Così l’Intelligenza artificiale cambierà il nostro modo di lavorare

Da tempo l’intelligenza artificiale influisce sul nostro modo di lavorare, aiutandoci a creare annunci di lavoro e a valutare le candidature, a giudicare l’efficienza con cui portiamo a termine le mansioni e, per i lavoratori a chiamata, a determinare gli incarichi e la retribuzione.

Tuttavia, nell’ultimo anno, e soprattutto negli ultimi sei mesi, l’AI generativa ha amplificato il potenziale della tecnologia per aiutare, ostacolare, o riorientare il nostro modo di lavorare. Strumenti visivi come Dall-E 2 e Midjourney possono cambiare drasticamente il design grafico. La generazione di testi in grandi modelli linguistici, iniziata seriamente con il lancio di ChatGpt, promette di influenzare ogni attività che implichi il tocco di una tastiera.

Per saperne di più su come il mondo del lavoro e l’AI interagiranno, abbiamo parlato con esperti di informatica, risorse umane, reclutamento, leadership aziendale, psicologia, e altro ancora. Queste sono alcune delle loro previsioni.

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Automatizzare le idee

L’AI continuerà l’attuale processo di automazione di parti del lavoro dei lavoratori, ma mentre oggi l’automazione è spesso descritta come applicata a processi noiosi, sporchi, o pericolosi, come lo spostamento di parti in una fabbrica o in un magazzino, l’AI generativa porta con sé una nuova dinamica. In primo luogo, supporta il lavoro di conoscenza fornendo la possibilità di creare prime bozze di documenti, e-mail, presentazioni, immagini, video, progetti, ecc.

Quindi, i lavoratori della conoscenza potrebbero passare più tempo a modificare che a creare, soprattutto se l’AI generativa viene incorporata in tutti i prodotti software utilizzati oggi. Per esempio, un sistema di posta elettronica, invece di limitarsi a digitare alcune parole, potrebbe redigere diversi paragrafi. Il software di gestione delle relazioni con i clienti potrebbe suggerire argomenti da discutere con un potenziale venditore e persino un copione da seguire. Un venditore potrebbe descrivere una presentazione con un linguaggio naturale, creare bozze di diapositive e accedere a dati aziendali e immagini per sistemare i dettagli.

Tuttavia, ci sono alcune applicazioni dell’AI generativa il cui impatto trasformativo è davvero evidente. Per esempio, nel settore della ricerca e dello sviluppo, alcune esperienze di utilizzo di AI generativa per supportare la scrittura di codici software hanno mostrato livelli molto elevati di aumento della produttività. Questo però non significa che avremo bisogno di molti meno ingegneri di software, visto che il mondo ha bisogno di più software. L’AI generativa ha anche il potenziale per migliorare la produttività dei contact center: esistono già tecnologie in grado di automatizzare le interazioni con i clienti, ma l’AI ha il potenziale per rendere queste interazioni molto più naturali.

Michael Chui

Partner al McKinsey Global Institute

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Organizzazioni più piatte

L’AI probabilmente appiattirà molte organizzazioni grazie alla capacità di automatizzare le attività lavorative. Attualmente, la maggior parte delle organizzazioni ha persone di livello base che svolgono attività di routine, persone di livello intermedio che le supervisionano, e persone di alto livello che stabiliscono la direzione dell’organizzazione.

Questa struttura organizzativa potrebbe non essere più necessaria: l’AI può automatizzare molti dei compiti svolti dai lavoratori di livello base. Funzioni di contabilità, ordini di acquisto, e richieste di lavoro vengono già automatizzate e gli uffici non hanno più bisogno di persone che compilino o analizzino manualmente le informazioni.

Con la diffusione dell’AI generativa, ancora più attività verranno automatizzate. Inoltre, la supervisione e la valutazione del lavoro non avranno bisogno di supervisione umana. I clienti possono valutare i dipendenti in base alla loro capacità di svolgere attività di base e permettere alle persone di ottenere i servizi che desiderano. Utilizzando l’AI e l’analisi dei dati, le aziende possono utilizzare i risultati per eliminare i lavoratori con scarse prestazioni e premiare i migliori. Il risultato finale sarà un minor numero di livelli di gestione e un numero inferiore di dipendenti nell’azienda.

Darrell West

Senior Fellow di Brookings Institution ed ex Direttore dei Governance Studies

Quanto siamo umani? Ce lo diranno le macchine

In passato, i manager si rivolgevano ai software per giudicare i lavoratori su questioni tecniche, come il conteggio dei tasti premuti, o il tempo trascorso lontano dallo schermo. Ora, le aziende usano le macchine per giudicare il grado di empatia dei loro dipendenti.

Di recente mi è stato inviato un «consiglio del giorno del manager» su come prepararsi a un colloquio di lavoro condotto da una macchina AI un processo fin troppo comune al giorno d’oggi. Per ottenere un buon punteggio dovevo apparire «naturale», con la macchina, definita come un’iniezione di «autenticità e umanità al colloquio». Sembrava una richiesta di «un mondo capovolto». Una macchina mi avrebbe giudicato in base a qualità che solo gli umani possono esibire.

I giudizi dell’AI non si esauriscono con i colloqui. È sempre più comune che le aziende utilizzino i programmi per monitorare l’empatia dei dipendenti sul lavoro. Per esempio, nei call center, dove i programmi di AI allenano e valutano i lavoratori su una scala di empatia per giudicare le loro prestazioni con i clienti.

Con l’arrivo di ChatGpt, che si è unita a una suite completa di prodotti per l’ufficio, testi, e-mail, e chiamate, ormai non c’è più un limite alle interazioni che possono essere giudicate dalle macchine di finta empatia. Fingeranno di capire gelosia, competizione, depressione e insicurezza, tutti sentimenti umani che si manifestano nella vita di un’azienda.

Quando le macchine si mettono alla prova su come rispondiamo a queste complessità umane, i punteggi più alti vanno a coloro che mostrano le qualità che le macchine apprezzano di più, come la coerenza e la tendenza a riordinare ciò che sembra essere disordinato. Chi non è all’altezza potrebbe essere licenziato.

È un pensiero retrogrado: la tecnologia ridefinisce l’empatia umana come ciò che le macchine possono capire. Dopo aver costruito le macchine che ci giudicheranno, ora ci addestriamo a compiacere le macchine.

Sherry Turkle

Autrice e Professoressa Abby Rockefeller Mauzé di studi sociali di scienza e tecnologia presso il Massachusetts Institute of Technology (Mit)

Una minaccia per l’etica

Stiamo già assistendo all’ascesa di assistenti digitali che parlano con voce umana e possono utilizzare l’aspetto umano e l’intelligenza sociale per negoziare controversie, elaborare strategie commerciali o condurre interviste. A ogni modo, la nostra ricerca illustra che le persone possono agire in modo meno etico quando collaborano tramite l’AI.

Tradizionalmente, i compagni di squadra stabiliscono legami emotivi, si preoccupano degli obiettivi dell’altro e richiamano i colleghi in caso di infrazioni. Tuttavia, questi controlli sociali sul comportamento etico si indeboliscono quando le persone interagiscono indirettamente attraverso gli assistenti virtuali. Al contrario, le interazioni diventano più transazionali ed egoistiche.

Per esempio, nelle tipiche trattative di persona, la maggior parte delle persone segue norme di correttezza e cortesia, e si sentono in colpa quando si approfittano dell’interlocutore. Tuttavia, la dinamica cambia quando le persone utilizzano l’AI per elaborare risposte e strategie: in queste situazioni, abbiamo scoperto che è più probabile che le persone diano istruzioni a un assistente AI di usare l’inganno e la manipolazione emotiva per ottenere accordi sleali quando negoziano per loro conto. La comprensione di questi rischi etici diventerà un obiettivo attivo della politica aziendale e della ricerca sull’AI.

Jonathan Gratch

Professore di informatica presso la University of Southern California

Un vantaggio per gli anziani

L'intelligenza artificiale consentirà ai lavoratori più anziani di essere visti come nuovamente giovani anche da chi non crede nelle loro capacità digitali.

I più giovani tendono a eccellere in lavori che utilizzano l’intelligenza fluida, che implica l’analisi e la risoluzione rapida di problemi discreti. Si ritiene che i lavoratori più anziani mostrino una maggiore intelligenza cristallizzata, cioè la capacità di sfruttare l’esperienza e le conoscenze acquisite nel corso degli anni per vedere rapidamente schemi, sfumature e intuizioni emotive, e la capacità di determinare quali problemi devono essere affrontati e quali sono solo piccolezze.

È probabile che l’AI fornisca una sorta di intelligenza aumentata ai lavoratori più anziani, consentendo ai professionisti esperti di sfruttare a pieno il loro talento e le loro competenze. Per esempio, l’AI sarà un collaboratore prezioso per i medici, accelerando la raccolta e l’organizzazione di informazioni critiche come l’anamnesi dei sintomi dei pazienti, i profili genetici, le interazioni tra i farmaci, i piani terapeutici precedenti per condizioni simili, ecc. Questi sistemi consentiranno ai medici di tutte le età di raccogliere rapidamente informazioni, ma i medici più anziani saranno meglio attrezzati ad applicare i loro anni di esperienza e conoscenza per convalidare le diagnosi e le raccomandazioni terapeutiche dell’AI.

L’AI sarà più di un assistente collaborativo per i lavoratori anziani. Sarà anche un prezioso allenatore. La crescita e la velocità della conoscenza e della tecnologia rendono essenziali la formazione e l’aggiornamento. Purtroppo, molti datori di lavoro non investono nella formazione dei lavoratori anziani. Ora le applicazioni di intelligenza artificiale vengono impiegate nella formazione sul posto di lavoro per colmare le lacune individuali di apprendimento e conoscenza, aiutando i lavoratori anziani a rimanere aggiornati e competitivi.

Joseph F. Coughlin

Direttore dell’AgeLab del Mit

Navigare nella nuova tecnologia

Oggi la maggior parte delle organizzazioni soffre di un «gap di abilità digitale,» in cui la forza lavoro non è in grado di tenere il passo con la tecnologia in rapida evoluzione. Le organizzazioni dispongono di più tecnologia di quanta i loro dipendenti siano in grado di utilizzare, creando ostacoli alla crescita dell’efficienza e della produttività.

I servizi di intelligenza artificiale eliminano la complessità. Utilizzando interfacce conversazionali e l’elaborazione del linguaggio naturale, l’AI elimina la necessità per i lavoratori di padroneggiare funzioni e menu informatici complessi. Le persone descrivono semplicemente ciò che serve, in un linguaggio non tecnico, e perfezionano le loro richieste per ottenere risultati migliori.

Un dipendente, per esempio, potrebbe fornire a un’intelligenza artificiale dati storici e dire: «Trova e classifica tutte le variabili che determinano il potenziale di mercato di questo nuovo prodotto». Prima che venissero sviluppate le interfacce conversazionali, ottenere le informazioni avrebbe richiesto una serie di interazioni lunghe e complesse.

Matt Cain

Vicepresidente e illustre analista di Gartner

La gestione del denaro e il tocco umano

Molte società di gestione patrimoniale stanno offrendo ai loro clienti servizi di consulenza ibridi, che coinvolgono sia consulenti umani che algoritmi. Tuttavia, è improbabile che questi nuovi servizi riducano la domanda di consulenti umani. Al contrario, l’automazione sta espandendo il mercato dei consulenti finanziari, rendendo più conveniente servire i clienti con livelli di ricchezza inferiori. I consulenti umani possono ora rivolgersi a un maggior numero di clienti, poiché alcune attività, come la risposta a semplici domande dei clienti e la costruzione dei portafogli, possono essere automatizzate. Di conseguenza, i gestori patrimoniali stanno assumendo più consulenti umani invece di licenziarli.

Inoltre, i requisiti per il successo di un consulente finanziario stanno cambiando. Con l’aumento della gestione dei portafogli affidata agli algoritmi, le competenze tecniche di allocazione del portafoglio diventano meno importanti. Tuttavia, per i consulenti diventa sempre più importante spiegare il funzionamento degli algoritmi e aiutare gli investitori a navigare in condizioni di mercato turbolente. La nostra ricerca dimostra che i consulenti umani sono ancora essenziali per la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti, grazie alla loro capacità di ridurre il disagio dei clienti nell’interagire con gli algoritmi e di ridurre l’incertezza dei clienti sulle prestazioni degli algoritmi.

Alberto Rossi

Professore di finanza e Direttore dell’AI, Analytics and the Future of Work Initiative presso la Georgetown University