Far funzionare l’intelligenza artificiale: leadership, laboratorio e folla

(Fonte) Ethan Mollick

Le aziende stanno affrontando la trasformazione dell’IA con informazioni incomplete. Dopo approfondite conversazioni con organizzazioni di diversi settori, ritengo che quattro fattori chiave spieghino cosa sta realmente accadendo con l’adozione dell’IA: L’intelligenza artificiale migliora le prestazioni lavorative (secondo autovalutazione dimezza il tempo di lavoro e triplica al produttività, inoltre altri studi); Un’ampia percentuale di persone utilizza l’IA al lavoro (ChatGPT è il quarto sito web più visitato al mondo); I sistemi di intelligenza artificiale odierni offrono vantaggi trasformativi maggiori di quanto la maggior parte delle persone si renda conto; Questi progressi non vengono sfruttati dalle aziende( non vi è alcun impatto significativo su salari o ore lavorate alla fine del 2024).

Come conciliare i primi tre punti con l’ultimo? La forza per l’innovazione organizzativa all’interno delle aziende si è atrofizzata, per decenni, le aziende hanno esternalizzato questo processo a consulenti o fornitori. Questo non funzionerà qui. Se vuoi ottenere un vantaggio dovrai sfruttare gli sforzi di Leadership, Lab e Crowd: le tre chiavi della trasformazione dell’IA.

Leadership

In definitiva, l’IA nasce come un problema di leadership, in cui i leader riconoscono che presenta sfide e opportunità urgenti. Ma l’urgenza da sola non basta. I lavoratori vogliono immagini chiare e vivide di come sarà effettivamente il futuro: come sarà il lavoro in futuro? I miglioramenti in termini di efficienza si tradurranno in licenziamenti o saranno utilizzati per far crescere l’organizzazione? Come saranno premiati (o puniti) i lavoratori per come utilizzano l’intelligenza artificiale?

Sebbene l’intelligenza artificiale non sostituisca attualmente la maggior parte dei lavori umani, sostituisce compiti specifici all’interno di tali lavori. Tuttavia, la capacità di realizzare un breve videoclip, di programmare più velocemente o di ottenere ricerche su richiesta non si traduce in un miglioramento delle prestazioni. (E’ necessario) riconsiderare radicalmente il motivo per cui si svolgono determinate attività. Vedo sempre più organizzazioni iniziare a sperimentare nuovi approcci radicali al lavoro in risposta all’IA. Ad esempio, disperdendo i team di ingegneria del software, rimuovendoli da una funzione IT centrale e facendoli lavorare in team interfunzionali con esperti in materia ed esperti di marketing.

La folla

Innovazione e miglioramenti delle prestazioni si verificano nella folla, i dipendenti che imparano a usare l’intelligenza artificiale per svolgere il proprio lavoro. Le persone con una solida conoscenza del proprio lavoro possono facilmente valutare quando un’intelligenza artificiale è utile per il loro lavoro attraverso tentativi ed errori, in un modo che gli esterni ( e persino i lavoratori junior esperti di intelligenza artificiale ) non possono. Ma molti lavoratori nascondono il loro utilizzo dell’intelligenza artificiale, spesso a ragione, mentre altri rimangono incerti su come applicarla efficacemente alle loro attività, nonostante la formazione iniziale.

Risolvere il problema dell’uso nascosto dell’IA (quello che chiamo “Cyborg Segreti”) è un problema di leadership. Invece di vaghi discorsi sull’etica dell’IA o terrificanti politiche generalizzate, indicate chiaramente aree in cui è consentita qualsiasi sperimentazione e siate propensi a consentire alle persone di utilizzare l’IA laddove è eticamente e legalmente possibile. I leader dovrebbero anche considerare la formazione come un’opportunità per offrire alle persone un’esperienza pratica con l’IA e per esercitarsi a comunicare le proprie esigenze all’IA.

Anche con una visione e degli incentivi adeguati, ci sarà ancora un numero considerevole di lavoratori poco propensi a esplorare l’IA e che desiderano solo casi d’uso e prodotti chiari. È qui che entra in gioco The Lab.

Il laboratorio

The Lab è ambidestro , impegnandosi sia nell’esplorazione per il futuro (che nell’IA potrebbe essere a pochi mesi di distanza) sia nello sfruttamento, rilasciando un flusso costante di nuovi prodotti e metodi. Pertanto, The Lab deve essere composto da esperti in materia e da un mix di tecnologi e non tecnologi. È necessario che si concentrino sulla costruzione, non sull’analisi o su una strategia astratta. Ecco cosa costruiranno: Raccogli spunti e soluzioni dalla folla e distribuiscili ampiamente, molto rapidamente; Crea benchmark di IA per la tua organizzazione; Vai oltre i benchmark per costruire qualcosa che non funziona… ancora; Crea provocazioni.

Riesaminare l’organizzazione

Le nostre organizzazioni, dalle loro strutture ai loro processi fino ai loro obiettivi, sono state tutte costruite attorno all’intelligenza umana perché era tutto ciò che avevamo. L’intelligenza artificiale altera questo fatto fondamentale: ora possiamo ottenere informazioni, in un certo senso, su richiesta, il che ci impone di riflettere più a fondo sulla natura del lavoro. Quando la ricerca che un tempo richiedeva settimane ora richiede pochi minuti, il collo di bottiglia non è più la ricerca stessa, ma capire quale ricerca svolgere. Quando il codice può essere scritto rapidamente, il limite non è la velocità di programmazione, ma capire cosa costruire. Quando i contenuti possono essere generati istantaneamente, il vincolo non è la produzione, ma sapere cosa sarà effettivamente importante per le persone. La chiave è considerare l’adozione dell’IA come una sfida di apprendimento organizzativo, non semplicemente tecnica. Le aziende di successo stanno creando cicli di feedback tra leadership, laboratorio e pubblico che consentono loro di apprendere più velocemente dei concorrenti.