Automazione o aumento? Due approcci all'AI in azienda | L'intelligenza artificiale nell'attività n. 124

Pubblicato: 2024-05-24

Nel 2018, Unilever aveva già intrapreso un viaggio consapevole per bilanciare le capacità di automazione e di aumento. In tal modo, ha ottenuto risultati impressionanti: un aumento del 16% nella diversità etnica e di genere dei nuovi assunti, un risparmio di 70.000 giorni lavorativi all’anno e una riduzione del 90% dei tempi di assunzione. Ma cosa sono l’automazione e l’augmentation? Diamo uno sguardo più da vicino, scoprendo le interazioni dinamiche, le opportunità e le insidie, nonché l'impatto sull'azienda e sui singoli dipendenti. Continua a leggere per saperne di più.

Automazione o aumento – sommario

Cosa sono l'automazione e l'augmentation nel contesto dell'AI in un'azienda?
Automazione
Aumento
Transizioni fluide: dall'automazione all'aumento e viceversa
Riepilogo

Cosa sono l'automazione e l'augmentation nel contesto dell'AI in un'azienda?

L’automazione e l’incremento sono forze opposte ma interdipendenti. Le aziende, infatti, si trovano di fronte a una scelta: tagliare i costi e automatizzare le attività, eliminando il coinvolgimento umano nel processo? Oppure, concentrandosi sulla qualità e sulla personalizzazione, potenziare le capacità dei dipendenti e migliorare i risultati attraverso l’incremento dell’intelligenza artificiale, che implica una stretta collaborazione tra esseri umani e intelligenza artificiale? Le loro competenze complementari verrebbero quindi combinate per svolgere un compito specifico.

Il paradosso dell’automazione e dell’aumento è una questione che le organizzazioni moderne devono affrontare. Comprendere la differenza e le sinergie tra i due concetti è fondamentale per il successo dell’implementazione dell’intelligenza artificiale nel mondo degli affari.

Automazione

L’automazione è il processo di sostituzione delle attività umane ripetitive con il software. Prima dell’era del rapido sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa, l’automazione era applicabile solo a compiti di routine e ben strutturati, come:

compilare fatture,
creazione di report,
riepilogo delle spese,
un servizio clienti semplice basato sulla selezione del passaggio successivo della conversazione premendo un pulsante.

Le organizzazioni sono state in grado di automatizzare i processi basati sulla conoscenza esperta codificata sotto forma di algoritmi che definiscono le relazioni tra condizioni (“se”) e conseguenze (“allora”). Tale automazione era basata su un modello di dominio esplicitamente definito, cioè una rappresentazione della conoscenza del dominio che ottimizza una funzione di utilità scelta.

Tuttavia, lo sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa ha portato cambiamenti radicali nel campo dell’automazione. I nuovi modelli non solo possono rispondere in modo molto più flessibile ai dati immessi, ma possono anche eseguire comandi espressi in linguaggio naturale. In altre parole, invece di eseguire comandi basati su regole esplicite, possono eseguire attività basate sulla comprensione contestuale.

Fonte: DALL·E 3, richiesta: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Tuttavia, le automazioni che utilizzano l’intelligenza artificiale comportano rischi considerevoli.

Il primo riguarda i pericoli derivanti dall’automazione del processo decisionale, un problema affrontato, tra gli altri, dagli sviluppatori di veicoli autonomi. Ad esempio, quando un veicolo deve effettuare una manovra in frazioni di secondo perché non c'è modo di evitare una collisione.

Il secondo rischio deriva dall’affidarsi ad algoritmi predittivi. Anche se un’azienda desidera implementare un’opzione automatizzata per seguire le raccomandazioni dell’intelligenza artificiale basate sui dati, un essere umano deve assumersi la responsabilità delle decisioni prese.

Un terzo tipo di rischio è l’uso dell’intelligenza artificiale generativa che, con dati insufficienti, inizia ad avere allucinazioni, cioè a fornire risposte probabili ma false. Ad esempio, potrebbe generare notizie false o fornire ai clienti risposte false alle domande. Navigare tra i vantaggi e i rischi dell’automazione richiede quindi un’analisi e una preparazione attente.

Aumento

L’incremento è il processo che utilizza l’intelligenza artificiale per migliorare l’intelligenza e le competenze umane, anziché sostituirle o agire in modo indipendente. Con la crescente importanza dell'aumento in ambienti che richiedono processi decisionali complessi, le organizzazioni stanno adottando sempre più questo approccio. Per compiti più complessi in cui regole e modelli non sono completamente conosciuti, l’augmentation consente all’intelligenza naturale e artificiale di lavorare a stretto contatto.

Questo perché l’incremento è un processo iterativo e coevolutivo in cui gli esseri umani imparano dall’intelligenza artificiale e l’intelligenza artificiale impara dagli esseri umani. In tal modo, il ruolo dell’intelligenza artificiale dovrebbe essere concepito per consentire la supervisione umana in tutte le fasi di un determinato processo. Richiede il coinvolgimento di esperti del settore, la cui competenza è spesso di natura tacita, derivata da anni di esperienza e intuizione, rendendo difficile o impossibile per l’intelligenza artificiale sostituirli direttamente.

L’incremento consente agli esseri umani e all’intelligenza artificiale di rafforzarsi a vicenda, combinando la razionalità della macchina con l’intuizione umana, il buon senso e l’esperienza professionale. Questo approccio consente un’elaborazione più completa delle informazioni e un migliore processo decisionale.

Presso l'azienda di profumi Symrise, ad esempio, i profumieri hanno lavorato a stretto contatto con il sistema di intelligenza artificiale per generare idee per nuove fragranze (https://www.thefreelibrary.com/Can+AI+pass+the+smell+test%3F+Deploying+ l'intelligenza+artificiale+può+essere…-a0578441404). Attraverso l'incremento, gli esperti sono stati in grado di sfruttare la capacità della macchina di elaborare enormi quantità di dati applicando al contempo le proprie conoscenze per interpretare e contestualizzare i risultati. I risultati furono fragranze innovative che i clienti adorarono.

Fonte: DALL·E 3, richiesta: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Transizioni fluide: dall'automazione all'aumento e viceversa

La relazione tra automazione e aumento è dinamica. Consente transizioni senza soluzione di continuità tra i due approcci. La stretta collaborazione tra esseri umani e intelligenza artificiale nell’ambito dell’augmentation aiuta a identificare regole e modelli che possono poi essere utilizzati per automatizzare un determinato compito, portando a innovazione e guadagni di efficienza.

Le organizzazioni dovrebbero quindi iterare deliberatamente tra i compiti separati di automazione e aumento, assumendo un impegno a lungo termine su entrambi.

Un altro passo che rafforzerà il legame tra automazione e aumento è la creazione di agenti autonomi, ovvero di intelligenze artificiali in grado non solo di automatizzare le attività, ma anche di pianificare processi e impartire comandi ad altri sistemi senza intervento umano. Lo sviluppo di soluzioni AI di prossima generazione consentirà anche nel prossimo futuro di realizzare prototipi e servizi innovativi basati sull’analisi dei bisogni.

Riepilogo

Automazione e aumento rappresentano due applicazioni opposte ma spesso interdipendenti dell’intelligenza artificiale nel management. Un approccio equilibrato che combini i punti di forza di entrambi i concetti è la chiave per raggiungere una complementarità a vantaggio sia delle imprese che della società.

Per gestire questa tensione in modo efficace, le organizzazioni dovrebbero:

ricordare la responsabilità di creare sistemi trasparenti e sicuri utilizzando l’intelligenza artificiale,
tenere presente la responsabilità dei processi di gestione, trattando l’intelligenza artificiale come uno strumento per assistere piuttosto che sostituire i manager,
integrare i due approcci iterando deliberatamente tra loro e sfruttando i reciproci punti di forza,
implementare controlli rigorosi e meccanismi di trasparenza per individuare e correggere errori e distorsioni nei sistemi di intelligenza artificiale.

Soprattutto, dovrebbero anche investire nello sviluppo delle capacità e delle competenze dei dipendenti in modo che possano lavorare in modo efficace con l’intelligenza artificiale come parte dell’augmentation.

Combinare con successo queste due forze dell’intelligenza artificiale non solo renderà le organizzazioni più efficienti e innovative, ma aiuterà anche a costruire una società più giusta e sostenibile. La chiave è capire che l’automazione e l’incremento dovrebbero coesistere in armoniosa sinergia, non competere come alternative.

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