Intelligenza artificiale. È interessante inserire questo termine sulla piattaforma Google Trends che misura le tendenze di determinate chiavi e di come vengono cercate nei motori di ricerca, per notare la sua crescita inesorabile dalla fine del 2022 in avanti, dopo anni di sostanziale calma piatta.
Una crescita d’interesse certamente dovuta al fatto che OpenAI ha rilasciato e reso pubbliche, anche in maniera gratuita, le sue versioni di ChatGPT dove, per la prima volta, è stato possibile interagire a livello testuale con questi modelli di linguaggio – chiamati Large Language Models – in maniera semplice e diretta. L’accordo tra OpenAI e Microsoft ha reso disponibile ChatGPT anche in versione Copilot sul motore di ricerca Bing e nella suite Microsoft. Altre aziende si sono messe in scia con i loro modelli, come Google con Gemini, Anthropic con Claude, Meta con LLaMA, X con Grok, Perplexity, Mistral e altre.
Questo ha portato a un’esplosione dell’interesse attorno all’intelligenza artificiale e i suoi vari aspetti, sia dal punto di vista tecnico, ma anche dialogico, filosofico, lavorativo ed etico.
Le velocità esponenziali con cui i modelli di IA evolvono in termini di prestazioni e servizi, rendono oggi disponibili all’utenza diverse piattaforme utilizzabili di IA generativa, cioè che generano risultati che prima non esistevano, in formato testo, video, audio e codice. Qui è dove dobbiamo concentrarci. Tutto questo è accaduto solamente in un paio d’anni. E sembra che siamo ancora sulla soglia di avanzamenti tecnologici ancora più importanti, e non a caso si cita il termine rivoluzione. Oggi come non mai, è importante fermarsi e capire cosa c’è dietro tutto questo, come funziona l’IA e come possiamo farla nostra per portarla all’interno degli ambienti di lavoro in maniera proficua.
La conoscenza
Per meglio comprendere l’intelligenza artificiale, da dove parte e come essa sta evolvendo, permeando la nostra vita quotidiana, bisogna investire del tempo per capire cosa c’è alla base di tutto questo e come questi sistemi funzionano. Infatti, l’IA è da tempo in mezzo a noi. Se pensiamo a come le piattaforme Tv ci suggeriscono film in base ai nostri gusti o come il feed del nostro social ci mostra dei contenuti che sono più vicini alle pagine che abbiamo prima visualizzato, questi risultati sono basati su algoritmi che fanno in modo di agevolare le nostre future scelte. Ma anche i navigatori satellitari o le recensioni si basano su algoritmi che possiamo definire intelligenza artificiale.
Ma due sono le grandi differenze che l’IA generativa, che è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale, ha introdotto. La prima è che possiamo dialogare con essa. Non c’è più una scatola chiusa di cui abbiamo solo il risultato e che esegue un compito specifico. La seconda è che tramite il linguaggio, noi possiamo creare tantissimi tipi di risultati.
Oggi si parla di piattaforme multimodali o omni-modali. Significa che, piattaforme di large language model come ChatGPT o Google Gemini non solo restituiscono testo su diverse tipologie di argomenti, ma possono anche generare altri tipi di output, come immagini o codice. Poi abbiamo modelli dedicati alla generazione di immagini, video o audio come Midjourney, Runaway, Pika o Suno. Essi permettono di generare risultati senza essere grafici, videomaker o musicisti. Una sorta di democratizzazione dell’utilizzo di piattaforme non più esclusiva dei soli esperti.
Le nuove skills
Da quanto sopra, si deduce che ci sono due competenze che dobbiamo far nostre. La prima riguarda la conoscenza di ciò che c’è alla base di questi modelli, come funzionano, almeno a sommi capi, la tecnologia che muove l’intelligenza artificiale, soprattutto quella generativa, e i loro limiti. La seconda è quella d’imparare a dialogare con queste piattaforme, per fare in modo che i risultati siano all’altezza delle aspettative ma che si possa anche discernere il perché di certi output e perché questi modelli (almeno per oggi) sono soggetti ad errori, che vengono chiamati allucinazioni. In rete è possibile trovare tanto materiale sull’intelligenza artificiale che può darci un’idea di come queste piattaforme funzionano.
Relativamente alla parte di dialogo, oggi si è creata una nuova skill, che è quella del prompt designer. Il prompt è ciò che noi scriviamo quando chiediamo alla nostra piattaforma di eseguire un lavoro. Maggiore è la nostra capacità di creare un buon prompt, migliori saranno i risultati che potremmo ottenere. Questo perché scrivendo un buon prompt, riusciamo a indirizzare la macchina in un’area specifica della sua conoscenza e la facciamo lavorare in maniera più “verticale” su un determinato argomento e possiamo farla agire come un esperto in quel particolare campo. La tecnica del prompt design è ampiamente spiegata in Rete e si trovano diversi esempi o regole di come creare un buon prompt.
Skills e azienda
Tuttavia, in un’azienda, l’acquisizione di questi concetti e skills non può essere basata solo sulla buona volontà personale. Al contrario, bisogna agire perché la conoscenza sia diffusa, così come le competenze citate sopra. Quando poi si farà una valutazione di come i processi aziendali possono esser migliorati con l’introduzione di sistemi d’intelligenza artificiale, che siano quelli di uso consumer come ChatGPT e simili, oppure personalizzati da aziende esterne, la conoscenza dei funzionamenti di tali modelli, la capacità di dialogo e la competenza della persona nel suo particolare ruolo, faranno tutta la differenza del mondo.
Infatti, l’inserimento dei processi di IA in azienda non mira a una sostituzione di un ruolo con la tecnologia. Al contrario, essa può valorizzare di più la competenza del ruolo, rendere il flusso di lavoro più produttivo, più soddisfacente, con la possibilità di eliminare compiti laboriosi o ripetitivi a vantaggio di progetti o attività più creative. Si pensi all’analisi dei dati, ad esempio, che può esser fatta digitando un prompt opportuno, oppure all’aggiornamento di siti web in automatico o alla generazione automatica di immagini per i nostri post sui social.
I migliori “consulenti” di come identificare i processi in cui l’IA può essere applicata sono i lavoratori stessi, che sanno nel dettaglio quali sono i pro e i contro dell’attuale processo che loro svolgono. Conoscere la materia e i nostri gap correnti sarà di grandissimo aiuto per gestire i progetti e guidare le agenzie di consulenza.
L’importanza dell’aggiornamento
La programmazione di corsi di aggiornamento, la distribuzione di materiale informativo una volta creata una base di conoscenza e la creazione di un team trasversale sono dei must-have per fare in modo che conoscenza e risultati si integrino in maniera armonica e per diminuire l’inevitabile stress che l’acquisizione e l’introduzione di nuove tecnologie apporta.
L’adozione dell’IA richiede tempo, ma è fondamentale per far diventare competitiva l’azienda. Pensiamo solo alla produzione di contenuti per il blog o le piattaforme social aziendali. Consideriamo come la produzione tramite l’IA può aumentare la presenza di un brand all’interno dei canali di comunicazione.
Lasciare la formazione all’iniziativa personale crea dei dislivelli informativi e produttivi tra le persone, divise tra quelle che usano l’IA in maniera massiva e quelle che invece la ignorano completamente. Questo a lungo andare rischia di creare solo del malumore tra i team e riflessi negativi sulle performance degli stessi.
Sono aspetti chiave perché l’IA tenderà a cambiare il paradigma del modo in cui lavoriamo. C’è una frase che “gira” che afferma che l’intelligenza artificiale non ti toglierà il lavoro, ma qualcuno che la sa usare meglio di te probabilmente sì.
Dati
Un altro aspetto importante è la gestione del dato. L’utilizzo di piattaforme di IA generativa prevede anche l’analisi del dato e del sapere aziendale, oggi magari conservato nelle nostre piattaforme ERP, CRM, CDP e CMS. Molto semplicemente, è possibile caricare un foglio di calcolo e chiedere alla piattaforma di analizzare i dati e fare delle operazioni. I modelli di IA generativa usano i dati che noi carichiamo per addestrare i loro modelli. Quindi, se utilizziamo dati aziendali sensibili, dovremmo avere questo ben presente (fa parte proprio del conoscere la tecnologia dietro queste piattaforme), e fare in modo di disattivare questa opzione. Meglio ancora, avere un vademecum per la gestione dei documenti con queste piattaforme. L’evoluzione di queste piattaforme mira sempre più a fornire modelli che possano lavorare con i nostri dati e in reti locali protette, in modo da massimizzare l’uso della conoscenza aziendale e nello stesso tempo evitando fughe di dati sensibili all’esterno.
Questa parziale e sicuramente non esaustiva carrellata sull’IA e il mondo del lavoro fa già evincere due temi principali: la conoscenza della tecnologia e delle modalità d’interazione con essa. L’IA non sostituisce ma aiuta il lavoro quotidiano ed è quindi indispensabile capire dove essa può essere maggiormente efficace. Banalmente, usare ChatGPT o piattaforme simili di LLM ogni giorno nei propri task porta a capire immediatamente le potenzialità di questa tecnologia. Fargli rivedere le nostre mail, usarlo per prepararsi per una riunione importante, usarlo per preparare la scaletta di un meeting, chiedere di leggere un report e riassumerlo, fare un brainstorming per una campagna pubblicitaria. Queste sono già semplici call-to-action che possiamo mettere in pista per far nostra questa tecnologia. Bisogna essere intelligenti di nostro per capire come sfruttare quella artificiale. Infatti, i risultati prodotti da queste piattaforme dovranno passare attraverso la nostra valutazione di esperti, per cui, sarà sempre importante non mollare mai sullo studio del nostro lavoro e il miglioramento delle nostre competenze. Questo, a breve termine, richiederà uno sforzo e un cambio di mentalità che sarà ampiamente ripagato da una consapevolezza unica, non subendo la tecnologia ma vivendola da protagonisti per la nostra crescita professionale e personale.