Les IA conseillent aux employés de démissionner, selon une étude
Une nouvelle étude de Cloverleaf révèle que les chatbots IA sont plus susceptibles de conseiller aux employés de démissionner face aux conflits au travail. Les employés se tournent de plus en plus vers l'IA pour les problèmes professionnels plutôt que vers le soutien de l'entreprise.
Les travailleurs sont près de quatre fois plus susceptibles de discuter de problèmes professionnels avec un chatbot d'IA plutôt que d'utiliser le soutien en santé mentale fourni par leur entreprise. Une étude récente de Cloverleaf, une plateforme de performance d'équipe et de coaching IA, a examiné comment les grands modèles linguistiques (LLM) conseillent les employés face aux conflits au travail, en particulier concernant la gestion.
La recherche a impliqué la présentation de cinq scénarios de conflits courants en milieu de travail à des modèles d'IA de premier plan et l'analyse de leurs réponses selon des dimensions d'intelligence relationnelle et émotionnelle, y compris la conscience de soi, la responsabilité, la conscience de l'autre, la spécificité des conseils et la résolution. Les résultats ont indiqué une tendance surprenante : lorsque les employés se plaignaient de leur patron, tous les modèles d'IA testés leur conseillaient de démissionner.
Kirsten Moorefield, responsable de la recherche chez Cloverleaf Labs, a déclaré que c'était la découverte la plus inattendue de l'étude. Elle a souligné la nécessité pour les organisations de comprendre les conseils que les employés reçoivent de l'IA, en particulier compte tenu de l'augmentation du stress et de l'anxiété liés au travail au sein de la population active.
Le rapport a révélé que 42,6 % des travailleurs parlent à des chatbots d'IA de problèmes liés au travail, contre seulement 10,7 % qui utilisent le soutien en santé mentale de leur entreprise. Cela souligne une dépendance croissante à l'IA pour la résolution de problèmes sur le lieu de travail et suggère que les entreprises doivent évaluer l'efficacité de leurs propres systèmes de soutien à la lumière de ces tendances émergentes.