Il vero impatto del cambiamento è sul lavoro intellettuale

Nell’era della digitalizzazione, l’Intelligenza Artificiale (IA) generativa sta diventando sempre più centrale in numerosi settori. Come ogni innovazione potenzialmente disruptive, anche l’IA generativa presenta benefici e rischi; tra questi ultimi, il più rilevante è quello di subire l’IA anziché governarla. Aggiungiamo che per la prima volta stiamo incontrando una tecnologia in grado di condizionare fortemente il lavoro dei white collar: tutti coloro che lavorano in ufficio, che svolgono attività creative e intellettuali. Le cui competenze sono messe a rischio…

Viene dunque spontaneo domandarsi quale sia il vero valore aggiunto dell’apporto umano ora che l’asticella è stata definitivamente alzata e l’IA è in grado di sostituirci in molti compiti.

Noi in Sharazad abbiamo deciso di parlare di Human Driven AI: il che significa mantenere centrale il ruolo della persona e costruire un rapporto con l’IA che ci permetta di governarla come strumento potente e non trovarci a subirla.

Un ruolo chiave nella costruzione di questo rapporto lo hanno le competenze. Dobbiamo acquisirne di nuove e migliorare quelle che già possediamo per mettere sempre più in evidenza il valore del nostro apporto.

In questo articolo tralasciamo tuttavia la skill di cui si parla di più, e cioè il Prompt Design: si tratta infatti di una competenza tecnica che permette di usare meglio lo strumento, ma non di far emergere il nostro valore aggiunto. Vogliamo invece rivolgerci alle competenze trasversali, o soft skill, e spiegare come oggi siano sempre meno soft e debbano essere poste sempre più al centro di un progetto di formazione.

Il nuovo, attesissimo articolo di Matteo Cocco per Sharazad

1. Pensiero Critico

Il pensiero critico è fondamentale per valutare i risultati prodotti dall’IA generativa. Questa tecnologia può creare contenuti di vario tipo, ma è l’essere umano che deve valutare la pertinenza, l’accuratezza e l’utilità di tali contenuti. Il pensiero critico permette di fare queste valutazioni in modo efficace, garantendo che l’IA generativa sia un utile strumento di supporto e non un generatore di informazioni fuorvianti.

Il pensiero critico permette, per esempio, di individuare le contraddizioni in un testo prodotto dall’IA, o di scegliere gli aspetti meritevoli di approfondimento o verifica: è facile infatti che gli LLM (Large Language Models) come chatGPT generino allucinazioni, ovvero informazioni perfettamente coerenti e plausibili ma false. Allenare il pensiero critico consente di aumentare drasticamente le possibilità di individuarle – ed evitare brutte figure.

2. Creatività

L’IA generativa è uno strumento potente per la creazione di contenuti, ma la sua efficacia è amplificata dalla creatività umana. La capacità di pensare fuori dagli schemi, di immaginare nuove applicazioni per l’IA o di combinare i suoi output in modi innovativi può portare a risultati sorprendenti.

Ciò che manca all’IA, infatti, è la capacità di identificare rapporti di causa-effetto, tracciare il filo conduttore di un discorso, mettere in relazione un concetto con un altro. Difendiamo uno dei principali tratti distintivi degli esseri umani e sviluppiamo la capacità di pensare in modo non lineare e di fondere razionalità ed emozioni: in altre parole, la creatività.

3. Capacità di Apprendimento Continuo

È quasi superfluo affermare che oggi siamo nel mezzo di un cambiamento dirompente: stiamo solo iniziando ad esplorare i possibili utilizzi dell’IA generativa e a misurare l’impatto che essa avrà sul mondo del lavoro e sui singoli settori e campi d’applicazione. L’IA stessa è un campo in rapida evoluzione: nuovi algoritmi, tecniche e applicazioni vengono sviluppati costantemente e nuovi strumenti vengono immessi sul mercato ogni giorno.

Oggi più che mai per rimanere al passo è fondamentale avere una mentalità aperta all’apprendimento continuo. Questo non solo permette di sfruttare le ultime innovazioni, ma anche di comprendere meglio come l’IA funziona e come può essere utilizzata in modo efficace. Dobbiamo mettere costantemente in discussione le nostre certezze, imparare ad usare nuovi software e ad alzare il livello qualitativo del nostro lavoro.

4. Empatia

L’empatia è fondamentale per comprendere come l’IA può essere utilizzata in modo etico e rispettoso. È fondamentale per capire come i risultati dell’IA possono influenzare le persone e la società in generale, e per prevedere e mitigare eventuali impatti negativi.

L’empatia è una competenza (sì, si può apprendere!) che ha acquisito negli ultimi anni sempre maggiore importanza per consentire alla propria azienda o organizzazione di intercettare i problemi e i bisogni reali delle persone e mettersi nella posizione di poterli soddisfare.

Con l’IA generativa, così come con tutte le tecnologie disruptive, l’empatia acquisisce se possibile ancora maggior rilevanza. La principale ragione di ciò è legata all’interpretazione degli output: con che stile sono scritti? Contengono frasi che, pur legittime, non sono appropriate? Hanno contenuti che vorremmo comunicare meglio o omettere del tutto? Quanto le sfumature di linguaggio possono fare la differenza?

Il vero valore aggiunto dell’intervento umano sta proprio qui: nella sua capacità di osservare l’altro mettendosi nei suoi panni e vedendo il mondo come lo vede lui.

Potremmo dire che esercitare l’empatia nell’utilizzo dell’AI le dona l’anima che l’algoritmo fortunatamente non possiede.

5. Collaborazione

L’IA generativa non è uno strumento isolato, ma fa parte di un ecosistema più ampio che include altri strumenti, persone e processi. La capacità di collaborare efficacemente è fondamentale per integrare l’IA in questo ecosistema e per lavorare con altri per risolvere problemi complessi.

Nel giro di pochi mesi il percorso evolutivo dell’IA si è orientato verso una sempre maggior specializzazione, con una pluralità di app le quali, pur ruotando attorno ai due principali modelli generativi – quello linguistico e quello grafico – integrano diverse interfacce e funzionalità per coprire ambiti sempre più diversificati.

Non è lontano il tempo in cui sarà perciò necessario che le aziende si dotino di competenze più verticali che dovranno collaborare per raggiungere un risultato finale che possa davvero fare la differenza.

6. Flessibilità

L’IA generativa è un campo in continua evoluzione, con nuovi algoritmi e applicazioni che vengono sviluppati costantemente. La flessibilità è quindi una soft skill fondamentale per adattarsi a queste novità. Questa competenza permette di sperimentare nuovi approcci, di adattare le proprie strategie in base ai risultati ottenuti e di imparare dai propri errori.

Per chi lavora in un team, all’interno di un’azienda o di un’organizzazione, la flessibilità oltre che una competenza diviene un approccio più generale al lavoro. In periodi di cambiamento rapido e di grande impatto infatti, essere flessibili significa essere pronti a superare i confini delle mansioni formali, adattare le proprie attività ai nuovi strumenti, spostare l’attenzione, l’impegno e il tempo da un progetto all’altro.

Il che ci porta a parlare, appunto, di tempo.

7. Gestione del Tempo

Lavorare con l’IA generativa può essere un processo complesso e che richiede tempo. Saper gestire il proprio tempo in modo efficace è quindi fondamentale. Questo include la capacità di stabilire priorità, di organizzare il proprio lavoro in modo efficiente e di gestire le scadenze.

Possiamo immaginare almeno due fasi in cui la gestione del tempo è importante. La prima riguarda il momento di apprendimento iniziale: c’è una learning curve da superare, che richiederà maggior concentrazione e tempo. Un’organizzazione efficace può aiutare a ricavare il tempo per l’apprendimento senza rischiare (troppo) di non rispettare le scadenze. Questi momenti di studio più intenso potranno verificarsi a più riprese, man mano che strumenti nuovi si affacceranno sul mercato.

La seconda fase riguarda invece una diversa distribuzione del tempo. Uno dei grandi benefici dell’utilizzo dell’IA è infatti quello di risparmiare tempo che in genere verrebbe dedicato a compiti a scarso valore aggiunto, o molto pratici o ripetitivi: dalla ricerca di informazioni alla loro analisi, dal brainstorming all’organizzazione delle idee, fino alla stesura di testi e bozze.

A cosa dedicare dunque il tempo che – auspicabilmente – avremo guadagnato? Le competenze di gestione del tempo possono venire in aiuto, non tanto e non solo per decidere quanto tempo dedicare a cosa, quanto piuttosto per stabilire come impiegarlo. Il processo creativo, per esempio, come altre attività a più alto valore aggiunto, non sempre segue processi lineari e la sua qualità è difficilmente misurabile con parametri quantitativi. Ciò potrebbe comportare un’organizzazione della propria giornata completamente diversa.

8. Comunicazione Efficace

La comunicazione è fondamentale in qualsiasi contesto lavorativo, e lavorare con l’IA generativa non fa eccezione. Lavorare con l’IA significa in primo luogo imparare e usare nuovi linguaggi, che portano con sé la necessità di spiegare concetti complessi in modo chiaro e comprensibile, di ascoltare e comprendere le esigenze degli altri e di lavorare in modo efficace in team.

Anche in questo caso si tratta di una competenza fondamentale a prescindere; ma è proprio quando entrano in gioco fattori in grado di alterare abitudini e modalità consolidate che è necessario porre attenzione a comunicare senza lasciare nulla di implicito.

9. Risoluzione dei Problemi

L’IA generativa può essere un potente strumento per risolvere problemi complessi. Tuttavia, per sfruttare appieno questa potenzialità, è necessario avere buone competenze di risoluzione dei problemi come la capacità di identificare i problemi, di generare soluzioni creative e di valutare l’efficacia delle soluzioni proposte.

Anche il problem solving è una competenza trasversale, e spesso si fatica a definirne in concreto il contenuto. Nella relazione con l’IA generativa, saper risolvere i problemi significa esercitare una capacità che (al momento?) è esclusiva degli esseri umani, ovvero il reframing. Ci troveremo spesso ad attraversare territori sconosciuti, sfide nuove e problemi mai incontrati prima. Dovremo perciò trovare analogie e differenze con situazioni già vissute e adattare metodi già noti a situazioni nuove.

10. Leadership

Ultima ma decisamente non ultima, la leadership meriterebbe molto più spazio di quello disponibile qui. 

Il rapporto tra leadership e IA si inserisce qui nel rapporto storico tra gli esseri umani e il cambiamento. L’istinto biologico di autoconservazione e di ottimizzazione delle risorse fa sì che una dose di resistenza al cambiamento sia comune a tutti, indistintamente. Perciò la leadership diventa qui una soft skill fondamentale per guidare i team di lavoro nell’uso dell’IA generativa. È compito del leader guidare con l’esempio portando con sé il team nella missione di superare le resistenze ed iniziare ad utilizzare l’IA a proprio vantaggio senza subirla, grazie alla sua capacità di motivare e ispirare gli altri, di prendere decisioni efficaci e di gestire i conflitti in modo costruttivo.

Chi l’avrebbe mai detto?

Chi l’avrebbe mai detto? Ancora una volta le competenze soft si rivelano sempre meno soft e sempre più necessarie per navigare le acque agitate del cambiamento.

Oggi la società, oltre che liquida, è estremamente veloce; le competenze tecniche invecchiano rapidamente e la differenza la fa chi si sa adattare e sa far valere il proprio contributo nel guidare l’IA: è la Human Driven AI.