateur de saisie de données, cependant, est en grande partie inchangé. Les gens vont et viennent, mais certaines des personnes chargées de la saisie des données ont été promues à des postes d’analyste, ce qui suggère que la tâche redoutée peut être une voie vers un travail moins redouté.


Lisa Cohen est professeur agrégé en administration des affaires à université McGill. Cette article est republié de La conversation sous licence Creative Commons.

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