Lo psicologo Abraham Maslow ha affermato che se l’unico strumento a disposizione è un martello, si tende a vedere ogni problema come un chiodo. E ovunque si guardi in questi giorni, le aziende stanno utilizzando l’IA come un martello, sperando che possa risolvere tutti i loro problemi aziendali più urgenti: “Come possiamo utilizzare l’IA? Come possiamo vendere l’IA? Come possiamo guadagnare con l’IA?”
Ma il punto è questo: se si parte da queste domande, si parte da un presupposto errato. La domanda giusta non è «Come possiamo usare/vendere/fare fortuna con l’IA?», ma piuttosto «Quali problemi stiamo cercando di risolvere?».
Quale problema stai risolvendo?
La tecnologia dovrebbe renderci più capaci di svolgere un lavoro tipicamente umano, non sostituire la nostra capacità di pensare, creare e relazionarci gli uni con gli altri. L’approccio che parte dallo strumento anziché dal problema è il motivo per cui vediamo molte implementazioni di IA arenarsi. Le aziende stanno applicando la tecnologia a problemi che non hanno definito o compreso adeguatamente.
L’approccio che raccomando a qualsiasi leader che stia valutando l’IA è questo: iniziate elencando i vostri problemi reali. Non problemi teorici, né quelli che pensate di dover affrontare, ma i veri punti critici che impediscono ai vostri team di lavorare velocemente. Poi chiedetevi: «Di quali strumenti dispongo che possano aiutarmi a risolvere questi problemi?». L’IA potrebbe essere uno di questi strumenti. Ha senso esplorare soluzioni basate sull’IA per attività manuali, ripetitive e noiose. Probabilmente potrete identificare facilmente queste opportunità all’interno della vostra organizzazione.
Ma supponiamo che il coinvolgimento dei vostri dipendenti sia in calo e che le persone abbiano espresso la necessità di un maggiore sostegno nei momenti difficili. In questo caso, ciò che serve sono relazioni umane e intelligenza emotiva, non risposte algoritmiche. Partire dal problema aiuta a individuare la soluzione adeguata.
Dovremmo eliminare l’elemento umano?
Oggi l’intelligenza artificiale eccelle nell’automatizzazione di attività ripetitive, l’equivalente digitale del lavoro alla catena di montaggio. Se i vostri amministratori di backup ripetono continuamente le stesse operazioni o i vostri team di inserimento dati si concentrano su un lavoro puramente laborioso con fogli di calcolo, l’intelligenza artificiale può sicuramente essere d’aiuto. Tuttavia, credo che la costruzione di relazioni, la risoluzione creativa dei problemi e il processo decisionale complesso richiedano il giudizio umano, l’intuizione e la comprensione contestuale che nessun algoritmo è ancora in grado di replicare.
In Commvault, ci impegniamo per lo sviluppo e l’implementazione etici dell’IA. L’abbiamo impiegata per attività quali la trasformazione di complessi documenti normativi in sintesi concise o la creazione di versioni mirate dei contenuti. In questo modo, i dipendenti risparmiano tempo e possono concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto. Nessuna di queste attività avviene senza un’attenta supervisione umana.
Le aziende che vedo avere successo comprendono questa distinzione. Utilizzano l’IA per eliminare le attività noiose, in modo che i lavoratori possano concentrarsi su ciò che gli esseri umani sanno fare meglio: prendere decisioni sfumate, costruire fiducia, gestire relazioni complesse con gli stakeholder e riflettere su problemi che non hanno precedenti chiari.
Un quadro di riferimento per l’adozione intelligente dell’IA
Prima di implementare qualsiasi soluzione di IA, i team dirigenziali dovrebbero porsi le seguenti domande:
- Quale problema specifico stiamo risolvendo?
Siate concreti. “Vogliamo essere più efficienti” non è abbastanza specifico.
Provate con: “Vogliamo automatizzare X.” - Perché vale la pena risolvere questo problema? Qual è il reale impatto sul business?
- In quali casi è necessario che il giudizio umano rimanga nel ciclo decisionale? Identificate i punti decisionali, al di là dei semplici scenari ad alto rischio, che richiedono saggezza, non solo intelligenza.
- Come misureremo il successo? Non solo in base ai tassi di adozione, ma anche alla risoluzione effettiva dei problemi.
- Rivedete la conversazione. Il successo nell’adozione dell’IA non è una misura puntuale.
Per ulteriori informazioni, consultate i Principi guida per un’IA responsabile.
Il percorso da seguire
Dedicate del tempo a stabilire procedure per la gestione dei dati, la tutela della privacy e l’autorità decisionale. Chi controlla quali informazioni vengono inserite nei sistemi di IA? Quali dati non possono assolutamente essere caricati su piattaforme di IA esterne? Come si impedisce che i dati dei clienti vengano utilizzati per addestrare i modelli?
Quando inserite informazioni in un sistema di IA, potreste condividerle non solo con quel fornitore, ma anche con i suoi provider cloud, i sub-responsabili del trattamento e altri soggetti nella sua catena di fornitura dei dati. Un segreto conosciuto da più di tre persone non è più un segreto: quindi fate attenzione prima di affidare i vostri a decine di entità. Per ulteriori informazioni sull’approccio di Commvault, consultate i Principi per un’intelligenza artificiale responsabile. Danielle Sheer è Chief Trust Officer presso Commvault.
