Podcast Workday L'intelligenza artificiale potrebbe essere un toccasana per la tua azienda

Ajay Agrawal: Le persone hanno la possibilità di vivere un'esperienza del genere una sola volta nella loro carriera. A tutti gli ascoltatori che hanno più di 40 anni, direi di pensare a come ci si sentiva agli albori di Internet. Poteva sembrare che fosse "solo una tecnologia" ed è possibile che qualcuno lavorasse in un settore che si credeva immune da Internet. Oggi è difficile pensare a un'attività che non sia influenzata da Internet. Sembra che questa innovazione avrà un impatto analogo a Internet, se non significativamente più grande.

Meg Wright: Intelligenza artificiale. Machine learning Non c'è dubbio che queste tecnologie siano destinate ad avere un impatto enorme sulle aziende a livello globale. 

Ma con tutto ciò che sappiamo, e che ancora non sappiamo, su AI e ML, può essere difficile capire quale sia il loro vero potenziale.

Dott. Rumman Chowdhury:"Se viene incanalata e utilizzata in modo appropriato e corretto, questa tecnologia ha un potenziale pressoché illimitato. Quello che stiamo cercando di capire è come farlo. Buona governance, uso responsabile, affidabilità. Questi sono tutti attributi cruciali per una innovazione di successo. 

Wright:  Per i business leader le opportunità devono superare i rischi e le sfide.

E, soprattutto, il modo in cui AI e ML verranno implementate nelle aziende deve essere chiaro. 

Chandler Morse: L'unica cosa che vorrei dire è che vorrei arrivare a un punto del dibattito in cui non si parli solo delle conseguenze indesiderate di queste tecnologie, ma anche dei loro incredibili vantaggi, della loro reattività e delle nuove strategie di gestione dei talenti che possono introdurre.

Wright:  Quindi, AI e ML potrebbero essere la cosa migliore, o peggiore, che sia mai capitata alla tua azienda?  

Sono Meg Wright, Head of Innovation di FT Longitude. 

E in questo episodio speciale dei podcast Workday facciamo una full-immersion nel mondo dell'AI e del ML in azienda: cosa sappiamo oggi, dove pensiamo che ci potrebbe portare e cosa dobbiamo ancora scoprire. 

Chowdhury: Sono il Dott. Rumman Chowdhury. Sono uno dei fondatori dell'AI responsabile. Al momento sono Responsible AI Fellow presso il Berkman Klein Center for Internet and Society di Harvard e sono anche cofondatore dell'organizzazione no profit Humane Intelligence.    

In meno di un anno, l'AI generativa è diventata uno dei principali argomenti di conversazione. L'aspetto più innovativo non è la nascita di questa tecnologia, in realtà i modelli linguistici di grandi dimensioni esistono già da alcuni anni. La grande rivoluzione è stata la possibilità di creare testo, immagini, video e audio dall'aspetto realistico partendo da questi modelli senza dover scrivere codice. 

Quasi tutti coloro che ascoltano questo podcast probabilmente hanno familiarità con le tecnologia no-code. Oggi si può interagire con ChatGPT o Lensa o Stable Diffusion semplicemente digitando un prompt in linguaggio umano. Puoi chiedere di creare una foto di un gatto che indossa un cappellino di carta e riceverai l'immagine di un gatto che indossa un cappellino di carta. Puoi quindi perfezionare la richiesta dicendo: "Voglio che sia un gatto nero. Voglio che indossi un cappellino rosa." E invece di doverlo fare scrivendo codice, e usando le skill di programmazione che erano necessarie per utilizzare la maggior parte delle versioni precedenti dell'AI – fatto che rappresentava un ostacolo per la maggior parte delle persone – ora è possibile farlo comunicando come con un essere umano. Questo aspetto è quello che rende questa nuova ondata di intelligenza artificiale realmente rivoluzionaria.

Wright: Man mano che AI e ML iniziano a infiltrarsi nel mondo del business, quali saranno le skill più ricercate? Ci sono skill particolari di cui le persone avranno bisogno per poter lavorare in modo efficace con l'AI?

Agrawal:Un altro modo per formulare la tua domanda è: quali skill non serviranno? Negli ultimi 50 anni abbiamo introdotto sempre più computer nella forza lavoro, e oggi ci sembrano presenze decisamente inoffensive. Le persone temono l'intelligenza artificiale, ma sono pochissime quelle che provano ansia per un computer appoggiato sulla scrivania in ufficio o addirittura per il telefono.

Mi chiamo Ajay Agrawal. Insegno alla Rotman School of Management dell'Università di Toronto e sono il fondatore di un programma no profit chiamato Creative Destruction Lab. La nostra missione è promuovere la commercializzazione della scienza per fare progredire l'umanità.     

Prima dell'intelligenza artificiale per la navigazione, per esempio a Londra, gli autisti dovevano studiare tre anni. Servivano tre anni per diventare un autista esperto in grado di orientarsi in una città come Londra. Grazie all'intelligenza artificiale, chiunque ora può riuscirci pur non conoscendo Londra... io, ad esempio, potrei atterrare a Heathrow, noleggiare un'auto e guidare per la città con la stessa efficienza di un professionista.       

La guida è diventata molto più accessibile. Se immaginiamo che ci fosse qualche tipo di ostacolo sistematico per accedere a quelle scuole guida per autisti di Londra, il risultato è che quegli ostacoli ora non esistono più. Quindi, a patto che tu sia in grado di guidare un'auto in modo sicuro, l'AI ti dota di quelle competenze che ti permettono di viaggiare e orientarti nella città. 

Alcuni colleghi ed economisti giapponesi hanno fatto uno studio a Tokyo. A metà degli autisti hanno dato un sistema di navigazione AI e all'altra metà no. Hanno quindi esaminato la loro produttività con e senza il sistema di navigazione AI.

Sono emersi due aspetti interessanti. Uno riguarda semplicemente la previsione del percorso ottimale tra due luoghi. Il secondo riguarda invece i tassisti: una previsione che devono fare è, dopo aver lasciato un passeggero, dove dirigersi per trovare più velocemente il passeggero seguente. Questo perché la produttività di un taxi dipende dal numero di minuti in cui c'è un passeggero a bordo rispetto ai minuti in cui l'auto è vuota. Quello che è emerso è che, tra chi aveva un sistema di navigazione AI, i conducenti meno esperti hanno aumentato la produttività del 7% mentre i conducenti più esperti hanno ottenuto un aumento dello 0%, perché sapevano già istintivamente dove andare per ridurre al minimo il tempo di attesa prima della corsa successiva. Anche in questo caso, dunque, l'AI ha azzerato le differenze tra chi era più esperto e chi lo era meno.

Morse: Penso che AI e ML rappresentino sicuramente un vero e proprio punto di svolta per il business.

E che tutti si stiano rendendo conto che è difficile individuare un settore dell'economia che non adotterà questi strumenti.

Wright: Vi presento Chandler Morse, Vice President Of Corporate Affairs di Workday. 

Chandler concorda sul fatto che l'AI abbia il potere di trasformare la forza lavoro dall'interno, sia in termini di performance aziendali che di sviluppo professionale. 

Morse: Il dibattito sulle skill mi appassiona molto perché per gran parte della mia carriera ho lavorato con persone per le quali sono essenziali. Torno sempre a questo esempio: prendiamo una città qualsiasi degli Stati Uniti, qualcosa è cambiato e la persona X è rimasta senza lavoro. Esistono delle risorse per affrontare il problema. Negli Stati Uniti il governo federale fornisce notevoli risorse per lo sviluppo della forza lavoro e per l'acquisizione di nuove competenze. Ma che tipo di competenze? Quali skill sviluppare? Credo che la tecnologia possa dare delle indicazioni su cosa si muove nell'economia, cosa succede, dove sono le opportunità.

Ma per molte persone la questione è: come pago l'affitto? Come trovo un'opportunità significativa che mi consenta di provvedere alla mia famiglia e che possa farmi evolvere? Trovo straordinario che un approccio basato sulle skill possa aprire le porte in un modo francamente più veloce ed efficace, possa offrire alle persone migliori opportunità economiche. E penso che da questo punto di vista il ruolo dell'AI sia davvero importante.

Ci troviamo in un momento davvero interessante per l'economia statunitense ma anche mondiale, visto che gli effetti della pandemia stanno sparendo e sono nate nuove tecnologie in un contesto in rapida evoluzione. Quello che tutti dovrebbero capire è che le cose in economia possono cambiare molto rapidamente, e l'abbiamo imparato per esperienza diretta. Se il contesto economico è così volatile, come possiamo preparare dipendenti e aziende a rispondere in modo agile?

Credo che le skill continuino a rappresentare un elemento chiave, ma devono essere affiancate da un'implementazione ragionata, etica e responsabile dell'AI, unita a tutele normative che favoriscano una maggiore fiducia. È una tematica davvero entusiasmante.

Wright: AI e ML possono essere strumenti potenti per migliorare l'employee experience, l'efficienza sul posto di lavoro e le performance aziendali. Ma con un potenziale così illimitato sorge la questione della fiducia. 

Come ha riassunto efficacemente il Dott. Rumman Chowdhury: "gli esperti di tecnologia non sempre capiscono le persone e le persone non sempre capiscono la tecnologia". Cosa significa tutto ciò per la regolamentazione dell'AI e del ML per le aziende? 

Chowdhury: La cultura della data science è in realtà, per definizione, molto frammentaria e decentralizzata, e penso che sia una cosa bellissima. Le tecnologie open source richiamano investimenti e grandi attività di sviluppo. In effetti è così che la maggior parte dei data scientist e degli ingegneri AI imparano a lavorare. Ci aggiorniamo continuamente, rimaniamo al passo con quello che viene pubblicato, e credo che tutto ciò vada riconosciuto. Quindi, invece di cercare di regolamentare l'AI tenendola sottochiave, io suggerisco maggiore apertura e maggiore trasparenza.

Wright: La domanda sorge spontanea: come trovare il giusto compromesso tra evitare una regolamentazione eccessiva e allo stesso tempo garantire un uso sicuro dell'AI? In che modo le aziende possono interagire con i politici in modo produttivo?

Risponde Rumman... 

Chowdhury: Molti di questi problemi sono in realtà gli stessi che abbiamo riscontrato nelle piattaforme. Ho lavorato a Twitter e ho una certa familiarità con le sfide da affrontare. Penso che ci siano molti parallelismi. Quindi, in definitiva, la risposta alla domanda su cosa sia la regolamentazione è legata alla domanda: chi diventa l'arbitro della verità? Chi decide cosa è corretto e cosa no? Chi decide cosa deve e non deve essere visto? Chi decide come deve e non deve essere visto? E chi decide cosa è bene e cosa è male? 

Il punto cruciale di questo dibattito è scegliere chi saranno gli arbitri. Facciamo un'analogia tra AI generativa e il GDPR. L'Unione europea ha appena adottato una legge sull'intelligenza artificiale, c'è la legge sui servizi digitali (Digital Services Act), la legge sui mercati digitali (Digital Markets Act) e nuove norme in arrivo. 

A mio parere, queste nuove leggi hanno fatto tesoro di alcune critiche mosse al GDPR, in particolare che era molto oneroso per le aziende e che non capiva veramente come le aziende raccoglievano e memorizzavano i dati. Stabilendo delle regole che sembravano semplici, come il diritto all'oblio o a poter disporre dei propri dati personali, in realtà si è finito per rendere il compito piuttosto gravoso per molte aziende.         

Francamente, un mondo in cui l'AI è regolamentata male è negativo quanto un mondo in cui non esiste alcuna regolamentazione o standard sull'intelligenza artificiale. Quindi, ho apprezzato molti gli investimenti in tutti i tipi di governance. Governance non significa solo regolamentazione. Penso che abbiano attirato molto l'attenzione gli sforzi normativi che ha fatto l'Unione europea, ma anche altri stati come il Regno Unito e, progressivamente, gli Stati Uniti. Ma la governance è un concetto poliedrico che assume molte forme, tutte utili. Quindi, in parte l'innovazione è il risultato di una buona governance. Ciò significa avere metodi standardizzati per valutare le tecnologie in cui si sta investendo – per capire se stanno effettivamente generando i risultati sperati – ma anche essere in grado di confrontare diverse tecnologie per scegliere quella migliore e più adatta al proprio prodotto e alle proprie esigenze.

Wright: Dal momento che l'utilizzo in azienda di AI e ML si sta espandendo rapidamente, è fondamentale che i leader affrontino le tematiche di fiducia, sicurezza ed etica. 

Se la storia ci ha insegnato qualcosa, è che questi dibattiti sono essenziali per sviluppare tecnologia in modo responsabile, come spiega Chandler Morse di Workday. 

Morse: Vedremo molte implementazioni di queste tecnologie. Esistono alcune preoccupazioni in merito ad alcune applicazioni. Queste preoccupazioni devono essere affrontate, e affrontate in un contesto politico.

Wright: Quali lezioni possono trarre le aziende da altre tecnologie emergenti? E, in particolare, come evitare quella pericolosa trappola tra l'eccessiva regolamentazione che ostacola il progresso e la mancanza di regolamentazione che erode la fiducia del pubblico?

Morse: Il modo in cui questa domanda mi viene posta continuamente è: "Non crediamo che il vostro settore stia davvero chiedendo una regolamentazione".

Crediamo nella capacità dell'AI di aumentare il potenziale umano. E lo diciamo in qualità di azienda che fornisce servizi di gestione del capitale umano per la metà delle aziende Fortune 50 e per il 50% delle aziende Fortune 500. Nel nostro sistema ci sono 60 milioni di record di dipendenti. Sappiamo come queste tecnologie possono creare delle opportunità di guadagno per le persone: è il nostro compito. Ma sappiamo anche che nessuno utilizza una tecnologia di cui non si fida. 

Ho lavorato al Campidoglio per la maggior parte della mia carriera, e tutto quello che volevo sapere dalle persone che arrivavano da me erano le loro intenzioni. Non volevo essere costretto a indovinarle. "Cosa vuole? Possiamo collaborare?" La nostra intenzione è chiara. Vogliamo che le persone usino queste tecnologie. Noi forniamo questi servizi e vorremmo che le persone li usassero per sbloccare il proprio potenziale, per creare talent marketplace, per intrattenere conversazioni significative sulla carriera, per individuare dove dirigere le risorse economiche e per acquisire nuove skill.  

Vediamo che queste tecnologie apportano molti vantaggi. Il nostro obiettivo è creare una base di fiducia e pensiamo che per riuscirci serva una regolamentazione seria. 

Wright: In che modo AI e ML ci consentiranno di avere una visione nuova e audace dell'azienda? Siamo pronti per un mondo dal potenziale illimitato? 

Agrawal: La tecnologia maturerà abbastanza rapidamente. E darà il via alla gestione del cambiamento per il personale delle aziende. Penso che ciò che stimolerà il cambiamento sarà la concorrenza. Non appena l'azienda di un dato settore riuscirà a offrire ai clienti un servizio decisamente migliore a un prezzo molto più basso, tutta la resistenza che ha rallentato i concorrenti si dissiperà rapidamente oppure i concorrenti diventeranno semplicemente sempre meno rilevanti.

Se osservassi questo fenomeno e tentassi di prevedere a che velocità accadranno le cose, mi soffermerei solo sui leader innovativi. Un po' come quando è nata Netflix negli Stati Uniti. Le persone erano curiose, ma allo stesso tempo continuavano a guidare fino da Blockbuster per noleggiare un DVD. Ma una volta che abbiamo toccato con mano come funzionava, è diventato difficile non capire come sarebbe andata a finire. 

Non dobbiamo guardare quanto velocemente cambieranno tutte le aziende. Ci basta trovare il singolo leader che detterà il ritmo anche per tutti gli altri.

Wright: Fondamentalmente, queste aziende leader devono partecipare attivamente al dibattito. 

Morse: Crediamo fermamente che l'AI possa sbloccare il potenziale umano e siamo molto ottimisti a riguardo. Allo stesso tempo, ci sono possibili conseguenze indesiderate legate a queste tecnologie che devono essere valutate.

Quando abbiamo iniziato questo dibattito nel 2019, la prima cosa che abbiamo fatto è stata adottare un approccio basato sul rischio. Eravamo abbastanza sicuri che l'applicazione dell'AI per l'HR e i consigli di Netflix per la prossima serie da guardare non meritassero lo stesso livello di controllo. Quindi bisogna stabilire su cosa concentrarsi. Penso che gli europei l'abbiano capito e lo considerino un fatto acquisito, un requisito essenziale di qualsiasi dibattito sulla questione. Non è più un concetto nuovo. 

Pensiamo anche che abbiano fatto bene ad adottare un approccio articolato. Una delle cose che abbiamo suggerito è stata evitare la tentazione di inserire interi settori in categorie, in questa piramide del rischio che va dal basso rischio al divieto categorico di utilizzare l'AI per determinati casi d'uso. Abbiamo spiegato che l'approccio basato sul rischio doveva contenere sfumature sufficienti per separare anche nel nostro settore le cose che hanno un impatto significativo sulle opportunità di lavoro rispetto a quelle che ne hanno meno.

Wright: Oltre a gestire il cambiamento in modo efficace e ad adottare un approccio al rischio articolato, i business leader dovranno anche capire l'impatto che l'AI avrà sul panorama aziendale più generale. Spiega Rumman... 

​​Chowdhury: Facciamo un esempio: Duolingo è un'app che insegna diverse lingue. Quello che ha fatto Duolingo è stato prendere questo modello base creato da OpenAI e perfezionarlo per adattarlo alle proprie necessità. Quindi, in questo nuovo mondo in cui le aziende adattano un algoritmo base costruito da un'altra azienda ai propri scopi, la responsabilità di garantire affidabilità e sicurezza ricade su più soggetti. Questa responsabilità riguarda il fine-tuning dell'algoritmo per il caso d'uso specifico. Ci si 'aspetta che questi giganti dell'AI, come Anthropics e OpenAI, si assumano la responsabilità di identificare danni ingenti, di utilizzare il Red Teaming e di promuovere un uso responsabile dell'AI.

Ma anche l'utente secondario che perfeziona i modelli di AI per i suoi scopi ha una responsabilità. Le aziende devono quindi pensare quali sono questi due livelli di fiducia e sicurezza e prevedere le aspettative dei loro clienti. Mentre una buona parte della tecnologia può essere gestita in outsourcing, perché tutto ciò che c'è da fare è perfezionare un modello base, questa parte di responsabilità non può essere esternalizzata.

Sono un forte sostenitore della necessità di avere una governance globale per queste questioni che richiedono una supervisione morale. Penso che il concetto di governance globale si sia evoluto in molte direzioni, ma per me la missione di questo organismo di governance dovrebbe essere promuovere il progresso del genere umano. So che suona molto vago e nebuloso, ma lo stesso vale anche per il concetto di intelligenza artificiale generativa, no? Quindi, se investiamo miliardi di dollari in un concetto che sembra completamente irraggiungibile, come l'intelligenza artificiale generativa, penso che dovremmo dedicare tempo, impegno e denaro anche a promuovere il progresso del genere umano con l'aiuto di queste tecnologie.

Wright: C'è molto lavoro da fare, ma non si può negare che le prospettive per AI e ML siano promettenti. Ma cosa significa tutto ciò per i business leader? Come dovrebbero prepararsi le aziende di oggi per il mondo del lavoro di domani? Risponde Ajay… 

Agrawal: Prima di tutto, applicare l'AI a problemi aziendali reali. Le persone rimangono un po' ipnotizzate dai risvolti fantascientifici e quasi magici di questa tecnologia, ma ogni applicazione dell'AI in azienda deve essere associata a una metrica aziendale chiave. Il risultato che produce deve essere misurabile. Le soluzioni AI sono strumenti di ottimizzazione e devono essere indirizzate verso un elemento che va ottimizzato. Quindi eviterei di affidare l'intelligenza artificiale al Chief Data Scientist e la metterei sotto i controllo del responsabile di un'unità aziendale che abbia un indicatore chiave di performance o un altro tipo di metrica. L'AI deve essere applicata in modo mirato a un obiettivo aziendale che preveda, in definitiva, l'aumento dei profitti o la riduzione dei costi. 

In secondo luogo, sono molti gli ambiti a cui è possibile applicare l'AI, soprattutto ora che sappiamo elaborare il linguaggio. Tante cose che non erano fattibili fino all'anno scorso, ora lo sono. Possiamo leggere contratti, procedure operative standard, contratti di lavoro, e-mail... tutti quei dati non strutturati che fino all'anno scorso non potevamo elaborare in modo molto efficace ora sono molto gestibili. 

Bisogna definire delle priorità, scegliere uno o due o tre progetti che genereranno maggiori risultati in termini di aumento dei profitti o di riduzione dei costi in base a una o più dimensioni. In altre parole, applicare il tipico calcolo del ROI e scegliere uno o due, massimo tre progetti senza cercare di affrontare tutto in una volta sola. 

Infine, incoraggerei ogni azienda a puntare su qualcosa. Scegliere l'iniziativa AI più promettente e iniziare subito invece di aspettare e vedere cosa succede. Il motivo è che, con il tempo, l'AI impara. A differenza di tutti gli strumenti che la nostra civiltà ha usato fino a ora, questa tecnologia impara e migliora man mano che viene usata. Chi resta seduto in disparte perde il tempo che i concorrenti usano per addestrare le loro AI. Prima si entra in gioco, prima l'AI inizia ad apprendere.

Wright: Persone, performance, politica, progresso. Il potenziale che AI e ML hanno per le aziende è innegabile. 

Eppure, sono le misure che i business leader prendono oggi a determinare il modo in cui si realizzerà questo potenziale e, soprattutto, a determinare il valore aggiunto che produrranno AI e ML. 

Quindi, AI e ML potrebbero essere la cosa migliore che sia mai capitata alla tua azienda? 

Beh, decidi tu. 

Sono Meg Wright. Grazie per averci ascoltato.