L'équipe de recherche suggère que lorsque les travailleurs sont plus mobiles, les entreprises sont confrontées à des risques plus élevés de perdre des employés qualifiés qui possèdent l'expertise nécessaire pour mettre en œuvre de nouvelles technologies, y compris l'apprentissage automatique.

Chris Forman, professeur Peter et Stephanie Nolan à la Dyson School of Applied Economics and Management du Cornell SC Johnson College of Business, est co-auteur de « Comment la mobilité des travailleurs affecte-t-elle l'adoption par les entreprises d'une nouvelle technologie ? Le cas de la machine Learning", publié le 10 mars dans le Strategic Management Journal .

Les co-auteurs sont Ruyu Chen, Ph.D. '21, chercheur postdoctoral à l'Université de Stanford, et Natarajan Balasubramanian, professeur à la Whitman School of Management de l'Université de Syracuse.

L'apprentissage automatique est de plus en plus vital pour les entreprises qui cherchent à innover et à améliorer leurs processus, mais l'adoption de ces technologies avancées repose en grande partie sur des travailleurs qualifiés capables de les mettre en œuvre et de les utiliser efficacement.

Pour cette recherche, l’équipe a utilisé une condition expérimentale naturelle – des changements dans l’applicabilité des accords de non-concurrence au niveau de l’État – pour comprendre comment la mobilité des travailleurs affecte l’adoption de la technologie. Les accords de non-concurrence empêchent les employés de rejoindre ou de créer des entreprises concurrentes après avoir quitté leur employeur actuel. En examinant plus de 153 000 organisations entre 2010 et 2018, les chercheurs ont découvert des informations importantes.

Leurs résultats indiquent que les changements facilitant la mobilité des travailleurs étaient associés à une baisse notable de la probabilité que les entreprises adoptent l’apprentissage automatique. Cette baisse variait en fonction de facteurs tels que la taille de l'établissement, l'adoption de l'analyse prédictive à l'échelle du secteur et la présence de grands concurrents dans le même secteur et dans le même emplacement.

"Les meilleurs résultats en présence de grands concurrents dans le même secteur d'activité suggèrent que les risques de mobilité vers des adoptants potentiels seront plus forts lorsque les travailleurs disposeront de nombreuses options extérieures", a déclaré Forman.

Aux premiers stades de l’adoption de la technologie, les employés acquièrent souvent ces compétences grâce à une formation sur le terrain financée par l’entreprise adoptante. Par conséquent, le risque de départ de travailleurs qualifiés peut diminuer les incitations des entreprises à investir dans de nouvelles technologies et à les adopter.

Le cadre de l'étude et l'analyse des données mettent en lumière le rôle essentiel de la mobilité des travailleurs dans l'élaboration des décisions d'adoption de technologies et d'innovation commerciale. Il approfondit les recherches antérieures qui ont exploré le lien entre le capital humain et l'adoption des technologies d'IA et d'apprentissage automatique.

Bien que l’étude se soit concentrée sur l’adoption de l’apprentissage automatique, elle indique également des pistes pour des études futures. Forman a déclaré :"Des découvertes similaires pourraient survenir au cours des premières années de diffusion d'autres technologies dans lesquelles les entreprises doivent réaliser de nouveaux investissements technologiques spécifiques qui augmentent le capital humain des travailleurs."