È difficile sopravvalutare la pervasività e il volume della conversazione sul potenziale dell’Intelligenza Artificiale. L’anno scorso, Goldman Sachs ha stimato che “l’AI generativa potrebbe esporre l’equivalente di 300 milioni di posti di lavoro a tempo pieno all’automazione” a livello globale. Un’analisi FactSet delle earnings call negli ultimi 10 anni mostra che 179 aziende S&P500 hanno citato il termine “AI” durante la loro earnings call del quarto trimestre, rispetto a una media decennale di 45.
Tuttavia, parlando con leader aziendali e manager, emerge che persistono diversi equivoci, che spesso creano barriere alle applicazioni pratiche di questa nuova piattaforma tecnologica.
Mito 1: L’AI è Sempre Trasformativa
Mito: L’AI porta intrinsecamente un cambiamento trasformativo, sbloccando creatività, generando nuove idee, e rendendo improvvisamente accessibili nuove opportunità.
Realtà: Mentre la tecnologia AI eccelle nell’accelerare e scalare processi specifici, non è una panacea per tutte le sfide aziendali.
La forza principale dell’AI sta nella sua capacità di ridurre i costi operativi e liberare tempo prezioso per il pensiero strategico e l’innovazione. Tuttavia, non sblocca indipendentemente la creatività né genera nuove idee. Il potenziale trasformativo dell’AI si realizza quando è integrata in modo ponderato nelle operazioni aziendali, aumentando l’intelligenza umana e assumendo compiti di routine, piuttosto che tentare di sostituire creatività e insight strategico.
Mito 2: È Tutto una Questione di GPT Personalizzati per i Dipendenti
Mito: L’adozione dell’AI riguarda la creazione e il deployment di GPT personalizzati per permettere ai dipendenti di trovare informazioni meglio e più efficientemente.
Realtà: L’ascesa di modelli AI sofisticati come GPT-4 ha aumentato l’interesse per le loro potenziali applicazioni all’interno delle aziende. Tuttavia, limitare lo scope dell’AI a chatbot personalizzati per i dipendenti è una visione ristretta. Le capacità dell’AI si estendono ben oltre gli agenti conversazionali. Le aree chiave dove l’AI può avere un impatto significativo includono:
- Analisi del Testo: Automatizzazione dell’estrazione di dati e concetti da documenti complessi.
- Elaborazione Dati: Identificazione di anomalie e pattern all’interno di grandi dataset.
- Analytics: Estrazione di narrative e insight da dati del mondo reale per informare le decisioni.
- Generazione di Contenuti: Creazione rapida e scalabile di documentazione e altri materiali scritti.
Ognuna di queste applicazioni dimostra come l’AI può migliorare varie funzioni aziendali, guidando l’efficienza e scoprendo nuove opportunità.
Mito 3: La Bassa Affidabilità è un Ostacolo Insormontabile
Mito: Gli LLM come ChatGPT o Claude sono intrinsecamente inaffidabili, e le loro allucinazioni li rendono inadatti per scopi aziendali.
Realtà: Le preoccupazioni sull’affidabilità dell’AI, in particolare la questione delle allucinazioni AI (quando un modello genera output incorretti che sembrano logici a prima vista), sono fondate. Tuttavia, mentre è vero che l’AI non supervisionata può commettere errori, i progressi nei design multi-agente hanno significativamente migliorato l’affidabilità e le performance dell’AI. Impiegando più sistemi AI che verificano reciprocamente i loro output, la probabilità di errori può essere notevolmente ridotta.
Sappiamo come gestire dipendenti imperfetti: supervisione. Progetta processi in modo che più agenti AI-powered verifichino reciprocamente il loro lavoro e la metodologia.
Mito 4: L’AI è Plug-and-Play
Mito: L’AI può essere integrata senza problemi nei sistemi esistenti senza aggiustamenti significativi.
Realtà: I paralleli storici, come la commercializzazione della macchina a vapore di James Watt, illustrano che l’adozione di nuove tecnologie richiede quasi sempre cambiamenti sostanziali ai sistemi e ai processi circostanti. Allo stesso modo, per sfruttare appieno i benefici dell’AI, le aziende devono essere pronte a trasformare e adattare le loro operazioni. Questo potrebbe comportare la ristrutturazione dei workflow, la riqualificazione del personale, e l’investimento in nuove infrastrutture. Il percorso verso un’integrazione efficace dell’AI è incrementale e richiede un approccio strategico.
Mito 5: Bisogna Cambiare Tutto
Contrariamente alla convinzione che adottare l’AI richieda una revisione completa dei sistemi esistenti, un approccio più pragmatico comporta una trasformazione graduale.
Le aziende possono iniziare riprogettando processi specifici e integrando l’AI in modo incrementale. Questo permette una gestione attenta del cambiamento, minimizzando disruption e rischio. Le organizzazioni possono costruire costantemente un ecosistema AI-enabled robusto senza sopraffare le proprie risorse o la forza lavoro e minimizzando i rischi, lavorando in cerchi concentrici—iniziando con progetti pilota e progressivamente espandendo il ruolo dell’AI.
L’adozione dell’AI, sebbene promettente, è spesso avvolta da miti che possono portare ad aspettative irrealistiche o paure ingiustificate. Comprendere che l’AI è uno strumento per aumentare piuttosto che sostituire l’intelligenza umana; riconoscere le sue diverse applicazioni oltre i chatbot; affrontare le preoccupazioni di affidabilità attraverso un design di processo robusto; e approcciare l’integrazione come un processo graduale sono tutti fattori cruciali per aumentare la probabilità di un’adozione AI di successo e per evitare di essere intrappolati nel ciclo hype/disillusione.
Pubblicato originariamente su LinkedIn nel maggio 2024.