L’avvento di sistemi di intelligenza artificiale generativa e la loro messa a disposizione del grande pubblico di utenti non qualificati è frutto di un formidabile sviluppo tecnico che ha reso possibile l’uso di una tecnologia complessa attraverso interfacce grafiche estremamente semplici e intuitive. La variante oggi più diffusa di questi sistemi è di tipo conversazionale (chat), capace di generare contenuti su richiesta degli utenti, mediante istruzioni scritte (o impartite tramite il microfono del dispositivo) veicolate per via remota dall’utente al sistema di IA sottostante alla chat. La semplicità d’uso di sistemi come ChatGPT, Anthropic o Copilot (per citare solo alcuni esempi), la loro versatilità e specificità hanno reso queste tecnologie immensamente popolari, al punto da far ritenere l’avvento dei sistemi di IA di massa un evento storico assimilabile all’ingresso degli smartphone nelle nostre vite, per alcuni addirittura paragonabile alla nascita del WWW.
Al netto di tali valutazioni, i sistemi di IA sono già una realtà quotidiana nel mondo del lavoro, offrendo opportunità senza precedenti, che richiedono tuttavia attenzione per i rischi connessi tradizionalmente all’IA e per quelli specifici emersi recentemente in relazione all’utilizzo di questa sul posto di lavoro.
Miglioramento dell’efficienza e della produttività
Una delle principali opportunità offerte dai sistemi IA come ChatGPT e Copilot è il miglioramento dell’efficienza e della produttività. Questi strumenti possono automatizzare compiti ripetitivi e banali, liberando i lavoratori per attività più creative e strategiche. Un sistema di IA generativa può gestire domande frequenti dei clienti, supportare il customer care e fornire assistenza 24/7 senza la necessità di un intervento umano continuo.
Sono ormai largamente diffusi degli assistenti al coding, in grado di interagire con gli sviluppatori e fornire stringhe di codice, connessioni a librerie, design, testing e automazione nella scrittura con un livello di efficienza e precisione formidabili. È indubitabile il vantaggio per gli sviluppatori se pensiamo alla possibilità di moltiplicare azioni ripetitive in pochissimo tempo e al contempo avere uno strumento di analisi che ricerchi errori nel codice, offrendone la risoluzione.
Le tecnologie di Open AI e Microsoft sono oggi integrabili nell’ambito dell’office automation e nella gestione dei compiti quotidiani, con strumenti di sviluppo e scrittura di presentazioni, chart, riassunti, memo, e-mail ed addirittura articoli e cv.
Open AI, Meta e Anthropic, tra le altre, sono grado di fornire componenti integrabili in ambienti di sviluppo complessi che possono consentire la creazione di raffinati strumenti di ricerca di informazioni digitali totalmente personalizzabili. A questa enorme capacità di ricerca, questi sistemi accompagnano una impressionante capacità di analisi, utilizzabili in ambiti diversi che spaziano dalla ricerca scientifica al settore legale. In quest’ultimo in particolare sono emerse notevoli soluzioni di ricerca giurisprudenziale e analisi dei dati, a cui potrebbero presto aggiungersi strumenti di ricerca e organizzazione dell’ormai incontrollabile produzione legislativa nazionale ed europea.
L’IA consente una personalizzazione avanzata che può migliorare significativamente l’esperienza utente. Ad esempio, un sistema di IA generativa può essere utilizzato per creare esperienze interattive e coinvolgenti nei siti web, adattando le risposte in base alle preferenze e al comportamento dell’utente. Questo livello di personalizzazione può aumentare la soddisfazione del cliente e, di conseguenza, la fidelizzazione.
I sistemi di IA generativa possono fornire un supporto decisionale avanzato analizzando grandi quantità di dati e identificando pattern che sarebbero difficili da individuare manualmente. Questo può essere particolarmente utile in settori come la finanza, la sanità e il marketing, dove le decisioni informate fondate su dati di qualità possono fare una grande differenza.
Queste opportunità e questi vantaggi possono però generare rischi per i lavoratori, per l’impresa e, in generale, per la società.
Gli esempi sopra citati evidenziano un chiaro rischio che alcune tipologie di mansioni poco qualificate siano marginalizzate o demansionate perché ritenute sostituibili da sistemi di IA, che presto potrebbero diventare soluzioni per ufficio distribuite con modalità simili a quelle di Microsoft o Adobe, e quindi con diffusione amplissima. Laddove non ci fosse una vera e propria sostituzione, i lavoratori rischiano comunque di essere declassati qualora si trovassero impreparati rispetto a questo filone di innovazione tecnologica, trovandosi in una situazione di svantaggio reddituale.
Le imprese che utilizzano sistemi di IA per finalità produttive affrontano diversi rischi connessi all’uso diffuso di questi tool: bias, inesattezza o errori negli output dei sistemi di IA generativa, violazione dei diritti IP, trattamenti di dati personali illeciti o comunque privi di basi legali, minacce cyber, violazione di obblighi di confidenzialità o di segreti aziendali, per citarne alcuni.
L’AI Act, il regolamento europeo dedicato all’IA, dedica ampio spazio alla prevenzione e alla gestione dei rischi, tuttavia non sarebbe corretto riporre nel solo legislatore il compito di prevenire l’insorgere dei rischi dell’IA. In primo luogo, il legislatore italiano e quello europeo hanno letteralmente soffocato di norme le imprese UE e non è pensabile un ulteriore ispessimento del manto legislativo che copre la nostra società. In secondo luogo, la pervasività e velocità dell’innovazione non lasciano altra scelta se non quella di accompagnare a normative di principio basate sulla responsabilizzazione (come il GDPR) un processo di autodisciplina delle aziende fondato su etica, politiche aziendali e competenze.
Le imprese che implementano l’AI Act sono obbligate a formare i collaboratori in materia di IA (AI Literacy) e a dotarsi di politiche interne sull’uso responsabile ed etico dell’IA, tuttavia le stesse affrontano un’altra sfida, probabilmente ancora più complessa, ossia quella della creazione di competenze.
Si è spesso detto che l’ipertrofia legislativa europea rischia di sclerotizzare l’innovazione locale (finendo per agevolare i grandi gruppi americani, i soli capaci di sostenere i costi di compliance), ma oltre al rischio di retrocessione dell’industria del “Vecchio Continente” sullo sviluppo di tecnologie di IA, esiste anche il concreto rischio che l’Italia fallisca nel compito fondamentale di creare le competenze necessarie per sviluppare nuove tecnologie.
Le istituzioni e le imprese devono lavorare duramente per assicurare un consistente percorso formativo ai lavoratori e ai manager rispetto ai concetti fondamentali dell’IA, per evitare l’insorgere di un nuovo, probabilmente ancora più drammatico, digital divide. È essenziale addestrare e formare i lavoratori sull’utilizzo, le conseguenze e i rischi derivanti dall’uso dei sistemi di IA, abilitando l’accesso a centri di competenza, fonti normative e cicli di apprendimento distribuiti su tutte le fasce anagrafiche. Il rischio di avere una parte della popolazione impreparata e vulnerabile rispetto ai rischi dell’IA va evitato ad ogni costo, ma non si tratta solo di avere un approccio difensivo.
Occorre infatti costruire competenze e opportunità di crescita, perché è impensabile progettare uno sviluppo dell’industria europea dell’IA senza una solida base di competenze tecniche da devolvere alla ricerca e sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale. In assenza di talenti capaci di creare innovazione localmente le imprese italiane rischiano di trovarsi relegate a ruolo passivo di utenti di tecnologie sviluppate altrove, perdendo fatalmente competitività.