Premessa
nei prossimi mesi usciranno modelli 18x volte più complessi di quelli attuali, con capacità di elaborare dati e plasmare soluzioni che non possiamo immaginare. La tecnologia va velocissimo mentre noi persone, organizzazioni, stiamo rimanendo indietro dal punto di vista culturale, etico e di competenza. il nostro rimanere indietro porterà ad un mancato utilizzo della potenza creata e ad un mal utilizzo della stessa.
Quello che il mondo tecnologico ha fatto è stato trasformare quella che doveva essere il più grande aiuto per l’uomo ad una gara a chi arriva primo al bottino, facendo uscire tecnologie ed upgrade ad una velocità tale da paralizzare di paura tantissime persone.
Perchè lavorare sull’integrazione Uomo-macchina
Non parlerò di KPI legate al risparmio di tempo e costo derivanti dall’automazione, non perchè non sia importante, ma perchè ne parliamo dall’inizio dell’era industriale. Una cosa di cui non parliamo mai è il ruolo dell’essere umano in questa rivoluzione non solo tecnologica ma anche di senso.
Nei vari secoli diverse sono state le scoperte che ci hanno rivoluzionato dal punto di vista umano.
- il microscopio: ci ha detto da cosa siamo formati
- il telescopio: ci ha detto che siamo infinitamente piccoli nell’universo
- intelligenza artificiale: ci fa dubitare del nostro ruolo.
la paura di questi tempi ha generato diverse domande come “se lui è più intelligente di me io a cosa servo?”, “mi ruberà il lavoro?”. e di queste cose se ne parla davvero troppo poco. Vi invito e guardare questo video sull’algoretica
Quello che vedo nelle aziende in questo periodo fa riferimento a questi 2 tipi di comportamenti:
- “è l’oracolo”: smetto di pensare, faccio eseguire ogni cosa dall’ultimo chat gpt di turno, penso da una parte “evviva non lavorerò mai più” o “meno male vado in pensione”. questo tipo di comportamento prosegue vero un’incorretto utilizzo contro la privacy e il concetto di proprietà dei dati. ad esempio i tuoi clienti sanno che usi i loro dati così?
- “è la fine”: fa paura, sono fermo, l’IT e Legal bloccano l’utilizzo. sento dire frasi “ma è compliant?”, “mi ruberà il lavoro”. le cose che avvengono sono sullo stile di occhio non vede cuore non duole, non si fa formazione, non ci si prepara. continuo a lavorare come ho sempre fatto.
quello che accomuna i due aspetti opposti è la mancata integrazione tra uomo macchina: nei due opposti la macchina fa tutto e l’uomo rimane fuori e viceversa. Come sempre nella vita la soluzione sta a metà strada, per questo parliamo di interazione uomo macchina seguendo il modello di Stanford “Human in the loop”
se hai sentito qualcuna di quelle frasi di prima continua a leggere 😉
Come integrare l’intelligenza artificiale nel lavoro
il canvas prende spunto dal modello integrativo di BCG ed arricchito dalla mia esperienza di roadmap di sviluppo di ideazione e realizzazione di prodotti AI.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
è necessario comprendere le applicazioni e le soluzioni che vogliamo che AI crei. Vogliamo definire i vantaggi, data use cases che rendono l’azienda competitiva o efficiente. vogliamo capire quali daTI usare e che interazioni produrre.. Vogliamo capire se creare i nostri modelli, usare quelli di altri, stringere partnership tecnologiche. il pericolo dell’obsolescenza è alle porte, inventiamo e lasciamo morire, o addirittura cambia così veloce che tra un paio di mesi forse non sentiremo più parlare di chat gpt.
HUMAN INTELLIGENCE
: abbiamo bisogno di creare una struttura organizzativa capace di accogliere il grande cambiamento. definiamo ruoli e competenze, ma anche attività per la formazione e l’upskilling delle persone. queto upskilling è sicuramente tecnologico (machine learning, prompt engineering ecc) ma anche di pensiero: abbiamo bisogno di elevare i modelli di pensiero mettendo in rilevanza lo strategic thinking (cosa chiedo e come procedo), convergence thinking (come sintetizzo), system thinking (come unisco i puntini). i silos saranno la morte, gli analyst lavorano a Modelli di ML potentissimi che non servono se gruppi di lavoro non iniziano a farlo insieme. Abbiamo bisogno di percorsi di crescita e roadmap di sviluppo e piani di attuazione di change management.
abbiamo bisogno di filosofia etica,politica e privacy, di cultura prima che di operazioni che sensibilizzarci sui rischi, bias e altri pericoli dell AI (uso energetico, frodi, spam, fake news, copyright, privacy e proprietà dei dati). Abbiamo bisogno di manifesti direzionali che ci guidino nella capacità di scelta di cosa è giusto e cosa non lo è. (perchè non potremmo controllare tutto). da qui l’algoretica che spinge verso il bisogno di un sistema critico, di comprendere il sistema per capire posso delegare e cosa no. Ho bisogno di avere chiaro il mio ruolo. anche il giudizio morale ha bisogno di diventare computabile. Abbiamo bisogno di regolamentazione.
Scarica il PDF di AI strategy canvas
Cosa succede quando essere umano e macchine non lavorano insieme:
a metà tra le due strade si trova l’integrazione, una tecnologia che produce valore per l’essere umano insieme all’essere umano. Eventuali scompensi creano
- tecnologia che produce elementi non utili
- talenti mancanti per la gestione delle idee
- organizzazione che blocca iniziative
- spreco di budget e tempo di R&D
- progetti ideati e mai realizzati
in quale buco nero ti stai ritrovando? 😉