Disclaimer!!!1!!111
- Sono un tecno-entusiasta, c’ho questo bias. La roba nuova mi appassiona, ci ho fondato un’azienda apposta e sto in quel gruppo che pensa questa sia una rivoluzione incredibile che sta già cambiando la vita di un numero gigantesco di persone.
- Userò l’espressione AI consapevole dei limiti e dell’approssimazione, però per intenderci sennò diventa un trattato e non una riflessione su un blog personale.
- Per restringere un po’ il campo di questa riflessione mi limiterò a parlare di lavoro, ma: relazioni, formazione, creatività e chissà quale altro ambito che ho dimenticato verrà impattato.
L’idea di base
Un certo hype iniziale che non sempre ha rispettato le promesse, ha generato e genera in una serie di persone, anche esperti del settore, un certo scetticismo nei confronti di quello che l’AI riesce a fare, e di quanto impattante può essere in quello che facciamo tutti i giorni.
La capisco la resistenza, soprattutto da parte di chi sa benissimo come funziona e quindi sa identificarne limiti, rischi e pericoli. Ma, fermo restando che credo abbiano motivazioni profonde e anche un ruolo importante all’interno delle società e dei vari contesti in cui ci siamo organizzati (dai governi alle aziende, passando per i centri di formazione), secondo me sbagliano male.
Le obiezioni
“È una black box”
La maggior parte della tecnologia su cui facciamo affidamento quotidianamente è complessa e non pienamente compresa da tutti gli utenti. Ciò che conta davvero sono prestazioni affidabili e risultati utili. La “spiegabilità” aumenta la fiducia e tendere ad avere processi decisionali comprensibili non deve smettere di essere un obiettivo, temo che però andando avanti la tecnologia per certi versi sarà (e già sia) sempre meno comprensibile, e che questo non debba essere un ostacolo né dovrebbe mettere in ombra l’utilità pratica dei nuovi strumenti. Se siamo già a un livello in cui si può parlare serenamente di prestazioni affidabili e risultati utili dipende dal settore di applicazione, ma è questione di tempo.
“Se la usi non usi più il cervello”
E se usi la calcolatrice non sai fare più i conti, e una volta imparavamo le poesie a memoria. È chiaro che c’è una preoccupazione lecita, e ogni grande avanzamento tecnologico inizialmente genera paure di perdere competenze. Nella pratica, però, gli umani si adattano piuttosto velocemente, sviluppando nuove capacità adatte ai contesti che cambiano. L’AI non degrada le competenze – le trasforma, permettendo alle persone di concentrarsi su attività più strategiche, appaganti e di alto livello. E se con l’utilizzo della calcolatrice può diminuire la tua capacità di fare i conti in autonomia, aumenta sia la complessità delle operazioni che riesci a svolgere sia la rapidità con cui riesci a farle. È un trade-off? Sì. È un trade-off cattivo? Per me, no.
“Eliminerà posti di lavoro”
Eliminerà (sta eliminando) CERTI posti di lavoro. Ma storicamente a ogni evoluzione tecnologica c’è stata questa sfida, e il risultato è stato sempre spostare verso la parte più alta della catena del valore, o in settori nuovi che prima non esistevano, il lavoro degli umani. Sarà così, è così, anche stavolta. Arriverà il giorno in cui effettivamente il lavoro umano non “servirà” più? Spero e ritengo di sì, ma a questo giro ancora non ci siamo.
“Allucinazioni!”
Le allucinazioni (quindi il fatto che l’AI dà risposte che sembrano plausibili ma che non sono “vere”) sono segno di un’immaturità tecnologica già oggi largamente gestibile attraverso accorgimenti nella progettazione e nell’utilizzo di questi sistemi. Da utilizzatore ancor prima che da imprenditore, i miglioramenti che sono stati e che vengono fatti sono pazzeschi, e benché i più bravi mi spieghino che ci sono dei limiti architetturali, e quindi in qualche modo non superabili finché rimaniamo all’interno di questo perimetro tecnologico, io credo due cose:
- Per un vastissimo numero di applicazioni è accettabile un certo grado di imprecisione a fronte dei guadagni di velocità e scala che si riescono ad ottenere
- Se non è quest’anno sarà l’anno prossimo o quello dopo ancora, ma questa obiezione sarà superata dall’evoluzione a cui assisteremo / parteciperemo.
AI e lavoro
Più in generale, queste e molte altre critiche hanno una debolezza fondamentale: guardano lo stato attuale delle cose quando ogni due settimane esce un avanzamento che rende obsoleto quello che esisteva prima.
Alcune possono essere valide oggi, ma è questione di tempo. Quando arriveremo al limite di questo approccio (e a giudicare dal ritmo direi che non ci siamo ancora), se ne scoprirà un altro, e poi un altro ancora. È quello che è sempre successo e continuerà a succedere finché esisterà il genere umano e un certo modo di intendere la nostra esistenza collettiva e individuale. Durerà per sempre? Boh. Per ora? Sì.
Ci abituiamo molto velocemente ai progressi ma non dimentichiamo come lavoravamo 3 anni fa e come lavoriamo oggi (totalmente diverso, e ancora non siamo al massimo della velocità della curva di evoluzione di questa roba). Vorrei ricordare a tutti, o almeno a tutti quelli che hanno integrato questi strumenti nella propria quotidianità, se si ricordano come lavoravano prima. Adesso pensate a come lavoravate prima dei dispositivi mobili o di internet, o a come sarebbe lavorare oggi senza. È una cosa (almeno) così.
Se siamo attivi nel mercato del lavoro, non si può che cercare e trovare il modo di integrare questi strumenti all’interno delle nostre attività quotidiane. Non farlo è un errore devastante.
Chiaramente ci sono diversi livelli di integrazione, ma il minimo indispensabile è prendere uno dei top di mercato (ChatGPT, Claude, Gemini, …) e utilizzarlo. Ci sono (per ora) versioni gratuite più o meno generose, e piani professionali a €20/mese (tipo Netflix) che fanno di tutto. Scrivono testi, fanno report, generano immagini – tutti abbiamo qualcosa da fare in cui questi aggeggi possono aiutare.
C’è poi tutto un mondo di strumenti specifici (chi registra le riunioni e fa i riassunti, chi ti prepara in automatico le bozze di risposta alle e-mail) e di integrazioni più complesse che si possono mettere in piedi tra sistemi informatici.
Qui una delle sfide più rilevanti è capire come gestire queste integrazioni in base al tipo di processo, quindi capire dove c’è bisogno di un output deterministico per cui vanno benissimo strumenti più tradizionali e dove invece serve un approccio diverso dove l’AI può effettivamente dare un contributo importante.
Definizioni
Se metà delle discussioni su questa roba sono “Ma è tutto hype domani finisce” vs “Tra 6 mesi nessuno più lavorerà e faranno tutto i robot”, l’altra metà è più per gli impallinati (che ricadono in entrambe le categorie precedenti) e riguarda invece i termini da usare.
Non è AI, sono workflow! Non sono Workflow, sono agenti! Non sono agenti, sono assistenti! Supervisor, Orchestrator, …
Ora, tutto interessante e non mi sfuggono né le necessità di marketing né l’utilità di utilizzare un linguaggio comune a tutti per essere ragionevolmente sicuri che quando usiamo una certa parola questa abbia un significato condiviso. Forse però il rischio è di perdere un po’ di vista la luna e metterci a dire se la stiamo indicando con l’indice o col mignolo (che sarebbe strano, ma comunque).
Qua, il tema si risolve secondo me utilizzando una definizione che è “Agentic AI”. Con Agentic AI intendiamo non uno specifico livello di autonomia ma un “certo” livello di autonomia, che può essere piccolo o grande in base alle specifiche della soluzione di cui si sta parlando.
È per questo che è anche quella che abbiamo scelto di adottare in SWITCH, dove ci siamo dovuti porre il tema visto che abbiamo sviluppato strumenti diversi che hanno livelli di autonomia diversi (da molto bassi a molto alti) in base a quello che devono fare.
La trovo anche quella più a prova di futuro, dato che un po’ in qualsiasi direzione e qualsiasi contesto ci muoviamo, le motivazioni alla base della sua definizione rimangono valide e possono assorbire i cambiamenti che arriveranno (mo’ che ho scritto questo, domani OpenAI se ne esce con “Transhuman Platinum General AI” e tutto questo pippotto che ho scritto andrà a bagno).
Le opportunità
Le più immediate:
- Integrarla nel proprio lavoro per lavorare di meno per produrre lo stesso, lavorare uguale per produrre di più o lavorare di più per produrre molto di più. Qua ognuno sceglie la sua in base ad aspirazioni, momento della vita e condizioni personali.
- Aiutare le aziende a integrarla nel proprio lavoro: stiamo nella condizione particolare per cui spesso le persone, che ricadono in una delle categorie sopra, integrano queste novità all’interno della propria attività all’insaputa o contro le politiche delle aziende in cui operano. Molte aziende però si sono mosse e si stanno muovendo per integrare l’AI in maniera più organizzata, strutturata e “sicura”. Questo crea spazio per tutti quelli che intendono aiutare queste aziende a farlo, in ottica sia consulenziale sia di formazione. Durerà ancora per anni, e tutto sommato la soglia di accesso non è altissima – dato che il livello di maturità di molte aziende è piuttosto basso. Questo almeno per un po’ di tempo creerà delle dinamiche di mercato simili a quelle che abbiamo visto – almeno in Italia – nella consulenza in ambito social media dalla metà degli anni ’10 (brividi solo a chiamarli così) in poi, anche se credo ci sarà più valore aggiunto. Quindi insomma, si può fare ed è interessante.
Ci sono poi opportunità meno immediate, molto più rischiose e dai ritorni potenzialmente più alti.
Tra queste, credo siano particolarmente interessanti quelle che riguardano alcune nicchie di mercato (che definiamo così ma sono comunque gigantesche). Essendo grandi e aperti alla competizione, in questi contesti si concentrano imprenditori e investitori con volontà e grandi risorse. Non sono tuttavia abbastanza grandi (e quindi “generici”) da poter essere conquistati dalle Google del mondo.
A questi mercati servono strumenti, risposte e competenze specifiche per cui gli avanzamenti tecnologici generali sono fondamentali ma non sono sufficienti. È qui che si incontrano a mio avviso il giusto mix di verticalizzazione e scala che diminuisce il rischio di essere ammazzati dal nuovo pulsante di ChatGPT e aumenta l’opportunità di posizionarsi a livello di mercato. Per farcela in questi contesti bisogna avere un forte focus e un mix di competenze tecnologiche, di business e di dominio non banali da rintracciare.
In questi mercati ha e continuerà ad aver senso costruire sia degli strumenti specifici in grado di affrontare sfide particolari, sia costruire le Agentic AI che possono utilizzarli scientemente.
Ad esempio in SWITCH abbiamo scelto mobilità e logistica, ma ce ne sono tanti altri.
Conclusioni
Alla fine, la differenza più grande sarà tra chi, con tutti i limiti e i problemi di gioventù dei prodotti AI, ha iniziato e continua ogni giorno a sperimentare, a integrare e ad evolvere e chi invece sta aspettando che passi la moda. Non è una moda e non passerà.
Sperimentate!