Che l’Intelligenza Artificiale sia sempre più impattante sul mondo del lavoro lo si sa bene. In questo momento, le imprese “fortemente competitive” di tutto il mondo sono in preda ad una sorta di corsa per accaparrarsi gli enormi benefici di questa tecnologia.
Così come i paesi trainanti dell’Intelligenza Artificiale sono inondati di speculazioni sul potenziale della tecnologia di trasformare per sempre il mondo del lavoro. Tuttavia, questi punti sollevano una serie di problemi completamente nuovi, che convergono pressappoco nell’immaginare un futuro che coinvolgerà tutti gli esseri umani che lavorano con l’Intelligenza Artificiale.
Una sorta di immensa pressione a “fare qualcosa” per implementare le soluzioni migliori richieste dal mercato. Vediamo come integrare in maniera effettiva l’Intelligenza Artificiale con la forza lavoro presente in azienda, ottenendo al contempo buoni risultati produttivi.
Intelligenza Artificiale e mondo del lavoro: un panorama in evoluzione
Nel giro di pochissimi anni la tecnologia in esame è stata interessato da notevoli e inarrestabili passi avanti. Alcuni anni fa il dibattito attorno all’Intelligenza Artificiale focalizzava sull’importanza di una cultura incentrata sull’uomo in sé, mentre oggi si nota uno spostamento definitivo verso lo sviluppo di competenze umane individuali. L’attuale tendenza è incentrata sulle capacità dell’Intelligenza Artificiale, sulle competenze digitali e sulla necessità di gestire il cambiamento organizzativo. In realtà, è la capacità umana di comprendere il contesto – cosa che gli strumenti di Intelligenza Artificiale non hanno – a rendere necessariamente maggiori competenze da parte degli esseri umani. Si tratta di un’intuizione importante che può aiutare a comprendere gli elementi umani necessari per il successo dell’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale da parte di un’impresa.
Le competenze umane (ancora) fondamentali
Sono state osservate due categorie di competenze umane che possono essere considerate fondamentali e che le imprese stanno effettivamente insegnando ai loro dipendenti. La prima è quella delle competenze interpersonali efficaci, come la risoluzione dei conflitti di base, la comunicazione, la capacità di “disconnettersi dalle emozioni” e, persino, le pratiche di mindfulness.
In secondo luogo, le competenze “di dominio”, con particolare attenzione alla conservazione di tali conoscenze tra i talenti esperti e al loro sviluppo tra i giovani lavoratori inesperti.
Mentre l’alfabetizzazione digitale era considerata un dato di fatto pochi anni fa, non lo erano le competenze interpersonali, come la capacità di comunicare efficacemente, di impegnarsi in modo significativo con gli altri e di ottenere la collaborazione del team. Le nostre interviste hanno rivelato che, mentre le competenze tecniche sono più pubblicizzate, sono le competenze umane quelle di cui le aziende hanno davvero bisogno (e che scarseggiano nel mercato odierno).
Uno dei maggiori valori dei lavoratori esperti è la “competenza di dominio”, ovvero la conoscenza approfondita del proprio ambiente di lavoro. Man mano che l’Intelligenza Artificiale si fa carico di un maggior numero di compiti, c’è il rischio di atrofizzare le competenze dei lavoratori esperti e di perdere questo tipo di conoscenza. Potremmo dire che la competenza di dominio è essenziale per aiutare un’azienda a navigare in tempi turbolenti. E sviluppare e mantenere queste competenze è essenziale.
Inoltre, l’Intelligenza Artificiale generativa (come ChatGPT) si è dimostrata più utile come “copilota” per i dipendenti senior, essendo in grado di vagliare le “allucinazioni” dell’Intelligenza Artificiale (ossia informazioni imprecise presentate come dati di fatto) e di prendere i risultati come un aiuto per il proprio lavoro. I dipendenti inesperti, invece, potrebbero non essere abbastanza perspicaci e potrebbero necessitare di un percorso ben determinato per sviluppare questa conoscenza.
Come combinare IA e competenze umane nella pratica
Sebbene si sia scritto molto sulla necessità di combinare gli esseri umani con l’Intelligenza Artificiale, il vero problema resta il come implementare tutto ciò nella pratica. In primis è necessario che il modello di business di un’azienda sia progettato intenzionalmente intorno alla capacità dell’Intelligenza Artificiale, piuttosto che limitarsi ad applicare l’Intelligenza Artificiale ai processi esistenti (una sorta di Intelligenza Artificiale by-design). Le aziende che acquisiscono strumenti di Intelligenza Artificiale senza un nuovo modello di business sono come un’azienda che digitalizza un cavallo e una carrozza, mentre la concorrenza ha creato un’automobile digitale.
L’azienda di abbigliamento Shein, per esempio, è diventata leader nel settore della moda grazie a un modello di business incentrato su una piattaforma di e-commerce senza soluzione di continuità che sfrutta un approccio basato sui dati. La vera sfida, tuttavia, è l’implementazione dell’Intelligenza Artificiale. Garry Kasparov, ex campione mondiale di scacchi, ha scritto che le prestazioni vincenti non derivano dalla combinazione della migliore tecnologia con le migliori persone, ma dal miglior processo di combinazione.
L’implementazione dell’IA nel modello di business aziendale
Per ottenere questo risultato, i talenti devono conoscere le capacità dell’Intelligenza Artificiale e sapere come utilizzarle al meglio. Tuttavia, l’Intelligenza Artificiale è una tecnologia in evoluzione e ciò richiede che l’azienda aggiunga dei tempi morti al sistema per consentire l’apprendimento della macchina.
Con una tecnologia in evoluzione, il nuovo apprendimento può anche causare una temporanea perdita di produttività, ma alla fine tale perdita sarà più che compensata. L’implementazione richiede anche una differenziazione tra “lavoro profondo” e “lavoro superficiale”, con quest’ultimo assegnato all’Intelligenza Artificiale. Il lavoro profondo, tuttavia, richiede la formazione dei lavoratori per sviluppare “l’alfabetizzazione dei talenti”. L’ultima parte del quadro è l’indicazione o misurazione delle prestazioni.
È necessario sviluppare nuove metriche legate direttamente all’intenzionalità del modello aziendale utilizzando l’Intelligenza Artificiale generativa. Le organizzazioni stanno utilizzando l’Intelligenza Artificiale per ridefinire cosa misurare, come misurare e migliorare le prestazioni.
Esempio di applicazione dell’Intelligenza Artificiale
Sebbene l’incisività dell’Intelligenza Artificiale sia “teoricamente” ancora agli albori, alcuni settori industriali l’hanno adottata con entusiasmo. Uno sguardo ravvicinato a tre di questi ci permette di avere una visione universale della questione.
Nella traduzione, forse il primo settore a essere pesantemente influenzato dalla modellazione linguistica, i lavoratori sono diventati “redattori di bozze”, riordinando – per l’appunto – le bozze realizzate dall’Intelligenza Artificiale (cosa che, peraltro, facilita il percorso dei neofiti nel settore).
Nel campo del servizio clienti, invece, l’Intelligenza Artificiale ha contribuito a migliorare le prestazioni e i profitti delle aziende.
Nelle vendite, infine, i “top performer” utilizzano la tecnologia in esame per “svettare” sui colleghi e, quindi, sulla concorrenza. Possiamo affermare che la forza lavoro sta diventando più “accogliente” nei confronti delle persone poco qualificate. Sarebbe ragionevole pensare che l’impatto sui (già citati) venditori sia abbastanza simile a quello sugli addetti al servizio clienti. L’Intelligenza Artificiale potrebbe addirittura creare delle “superstar delle vendite”. Vi sono, ad esempio, software che analizzano le chiamate, identificando le tattiche più efficaci da adottare con i clienti, come le chiamate contemporanee a più persone.
Cosa significa questo per il mercato del lavoro? I venditori ricevono dei bonus in base al numero di clienti che portano oltre una soglia. Quando la produttività cresce in un’azienda, i manager tendono ad aumentare la soglia. Poiché non tutti sono in grado di raggiungerla, i lavoratori con scarsi risultati (coloro che, restando nell’esempio, conseguono poche vendite) vengono “espulsi” dalla forza lavoro, poiché la domanda di prodotti non cresce parallelamente ai risultati di vendita, come sarebbe necessario per giustificare il mantenimento di tale risultato.
Possiamo dire che se l’Intelligenza Artificiale dovesse diventare “sovrumana”, come molti partecipanti al recente summit di Bletchley Park (Regno Unito) ritengono possibile[1], le scommesse sono aperte. Anche se l’Intelligenza Artificiale dovesse progredire in modo meno epocale, i mercati del lavoro subirebbero ugualmente un profondo cambiamento. Ad oggi l’Intelligenza Artificiale non è in grado di sostituire “pienamente” un essere umano in diversi settori; tra dieci anni, forse cinque, se ne potrebbe riparlare.
Come trarre vantaggio competitivo dall’adozione dell’IA
Il rovescio della medaglia della “disruption” dell’Intelligenza Artificiale è rappresentato dalla creazione di nuovi posti di lavoro con il progredire della tecnologia in esame. Alcuni modelli elaborati dalla Boston University suggeriscono che l’impatto dell’automazione è peggiore per i lavoratori quando i guadagni di produttività sono modesti. Quando, tuttavia, i guadagni decollano, l’automazione diventa “amica” dei lavoratori. Un concetto lapalissiano che vale la pena ricordare. Chiaramente, avere a che fare con una automazione “così così” crea poca ricchezza in eccesso per spingere verso l’aumento della domanda di lavoratori in altri settori dell’economia. L’Intelligenza Artificiale ha la possibilità di portare a una maggiore efficienza, ma anche a una potenziale disuguaglianza in diversi settori. Questione che rimarca il lato oscuro della tecnologia in esame.[2]
Va da sé tuttavia che il vantaggio competitivo non può essere raggiunto senza la presenza di persone giuste nei posti giusti. E affrontare la sostituzione dei talenti con l’Intelligenza Artificiale è un grave errore. Questo perché l’Intelligenza Artificiale è “copiabile”. Ciò che non è copiabile è un modello aziendale unico fatto di processi e un’attenta integrazione degli esseri umani.
In secondo luogo, l’Intelligenza Artificiale si basa su dati storici che potrebbero non essere validi in un ambiente aziendale globale e volatile. Le decisioni aziendali non vengono prese in un “vuoto” separato da questioni di lavoro, inflazione e geopolitica, ed è qui che la competenza di dominio delle persone è essenziale.
In terzo luogo, l’Intelligenza Artificiale è soggetta ad allucinazioni e “derive”, in cui i risultati sono fabbricati dall’Intelligenza Artificiale oppure sono semplicemente imprecisi. Affidare le redini all’Intelligenza Artificiale comporta grandi rischi in termini di decisioni imprecise e persino di responsabilità legale.
Conclusioni
L’Intelligenza Artificiale è ancora uno strumento: al centro ci sono le persone. Ma con un’alfabetizzazione umana potenziata, un modello aziendale ben congegnato e processi eccellenti che integrano gli esseri umani con i loro “copiloti” dell’Intelligenza Artificiale, la chiave di volta del mondo di lavoro è ben servita.[3]
Note
[1] La Dichiarazione di Bletchley e la competizione Usa-Regno Unito. AI4Business. https://www.ai4business.it/intelligenza-artificiale/la-dichiarazione-di-bletchley-e-la-competizione-usa-regno-unito/
[2] What will artificial intelligence mean for your pay? The Economist. https://www.economist.com/finance-and-economics/2023/11/16/what-will-artificial-intelligence-mean-for-your-pay?utm_medium=cpc.adword.pd&utm_source=google&ppccampaignID=18151738051&ppcadID=&utm_campaign=a.22brand_pmax&utm_content=conversion.direct-response.anonymous&gad_source=1&gclid=EAIaIQobChMIk82frbLnggMVfAUGAB1n9wEqEAAYASAAEgLKQvD_BwE&gclsrc=aw.ds
[3] The Skills Your Employees Need to Work Effectively with AI. Harvard Business Review. https://hbr.org/2023/11/the-skills-your-employees-need-to-work-effectively-with-ai
