Intelligenza artificiale: le nuove competenze (tutte umane) che serviranno per gestirla

L’intelligenza artificiale si comporta come se fosse intelligente, ma non lo è davvero perché il suo agire è separato dall’intelligenza. In mezzo al clamore mediatico che negli ultimi tempi ha mitizzato l’IA, prospettando un futuro dominato dalle macchine in stile Black Mirror, si solleva la voce di Luciano Floridi, professore ordinario di filosofia ed etica dell’informazione ad Oxford, di recente chiamato a Yale per guidare il nuovo Digital Ethics Center della prestigiosa università americana. Floridi sottolinea che l’IA è un’intelligenza riproduttiva ma non cognitiva: ciò significa che le macchine sanno svolgere bene il loro compito ma senza comprendere il significato delle proprie azioni.

Il divorzio tra intelligenza ed azione, oltre a porci di fronte a diverse considerazioni etiche legate ad esempio al tema della responsabilità, fa riflettere su come la narrazione massmediatica sull’IA sia fortemente orientata da una cultura consumista, secondo cui è solo il risultato che conta e non il processo, la storia che lo hanno reso possibile. Per questo, riprendendo le parole del professor Floridi, “l’IA non riguarda la capacità di riprodurre l’intelligenza umana bensì quella di farne a meno”.

Cos’è l’IA generativa

Partendo da questa premessa, esploriamo più da vicino cos’è l’IA generativa e quali sono le sue principali applicazioni business. L’IA generativa è un’applicazione emergente dell’intelligenza artificiale che utilizza algoritmi avanzati di Machine Learning per creare nuovi contenuti, tra cui testi, audio, immagini e codici software, con un impatto significativo su diversi ambiti professionali, come ad esempio il Design, il Marketing, l’eCommerce, la Ricerca Scientifica e molti altri.

Le aziende iniziano a disporre di un nuovo alleato per migliorare le proprie performance, tramite l’efficientamento e l’automatizzazione dei processi, con conseguente riduzione di costi e tempi. I software di IA, come l’ormai popolare ChatGPT, incuriosiscono sempre di più non solo le organizzazioni ma anche l’opinione pubblica sulle loro potenzialità, che comprendono:

• accesso e analisi di un bacino dati significativamente ampio, facendo leva su sofisticati modelli di Machine Learning opportunamente allenati per auto-apprendere e continuare a migliorarsi;
• interfaccia conversazionale, che consente all’utente di interagire in modo colloquiale, esponendo domande o richieste in linguaggio naturale;
• elevate capacità linguistiche e computazionali, grazie a cui gli strumenti sostengono conversazioni complesse, fornendo risposte pertinenti al quesito posto.

Le competenze richieste

Un fenomeno di portata globale che apre la strada a nuovi modi di fare business, con un incremento notevole della produttività, che tuttavia richiede specifiche competenze per essere gestito. Questo tema rappresenta un fattore critico di successo per le aziende, nonché un parametro chiave per la selezione dei talenti. La tecnologia è potente ma la sua creatività autonoma è solo un mito: fa la differenza solo chi conosce in profondità la disciplina di applicazione e sa gestire correttamente i software. Probabilmente con il diffondersi dell’IA non scompariranno i lavori attuali, ma le figure di chi non saprà svolgere quegli stessi ruoli con l’ausilio dei nuovi tool.

Oltre all’apporto di know-how specialistico, il ruolo umano è imprescindibile in materia di creatività, dove i software di IA restituiscono output standardizzati, e di empatia, quella capacità unica di sentire ciò che pensa e prova l’altro, perché noi stessi proviamo quelle emozioni, che non si possono insegnare o imparare se non attraverso l’esperienza di vita reale.

Il valore aggiunto dell’umanità nell’utilizzo dell’ IA Generativa è inoltre cruciale sia in fase di input che in quella di output. Si consideri infatti che questa tecnologia è “prompt sensitive”: bisogna porre le domande giuste per ricevere risposte di qualità, fornendo al tool linee guida chiare ed esaustive, corredate di esempi utili e di indicazioni precise rispetto al risultato atteso. L’output necessita infine di un’attenta verifica e supervisione da parte dell’utente, che deve valutare criticamente le informazioni generate, dal momento che il livello di comprensione e di interpretazione del contesto da parte dell’IA può essere errato, comportando anche dei rischi, con la restituzione di contenuti poco rilevanti o addirittura pericolosi.

Sfide e opportunità: i due volti di un’innovazione dirompente che ci chiede di governare e guidare la diffusione dell’IA Generativa, ricordandoci ora più che mai il valore e il potere dell’intelligenza umana.