I Vantaggi delle IA al Lavoro per Aziende e Dipendenti

La live inizia con una breve introduzione da parte di Ilario Gobbi e Gianluigi Bonanomi, il quale si presenta come consulente e formatore specializzato in intelligenza artificiale generativa. Gianluigi spiega il suo percorso professionale, iniziato nel campo del giornalismo tecnologico, per poi evolversi verso la formazione e la consulenza, in particolare sulle tematiche legate all’IA. La transizione dal giornalismo alla formazione è avvenuta gradualmente, motivata dalla crisi del settore editoriale, che ha visto il progressivo declino delle pubblicazioni cartacee a favore del digitale.

Uno dei punti centrali del discorso di Gianluigi riguarda la crisi dell’editoria tradizionale, legata principalmente all’avvento del digitale e alla crescente automatizzazione dei processi di creazione dei contenuti. La rivoluzione portata dalle nuove tecnologie, come il web 2.0, i social network e, più recentemente, l’intelligenza artificiale generativa (ad esempio, ChatGPT), ha reso sempre più difficile per i giornalisti tradizionali mantenere il loro ruolo, specialmente nella produzione di articoli a basso costo che possono essere replicati da un’IA. Gianluigi riflette con ironia su come, in un certo senso, la perdita del suo lavoro di giornalista sia stata un’opportunità per riscoprire una passione ancora più grande: aiutare le persone a risolvere problemi attraverso la formazione e la consulenza.

Un’altra tematica discussa è l‘intelligenza artificiale generativa e il suo impatto sul mondo del lavoro, non solo nell’editoria ma anche in altri settori professionali. Gianluigi cita come esempio l’uso dell’IA da parte degli amministratori di condominio, un settore apparentemente distante dalla tecnologia, ma che ha già cominciato a vedere il potenziale dell’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza e la gestione delle attività quotidiane. Questo dimostra come l’IA stia penetrando in ogni ambito, offrendo nuove opportunità ma anche sfide per chiunque lavori in contesti tradizionali.

L’attenzione si sposta poi sul tema dei diritti d’autore e sulla recente decisione di alcune testate giornalistiche di intentare cause contro piattaforme di intelligenza artificiale come OpenAI. Gianluigi ritiene che queste azioni legali non siano mirate a bloccare l’IA, ma piuttosto a creare un nuovo modello di business in cui le grandi testate possano trarre vantaggio economico dalla nuova realtà in cui saranno le intelligenze artificiali a leggere i loro contenuti per fornire risposte agli utenti. Questo, secondo Gianluigi, è un cambiamento inevitabile, e cita come esempio il gruppo editoriale GEDI, che in Italia ha già siglato accordi con Google per regolare l’uso dei propri contenuti da parte dei motori di ricerca.

La live ha toccato diversi punti chiave riguardo l’evoluzione degli strumenti di IA e il loro impatto sugli ecosistemi aziendali e personali. Il discorso si articola su due binari principali: da una parte la trasformazione di strumenti come Google, che devono adeguarsi alle nuove richieste di un pubblico che desidera risposte immediate e non semplici liste di link; dall’altra parte, il potenziale esplosivo di strumenti come Notebook LM, Perplexity o CoPilot, che offrono funzioni di sintesi, integrazione di fonti e analisi approfondite.

Sul versante aziendale, la questione diventa strategica. Il panorama degli strumenti IA è ampio e, come hai osservato, non è sufficiente conoscere i singoli strumenti, bisogna sapere come integrarli in modo efficace con le competenze di base del proprio settore. Ti do alcuni spunti su come potrebbe essere implementato un approccio mirato all’adozione di questi strumenti in contesti aziendali.

Formazione specifica: Prima di tutto, la formazione interna deve essere costante e mirata. Non è sufficiente insegnare ai dipendenti come usare gli strumenti IA, ma occorre partire dalle competenze base: se un team si occupa di marketing, è fondamentale che comprendano prima le tecniche di marketing e poi come un’IA possa accelerare, migliorare o trasformare questi processi. Ad esempio, un team di marketing potrebbe utilizzare Notebook LM per estrarre rapidamente informazioni da ricerche di mercato, report, o materiali video, risparmiando ore di analisi manuale.
Selezione degli strumenti giusti: In un ecosistema aziendale, ogni team ha esigenze diverse. Gli strumenti non vanno imposti a prescindere, ma scelti con criterio. Notebook LM potrebbe essere utilissimo per team di ricerca, strategia o contenuto, ma forse non è lo strumento ideale per chi lavora su progetti di vendita o customer service, dove magari CoPilot può essere più efficiente per rispondere rapidamente a richieste e integrare dati esterni.
Personalizzazione e automazione: La grande forza degli strumenti di IA è che permettono un livello di personalizzazione altissimo. Per esempio, la capacità di Notebook LM di lavorare con fonti eterogenee (pdf, video, audio, ecc.) potrebbe essere cruciale in contesti aziendali che richiedono integrazione di grandi quantità di dati, come i settori della consulenza, dell’istruzione o della sanità. La funzione RAG consente di attingere alle fonti aziendali e quindi mantenere il controllo sui contenuti utilizzati. Questo è fondamentale per prevenire allucinazioni o errori di interpretazione che possono avvenire con modelli più generalisti.
Automazione del lavoro ripetitivo: Questi strumenti permettono di risparmiare ore e ore di lavoro ripetitivo, il che è un beneficio diretto per qualsiasi azienda. L’integrazione di IA può automatizzare task come l’analisi di grandi dataset, la stesura di report, la creazione di presentazioni sintetiche da materiali estesi (video, testi). In particolare, gli strumenti che offrono sintesi e creazione di contenuti (come hai citato con l’esempio dei video trasformati in riassunti) possono rendere più efficiente la gestione del tempo e aumentare la produttività generale.
Verifica delle fonti e affidabilità: In un contesto aziendale, dove l’affidabilità è cruciale, strumenti come Notebook LM che offrono una chiara tracciabilità delle fonti e la possibilità di verificare i dati diventano fondamentali. Non basta ricevere una risposta generata dall’IA, deve esserci la possibilità di risalire alla fonte, soprattutto per decisioni strategiche, legali o commerciali.
Integrazione nei processi aziendali esistenti: Non tutte le aziende sono pronte per un’integrazione massiccia e immediata di questi strumenti. In questo senso, suggerirei di partire da progetti pilota. Ad esempio, un’azienda potrebbe iniziare implementando un modello di IA in un team ristretto, come quello di ricerca e sviluppo, e monitorare i risultati. Se l’esperimento risulta positivo, si può ampliare l’uso a più team, garantendo però che ci sia un processo di feedback continuo per adattare l’uso dello strumento alle esigenze reali.

La chiave è un equilibrio tra adozione tecnologica e competenze umane. L’IA non può e non deve sostituire la capacità di analisi critica o il know-how specialistico, ma può accelerare i processi e aprire nuove possibilità creative e strategiche per chi sa come sfruttarla al meglio.

Il discorso si concentra poi sull’introduzione e sull’adozione dell’intelligenza artificiale (IA) all’interno delle aziende, esplorando come dipendenti e manager reagiscano alle nuove tecnologie. Il tema centrale è l’inevitabilità del cambiamento: l’intelligenza artificiale non sostituirà automaticamente i posti di lavoro, ma piuttosto sarà il professionista che impara a utilizzarla efficacemente a diventare più competitivo, lasciando indietro chi non aggiornerà le proprie competenze. La trasformazione tecnologica è quindi vista come un’opportunità, ma anche come una sfida che richiede consapevolezza, formazione e investimenti mirati.

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1 Le reazioni all’intelligenza artificiale in azienda

1.1 1. Entusiasmo

1.2 2. Paura

1.3 3. Senso di colpa

2 Le richieste delle aziende rispetto all’IA

3 I vantaggi delle IA nel mondo del lavoro – In conclusione

3.1 Post simili:

Le reazioni all’intelligenza artificiale in azienda

In azienda, si possono identificare tre principali reazioni all’arrivo dell’IA: l’entusiasmo, la paura e un curioso senso di colpa.

1. Entusiasmo

Molti lavoratori e manager reagiscono con grande entusiasmo quando iniziano a esplorare strumenti come ChatGPT o altre soluzioni di IA generativa. Questa prima fase di scoperta è spesso accompagnata dalla percezione che la tecnologia sia una sorta di “bacchetta magica” capace di risolvere qualunque problema. Alcuni, per esempio, hanno sperimentato la possibilità di automatizzare compiti come la redazione di email, verbali o report, portando a credere che l’IA possa gestire operazioni molto più complesse, fino al punto di progettare prodotti da zero o automatizzare interi processi creativi.

Tuttavia, questa euforia spesso si scontra con una realtà più complessa. Se è vero che l’intelligenza artificiale può supportare o addirittura automatizzare molti aspetti del lavoro, non è altrettanto vero che si possa fare tutto con strumenti semplici ed economici come ChatGPT. Quando si cerca di applicare l’IA in contesti aziendali più avanzati, come nel caso di un’azienda di mobili che vorrebbe far progettare nuovi prodotti basandosi su progetti precedenti, emerge la necessità di investire in modelli più sofisticati, capaci di analizzare dati specifici e personalizzati per l’azienda. Qui entrano in gioco tecnologie come la computer vision o modelli linguistici evoluti, il cui utilizzo richiede risorse finanziarie e competenze tecniche specializzate. Questo è un punto cruciale: l’IA ha un enorme potenziale, ma la sua reale implementazione nelle aziende richiede investimenti e strategie ben definite, non soluzioni superficiali e a basso costo.

2. Paura

La seconda reazione è quella della paura, in particolare tra i dipendenti che temono di essere sostituiti dalle macchine. Questo timore è particolarmente sentito da chi svolge lavori tecnici, come i programmatori. Sebbene i professionisti con ruoli manageriali o esperti di team di sviluppo possano sentirsi meno minacciati, coloro che operano principalmente sulla scrittura di codice possono essere colti da preoccupazione. Strumenti avanzati di IA, come quelli sviluppati da Meta o altre grandi aziende, permettono già di generare codice attraverso comandi testuali, e sebbene non siano ancora in grado di sostituire completamente un programmatore umano, sono capaci di automatizzare una parte significativa del lavoro, soprattutto nei compiti più semplici o ripetitivi.

La paura del futuro è dunque legittima, ma non inevitabile. La chiave per superarla sta nell’investire nelle proprie competenze e nella capacità di interagire con questi strumenti. Se un programmatore può sfruttare l’IA per automatizzare i compiti di base, liberando tempo per concentrarsi su problemi più complessi o creativi, il rischio di essere sostituito si trasforma in un’opportunità di crescita professionale.

3. Senso di colpa

Un’altra reazione, forse meno ovvia ma altrettanto interessante, è quella del senso di colpa. In alcune aziende, infatti, ci sono dipendenti che utilizzano strumenti di IA come ChatGPT in modo nascosto, perché i loro superiori non credono ancora nell’efficacia o nel valore di questi strumenti. In questi casi, il lavoratore si trova in una posizione ambigua: da un lato, ha scoperto che l’IA può ridurre significativamente i tempi necessari per svolgere determinate attività (ad esempio, la scrittura di un progetto può passare da quattro ore a mezz’ora), dall’altro, però, continua a essere retribuito per il tempo che tradizionalmente richiedeva quel lavoro.

Questo crea un senso di colpa, poiché il dipendente si sente in qualche modo “disonesto” nell’aver sfruttato la tecnologia per essere più efficiente, senza che l’azienda ne sia consapevole o ne approvi esplicitamente l’uso. In futuro, sarà fondamentale che le aziende adattino i loro modelli di misurazione della produttività e retribuzione, spostando l’attenzione dal tempo lavorato agli obiettivi raggiunti. Con l’IA che automatizza molte attività, la logica del pagamento basato sul tempo diventa sempre meno rilevante. La sfida sarà quella di adottare un approccio orientato ai risultati, soprattutto per i lavori impiegatizi, dove la tecnologia sarà sempre più presente come assistente virtuale.

Le richieste delle aziende rispetto all’IA

Oltre alle reazioni individuali dei dipendenti, anche le aziende nel loro complesso stanno cercando di capire come integrare l’intelligenza artificiale nei loro processi. Secondo l’esperienza di molti consulenti e formatori, le richieste che le aziende fanno rispetto all’IA possono essere suddivise in tre principali categorie:

Conferenze di scenario: molte aziende chiedono incontri introduttivi per spiegare ai loro dipendenti l’impatto dell’IA, chiarendo come queste tecnologie stiano cambiando il mondo del lavoro. C’è una forte curiosità nel comprendere il potenziale dell’IA, ma anche una necessità di rispondere a preoccupazioni specifiche, come le questioni relative al copyright (per esempio, la creazione di poesie o immagini da parte dell’IA è soggetta a diritti d’autore?) o i limiti attuali della tecnologia (ad esempio, il fenomeno delle allucinazioni di ChatGPT, dove l’IA genera risposte errate o fuorvianti).
Formazione per reparti specifici: una volta compreso lo scenario generale, le aziende richiedono spesso formazione mirata per i diversi reparti. I team commerciali, di marketing, amministrativi e finanziari hanno tutti esigenze diverse e richiedono strumenti diversi per sfruttare al meglio l’IA. Per esempio, il reparto marketing potrebbe essere interessato a usare l’IA per creare contenuti o pianificare strategie editoriali, mentre l’amministrazione potrebbe cercare strumenti più efficaci per gestire i conti e analizzare dati numerici, anche se l’IA attualmente ha ancora qualche limite in quest’area.
Consulenza per l’implementazione: dopo aver acquisito una certa conoscenza teorica e aver formato i propri dipendenti, molte aziende chiedono un supporto pratico per integrare l’IA nei loro processi. Questo tipo di richiesta coinvolge consulenti che lavorano fianco a fianco con i team aziendali per aiutare a personalizzare e ottimizzare l’uso delle tecnologie AI nei vari contesti, come la creazione di nuovi prodotti, l’analisi dei bisogni dei clienti, la gestione dei contenuti o la riprogettazione del posizionamento dei prodotti e servizi.

In ogni caso, l’interesse verso l’intelligenza artificiale è in forte crescita e si estende a una varietà di settori, dai servizi finanziari alla progettazione industriale, dal marketing all’artigianato. Tuttavia, l’adozione di questi strumenti non è uniforme, e dipende molto dal livello di competenza e consapevolezza dei lavoratori. Chi ha conoscenze più approfondite, infatti, è in grado di ottenere risultati molto più avanzati, sfruttando l’IA non solo per automatizzare processi di base, ma anche per migliorare e ampliare le proprie capacità lavorative.

Continua spiegando che l’intelligenza artificiale, come Notebook LM, non elimina la necessità di studio, anzi, permette di studiare di più e avere nuove idee, migliorando la competitività sul mercato. Parlando di ottimizzazione del tempo lavorativo, afferma che i compiti meccanici e ripetitivi dovrebbero essere automatizzati, liberando così tempo per attività ad alto valore relazionale, come la gestione dei rapporti umani, citando il ruolo del consulente finanziario. Spiega che strumenti come Notebook LM possono comprimere il tempo speso su attività tecniche, permettendo di dedicarsi a compiti relazionali e di problem-solving.

Gianluigi indica tre azioni preliminari: informarsi sullo scenario attuale, acquisire competenze sugli strumenti disponibili, e imparare a interagire correttamente con questi strumenti. Racconta un esempio di un’azienda che preferisce Microsoft CoPilot a ChatGPT, anche se quest’ultimo potrebbe essere più utile. Sottolinea l’importanza del prompt engineering, una skill nuova che permette di ottenere risultati migliori dall’interazione con l’intelligenza artificiale. Spiega anche che tecniche come il “framing” o il modello “before-after-bridge” possono essere utilizzate per inquadrare correttamente la conversazione con un chatbot, permettendo di risparmiare tempo e ottenere risposte più precise. Tuttavia, per fare questo è necessario avere familiarità con queste tecniche.

Gianluigi conclude dicendo che l’interazione con questi strumenti sta cambiando il modo in cui le persone lavorano e interagiscono con l’informazione. Al momento, suggerisce di usare strumenti come ChatGPT, CoPilot, Perplexity e Notebook LM, ma invita a non esagerare con troppi strumenti. Inoltre, cita strumenti specifici che risolvono problemi particolari, come Gamma per creare slide automaticamente, TurboScribe per trascrizioni audio e Aen per la localizzazione di video.

I vantaggi delle IA nel mondo del lavoro – In conclusione

Infine, Ilario e Gianluigi discutono delle implicazioni future di questi cambiamenti. Il mondo digitale, con l’intelligenza artificiale in prima linea, sembra destinato a rivoluzionare ulteriormente il modo in cui le informazioni vengono consumate e distribuite. L’idea di dover cercare manualmente informazioni in una SERP (pagina dei risultati di un motore di ricerca) sarà superata da assistenti digitali sempre più potenti e intuitivi, capaci di fornire risposte immediate e accurate senza che l’utente debba fare ulteriori ricerche.