Human × AI: il valore nasce dall'interazione

Quando si parla di intelligenza artificiale, la conversazione finisce molto spesso nello stesso punto: cosa sarà in grado di sostituire?

Quali lavori scompariranno? Quali attività verranno automatizzate? Quanto diventeranno autonomi i sistemi che stiamo costruendo?

Sono domande comprensibili, ma credo che concentrarsi esclusivamente sulla sostituzione ci faccia perdere la parte più interessante di quello che sta accadendo.

Per me, la vera opportunità dell'intelligenza artificiale non sta nel togliere l'essere umano dal processo.

Sta nel cambiare il modo in cui essere umano e tecnologia lavorano insieme.

È da questa convinzione che nasce un concetto a cui tengo particolarmente:

Human × AI.

Non Human oppure AI.

Human per AI.

Perché quando le capacità delle persone e quelle dell'intelligenza artificiale vengono progettate per completarsi a vicenda, il risultato può essere molto più interessante della semplice automazione di un'attività.

L'intelligenza artificiale come amplificatore

Una delle caratteristiche più affascinanti dell'AI è la capacità di amplificare ciò che possiamo fare.

Può analizzare in pochi secondi quantità di informazioni che richiederebbero ore di lavoro. Può confrontare documenti, individuare pattern, sintetizzare contenuti, interrogare dati, generare alternative e trasformare una richiesta espressa in linguaggio naturale in un'azione concreta.

Ma velocità e capacità di elaborazione non equivalgono automaticamente a una buona decisione.

Un sistema può produrre una risposta tecnicamente corretta e, allo stesso tempo, completamente sbagliata rispetto al contesto nel quale quella risposta deve essere utilizzata.

Ed è proprio qui che entra in gioco la componente umana.

L'esperienza ci permette di riconoscere le eccezioni.

Il contesto ci permette di capire perché un dato apparentemente insignificante possa essere importante.

La conoscenza di un'organizzazione ci permette di sapere che due processi formalmente identici possono avere implicazioni completamente diverse.

E, soprattutto, la responsabilità di una decisione rimane umana.

Per questo considero l'intelligenza artificiale soprattutto un amplificatore.

Un buon sistema AI non dovrebbe semplicemente fare qualcosa al posto nostro. Dovrebbe permetterci di vedere di più, capire prima e agire meglio.

Ci sono cose che l'AI fa meglio di noi

Riconoscerlo non significa sminuire il ruolo delle persone.

Al contrario, significa progettare meglio il lavoro.

Ci sono attività nelle quali una macchina ha vantaggi evidenti: elaborare grandi quantità di dati, confrontare rapidamente molte variabili, ripetere un processo migliaia di volte, cercare informazioni all'interno di grandi archivi o mantenere sotto controllo continuamente determinati segnali.

Non ha molto senso utilizzare il tempo di una persona per fare manualmente qualcosa che una macchina può eseguire meglio e più velocemente.

Ma questo non significa necessariamente eliminare quella persona dal processo.

Significa spostare il suo contributo dove genera più valore.

Se un sistema può analizzare automaticamente migliaia di righe di dati e segnalare dieci anomalie, il valore della persona non sta più nel controllare manualmente le migliaia di righe.

Sta nel capire quelle dieci anomalie.

Perché sono successe?

Sono realmente importanti?

Richiedono un intervento?

C'è qualcosa che il sistema non sta considerando?

Questa, per me, è una delle trasformazioni più interessanti portate dall'intelligenza artificiale.

Non semplicemente fare le stesse cose più velocemente, ma ridisegnare il punto in cui interviene l'intelligenza umana.

E ci sono cose che continuiamo a fare meglio noi

L'intelligenza artificiale può conoscere una quantità enorme di informazioni, ma conoscere informazioni non significa necessariamente comprenderne tutte le conseguenze.

Le persone portano qualcosa di molto difficile da racchiudere all'interno di un modello: esperienza, intuito, cultura organizzativa, relazioni, obiettivi e conoscenza del contesto.

Pensiamo a una decisione aziendale.

I numeri possono suggerire una direzione. Un modello può analizzarli, confrontarli con lo storico e proporre possibili scenari.

Ma potrebbe non sapere che un cliente sta attraversando una situazione particolare.

Potrebbe non conoscere una conversazione avvenuta quella mattina.

Potrebbe non comprendere perché un'anomalia, perfettamente accettabile dal punto di vista statistico, sia invece un segnale importante per chi conosce quel processo da anni.

Questo non rende inutile l'analisi dell'AI.

La rende complementare.

Ed è proprio questa complementarità che trovo interessante.

Il problema non è quanto è intelligente il modello

Negli ultimi anni abbiamo iniziato a misurare continuamente i modelli.

Più parametri. Più contesto. Benchmark migliori. Ragionamento più sofisticato. Modelli sempre più grandi e sempre più capaci.

Sono evoluzioni importanti.

Ma quando portiamo l'intelligenza artificiale nel mondo reale, credo che la domanda più utile sia un'altra:

come inseriamo questa intelligenza all'interno di un processo?

Possiamo avere a disposizione il modello migliore del mondo e ottenere comunque un sistema mediocre se gli forniamo dati sbagliati, strumenti sbagliati o nessun contesto.

Al contrario, un modello meno sofisticato inserito all'interno di un'architettura progettata bene può produrre un valore enorme.

Per questo mi interessa molto di più parlare di sistemi AI che semplicemente di modelli AI.

Un sistema può avere accesso alle informazioni di cui ha realmente bisogno.

Può utilizzare strumenti.

Può interrogare un database.

Può leggere documenti.

Può interagire con software e processi.

Può proporre un'azione e chiedere a una persona di approvarla.

Ed è proprio in quest'ultimo passaggio che, secondo me, iniziano alcune delle applicazioni più interessanti.

Human in the loop non significa mettere un freno all'AI

A volte l'intervento umano viene visto come una limitazione.

Il sistema sarebbe veramente autonomo se non avesse bisogno di chiedere nulla a nessuno.

Non sono convinto che l'autonomia debba essere sempre l'obiettivo.

In alcuni processi certamente sì. Se un'attività è ripetitiva, deterministica, facilmente verificabile e a basso rischio, automatizzarla completamente può avere perfettamente senso.

Ma esistono molti altri casi nei quali la soluzione migliore è quella in cui AI e persona si passano il lavoro nel momento giusto.

L'intelligenza artificiale raccoglie le informazioni.

Le analizza.

Prepara una proposta.

Evidenzia ciò che merita attenzione.

La persona valuta.

Aggiunge il proprio contesto.

Decide.

A quel punto il sistema può tornare in azione ed eseguire quanto deciso.

Non lo considero un compromesso.

Lo considero design.

Significa decidere consapevolmente quali attività affidare alla macchina e quali lasciare alla persona.

Dall'automazione alla collaborazione

Per anni abbiamo pensato all'automazione principalmente attraverso regole.

Se succede A, fai B.

È un paradigma estremamente efficace e continuerà ad esserlo.

L'intelligenza artificiale aggiunge però qualcosa di nuovo: la possibilità di lavorare anche con situazioni che non possono essere descritte facilmente attraverso una sequenza rigida di condizioni.

Possiamo esprimere un obiettivo.

Possiamo fornire contesto.

Possiamo mettere a disposizione degli strumenti.

E il sistema può contribuire a determinare come raggiungere quel risultato.

È qui che il confine tra strumento e collaboratore digitale comincia a diventare interessante.

Ma più aumenta questa capacità, più diventa importante progettare bene responsabilità, limiti e punti di controllo.

Non credo che il futuro migliore sia quello in cui affidiamo qualsiasi decisione a una macchina.

Credo sia quello nel quale smettiamo di utilizzare le persone come macchine.

Liberare tempo non è il vero obiettivo

Quando si parla di automazione, una delle promesse più comuni è:

risparmiare tempo.

Ed è certamente vero.

Ma penso che fermarsi al numero di ore risparmiate sia riduttivo.

La domanda interessante è:

cosa facciamo con quel tempo?

Se utilizziamo l'intelligenza artificiale per eliminare un'ora di attività ripetitiva e utilizziamo quell'ora per prendere decisioni migliori, parlare con un cliente, progettare qualcosa di nuovo o affrontare un problema che richiede esperienza, allora abbiamo creato valore.

Se automatizziamo semplicemente per poter fare ancora più attività ripetitive, abbiamo soltanto reso più veloce un processo che forse avremmo dovuto ripensare.

La tecnologia, da sola, non determina quale delle due strade prenderemo.

Quella rimane una nostra scelta.

Human × AI

È per questo che preferisco pensare all'intelligenza artificiale attraverso una moltiplicazione.

Human × AI.

Da una parte abbiamo creatività, esperienza, contesto, intuito e responsabilità.

Dall'altra abbiamo velocità, capacità di elaborazione, disponibilità continua e accesso a quantità di informazioni che una persona non potrebbe gestire nello stesso modo.

Separatamente hanno entrambe dei limiti.

Insieme possono compensarne molti.

Naturalmente non succede automaticamente.

Serve progettazione.

Bisogna scegliere quali dati rendere disponibili, quali strumenti concedere, quali decisioni automatizzare, dove inserire controlli e soprattutto dove l'intervento umano genera realmente valore.

Ed è probabilmente questa la parte dell'intelligenza artificiale che trovo più interessante.

Non costruire sistemi che eliminino le persone.

Costruire sistemi che permettano alle persone di utilizzare meglio ciò che sanno fare.

Perché il futuro dell'intelligenza artificiale, almeno quello che interessa a me, non è una competizione tra uomo e macchina.

È quello che possiamo costruire quando iniziamo davvero a farli lavorare insieme.

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