Quanto l’utilizzo dell’intelligenza artificiale aumenta la produttività del tuo team? | L'intelligenza artificiale nell'attività n.71

In che modo l’intelligenza artificiale aiuta i professionisti?

Esistono prove che l’uso dell’intelligenza artificiale durante il lavoro aumenti la produttività? Infatti! Lo studio più ampio che conferma questa ipotesi è stato condotto da un gruppo di scienziati delle business school americane, tra cui la Harvard Business School e la MIT Sloan School of Management. I ricercatori hanno esaminato il lavoro di 758 consulenti, che rappresentano circa il 7% di tutti i consulenti impiegati presso il Boston Consulting Group.

Il loro compito era quello di sviluppare concetti per nuovi prodotti, tenendo conto di aspetti quali:

• creatività,
• pensiero analitico, o
• abilità persuasive.

Nell'ambito di un esperimento per testare se l'intelligenza artificiale aumenta la produttività, hanno confrontato le loro prestazioni senza il supporto dell'intelligenza artificiale e con l'uso di GPT-4, il modello linguistico su cui si basa l'ultima versione di ChatGPT Plus. Lo studio mirava a esaminare come l’integrazione dell’intelligenza artificiale nel lavoro quotidiano altererebbe il tipico flusso di lavoro dei consulenti.

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

L’intelligenza artificiale aumenta la produttività del lavoro?

I risultati al BCG sono stati sorprendentemente chiari. Tutti i consulenti con il supporto dell'intelligenza artificiale hanno migliorato la qualità del proprio lavoro. La sua qualità, infatti, è aumentata fino al 40%. Ma come è stato condotto lo studio?

Nell’esperimento i partecipanti sono stati divisi casualmente in tre gruppi:

• un gruppo di controllo: i suoi membri non hanno utilizzato l'intelligenza artificiale al lavoro,
• un gruppo con accesso a GPT-4 – tuttavia, senza istruzioni preliminari su come utilizzare al meglio l'intelligenza artificiale,
• un gruppo con accesso a GPT-4 e materiali didattici.

Lo studio è stato suddiviso in tre fasi:

1. Innanzitutto, i consulenti hanno compilato un sondaggio riguardante i loro dati demografici e le loro predisposizioni.
2. Quindi, sono passati alla parte principale, dove hanno svolto attività relative allo sviluppo di concetti di prodotto. Questi compiti somigliavano molto al loro lavoro quotidiano, coinvolgendo casi di studio realistici, come la creazione di scarpe per gruppi target e atleti ristretti. I compiti richiedevano creatività, pensiero analitico e scrittura di testi persuasivi.
3. La terza fase prevedeva interviste che riassumessero le esperienze dei consulenti nel lavoro con l'intelligenza artificiale.

Come si è scoperto, i consulenti che utilizzano GPT-4 erano il 12,5% più produttivi e il 25% più veloci. I maggiori benefici sono stati osservati tra i professionisti meno qualificati che hanno ricevuto una formazione aggiuntiva su modi efficaci per utilizzare GPT. In questo gruppo, i ricercatori hanno notato un notevole aumento della produttività del 43%!

Modi di collaborare con l'intelligenza artificiale

Tutti i dipendenti hanno interagito con l’intelligenza artificiale allo stesso modo? Sembrava di no. Quindi i ricercatori hanno deciso di identificare i due modi più comuni in cui l’intelligenza artificiale aumenta la produttività. Li chiamavano personaggi "Cyborg" e "Centauro".

Cyborg

Il modello Cyborg rappresenta un approccio collaborativo in cui gli esseri umani e l’intelligenza artificiale lavorano a stretto contatto per raggiungere i compiti. Esempi di collaborazione con Cyborg includono:

• un programmatore inizia a scrivere codice e l'intelligenza artificiale completa e perfeziona il codice, proprio come quando si utilizza Github Copilot,
• un consulente inizia a trarre conclusioni dall'analisi e l'intelligenza artificiale fornisce ulteriori dati e visualizzazioni, sfruttando strumenti come ChatGPT Plus,
• un copywriter inizia a creare un testo pubblicitario partendo da un concetto e l'intelligenza artificiale suggerisce idee e segmenti già pronti. Il copywriter poi affina il concetto,
• un ingegnere disegna un progetto e l'intelligenza artificiale produce una visualizzazione basata su di esso.

Nel modello Cyborg, la chiave è la perfetta integrazione degli sforzi umani e delle macchine per ottenere risultati ottimali: è così che l’intelligenza artificiale aumenta significativamente la produttività.

Fonte: HuggingFace (https://huggingface.co/spaces/hysts/ControlNet-v1-1)

Centauro

Il modello Centaur prevede la delega delle attività, in cui alcuni compiti vengono eseguiti da esseri umani e altri sono delegati all'intelligenza artificiale sulla base di una valutazione individuale dei punti di forza e di debolezza di ciascuna entità. Esempi di strategie Centauro includono:

• La diagnosi tramite intelligenza artificiale e il medico che adatta le possibili terapie,
• un consulente che identifica un problema aziendale e l'intelligenza artificiale che genera analisi e raccomandazioni,
• un avvocato che redige un reclamo legale e AI verifica la correttezza e la completezza del documento,
• un copywriter che crea una struttura del testo e l'intelligenza artificiale che apporta correzioni stilistiche e grammaticali.

La chiave è dividere strategicamente i compiti e sfruttare i punti di forza sia degli esseri umani che delle macchine. Tuttavia, l’approccio Centaur presenta una sfida: come distinguere i compiti più adatti all’intelligenza artificiale, migliorando la produttività, da quelli meglio gestiti dagli esseri umani?

Confini frammentati della tecnologia

I ricercatori hanno etichettato la sfida di definire la “competenza” dell’intelligenza artificiale come i “confini frammentati della tecnologia”. Questo termine si riferisce alle diverse e fluttuanti capacità dell’intelligenza artificiale.

Le capacità dell’intelligenza artificiale stanno avanzando rapidamente, spesso in modi inaspettati. Ecco perché compiti che possono apparire altrettanto impegnativi per gli esseri umani possono trovarsi su lati diversi di questo “confine”: alcuni possono essere facilmente risolvibili con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, mentre altri rimangono al di là della portata attuale delle sue capacità.

Ad esempio, come ha dimostrato lo studio, GPT facilmente:

• generato idee creative per nuovi prodotti,
• aiutato a scrivere testi persuasivi, o
• effettuato un'analisi dettagliata dei dati.

D'altra parte, ha commesso errori in semplici calcoli matematici. Questo “confine frammentato” rappresenta una sfida sia per i progettisti che per gli utenti dell’intelligenza artificiale: è difficile prevedere quali compiti apparentemente simili saranno facili o difficili per gli algoritmi. È quindi fondamentale esplorare e testare le capacità dell’intelligenza artificiale passo dopo passo. Quanto meglio comprendiamo i “confini frammentati” di queste capacità, tanto più efficacemente potremo integrare il lavoro degli esseri umani e delle macchine.

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

Come aumentare la produttività della tua azienda con l'intelligenza artificiale?

Nella tua azienda puoi condurre un esperimento simile per valutare quanto l’intelligenza artificiale possa migliorare i risultati lavorativi. Vale la pena iniziare assegnando compiti ai dipendenti, come preparare presentazioni, rapporti, proposte commerciali o risolvere casi di studio, sia con che senza l'assistenza dell'intelligenza artificiale. Ciò ti consentirà di misurare il reale impatto sulla produttività e sulla qualità del lavoro.

Tuttavia, è essenziale preparare adeguatamente i dipendenti. Per osservare un aumento del 40% della produttività con l’intelligenza artificiale, simile al successo riscontrato presso Boston Consulting Group, saranno necessarie iniziative di formazione e la creazione di materiali didattici.

Lo sforzo sarà quasi certamente ripagato. Ad esempio, le agenzie pubblicitarie possono generare idee per le campagne più rapidamente, le banche possono analizzare i dati dei clienti in modo più efficiente e gli studi legali possono creare documenti in modo più efficace. Ovunque siano necessarie creatività, analisi delle informazioni o scrittura di testi, l’intelligenza artificiale aiuterà i dipendenti a essere più produttivi.

Il futuro del lavoro con l’intelligenza artificiale

Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale suscita grandi speranze e preoccupazioni, soprattutto tra le persone che hanno difficoltà ad apprendere nuovi strumenti e ad adattare i propri metodi di lavoro alle mutevoli possibilità della tecnologia.

Non c’è dubbio che l’intelligenza artificiale aumenti la produttività sollevando i team dai compiti più semplici e ripetitivi. Sempre più di questi compiti saranno automatizzabili. Emergeranno anche nuovi ruoli che uniranno le competenze umane e quelle delle macchine, come i formatori di intelligenza artificiale o gli intermediari di conoscenza. Saranno essenziali lo sviluppo continuo delle competenze e l’apprendimento di una collaborazione efficace con l’intelligenza artificiale.

Allo stesso tempo, è fondamentale essere consapevoli delle minacce. L’automazione potrebbe sottrarre posti di lavoro a soggetti meno qualificati. Esiste anche il rischio che l’azienda diventi eccessivamente dipendente dai fornitori di tecnologia. Pertanto, è fondamentale mantenere una distanza salutare e valutare criticamente le informazioni fornite dall’intelligenza artificiale.

Il futuro del lavoro con l’intelligenza artificiale appare affascinante ma anche alquanto inquietante, proprio come nella fantascienza ben scritta. Da un lato ci sono possibilità incredibili, ma dall’altro abbiamo davvero il controllo su tutto?

Riepilogo

I risultati dell’esperimento mostrano che oggi l’intelligenza artificiale aumenta la produttività. Per alcune attività creative e analitiche, accelera il lavoro fino al 40%. I lavoratori meno qualificati sono i più avvantaggiati, ma i professionisti più qualificati sono anche più veloci ed efficienti.

È fondamentale capire quali attività possono essere automatizzate dall’intelligenza artificiale e quali richiedono il coinvolgimento umano. Saranno necessari anche cambiamenti nel modo in cui è organizzato il lavoro per sfruttare al meglio le capacità dell’intelligenza artificiale. E il futuro del lavoro si preannuncia interessante, non sarà certo noioso. Se sei curioso di una descrizione ancora più dettagliata di questo studio, leggi il rapporto completo (link).

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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