Que fait exactement l'IA pour les gens, fonction par fonction ? Résultats d'une enquête à grande échelle sur la productivité en IA menée auprès de mes plus d'un million d'abonnés à la newsletter (avec @noamseg) 1. Les PM tirent le plus grand profit des outils d'IA pour (1) écrire des PRD, (2) créer des maquettes/prototypes et (3) améliorer leur communication par e-mail et présentations. Pas tellement pour les aider à élaborer des idées de feuille de route, à organiser des réunions, à mettre en œuvre des stratégies de commercialisation ou à synthétiser les recherches auprès des utilisateurs. L'IA aide les chefs de projet à être plus productifs, mais jusqu'à présent, elle peine à les aider à réfléchir.
2. Les designers trouvent l'IA particulièrement utile pour la synthèse des études utilisateurs, la création de contenu et de textes, ainsi que pour l'idéation de concepts. Le design visuel se classe au 8e rang. L'IA aide les designers dans tout ce qui touche à la conception (synthèse de la recherche, rédaction, idéation), mais la manipulation des pixels reste obstinément une affaire humaine. Par ailleurs, comparons le prototypage : les chefs de projet le placent en deuxième position (19,8 %), tandis que les designers le classent quatrième (13,2 %). L’IA permet aux chefs de projet d’acquérir des compétences en dehors de leur cœur de métier (du moins en ce qui concerne le prototypage), alors que les designers ne perçoivent pas les gains marginaux d’amélioration apportés par l’IA dans leurs tâches principales.
3. Les fondateurs privilégient fortement la productivité et le soutien à la décision, l'idéation de produits et la vision/stratégie. Contrairement à d'autres, les fondateurs utilisent l'IA pour réfléchir, et pas seulement pour produire. Leurs trois principales missions sont stratégiques : aide à la décision, idéation et vision/stratégie. Cela contraste fortement avec les chefs de produit (dont les principales missions consistent à créer des documents et des prototypes) et les designers (synthèse de la recherche et rédaction). Et regardez cette catégorie numéro 1 : « productivité/aide à la décision », avec 32,9 %, elle est unique en son genre dans cette enquête. Aucun autre rôle ne présente un cas d’utilisation aussi prédominant. Les fondateurs considèrent l’IA comme un partenaire de réflexion et un interlocuteur privilégié, et non comme un simple outil pour des livrables spécifiques. Ce schéma pourrait expliquer pourquoi les fondateurs font état du plus grand niveau de satisfaction tout au long de l'enquête : ils ont compris comment utiliser l'IA pour un travail stratégique à plus fort impact, et pas seulement pour des tâches de production.
4. Les ingénieurs font figure d'exception. Pour eux, l'IA se limite à une seule tâche importante : l'écriture de code, cœur même de leur métier. En revanche, pour les chefs de produit et les concepteurs, l'IA leur apporte une aide précieuse dans leurs tâches de soutien. Plus bas dans la liste figurent des tâches comme la documentation (7,7 %), les tests (6,2 %) et la revue de code (4,3 %). Ce sont les tâches « ennuyeuses mais nécessaires » que les ingénieurs apprécient peu. Comme vous le verrez dans les données sur les opportunités ci-dessous, cela est sur le point de changer. Les ingénieurs ont adopté l'IA comme partenaire de développement ; ils souhaitent désormais qu'elle prenne en charge les tâches fastidieuses qui suivent l'écriture du code. Autre tendance à noter : les ingénieurs font état des résultats les plus mitigés en matière de qualité plus tard dans l’enquête (51 % meilleurs mais 21 % pires, soit le pourcentage « pire » le plus élevé de tous les rôles).
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