Modèles de service hybrides : l'avenir de l'expérience client

L'utilisation de l'IA et de l'automatisation ne devrait pas nuire au développement des compétences du personnel humain.

La société a accepté que de nombreux emplois traditionnels, tels que la préparation de commandes ou les assistants de centre d'appels, deviennent de plus en plus automatisés. Les premières craintes selon lesquelles, à mesure que la 4e révolution industrielle prenait de l'ampleur, l'emploi humain serait perdu au profit des machines ou que les robots prendraient le contrôle du monde étaient, bien sûr, infondées.

Selon le Forum économique mondial, si l'automatisation remplacera environ 85 millions d'emplois d'ici 2025, l'économie future axée sur la technologie en créera 97 millions de nouveaux. Mais alors que les machines effectuent actuellement environ 30 % de toutes les tâches, d'ici 2025, l'équilibre devrait changer radicalement pour une combinaison 50-50 d'humains et de machines.

La réalité est que les tâches de travail nécessiteront de plus en plus un mélange de compétences à la fois humaines et machines. Alors que les machines sont laissées à faire de plus en plus de tâches que les gens faisaient auparavant, nous les humains devrons renforcer nos compétences interpersonnelles et analytiques, car ce seront les plus valorisées par les employeurs.

C'est un thème récurrent à travers les industries. Dans les services sur site et la maintenance, il y a déjà eu un changement. La croissance du déploiement de capteurs a conduit à une augmentation de l'analytique de données et de la gestion à distance des appareils via les réseaux IoT. Cela a eu un effet d'entraînement sur les rôles et les compétences. Les entreprises sont devenues, par conséquent, plus axées sur l'équipement, construisant la connaissance client ainsi que la performance machine autour de données automatisées.

Les équipes de maintenance sur site et en usine ont dû s'adapter, et cela a été à leur avantage que l'accent au sein des organisations ait changé. Le service n'est plus vu comme un coût pour l'entreprise. La capacité à fournir de l'intelligence sur les produits et les clients, et dans de nombreux cas d'être en première ligne pour les entreprises, signifie que le service est maintenant stratégiquement important.

Pour de nombreuses entreprises cependant, cela a conduit à des problèmes d'emploi, surtout à mesure que la main-d'œuvre vieillit. La perte de connaissances est un problème de plus en plus courant. Selon le Service Council, 70 % des organisations de service disent qu'elles seraient accablées par la perte de connaissances d'une main-d'œuvre partant à la retraite dans les 5 à 10 prochaines années, tandis que 50 % affirment qu'elles font actuellement face à une pénurie de ressources pour répondre adéquatement à la demande de service. L'automatisation est formidable, mais elle ne pourra aller que jusqu'à un certain point pour aider.

Fait intéressant, le TSIA a récemment découvert que la moitié de toutes les organisations de services sur site n'ont pas de parcours de carrière formel en place pour leurs ingénieurs de service sur site. À mon avis, c'est un énorme point de risque commercial inutile. Ces organisations ne font pas assez pour préparer les techniciens de service plus jeunes à un avenir de réalité mixte – où ils devront travailler plus étroitement avec la technologie numérique et les machines que toute génération précédente. Cela n'arrivera pas par accident.

Il y a certainement un besoin d'un « système d'enregistrement » intégral qui capture des données précises sur l'équipement « tel que maintenu ». Le besoin de ce type de base de données, montrant à quoi ressemble l'équipement maintenant, permet aux techniciens de service de comprendre le contexte de ce que les données d'équipement leur disent. Bien que l'automatisation puisse créer des alertes sur des problèmes ou des problèmes potentiels, le technicien de service devra toujours savoir comment résoudre ces problèmes rapidement et efficacement.

De la lecture correcte des données, à la compréhension de la façon de corriger les problèmes, de l'approvisionnement en pièces et de la gestion des attentes clients, les fondamentaux ne sont pas si nouveaux. Mais à mesure que les machines évoluent avec plus d'automatisation intégrée et d'analytique pilotée par les données, il y a un danger que les entreprises s'appuient trop sur l'automatisation, laissant leurs forces de diagnostic humain s'atrophier.

Jusqu'à récemment, la technologie a été principalement utilisée pour automatiser les tâches répétitives ou ardue. Mais les avancées de l'IA et de l'apprentissage automatique signifient que les tâches qui peuvent être faites par les machines sont beaucoup plus larges en portée que ce que les générations précédentes de technologie ont rendu possible.

À mesure que de nouvelles générations entrent sur le marché du travail, les compétences les plus précieuses seront interpersonnelles – communication, empathie, gestion des conflits, leadership, écoute, collaboration, curiosité et résilience ; et cognitives – analyse, évaluation, synthèse, jugement, prise de décision et créativité. Nous voyons déjà une forte emphase sur les compétences interpersonnelles, les compétences cognitives de haut niveau et les compétences systémiques aux États-Unis et au Royaume-Uni.

La durée de vie des compétences spécialisées et de la connaissance approfondie des produits diminue à la fois à mesure que la technologie progresse rapidement et que la connaissance devient plus accessible en déplacement. Les estimations placent la demi-vie d'une compétence professionnelle à seulement cinq ans, ce qui signifie que tous les cinq ans, cette compétence vaut environ la moitié de ce qu'elle valait avant – donc après 20 ans, toute compétence sera effectivement obsolète.

Les travailleurs du futur doivent avoir la capacité et la volonté d'apprendre, désapprendre et réapprendre à mesure que la technologie fait évoluer davantage la façon dont les entreprises fonctionnent. Cela sera tout aussi important pour les travailleurs actuels, qui devront se concentrer sur leur capacité d'adaptation et d'apprentissage de nouvelles compétences requises par le lieu de travail de la Quatrième Révolution Industrielle, et ceux qui sont nouveaux sur le marché du travail.

Les humains doivent être capables de parler le même langage que les machines automatisées, mais ces machines ne devraient pas bloquer le développement des compétences. En termes de maintenance de service, l'IA et l'automatisation ne sont pas et ne devraient jamais être considérées comme un remplacement humain. Si quoi que ce soit, elles ouvrent l'industrie et créent un tout nouveau champ d'opportunités de service hybrides.