AI Generativa: capire i Rischi e migliorare le strategie - Perché i Senior restano indispensabili, nonostante l'Entusiasmo dei Junior

In un’epoca in cui le tecnologie avanzano a velocità esponenziale, l'integrazione dell'AI generativa negli ambienti professionali presenta un quadro affascinante e complesso. Questo articolo esplora una realtà spesso trascurata: le difficoltà che affrontano i professionisti senior quando cercano di utilizzare tecnologie emergenti come l'AI generativa e i limiti nel ruolo dei junior come formatori in questi contesti.

La ricerca, condotta in collaborazione con il Boston Consulting Group e con il contributo di ricercatori di alto profilo, ha evidenziato sfide significative legate all’adozione di nuove tecnologie da parte dei professionisti senior, in particolare quando il supporto viene affidato ai junior, spesso non tecnicamente esperti. Esaminiamo insieme le aree chiave di questa sfida e le implicazioni per aziende e organizzazioni.

🎯 1. L'illusione dell'insegnamento dal basso verso l'alto

Uno dei presupposti diffusi è che i professionisti junior, più agili e vicini all'innovazione, possano efficacemente trasferire conoscenze sull’uso di tecnologie emergenti come l'AI generativa ai colleghi più senior. In teoria, sembra logico: i junior hanno meno da perdere e sono generalmente più disposti a sperimentare. Tuttavia, la realtà è più complessa. La mancanza di una conoscenza tecnica profonda tra i junior, unita alla rapidità con cui l’AI evolve, rende questo approccio inefficace e a volte controproducente.

🔍 La nostra ricerca ha intervistato 78 junior consulenti che hanno avuto accesso a GPT-4 per la risoluzione di un problema aziendale. I risultati mostrano che, sebbene i junior possano offrire alcune prospettive utili, mancano della competenza necessaria per rispondere in modo adeguato ai rischi e alle preoccupazioni che i senior associano all'uso di tecnologie AI.

🔥 2. Comprendere i rischi: accuracy, explainability, contextualization e automazione passiva

L'AI generativa è potente, ma non è priva di limiti e rischi. Tra i principali timori dei professionisti senior ci sono la precisione dei risultati (accuracy), la spiegabilità delle decisioni prese dall'algoritmo (explainability), la contestualizzazione delle risposte (contextualization) e il rischio di automazione passiva. Vediamoli in dettaglio:

• Accuracy: I senior sono preoccupati che l'AI generativa possa produrre informazioni non sempre accurate o addirittura "allucinazioni" – risposte che sembrano coerenti ma non si basano su dati reali. Questi errori minano la fiducia nei risultati.
• Explainability: Una delle caratteristiche dell'AI generativa è la sua "opacità". È difficile spiegare come l'algoritmo giunga a determinate conclusioni, il che crea sfiducia e può compromettere la sua accettazione.
• Contextualization: Senza un contesto adeguato, le risposte dell’AI possono risultare fuori luogo o non rilevanti per il problema specifico. Questo è un rischio che i senior vogliono evitare a tutti i costi.
• Automazione Passiva: L'AI potrebbe promuovere un atteggiamento di "compiacenza" tra gli utenti, dove i professionisti si affidano troppo al sistema senza verificarne la correttezza.

💡 Soluzione: per ridurre questi rischi, è essenziale adottare un approccio strategico che combini formazione e design del sistema. Cambiare semplicemente le routine umane non è sufficiente; servono interventi a livello di ecosistema.

🧩 3. Tattiche di mitigazione proposte dai junior: tre errori comuni e soluzioni alternative

Uno dei risultati più rilevanti emersi dallo studio è che, nonostante i professionisti junior abbiano suggerito diverse tattiche per mitigare i rischi associati all'uso dell'AI generativa, molte di queste risultano insufficienti o inadatte rispetto alle best practice suggerite dagli esperti. Vediamo nel dettaglio i tre errori principali e le soluzioni alternative suggerite dalla ricerca.

🚫 3.1 Mancanza di una profonda comprensione delle caratteristiche tecnologiche

I junior intervistati, pur avendo un accesso limitato alla tecnologia e senza una formazione tecnica approfondita, hanno proposto soluzioni che rivelano una mancanza di comprensione delle peculiarità dell'AI generativa. Ad esempio, hanno suggerito che l’accuratezza dei risultati potrebbe essere migliorata "standardizzando le modalità di interrogazione dell'AI" o utilizzando l’AI solo nelle fasi avanzate di un progetto, una volta ottenuto un risultato preliminare.

🔍 Perché non funziona? Le limitazioni dell'AI generativa, come il fenomeno delle "allucinazioni" (dove l’AI fornisce risposte apparentemente coerenti ma basate su dati inesistenti), richiedono un approccio ben più sofisticato. Gli esperti in AI generativa sottolineano che, per mitigare questi errori, è necessario strutturare l'uso dell'AI in modo più rigoroso.

💡 Soluzione alternativa degli esperti: Invece di affidarsi semplicemente a una standardizzazione delle domande, gli esperti suggeriscono di definire chiaramente i casi d'uso in cui il rischio di errore è accettabile e di testare rigorosamente l’affidabilità dell'AI. Per esempio, suddividere le attività in sotto-compiti e utilizzare metodi di valutazione indipendenti per ciascuno di essi, come la verifica dell’accuratezza delle risposte o il monitoraggio di eventuali discrepanze rispetto a dati validi, è una strategia più efficace.

🚫 3.2 Focalizzazione su routine umane anziché sul design del sistema

Un secondo errore comune dei junior è stato quello di ritenere che modificare le routine umane possa risolvere i problemi legati alla precisione e alla responsabilità nell’uso dell’AI. Per esempio, hanno proposto tattiche come "formare gli utenti a validare i risultati" o chiedere ai manager di supervisionare le risposte generate dall’AI.

🔍 Perché non funziona? La validazione manuale dei risultati e il monitoraggio continuo richiedono molto tempo e sono spesso soggetti a errori umani, in particolare quando gli utenti si abituano a fare affidamento sull’AI (fenomeno noto come "compiacenza automatica"). Gli esperti notano che, senza un supporto di sistema adeguato, i professionisti rischiano di "assopirsi al volante", accettando le risposte dell’AI senza verificarle con attenzione.

💡 Soluzione alternativa degli esperti: Gli esperti raccomandano di progettare l'AI con funzionalità di auto-riflessione e monitoraggio automatico per ridurre l'affidamento eccessivo degli utenti. Ad esempio, un design che evidenzi visivamente l’incertezza dei contenuti o che integri richieste di feedback continuo (es. "Quanto sei sicuro di questa risposta?") aiuta a mantenere l’attenzione degli utenti. Inoltre, l’utilizzo di modelli AI in grado di fornire spiegazioni dettagliate o di verificare la coerenza interna delle proprie risposte contribuisce a migliorare l'affidabilità del sistema senza richiedere continui interventi manuali.

🚫 3.3 Interventi a livello di progetto piuttosto che a livello di sistema o ecosistema

Un altro errore frequente riscontrato nelle tattiche dei junior è la tendenza a limitare gli interventi a livello di progetto. Hanno suggerito, ad esempio, di definire criteri specifici per l’uso dell’AI in progetti particolari o di coinvolgere i manager nel processo di revisione delle attività svolte con l'AI.

🔍 Perché non funziona? Intervenire a livello di progetto può essere utile per esigenze immediate, ma non risolve il problema alla radice. Il contesto di utilizzo dell'AI richiede spesso interventi a livello di sistema o persino di ecosistema, considerando che i modelli AI come GPT-4 sono influenzati dai dati e dagli input di una vasta gamma di attori e fonti. La mancanza di un approccio sistemico rischia di lasciare irrisolti problemi più profondi, come la coerenza dei dati, la verifica dell’accuratezza e la trasparenza.

💡 Soluzione alternativa degli esperti: Gli esperti consigliano di adottare soluzioni a livello di sistema e di ecosistema, come creare strumenti di co-audit e una "libreria di prompt" che facilitino un uso controllato e verificato dell'AI. A livello di deployer, possono essere istituiti strumenti di monitoraggio continuo e audit per garantire che i modelli siano utilizzati solo nei contesti appropriati. Infine, un approccio sistemico consente di intervenire in modo proattivo sugli aggiornamenti dei dati e delle politiche, migliorando costantemente la qualità delle risposte dell’AI.

🚀 4. La lezione per il futuro: interventi sistemici e multi-livello

L'integrazione di nuove tecnologie non dovrebbe limitarsi all'adozione a livello individuale o di singolo progetto. I risultati della nostra ricerca indicano che, per mitigare efficacemente i rischi, è necessario un approccio olistico che comprenda:

• Progettazione del sistema: Interfacce che visualizzano incertezze o che incoraggiano l’auto-riflessione degli utenti possono ridurre i rischi associati all’uso dell’AI.
• Interventi a livello di deployer: I responsabili della distribuzione dei sistemi AI dovrebbero facilitare il monitoraggio dell’accuratezza e fornire strumenti di co-audit che rilevino contenuti fallaci.
• Approccio ecosistemico: Adottare policy chiare sull’uso dell’AI e stabilire controlli rigorosi dei dati, che possono continuamente aggiornarsi e adattarsi ai cambiamenti.

🌐 5. Implicazioni pratiche per le aziende

Se sei un leader aziendale che vuole implementare tecnologie come l'AI generativa, ricordati di non affidarti ciecamente ai junior per formare i senior su strumenti complessi. La tecnologia emergente richiede una profonda comprensione delle sue capacità e limitazioni e un approccio sistemico che vada oltre la semplice formazione.

Consigli pratici:

• Investi in una formazione approfondita per senior e junior sui rischi specifici delle tecnologie emergenti.
• Fai test rigorosi prima di introdurre nuove tecnologie in progetti importanti.
• Prediligi un design del sistema che incoraggi una riflessione attiva e includa strumenti per il monitoraggio della precisione e della spiegabilità dei risultati.
• Stabilisci delle linee guida aziendali chiare per l’uso dell’AI, garantendo che siano rispettati gli standard di accuratezza e trasparenza.

✨ Conclusione

L’introduzione dell'AI generativa offre un enorme potenziale, ma richiede che le aziende adottino un approccio prudente e ben informato. Per utilizzare al meglio queste tecnologie, le organizzazioni devono assicurarsi che tanto i professionisti junior quanto i senior siano formati non solo sulle funzionalità dell’AI, ma anche sui rischi e le implicazioni strategiche che queste tecnologie portano con sé.

📢 E tu cosa ne pensi? Hai già avuto esperienza con l’AI generativa nella tua azienda? Credi che i professionisti junior possano insegnare il suo uso ai senior? Lascia un commento con la tua esperienza o le tue opinioni – sono curioso di sapere come altre realtà stanno affrontando queste sfide! 👇

➡️ Fonte

Harvard Business School

https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/24-074_bee7fd2f-882e-4e8c-adfe-150f8439dff6.pdf