Intelligenza artificiale in azienda: un panino digeribile?

In ambito organizzativo, in relazione all'AI, la rincorsa spasmodica delle aziende per non rimanere indietro, rischia di ridurre la complessità insita in questo tema. Una parte del dibattito sull'implementazione dell'Intelligenza Artificiale in contesti aziendali, è centrato sul riconoscimento o meno degli impatti che essa può avere: non tutti gli impatti possono essere facilmente misurati in termini monetari, ad esempio la sicurezza informatica è un aspetto di natura fondamentale, ma non può essere tradotto direttamente in cifre finanziarie. Poi ci sono i numerosi benefici che potrebbero generare vantaggi sono legati ad efficienza organizzativa e soddisfazione dei clienti, ma anche a possibili effetti a catena che portano all'innovazione interna oppure ad un ritorno di immagine. Inoltre, un elemento che pesa nella discussione sull'introduzione della IA nelle organizzazioni è il tema della riproducibilità dei risultati: si considera principalmente il vantaggio che la riproducibilità, non essendo più dipendente dal lavoratore, generi una costanza, nel tempo, della qualità erogata; il punto è: per che tipo di attività vale? Sicuramente non per tutte. E poi, rimane il nodo dell'accuratezza degli esiti, che è stato analizzato: in certi casi aumenta, in altri diminuisce. Insomma, nelle organizzazioni sembra che l'AI sia vista come un rischio ma anche portatore di vantaggi. Ci viene da dire: come qualunque altra precedente tecnologia. Intanto vediamo come al momento può essere applicata nelle aziende.

Le aziende e gli ambiti di applicazione

Le ricerche sull'applicazione dell'IA nelle aziende private, all'ottobre 2024, indicano che le aziende si stanno concentrando su alcuni aspetti del variegato mondo che, per comodità, si mette sotto l'ombrello della AI. Ci sono le imprese italiane, in genere quelle più ad alto sviluppo tecnologico e con maggiore capacità di investimento, che stanno sperimentando applicazioni legate al machine learning e al text mining. Nel comparto manifatturiero, vi è la centralità della sperimentazione legata all'automazione dei processi produttivi e di lavoro, sempre utilizzando applicazioni che si basano sul machine learning. Nelle aziende di servizi, invece, le applicazioni sono di text mining e quelle operative per il miglioramento del marketing e delle vendite. Infine, le aziende che per ora sperimentano le applicazioni più elementari tra quelle di IA, usano il riconoscimento vocale e il text mining, così come gli strumenti per il trattamento dei testi per fare azioni di marketing.

Sulle possibili modalità di applicazione più diffuse

L'AI può essere applicata sostanzialmente secondo due modalità: come strumento che si inserisce in un processo già esistente per renderlo più veloce ed efficiente; oppure, in una modalità più sistemica, considerando l'AI una componente fondamentale della struttura organizzativa. Il paragone che si può adoperare è che l'Intelligenza Artificiale si può usare come un acceleratore di velocità del processo di lavoro, ad esempio un turbo che si mette all'auto o alla moto del fattorino oppure si può ripensare completamente il tutto e, nel nostro esempio, consegnare attraverso un sistema di droni. Nella prima modalità, che spesso le aziende scelgono, la metafora può essere quella del panino: un processo di lavoro a più strati, in cui le persone impostano un lavoro (quindi usando l'intelligenza umana) e poi utilizzano un chatbot per individuare informazioni, avere idee, fare dei confronti, fare calcoli o altro; infine, l'essere umano o il team di lavoro fanno la revisione di quanto emerso e lo indirizzano verso le esigenze del cliente interno o esterno. Spesso le esigenze del cliente sono diverse e "sottili" e il lavoro di un chatbot non soddisfa queste condizioni. Un panino, dunque, composto da intelligenza umana, nella parte delpanee l'intelligenza artificiale nel ruolol'hotdog o l'hambuger: un'azione combinata di intelligenza umana e intelligenza macchinica. Per chi usa l'IA in questo modo, vi è la necessità di essere consapevoli dei rischi legati all'uso di questo strumento (es. la sicurezza informatica), ma anche il bisogno di essere agili, senza ingessare i processi e la sperimentazione. Se si guarda la cosa dal lato della gestione delle persone che lavorano in azienda, esercitare un controllo troppo stretto sugli strumenti che i dipendenti usano, rischia di creare "nervosismo" nei giovani che guardano all'innovazione. Ma, se si è troppo laschi, si rischia in termini di sicurezza dei dati ed anche di non sistematizzare le piccole o grandi soluzioni o, magari, innovazioni, che vengono individuate dai "pionieri". Alcune aziende scelgono, infatti, di lasciar testare rapidamente, internamente, i chatbot, cercando il giusto equilibrio tra supervisione del lavoro del capo e il margine di manovra delle persone.

Bisogna dire che, al di là di certe applicazioni, ad esempio in produzione, in cui si adoperano robot e quindi si utilizza il livello più alto del machine learning, per il resto l'applicazione base è, come abbiamo già visto nel post n.68, in pratica, un acceleratore di raccolta di informazioni: si basano appunto su modelli linguistici di grandi dimensioni, chiamati LLM, che si limitano a prevedere la parola successiva in un testo che stanno costruendo, secondo una richiesta formulata da intelligenza umana. Come sappiamo l'IA o rende entusiasta le persone oppure le "agita", per l'incertezza che al momento genera. Come può un'azienda intervenire o preparare il terreno per facilitare l'applicazione dell'Intelligenza Artificiale? Come indicato nei post precedenti, per superare i bIAs che si generano nelle persone riguardo alle aspettative positive o negative di questo tipo di tecnologia, si può intervenire. Vediamo appunto come fare.

Possibili interventi sui bIAs

La formazione può anche svolgere un ruolo centrale per mitigare l'impatto dei bias cognitivi ed emotivi. Comprendere come funzionano i bias e come possono influenzare le decisioni può aiutare i membri del team a riconoscere e a mitigare questi bias nei loro processi decisionali. Gli strumenti di formazione possono includere corsi di formazione, workshop e coaching, con focus su argomenti come la teoria del bias cognitivo, la psicologia delle decisioni e le tecniche di consapevolezza emotiva. Ma sono soprattutto i leader che hanno un ruolo cruciale nel modellare l' ambiente aziendale, ed è importante che gestiscano in modo efficace le emozioni. I leader emotivamente intelligenti riconoscono e gestiscono le proprie emozioni e quelle degli altri. Creano un clima di sicurezza psicologica, dove le persone si sentono libere di esprimere i propri pensieri e sentimenti, comprese le preoccupazioni e le paure. Inoltre, incoraggiano un approccio aperto e curioso verso gli insight, riducendo la resistenza al cambiamento e creando le condizioni per l'innovazione e la crescita.

Non si finisce mai di imparare

Nelle aziende di medie e grandi dimensioni l'IA è già una presenza, in modo strutturato o meno, in modo evoluto o meno, come abbiamo visto. La formazione e l'azione gestionale sono, per noi di CambiarParadigma.net, delle leve che si possono usare nelle organizzazioni per facilitare le sperimentazioni senza "chiudersi a riccio" oppure, al contrario, fare esperienze con "le porte spalancate". Crediamo che, come tutte le tecnologie precedenti, bisogna avere una visione della tecnologia come portatrice di vantaggi, ma anche che si debba utilizzare l'intelligenza umana per capirne i limiti, le possibilità, le opportunità, le minacce, i rischi e guidarla all'interno di un quadro strategico che ogni azienda deve avere.