Mi vergogno di usare l'AI?

Se il titolo provocatorio vi ha portati qui, benvenuti.

Questo Flow Journal ha tardato un po' ad arrivare, anche perché mi piacerebbe che quello che scrivo potesse offrire, per quanto possibile, una prospettiva utile a chi legge, così ho passato buona parte delle ultime settimane a studiare, informarmi e cercare di capire a che punto siamo con qualcosa di cui ormai parlano tutti, ma che ho la sensazione pochi conoscano davvero fino in fondo: l'intelligenza artificiale.

A volte mi sembra di essere tornata ai tempi del Covid, quando improvvisamente eravamo diventati tutti virologi. Oggi siamo tutti esperti di AI, agenti, API, MCP e qualsiasi altra sigla sia comparsa nelle ultime quarantotto ore. E devo ammettere che, più approfondisco l'argomento, più mi rendo conto di quanto sia difficile distinguere ciò che è già concretamente possibile da quello che, almeno per il momento, appartiene ancora alla fantascienza o alle promesse commerciali.

La velocità con cui questi strumenti evolvono è disarmante. Potrei dedicare questo articolo a raccontarvi cosa si può automatizzare oggi, quali piattaforme utilizzare e quali risultati aspettarsi, ma probabilmente una parte delle informazioni sarebbe già vecchia tra un paio di settimane.

C'è però qualcosa che cambia molto meno velocemente della tecnologia, ed è la logica con cui affrontiamo i problemi.

Prima di automatizzare il caos, forse dovremmo capirlo.

Qualche giorno fa parlavo con una persona che stava cercando un consulente per introdurre l'AI nel proprio lavoro. Nel raccontarmi le sue esigenze, ha iniziato a descrivere una situazione piuttosto confusa: documenti sparsi, processi poco definiti, modalità operative che cambiano continuamente, difficoltà nell'organizzazione e una quantità di informazioni che sembravano esistere soprattutto nella sua testa.

L'idea era trovare qualcuno che, attraverso l'intelligenza artificiale, potesse mettere ordine in tutto questo e semplificarle la vita.

Campanello rosso!

Credo che questa aspettativa sia molto più diffusa di quanto immaginiamo. D'altronde, se passiamo qualche minuto sui social, l'AI sembra ormai capace di gestire un'azienda mentre noi prendiamo un caffè, risolvere qualsiasi problema e possibilmente farci guadagnare anche qualche milione nel frattempo.

La realtà, almeno per quello che ho capito finora, è decisamente meno spettacolare e molto più interessante. Per semplificare al massimo, l'AI può aiutarci a svolgere più velocemente una quantità enorme di attività, ma per affidarle un processo aziendale dobbiamo prima essere in grado di descriverlo, e qui arriva la parte che trovo affascinante.

Pensate a tutte quelle cose che fate ogni giorno, alcune ormai quasi a cervello spento, perché dopo anni di esperienza vi vengono naturali; sapete quando intervenire, quali informazioni controllare, quando fare un'eccezione e quando una situazione apparentemente normale nasconde un problema.

Ora immaginate di dover spiegare tutto questo a qualcuno che non ha mai lavorato con voi, ricostruendo ogni passaggio, identificando le regole decisionali e rendendo esplicite tutte quelle conoscenze che, fino a quel momento, esistevano soltanto nella vostra testa.

Trovo bellissimo che una delle tecnologie più avanzate che abbiamo a disposizione ci stia costringendo a tornare a un esercizio così elementare: capire davvero come lavoriamo.

Per certi versi, il principio ricorda quello su cui Taylor costruì l'organizzazione scientifica del lavoro all'inizio del Novecento: osservare le attività, scomporle, studiarne i passaggi e individuare modalità più efficienti per eseguirle. Naturalmente oggi il contesto è completamente diverso, così come lo sono gli strumenti e le possibilità, ma l'esigenza di comprendere e strutturare il lavoro prima di ottimizzarlo è sorprendentemente familiare.

Con un'ulteriore considerazione: se non conosciamo abbastanza bene il nostro mestiere, rischiamo persino di non accorgerci quando l'AI sbaglia.

Per favore, non inventarti niente.

Una delle cose che mi ha colpita durante i primi esperimenti con questi strumenti è stata la necessità di formulare richieste che, rivolgendomi a una persona, probabilmente non avrei mai pensato di dover esplicitare, come chiedere all'AI di non inventare informazioni, di dichiarare quando non conosce una risposta o di non prendere iniziative che non ho autorizzato.

La prima volta mi ha fatto una certa impressione.

Quando affidiamo un compito a un collaboratore diamo per scontata una quantità enorme di regole implicite. Ci aspettiamo che non inventi dati, che ci avvisi se incontra un problema e che, quando non è sicuro di qualcosa, faccia una domanda. Naturalmente sappiamo tutti che le persone possono mentire, omettere informazioni o prendere scorciatoie, eppure continuiamo a considerare alcuni comportamenti talmente ovvi da non sentire il bisogno di specificarli.

Con l'AI questa aspettativa diventa molto più problematica, perché un modello linguistico può produrre una risposta convincente anche quando non dispone delle informazioni necessarie, colmando arbitrariamente un vuoto e presentando un risultato sbagliato con una sicurezza che, devo dire, alcuni esseri umani potrebbero persino invidiare.

E qui mi è venuto spontaneo fare un collegamento.

Quante volte, nelle aziende, un manager assegna un compito convinto di essere stato chiarissimo, mentre il collaboratore ne ha compreso qualcosa di completamente diverso? Quante decisioni vengono prese sulla base di indicazioni incomplete, aspettative mai dichiarate o criteri che esistono soltanto nella testa di chi dirige?

E quante volte, quando il risultato non corrisponde alle aspettative, il problema viene attribuito alla persona che ha eseguito il lavoro anziché alla qualità delle istruzioni ricevute?

Non vorrei che fosse una deformazione professionale, visto che la comunicazione è il mio campo, ma più approfondisco l'AI applicata ai processi aziendali, più mi viene da chiedermi se una parte importante delle difficoltà che incontriamo oggi sia, ancora una volta, un problema di comunicazione.

In fondo, imparare a dare istruzioni a un sistema AI significa imparare a formulare obiettivi, definire vincoli, chiarire responsabilità e stabilire criteri di valutazione; sono competenze che dovrebbero già appartenere a un buon manager.

E allora mi chiedo: potremmo diventare manager migliori imparando a lavorare con l'intelligenza artificiale?

Perché forse, nel tentativo di farci capire da una macchina, saremo costretti a renderci conto di quanto spesso pretendiamo che le persone ci capiscano senza aver spiegato loro abbastanza.

Tutti parlano di AI. Poi, in ufficio, nessuno la usa.

Durante una recente serata informativa organizzata alla SUPSI sull'intelligenza artificiale nelle PMI sono emersi due dati che mi hanno particolarmente incuriosita.

Secondo le cifre presentate, circa l'80% degli utenti AI nelle PMI svizzere utilizzerebbe strumenti propri, introdotti autonomamente nell'ambiente di lavoro. Un fenomeno che apre questioni importanti sulla gestione dei dati, sulla sicurezza e sulla governance aziendale, ma che per il momento vorrei lasciare da parte.

Il secondo dato mi ha fatto riflettere ancora di più: il 52% di chi utilizza l'AI sul lavoro sarebbe restio ad ammettere di usarla.

Poche ore prima avevo partecipato a una conversazione in cui qualcuno aveva commentato, con un tono tutt'altro che lusinghiero: «Dai, si vede che questa mail è scritta con l'AI».

E, come sempre, mi sono chiesta perché.

Siamo circondati da persone che non vedono l'ora di raccontare quanto conoscono l'intelligenza artificiale. Ormai saperla utilizzare viene presentato come una competenza aggiuntiva, quasi indispensabile, e ogni giorno qualcuno ci spiega come rivoluzionerà il lavoro, poi però, quando entra davvero nelle attività quotidiane, una parte delle persone preferisce non dirlo.

C'è qualcosa di curioso in questa contraddizione.

Ho visto abbastanza aziende da sapere quanto possa essere difficile convincere le persone ad adottare nuovi strumenti, anche quando promettono di semplificare il lavoro. Eppure, in questo caso, alcuni dipendenti arrivano addirittura a portarli autonomamente in azienda, il che mi fa pensare che abbiano individuato un beneficio sufficientemente concreto da modificare spontaneamente il proprio modo di lavorare.

Mi viene da pensare che uno dei motivi principali sia il tempo risparmiato. Ma cosa succede esattamente a quel tempo? E se finisco prima, cosa succede dopo?

Immaginiamo una persona che, grazie all'AI, riesca a completare in due ore un'attività che prima ne richiedeva quattro. Potrebbe avere una giornata meno stressante, dedicare più attenzione alle attività complesse, migliorare la qualità del proprio lavoro oppure trovare finalmente il tempo per occuparsi di qualcosa che continuava a rimandare.

Ma potrebbe anche succedere qualcosa di diverso.

Se il suo responsabile scopre che ora impiega la metà del tempo, potrebbe semplicemente assegnarle il doppio delle attività, e non sarebbe certo la prima volta che un aumento di produttività si traduce in aspettative più alte anziché in un miglioramento delle condizioni di lavoro.

E allora mi chiedo se la reticenza a dichiarare l'utilizzo dell'AI dipenda anche da questo.

Forse alcune persone temono che, rendendo visibile la propria efficienza, perderanno il vantaggio appena conquistato, oppure che il valore del loro lavoro venga ridimensionato perché qualcosa che prima richiedeva competenza ed esperienza oggi può essere svolto più rapidamente con l'aiuto di uno strumento.

C'è poi un'altra possibilità, forse ancora più interessante: usare l'AI viene percepito come una dimostrazione di competenza oppure come l'ammissione di non essere abbastanza bravi da soli?

Se qualcuno scrive una buona relazione utilizzando l'intelligenza artificiale, siamo portati a riconoscergli il merito del risultato oppure a considerarlo meno competente di chi avrebbe impiegato il triplo del tempo per scriverla senza aiuti? E perché?

Da sempre utilizziamo strumenti per lavorare meglio, nessuno considera un commercialista meno preparato perché utilizza un software gestionale, o un progettista meno competente perché lavora con strumenti digitali anziché disegnare tutto a mano.

Con l'AI, però, sembra esserci una resistenza diversa, forse perché interviene in attività che fino a ieri associavamo direttamente all'intelligenza, alla creatività e alla capacità individuale: scrivere, analizzare, ragionare, proporre soluzioni.

Eppure, tornando al punto da cui siamo partiti, utilizzare bene questi strumenti richiede proprio quelle competenze. Una persona che conosce profondamente il proprio lavoro sa formulare richieste migliori, riconoscere gli errori e valutare le alternative, mentre chi non possiede queste conoscenze può ottenere risposte apparentemente ottime senza avere gli strumenti per giudicarle.

Il rischio è che finiamo per valutare la competenza in base a quanto lavoro una persona svolge senza strumenti, anziché alla qualità delle decisioni che prende utilizzandoli, e questo racconta molto più del nostro rapporto con il lavoro che del nostro rapporto con l'intelligenza artificiale.

Here we are again.

Ero partita con l'intenzione di capire cosa potesse fare concretamente l'AI per le aziende e mi ritrovo a interrogarmi sulla qualità della comunicazione interna, sulla capacità dei manager di assegnare compiti, sulla fiducia tra dipendenti e datori di lavoro e persino sul modo in cui misuriamo il valore delle persone.

Tutti problemi che esistevano molto prima dell'intelligenza artificiale, e forse è proprio questo l'aspetto che mi interessa di più.

L'AI ci offre possibilità nuove e, in alcuni casi, straordinarie, ma nel momento in cui proviamo a integrarla davvero nel lavoro quotidiano ci ritroviamo davanti alle stesse domande che avremmo dovuto porci da anni.

Sappiamo spiegare come lavoriamo? Sappiamo distinguere un buon risultato da uno semplicemente convincente? Siamo capaci di delegare? Abbiamo costruito aziende in cui le persone si sentono libere di utilizzare strumenti che le rendono più efficienti? E soprattutto, cosa intendiamo fare con tutta questa efficienza?

Non ho ancora risposte soddisfacenti a tutte queste domande e credo che sia giusto così. Questo Flow Journal lascia volutamente più interrogativi che conclusioni, perché siamo in una fase in cui sarebbe piuttosto presuntuoso pretendere di avere già capito tutto.

Una cosa, però, inizia a sembrarmi abbastanza chiara: la tecnologia sta cambiando molto velocemente, mentre noi continuiamo a portarci dietro gli stessi problemi organizzativi, culturali e umani.

E forse, prima di chiederci quanto diventerà intelligente l'AI, dovremmo domandarci quanto siamo disposti a diventare più intelligenti noi nel modo in cui lavoriamo.