Automazione o aumento? Due approcci all’IA in un’azienda | IA nel business #124

Cosa sono l’automazione e l’augmentazione nel contesto dell’IA in un’azienda?

L’automazione e l’augmentazione sono forze opposte ma interdipendenti. Infatti, le aziende si trovano di fronte a una scelta: riducono i costi e automatizzano i compiti, eliminando il coinvolgimento umano nel processo? Oppure, con un focus sulla qualità e sulla personalizzazione, potenziano le capacità dei dipendenti e migliorano i risultati attraverso l’augmentazione dell’IA, che implica una stretta collaborazione tra esseri umani e intelligenza artificiale? Le loro competenze complementari verrebbero quindi combinate per portare a termine un compito specifico.

Il paradosso dell’automazione e dell’augmentazione è una questione che le organizzazioni moderne devono affrontare. Comprendere la differenza e le sinergie tra i due concetti è cruciale per l’implementazione di successo dell’IA nel business.

Automazione

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

• compilare fatture,
• creare report,
• riassumere spese,
• servizio clienti semplice basato sulla selezione del passo successivo della conversazione premendo un pulsante.

Le organizzazioni erano in grado di automatizzare processi basati su conoscenze esperte codificate sotto forma di algoritmi che definiscono relazioni tra condizioni (“se”) e conseguenze (“allora”). Tale automazione si basava su un modello di dominio esplicitamente definito, cioè una rappresentazione della conoscenza di dominio che ottimizza una funzione di utilità scelta.

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

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

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

Il primo è il pericolo di automatizzare il processo decisionale – un problema affrontato dai sviluppatori di veicoli autonomi, tra gli altri. 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 dalla dipendenza da algoritmi predittivi. Anche se un’azienda desidera implementare un’opzione automatizzata per seguire le raccomandazioni dell’intelligenza artificiale basate sui dati, un 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 a allucinare, cioè a fornire risposte probabili ma false. Ad esempio, potrebbe generare notizie false o dare risposte errate ai clienti. Navigare tra i benefici e i rischi dell’automazione richiede quindi un’analisi e una preparazione accurata.

Augmentazione

L’augmentazione è il processo di utilizzo dell’IA per potenziare l’intelligenza e le competenze umane, piuttosto che sostituirle o agire in modo indipendente. Con l’importanza crescente dell’augmentazione in ambienti che richiedono decisioni complesse, le organizzazioni stanno adottando sempre più questo approccio. Per compiti più complessi in cui regole e modelli non sono completamente noti, l’augmentazione consente all’intelligenza naturale e artificiale di lavorare a stretto contatto.

Questo perché l’augmentazione è un processo iterativo e coevolutivo in cui gli esseri umani apprendono dall’IA e l’IA apprende dagli esseri umani. In questo modo, il ruolo dell’intelligenza artificiale dovrebbe essere progettato per consentire la supervisione umana in tutte le fasi di un dato processo. Richiede il coinvolgimento di esperti di dominio, la cui esperienza è spesso di natura tacita, derivante da anni di esperienza e intuizione, rendendo difficile o impossibile per l’IA sostituirli direttamente.

L’augmentazione 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 delle informazioni più completa e una migliore presa di decisioni.

Presso l’azienda di profumi, Symrise, ad esempio, i profumieri hanno lavorato a stretto contatto con il sistema IA per generare idee per nuove fragranze (https://www.thefreelibrary.com/Can+AI+pass+the+smell+test%3F+Deploying+artificial+intelligence+can+be…-a0578441404). Attraverso l’augmentazione, gli esperti sono stati in grado di sfruttare la capacità della macchina di elaborare enormi quantità di dati mentre applicavano la propria conoscenza per interpretare e contestualizzare i risultati. I risultati sono state fragranze innovative che i clienti hanno adorato.

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

Transizioni fluide – dall’automazione all’augmentazione e viceversa

La relazione tra automazione e augmentazione è dinamica. Consente transizioni fluide tra i due approcci. La stretta collaborazione tra esseri umani e IA all’interno dell’augmentazione aiuta a identificare regole e modelli che possono poi essere utilizzati per automatizzare un dato compito, portando a innovazione e guadagni di efficienza.

Le organizzazioni dovrebbero quindi deliberatamente iterare tra i compiti separati di automazione e augmentazione, impegnandosi a lungo termine in entrambi.

Un altro passo che rafforzerà il legame tra automazione e augmentazione è la creazione di agenti autonomi, cioè intelligenza artificiale che può non solo automatizzare compiti, ma anche pianificare processi e emettere comandi ad altri sistemi senza intervento umano. Lo sviluppo di soluzioni IA di nuova generazione renderà anche possibile, nel prossimo futuro, creare prototipi e servizi innovativi basati su analisi dei bisogni.

Riepilogo

L’automazione e l’augmentazione rappresentano due applicazioni opposte ma spesso interdipendenti dell’intelligenza artificiale nella gestione. Un approccio equilibrato che combina i punti di forza di entrambi i concetti è la chiave per raggiungere una complementarità che avvantaggi sia il business che la società.

Per gestire efficacemente questa tensione, le organizzazioni dovrebbero:

• ricordare la responsabilità di creare sistemi trasparenti e sicuri utilizzando l’IA,
• tenere a mente la responsabilità per i processi di gestione, trattando l’IA come uno strumento di supporto piuttosto che di sostituzione dei manager,
• integrare i due approcci iterando deliberatamente tra di essi e sfruttando i punti di forza reciproci,
• implementare controlli rigorosi e meccanismi di trasparenza per rilevare e correggere errori e pregiudizi nei sistemi IA.

Soprattutto, dovrebbero anche investire nello sviluppo delle competenze e delle capacità dei dipendenti affinché possano lavorare efficacemente con l’intelligenza artificiale come parte dell’augmentazione.

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

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