Come l’intelligenza artificiale generativa trasformerà il lavoro della conoscenza

GLI STRUMENTI DI IA GENERATIVA (GenIA) hanno conquistato il mondo. ChatGPT ha raggiunto 100 milioni di utenti mensili più velocemente di qualsiasi altra applicazione internet nella storia. I potenziali vantaggi in termini di aumento dell’efficienza e della produttività per le aziende ad alta intensità di conoscenza sono evidenti e le aziende di settori quali i servizi professionali, la sanità e la finanza stanno investendo miliardi nell’adozione di queste tecnologie.

Ma i vantaggi per i singoli lavoratori della conoscenza (knowledge worker) possono essere meno chiari. Quando la tecnologia è in grado di svolgere molti compiti che in passato potevano essere svolti solo dagli esseri umani, cosa significa per i lavoratori della conoscenza? L’IA generativa può automatizzarne e ne automatizzerà alcuni, ma questo non significa necessariamente che li sostituirà tutti. L’IA generativa può anche aiutare i lavoratori della conoscenza a trovare più tempo per svolgere un lavoro significativo e a migliorare le prestazioni e la produttività; la differenza sta nel modo in cui si utilizzano gli strumenti.

In questo articolo ci proponiamo di spiegare come farlo bene. In primo luogo, per aiutare i dipendenti e i manager a capire in che modo l’IA generativa può supportare il lavoro sulla conoscenza. In secondo luogo, per identificare le misure che i manager possono adottare per aiutare i dipendenti a realizzare i potenziali vantaggi.

Che cos’è il knowledge work? 

Il lavoro della conoscenza implica principalmente l’elaborazione cognitiva delle informazioni per generare risultati a valore aggiunto. Si differenzia dal lavoro manuale per i materiali utilizzati e i tipi di processi di conversione coinvolti. Il lavoro della conoscenza dipende in genere da una formazione avanzata e da una specializzazione in ambiti specifici, acquisita nel tempo attraverso l’apprendimento e l’esperienza. Comprende compiti strutturati e non strutturati. I compiti strutturati sono quelli con input e output ben definiti e ben compresi, nonché con fasi prestabilite per la conversione degli input in output; ne sono un esempio l’elaborazione delle buste paga o la programmazione delle riunioni. I compiti non strutturati sono quelli in cui gli input, le procedure di conversione o gli output sono per lo più poco definiti, non specificati o sconosciuti a priori. Tra gli esempi vi sono la risoluzione di conflitti interpersonali, la progettazione di un prodotto o la negoziazione di un salario.

Pochissimi lavori sono puramente l’uno o l’altro. I lavori sono costituiti da molti compiti, alcuni strutturati e altri no. Alcuni compiti sono necessari ma ripetitivi, altri sono più creativi o interessanti. Alcuni possono essere svolti da soli, mentre altri richiedono la collaborazione di altre persone. Alcuni sono comuni a tutto ciò che il lavoratore fa, mentre altri si verificano solo per eccezione. In qualità di lavoratore della conoscenza, il vostro compito è quindi quello di gestire questo complesso insieme di compiti per raggiungere i loro obiettivi.

I computer sono tradizionalmente bravi a svolgere compiti strutturati, ma ci sono molti compiti che solo gli esseri umani possono svolgere. L’intelligenza artificiale generativa sta cambiando le carte in tavola, spostando i confini di ciò che i computer possono fare e restringendo la sfera dei compiti che rimangono un’attività puramente umana. Sebbene possa essere preoccupante pensare che l’IA generativa stia invadendo il knowledge work, riteniamo che i benefici possano superare di gran lunga i costi per la maggior parte dei lavoratori della conoscenza. Tuttavia, per ottenere questi benefici è necessario agire subito per imparare a sfruttare l’IA generativa a supporto del lavoro sulla conoscenza.

Come può aiutare l’IA generativa?

Quando si parla di IA, si dice spesso che “l’IA non sostituirà te, ma una persona che usa l’IA sì”. Invece di automatizzare il vostro lavoro, la potenza dell’IA generativa può contribuire a migliorare la vostra capacità di svolgere un lavoro cognitivo impegnativo.

La chiave è usare l’IA generativa per gestire la marea di informazioni che vi passano davanti ogni giorno. Gli esseri umani hanno una capacità cognitiva di elaborazione delle informazioni limitata. D’altra parte, la maggior parte dei lavoratori della conoscenza oggi è sommersa da un flusso di informazioni digitali ad alta velocità e da comunicazioni sempre attive. Questa mole di informazioni sta creando un “debito digitale”: un arretrato sempre maggiore di informazioni in attesa di essere elaborate da ciascun lavoratore della conoscenza.

Se vi sentite così, non siete i soli. Il 68% dei lavoratori che hanno partecipato a un recente sondaggio Microsoft ha dichiarato di non avere sufficiente tempo libero per concentrarsi sulle proprie attività principali durante la giornata lavorativa. La quota di ore lavorative occupate da e-mail, riunioni a distanza, messaggi di testo e ricerca e revisione di contenuti digitali sta aumentando ulteriormente.

È qui che l’IA generativa può essere d’aiuto, se usata con saggezza. In particolare, questa può essere utile in tre modi principali: ridurre il carico cognitivo automatizzando alcune attività strutturate, potenziare le capacità cognitive per le attività non strutturate e migliorare il processo di apprendimento del lavoro.

Riduzione del carico cognitivo

Gli strumenti di GenIA possono migliorare le prestazioni e la produttività liberando la capacità mentale per concentrarsi su compiti non strutturati di valore superiore. È possibile farlo scaricando gli elementi strutturati e ripetitivi del lavoro di conoscenza sugli strumenti di IA generativa. Oltre a ridurre il carico cognitivo, questo può anche rendere il vostro lavoro più interessante e soddisfacente, eliminando parte della fatica che comporta.

L’IA generativa sta già dimostrando i suoi vantaggi nel ridurre il carico cognitivo in diversi settori. Gli avvocati dello studio globale Allen & Overy utilizzano un sistema chiamato Harvey per individuare e accedere in modo efficiente alla giurisprudenza e redigere contratti semplici. In questo modo hanno più tempo per analizzare questioni legali complesse e consigliare i loro clienti.

Nel marketing e nella pubblicità, l’intelligenza artificiale generativa può automatizzare la generazione di contenuti di routine, come la creazione di brochure sui prodotti o la personalizzazione delle campagne e-mail. Un recente sondaggio BCG tra i chief marketing officer ha rilevato che due terzi degli intervistati sta studiando l’IA generativa per la personalizzazione dei contenuti e la metà la sta esplorando per la generazione di contenuti.

Nel settore finanziario, una grande banca sta applicando l’IA generativa per ridurre il carico cognitivo dovuto al costante afflusso di nuove informazioni generate dall’esterno sui mercati finanziari. Il sistema analizza e riassume rapidamente relazioni annuali, trascrizioni di earning call e rapporti degli analisti per tenere i manager della banca meglio informati sugli sviluppi importanti. Semplificando il processo di ricerca e revisione delle informazioni, i manager che gestiscono le relazioni con il pubblico hanno più tempo per concentrarsi e servire i clienti.

Come dimostrano questi casi, delegare alcune attività strutturate all’intelligenza artificiale generativa può aiutare ad alleviare lo stress del sovraccarico cognitivo, in modo da potersi concentrare su compiti più importanti. Il lavoro “sporco” può essere svolto più velocemente, e possibilmente meglio, da un computer, mentre voi potete migliorare le vostre prestazioni nei compiti che rimangono.

Aumentare le capacità cognitive

Un altro approccio per aumentare il lavoro di conoscenza consiste nell’utilizzare GenIA per potenziare i processi cognitivi di ordine superiore e svolgere compiti non strutturati. Tre aree importanti sono: il pensiero critico, la creatività e la condivisione della conoscenza.

Per quanto riguarda il pensiero critico, l’IA generativa può aiutare le persone a porsi domande migliori sulle sfide che devono affrontare. Sperimentando in un contesto di formazione per dirigenti, i ricercatori hanno scoperto che il 94% delle volte l’impegno con l’IA (compresa l’IA generativa) portava a porre una gamma di domande più ampia e variegata rispetto a quella che gli intervistati avrebbero altrimenti posto. Questo, a sua volta, ha portato a esplorare idee e possibili soluzioni che forse non erano state prese in considerazione, portando probabilmente a prestazioni migliori.

Un altro studio ha rilevato che ChatGPT è stato particolarmente utile nelle fasi di generazione delle idee e di comunicazione del processo strategico. Lo strumento di intelligenza artificiale ha creato idee strategiche plausibili con un’elevata efficienza; la sua capacità di “narrazione” è stata particolarmente utile per aiutare ad articolare e comunicare le idee. D’altra parte, lo strumento è stato meno utile nel suggerire i modi per implementare la strategia, probabilmente a causa della mancanza di accesso alle informazioni dettagliate sull’azienda, sulle sue capacità e su altre informazioni contestuali rilevanti.

Il professor Tojin T. Eapen dell’Università del Missouri e i suoi colleghi hanno spiegato come l’IA generativa possa promuovere il pensiero divergente creando connessioni tra concetti diversi. L’IA generativa ha aiutato non solo a sviluppare nuove idee, ma anche a valutarle e a perfezionarle in base a criteri quali la fattibilità, l’impatto, il costo e la novità. In un’indagine separata condotta su oltre 1.000 creatori di contenuti (blogger, podcaster e produttori di video di breve durata), due terzi degli intervistati hanno dichiarato di utilizzare gli strumenti per attività creative. Il 53% ha dichiarato che l’uso degli strumenti ha migliorato la propria creatività e produttività. Inoltre, coloro che avevano utilizzato questi strumenti avevano un numero maggiore di follower e avevano generato un reddito più elevato.

Oltre a generare conoscenza, l’IA generativa può anche aiutare a condividerla. Le risorse intellettuali sono disperse nelle organizzazioni in un’ampia varietà di documenti, politiche, processi e teste individuali, rendendo difficile l’accesso alle conoscenze già esistenti nell’organizzazione. Sfruttando l’intelligenza artificiale generativa, le aziende possono colmare il divario di conoscenza, facilitare la condivisione delle conoscenze e dotare i lavoratori della conoscenza del know-how necessario per eccellere nel loro lavoro. Ad esempio, per assistere i propri consulenti di gestione patrimoniale, Morgan Stanley ha implementato un modello di IA generativa, addestrato su un vasto insieme di conoscenze e competenze acquisite internamente. Rendere le conoscenze sulla gestione patrimoniale facilmente accessibili a tutti i consulenti dell’azienda è stato “trasformativo”, in quanto ha permesso ai consulenti di rispondere in modo efficiente alle domande e alle preoccupazioni specifiche dei loro clienti.

Migliorare l’apprendimento

La padronanza del lavoro richiede pratica e non solo lavoro in aula. Tuttavia, per essere utile, la pratica richiede un feedback sulle prestazioni, e fornire un feedback personale a ogni dipendente può essere proibitivo. Il miglioramento delle capacità dell’IA generativa sta rendendo possibile l’idea di un mentore IA per ogni lavoratore della conoscenza.

Per gli studenti, l’intelligenza artificiale generativa può svolgere ruoli quali consulente, tutor, allenatore e simulatore. Può fornire feedback frequenti, istruzioni e spiegazioni personalizzate, punti di vista alternativi e opportunità di esercitarsi attraverso simulazioni. Ad esempio, Duolingo ha recentemente aggiunto al suo software di apprendimento linguistico due nuove funzioni basate sull’intelligenza artificiale generativa, Roleplay, che consente agli utenti di esercitarsi in conversazioni libere in una lingua straniera, e Explain My Answer, che fornisce agli utenti un feedback personale costruttivo su richiesta.

Il ruolo potenziale dell’intelligenza artificiale generativa nell’apprendimento si estende anche all’ambiente di lavoro. Prendiamo, ad esempio, la sfida di diventare un agente di call center di successo. L’acquisizione di competenze in questo ambiente complesso e frenetico richiede una combinazione di istruzione, pratica, feedback, introspezione e immersione. In Fidelity Investments, i tirocinanti imparano a conoscere un argomento, poi gestiscono le chiamate con un mentore che li ascolta e li consiglia, quindi si incontrano con il mentore e con altri tirocinanti per discutere della loro esperienza. L’intelligenza artificiale generativa può aiutare in questo processo, sia durante la formazione che dopo, può monitorare una conversazione con un cliente e suggerire ciò che un agente può dire o fare per risolvere i problemi del cliente e può anche rispondere alle domande degli agenti in un secondo momento. Un recente studio su un call center che ha introdotto l’IA generativa ha rilevato che questo tipo di supporto ha contribuito a migliorare la produttività e la qualità di tutti i lavoratori, aumentando al contempo la soddisfazione dei dipendenti. Inoltre, ha accelerato l’apprendimento individuale, consentendo ai lavoratori alle prime armi di progredire più rapidamente lungo la curva di esperienza rispetto a quelli che non hanno utilizzato questo sistema.

Come i manager possono aiutare i lavoratori a utilizzare GenIA

Centinaia di milioni di persone in tutto il mondo stanno già utilizzando strumenti di IA generativa a casa e al lavoro. È probabile che ognuno la usi in modo diverso, anche se utilizza gli stessi strumenti. Questa è un’opportunità e una minaccia per le aziende. Gli esperimenti di ciascuno possono generare innovazioni di grande valore, ma alcuni esperimenti possono sconfinare in un territorio pericoloso, creando errori, violando le normative, prendendo decisioni distorte o rendendo pubbliche informazioni private.

Questi strumenti stanno entrando nella sfera del lavoro della conoscenza, che sia voluto o meno. Incoraggiare i vostri collaboratori a sperimentare gli strumenti e a provarli nel loro lavoro può contribuire ad alleviare alcune delle loro preoccupazioni. Questo a sua volta può portarli ad assumere un atteggiamento costruttivo e proattivo nei confronti della collaborazione con l’IA, e non a combattere contro di essa. Per aiutare i lavoratori della conoscenza a sfruttare al meglio l’IA generativa, considerate queste tre azioni chiave.

Definire le politiche e assegnare le responsabilità

Sebbene gli strumenti di IA generativa offrano vantaggi promettenti, possono introdurre rischi per l’organizzazione. Pertanto, è fondamentale comprendere e mitigare i rischi di questi strumenti e garantire che vengano seguite le procedure di sicurezza. Ad esempio, l’utilizzo di GenIA per scrivere bozze di e-mail o riassumere documenti è facile e potenzialmente molto produttivo. Tuttavia, i lavoratori della conoscenza dovrebbero essere informati di non farlo con informazioni private, come ha fatto Walmart all’inizio di quest’anno. Allo stesso modo, i dipendenti devono sapere che questi strumenti, pur essendo facili e veloci, non sono sempre accurati. Non si vuole scoprire questa debolezza come è successo a un avvocato, quando un giudice lo ha citato per aver inserito una giurisprudenza fittizia nella sua memoria legale elaborata dall’intelligenza artificiale. Sottolineate anche i pregiudizi che si creano durante l’addestramento o l’applicazione degli strumenti e suggerite modi per attenuarli.

Incoraggiare la sperimentazione e la condivisione dell’innovazione

Dimostrate le capacità degli strumenti durante le riunioni e indicate casi d’uso interessanti all’interno e all’esterno della vostra azienda. Quando le persone condividono le loro innovazioni, ponete domande stimolanti per aiutare tutti a sviluppare una consapevolezza dei rischi coinvolti e a sapere come mitigarli. Incoraggiate l’apprendimento tra pari, in cui i dipendenti si insegnano a vicenda come utilizzare gli strumenti. Sulla base di ciò, chiedete ai lavoratori di condividere le pratiche innovative che hanno sviluppato e di adottare misure per aiutare gli altri ad adottare le migliori pratiche.

Celebrare le vittorie

Incoraggiando il vostro team a trattare l’IA generativa come un viaggio di scoperta invece che come un’attività difensiva, potete aiutarli a creare fiducia e capacità di utilizzare lo strumento per potenziare le loro capacità cognitive e migliorare le loro competenze specifiche. Date grande risalto ai casi migliori di utilizzo e celebrate le innovazioni e gli innovatori. In questo modo, non solo migliorerete il modo in cui i lavoratori utilizzano l’IA generativa, ma migliorerete anche la cultura innovativa del vostro gruppo.

Non aspettate

Il lavoro della conoscenza ha sempre richiesto un apprendimento continuo per stare al passo con i progressi dell’innovazione e della conoscenza. Per stare al passo con i cambiamenti apportati dagli strumenti di GenIA sarà necessario non solo imparare a conoscerli, ma anche a utilizzarli per aumentare le proprie conoscenze e, auspicabilmente, ampliare il proprio ruolo. In un recente rapporto McKinsey, i circa 1.700 dirigenti intervistati hanno dichiarato di aspettarsi una maggiore riqualificazione dei dipendenti e non un loro licenziamento.

È il momento di iniziare a lavorare con l’IA generativa, che può essere un vantaggio per il lavoro sulla conoscenza, ma solo se la si usa nel modo giusto. Stanno emergendo rapidamente nuovi strumenti basati sull’IA generativa per assistere e trasformare il lavoro sulla conoscenza in settori che vanno dall’istruzione alla finanza, dalla legge alla medicina. Le aziende stanno iniziando a introdurre nei loro processi innovazioni basate su GenIA e a promulgare politiche su come utilizzare gli strumenti in modo sicuro.

Tuttavia, non è necessario attendere questi cambiamenti imposti dall’esterno. È possibile iniziare fin da ora a utilizzare l’IA generativa a proprio vantaggio, una volta che si siano compresi i rischi associati e si sia imparato a mitigarli. Utilizzando gli strumenti gratuiti già disponibili sul web, è possibile ridurre il carico cognitivo dovuto alla marea d’informazioni in costante aumento, potenziando al contempo le proprie capacità cognitive e l’efficacia dell’apprendimento. È il momento di iniziare a usare l’IA generativa nel vostro lavoro e di aiutare i vostri colleghi a usarla con saggezza.

Maryam Alavi è Professor of IT Management, Scheller College of Business, Georgia Institute of Technology. George Westerman è docente senior alla MIT Sloan School of Management e fondatore del Global Opportunity Forum presso l’Office of Open Learning del MIT.