Quanto aumenta l’uso dell’IA la produttività del tuo team? | IA nel business #71

In che modo l’IA assiste i professionisti?

Ci sono prove che l’uso dell’IA durante il lavoro aumenti la produttività? In effetti! Il più grande studio che conferma questa ipotesi è stato condotto da un gruppo di scienziati delle scuole di business 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 la Boston Consulting Group.

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

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

Come parte di un esperimento per testare se l’IA aumenta la produttività, hanno confrontato le loro prestazioni senza supporto dell’IA 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’IA nel lavoro quotidiano avrebbe alterato il flusso di lavoro tipico dei consulenti.

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

L’IA aumenta la produttività lavorativa?

I risultati presso BCG sono stati sorprendentemente chiari. Tutti i consulenti con supporto dell’IA hanno migliorato la qualità del loro lavoro. Infatti, la sua qualità 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 cui membri non utilizzavano l’IA 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. Per prima cosa, i consulenti hanno compilato un sondaggio riguardante i loro dati demografici e predisposizioni.
2. Poi, sono passati alla parte principale, dove hanno svolto compiti legati allo sviluppo di concetti di prodotto. Questi compiti assomigliavano molto al loro lavoro quotidiano, coinvolgendo casi studio realistici, come la creazione di scarpe per gruppi target ristretti e atleti. I compiti richiedevano creatività, pensiero analitico, oltre alla scrittura di testi persuasivi.
3. La terza fase ha coinvolto interviste che riassumevano le esperienze dei consulenti con il lavoro con l’IA.

Come si è rivelato, i consulenti che utilizzavano GPT-4 erano il 12,5% più produttivi e il 25% più veloci. I maggiori benefici sono stati osservati tra i professionisti meno esperti 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%!

Modalità di collaborazione con l’intelligenza artificiale

Tutti i dipendenti hanno interagito con l’IA allo stesso modo? Sembrava di no. Così i ricercatori hanno deciso di identificare i due modi più comuni in cui l’IA aumenta la produttività. Li hanno chiamati “Cyborg” e “Centaur”.

Cyborg

Il modello Cyborg rappresenta un approccio collaborativo in cui umani e IA lavorano a stretto contatto per raggiungere obiettivi. Esempi di collaborazione Cyborg includono:

• un programmatore inizia a scrivere codice, e l’IA completa e affina il codice, proprio come quando si utilizza Github Copilot,
• un consulente inizia a trarre conclusioni dall’analisi, e l’IA contribuisce con dati e visualizzazioni aggiuntive, sfruttando strumenti come ChatGPT Plus,
• un copywriter inizia a creare un testo pubblicitario da un concetto, e l’IA suggerisce idee e segmenti già pronti. Il copywriter poi affina il concetto,
• un ingegnere abbozza un progetto, e l’IA produce una visualizzazione basata su di esso.

Nel modello Cyborg, la chiave è l’integrazione senza soluzione di continuità degli sforzi umani e delle macchine per ottenere risultati ottimali: è così che l’IA aumenta significativamente la produttività.

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

Centaur

Il modello Centaur prevede la delega dei compiti, dove alcuni compiti sono svolti dagli esseri umani e altri sono delegati all’IA in base a una valutazione individuale dei punti di forza e di debolezza di ciascuna entità. Esempi di strategie Centaur includono:

• l’IA diagnostica, e il medico adatta le possibili terapie,
• un consulente identifica un problema aziendale, e l’IA genera analisi e raccomandazioni,
• un avvocato redige un reclamo legale, e l’IA verifica la correttezza e completezza del documento,
• un copywriter crea un’outline del testo, e l’IA 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 meglio i compiti più adatti per l’IA, aumentando 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 capacità diverse e fluttuanti dell’intelligenza artificiale.

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

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

• generato idee creative per nuovi prodotti,
• aiutato a scrivere testi persuasivi, o
• eseguito analisi dettagliate dei dati.

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

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

Come aumentare la produttività nella tua azienda con l’IA?

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

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

Lo sforzo ripagherà quasi certamente. Ad esempio, le agenzie pubblicitarie possono generare idee per 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 ci sia bisogno di creatività, analisi delle informazioni o scrittura di testi, l’IA aiuterà i dipendenti a essere più produttivi.

Il futuro del lavoro con l’IA

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

Non c’è dubbio che l’IA aumenti la produttività liberando i team dai compiti più semplici e ripetitivi. Sempre più di questi compiti saranno automatizzabili. Emergeranno anche nuovi ruoli che combinano competenze umane e macchine, come formatori di IA o broker di conoscenza. Lo sviluppo continuo delle competenze e l’apprendimento di una collaborazione efficace con l’IA saranno essenziali.

Allo stesso tempo, è fondamentale essere consapevoli delle minacce. L’automazione potrebbe portare via posti di lavoro a individui meno qualificati. C’è anche il rischio che l’azienda diventi eccessivamente dipendente dai fornitori di tecnologia. Pertanto, mantenere una distanza sana e valutare criticamente le informazioni fornite dall’IA è fondamentale.

Il futuro del lavoro con l’IA appare affascinante ma anche un po’ inquietante, proprio come in una buona fantascienza. Da un lato, ci sono possibilità incredibili, ma dall’altro, abbiamo davvero il controllo su tutto?

Riepilogo

I risultati dell’esperimento mostrano che l’IA aumenta oggi la produttività. Per alcuni compiti creativi e analitici, accelera il lavoro fino al 40%. I lavoratori meno qualificati traggono i maggiori benefici, ma anche i professionisti di alto livello sono più veloci ed efficienti.

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

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