Garantire partnership produttive tra gli utenti finali dell’azienda e strumenti software sempre più intelligenti è fondamentale per il successo di una strategia di IA generativa. Aspettatevi, però, un percorso difficile, che necessita di coaching, e di essere guidato.
Nella fretta di stabilire strategie tecniche per mantenere la promessa dell’IA generativa, molti CIO si trovano a dover affrontare quello che potrebbe essere il loro compito più impegnativo: preparare gli utenti finali della loro azienda – dai lavoratori della conoscenza e delle catene di montaggio ai medici, ai commercialisti e agli avvocati – a coesistere con l’IA generativa.
Sebbene molti analisti, pensatori, venditori e capi esecutivi considerino e posizionino i large language model (LLM) e gli strumenti come Microsoft Copilot come assistenti piuttosto che elementi in sostituzione dei lavoratori, l’ondata di prodotti di IA generativa che hanno raggiunto il mercato e la rapida implementazione di LLM in produzione per svolgere molte mansioni umane hanno messo in discussione questa argomentazione, delineando un rapporto complesso tra le macchine artificialmente intelligenti e gli esseri umani che devono lavorare con loro.
Dato il potenziale dirompente dell’IA generativa, la posta in gioco è alta, come sottolinea Reuven Cohen, consulente strategico per l’IA di Baxter International, un’azienda Fortune 500.
“Il problema è aumentare la forza lavoro o sostituirla del tutto”, osserva. “Il primo passo è probabilmente quello di potenziare le persone più capaci dell’azienda con un’IA altamente personalizzata; il passo successivo è quello di eliminare del tutto quelle meno capaci”.
Ma ciò che verrà definito “meno capace” sarà probabilmente influenzato dall’evoluzione della tecnologia, così come dall’evoluzione delle partnership uomo-macchina in qualsiasi circostanza in cui la tecnologia viene implementata. Dopotutto, un adagio sempre più diffuso è che l’IA generativa non sostituirà gli esseri umani, ma “gli esseri umani che utilizzano l’IA generativa sostituiranno gli esseri umani che non utilizzano l’IA generativa”, come ha spiegato Shannon Gath, CIO di Teradyne, in un episodio di settembre di CIO Leadership Live [in inglese].
Per ora, la maggior parte dei CIO sta impiegando la Gen IA per migliorare la produttività e l’efficienza. Gartner stima questa percentuale al 77%. Jamie Holcombe, CIO dell’Ufficio brevetti e marchi degli Stati Uniti, è uno di questi.
“Considero l’IA un tool di intelligenza aumentata. Non credo che si collabori con uno strumento, ma che lo si usi”, afferma Holcombe. “I nostri esaminatori accolgono con favore l’aiuto degli strumenti di IA per eliminare le funzioni di routine e amministrative, in modo da potersi concentrare maggiormente su analisi ponderate che non possono essere semplicemente programmate”.
Di conseguenza, una delle massime priorità del CIO per il 2024 è scoprire e approfondire il valore aggiunto che i lavoratori umani possono concretamente ottenere utilizzando le LLM, e molto di questo rimane sconosciuto.
Mike Mason, chief AI officer di Thoughtworks, ritiene che i CIO debbano mantenere un atteggiamento critico quando prendono in considerazione nuovi strumenti di IA generativa per la loro forza lavoro, alla luce di questo problema.
“Anche se l’IA diventa sempre più avanzata e integrata nel software e nelle attività quotidiane, l’afflusso di strumenti di IA sta causando confusione tra i dipendenti”, evidenzia Mason. “I CIO devono ricordare che sarà la loro forza lavoro a utilizzare questa tecnologia e considerare il suo impatto sulla loro forza lavoro, assicurando una gestione, una formazione e un’integrazione adeguate per sfruttare al meglio il loro investimento”.
Le basi di una stretta collaborazione
Anche se i luminari del settore invitano alla cautela nei confronti dell’IA, la maggior parte dei colossi aziendali, tra cui Goldman Sachs, Fidelity Investments, Procter & Gamble, American Express, Gilead Sciences e molti altri, hanno dichiarato pubblicamente di voler sviluppare e utilizzare internamente gli LLM per incrementare la produttività e l’innovazione.
Da Fidelity, i primi risultati si stanno rivelando fruttuosi per quanto riguarda i risparmi sui costi e l’aumento dell’efficienza, ha dichiarato Vipin Mayar, responsabile dell’innovazione dell’IA del servizio finanziario, in occasione del Chief AI Officer Summit che si è tenuto a Boston a dicembre.
Pur riconoscendo che le LLM non sono all’altezza dell’intelligenza umana, Mayar ritiene che il ritmo dell’innovazione nell’IA generativa sia senza precedenti. “Sono passati solo 13 mesi e il tempo è diventato non lineare”, ha commentato.
Tuttavia, per garantire che i lavoratori traggano il massimo vantaggio dagli strumenti, Mayar ha suggerito che gli LLM multimodali che combinano insiemi di dati strutturati e dati non strutturati dovrebbero essere progettati per piccole unità e per compiti specifici.
Yvonne Li, vice president per AI, data engineering e decision science presso Advanced Auto Parts, concorda sul fatto che la tecnologia – e il modo in cui gli esseri umani la utilizzeranno – è ancora nelle sue fasi iniziali.
“La Gen AI non è una bacchetta magica”, ha dichiarato durante il summit. “L’intelligenza artificiale può riunire i dati e fornire ai data scientist una lente diversa, ma non può sostituirsi agli umani nella fase di ideazione. Le persone usano la Gen AI per l’efficienza e come strumento per i problemi diagnostici”.
Thomson Reuters è un’azienda che punta all’intelligenza artificiale per l’efficienza. Ha recentemente rilasciato una piattaforma di IA generativa che consente ai redattori legali che utilizzano il servizio Westlaw di produrre in pochi minuti sintesi di documenti di ricerca legale che prima richiedevano giorni o settimane per essere completati, dice Shawn Malhotra, responsabile dell’ingegneria di Thomson Reuters.
Con Microsoft Copilot, un altro elemento costitutivo della piattaforma, la redazione legale di Thomson Reuters sblocca funzionalità più elevate per i redattori. Tuttavia, secondo gli osservatori, innovazioni come queste richiederanno ai Chief Information Officer di sviluppare strategie di aggiornamento e di governance per garantire che i dipendenti possano beneficiare delle nuove implementazioni di IA generativa, ovunque essi risiedano. Questo aspetto sta rapidamente diventando cruciale, poiché la spinta all’aumento della produttività sta mettendo sotto pressione i lavoratori di tutta l’azienda affinché imparino a collaborare con le LLM, molte delle quali sono ancora in fase di test pilota.
“Per molti versi, i LLM possono superare e supereranno le capacità umane, ma sono fermamente convinto che l’IA continuerà a potenziare queste ultime”, sottolinea John T. Marcante, CIO statunitense di Deloitte ed ex global CIO di Vanguard. “Credo che l’intelligenza artificiale sarà una compagna molto vicino all’uomo, ora e in futuro”.
Per garantire che questo rapporto si sviluppi su un piano amichevole, Marcante sottolinea l’importanza di considerare i flussi di lavoro degli stakeholder quando si implementa l’IA generativa.
“È importante ricordare che utilizzare l’IA per accelerare un processo obsoleto o oneroso potrebbe essere un’opzione sbagliata. I benefici potrebbero derivare da un miglioramento del processo o della tecnologia, anziché da un’applicazione generalizzata dell’intelligenza artificiale per ‘risolvere’ i problemi”, tiene a precisare.
Cambiare il modo in cui il lavoro viene svolto
L’evoluzione della tecnologia e del suo utilizzo trasformerà sicuramente il modo in cui i lavoratori utilizzano gli strumenti nel tempo.
All’ultima edizione del CES, Accenture ha rilasciato una dichiarazione pubblica [in inglese] secondo cui gli strumenti di IA generativa sono più “umani dal punto di vista del design”, indicando interfacce utente conversazionali raffinate, robot che rispondono a comandi in inglese e software che aumentano il modo in cui gli esseri umani lavorano naturalmente, come le funzioni di riempimento ed espansione generativa di Adobe Photoshop.
Alla fine dell’anno scorso, Gartner ha dato il via al suo IT Symposium/Xpo annuale, nel corso del quale ha illustrato come l’IA generativa stia rivoluzionando il rapporto uomo-macchina.
“È più di una tecnologia o di una tendenza commerciale. È davvero un cambiamento nel modo in cui interagiamo con le macchine”, ha dichiarato Mary Mesaglio, analista della società. “Stiamo passando da ciò che le macchine possono fare per noi a ciò che le macchine possono essere per noi. Le macchine si stanno evolvendo da strumenti a compagni di lavoro”. “
Secondo Mesaglio, le macchine non si stanno trasformando solo in partner di lavoro, ma anche in clienti. Per esempio, collegate a un servizio che monitora i livelli di utilizzo, le stampanti HP sono in grado di acquistare l’inchiostro quando necessario. Anche le automobili Tesla possono ordinare pezzi di ricambio quando un’autodiagnosi evidenzia un malfunzionamento.
Holcombe dell’USPTO ritiene, inoltre, che l’evoluzione delle interfacce aiuterà i lavoratori a essere più efficaci con gli strumenti: la prossima iterazione dell’interfaccia uomo-macchina sarà l’audio con il linguaggio naturale piuttosto che le tastiere e il mouse. Ma non crede che gli LLM sostituiranno presto la cognizione umana.
“Il pensiero e l’analisi umana non sono stati superati dalle macchine perché gli algoritmi stessi sono, nella migliore delle ipotesi, iterazioni e tentativi di indovinare”, spiega. “Non ho mai visto una macchina fare un intuizione senza essere programmata da un umano”.
Usama Fayyad, direttore esecutivo dell’Institute for Experiential AI della Northeastern University, vede l’IA conversazionale diventare sempre più importante in azienda, fornendo, rapidamente, risposte più concrete alle domande. Secondo Fayad, anche la generazione di contenuti, la sintesi di documenti, gli strumenti di analisi e di estrazione di informazioni e gli algoritmi decisionali che richiedono l’intervento umano saranno casi d’uso importanti per le aziende di tutti i settori.
Ma perché questi strumenti raggiungano il loro pieno potenziale, è importante come e quanto spesso vengono utilizzati dagli esseri umani. Questa è la natura della tecnologia.
Joe Atkinson, chief products and technology officer di PwC US, ritiene che le applicazioni di IA generativa contribuiscano a creare una forza lavoro più esperta di tecnologia. Ma non è ancora chiaro come i lavoratori aggiungeranno valore agli strumenti stessi che, per loro stessa natura, imparano man mano. Senza dubbio sarà necessaria la creatività umana per elevare la qualità delle applicazioni.
A tal fine, Gartner consiglia ai CIO di stabilire principi “faro” che definiscano il modo in cui i lavoratori e le macchine interagiranno nell’anno a venire, una priorità che l’azienda mette sullo stesso piano del rendere i dati pronti per l’AI e dell’implementare la loro sicurezza.
D’altra parte, l’IA generativa non è uno strumento che si imposta e si dimentica, almeno non ancora. Richiede la supervisione e l’esperienza umana per garantire precisione, qualità dei risultati e sicurezza.
Nell’ambito di questa spinta, i Chief Information Officer si stanno attrezzando con sessioni di istruzione e formazione, implementando gradualmente gli strumenti di IA generativa sul posto di lavoro e rassicurando i lavoratori sul fatto che gli strumenti di intelligenza artificiale sono progettati per aumentare il loro lavoro, e non per sostituirli.
Sreenivasan Narayanan, vice president esecutivo di Nous Infosystems, una società di consulenza tecnologica aziendale di Dallas, ha frequentato un programma sull’IA presso la Wharton School of Business e ha formato il 42% della forza lavoro di Nous sulle competenze IA di livello 1.
“Tempo fa, nei nostri laboratori digitali, ci siamo dilettati con GitHub, PowerApps, Teams, M365 e Security Copilots”, racconta. “Negli ultimi mesi, abbiamo implementato il tutto in ambienti di produzione per fornire soluzioni per la generazione di codici, il riassunto di documenti, la risposta vocale e la traduzione linguistica”, aggiunge. “La forza lavoro intraprenderà il livello 2 [di formazione] mentre sarà maggiormente introdotta in questa trasformazione organizzativa”.
Il fattore umano
Ma non tutti si fidano della parola dei loro datori di lavoro.
Microsoft e AFL-CIO hanno, recentemente, annunciato la creazione di una partnership, descritta come la prima nel suo genere, progettata per mantenere aperto il dialogo sullo sviluppo dell’IA e sul modo in cui può avere un impatto sulle esigenze e sui ruoli dei lavoratori, incorporare il loro feedback e definire public policy che supportino le competenze e le esigenze tecnologiche dei lavoratori in prima linea, secondo quanto ha affermato Microsoft.
In occasione del suo IT Symposium, Gartner ha esordito con una chiamata alle armi insolita ma necessaria: le macchine stanno assumendo ruoli diversi e, in alcuni casi, ruoli umani, e questo non può essere ignorato.
Inoltre, il rapido ritmo di innovazione di ChatGPT e lo sviluppo di funzionalità come DocLLM – che sarebbe molto più preciso nell’estrarre dati non strutturati, come immagini e video – ha fatto sì che alcuni si chiedessero se l’Artificial Capable Intelligence (ACI) e la Artificial Super Intelligence (ASI) arriveranno prima del previsto e modificheranno l’equazione del valore a favore della macchina.
Nel frattempo, l’evoluzione quotidiana delle piattaforme di IA generativa è entusiasmante per gli sviluppatori e attesa con impazienza dai dirigenti aziendali. Per i CIO e i CTO si tratta di trovare un equilibrio tra costi e ROI. Secondo gli osservatori, le soluzioni di Gen IA sono costose da costruire e da implementare e questo ne rallenterà l’adozione da parte delle aziende.
“Come CTO, dobbiamo valutare rapidamente le nuove tecnologie, capire se hanno senso per le nostre aziende e se sono necessarie per i nostri utenti”, conclude Jeremy King, SVP e CTO dell’ingegneria di Pinterest. “Ci sono molte cose da valutare: dalla scelta di ‘comprare o costruire’ alla garanzia che funzioni con le fondamenta esistenti”.
La base principale, almeno per ora, è la forza lavoro dell’azienda. I CIO dovrebbero mettere a punto una strategia che ne tenga conto.
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