Rompere il Ciclo: Come le Organizzazioni Possono Evitare Doomprompting e Conseguire il Successo

Dal suo concetto teorico negli anni ’50, l’intelligenza artificiale (AI) ha aperto la strada alle aziende per sperimentare opportunità e produttività migliorate attraverso varie tecniche, in particolare i sistemi di apprendimento automatico. Questi strumenti/tecnologie hanno migliorato la previsione e la presa di decisioni, gettando le basi per future innovazioni tecniche. Negli ultimi tempi, l’AI generativa ha promesso di sovvertire tutto ciò che sappiamo sul lavoro e ha democratizzato l’esperienza AI. Gli utenti ora interagiscono con modelli AI come ChatGPT, attraverso “prompting”, dove si interagisce avanti e indietro con un modello AI. Tuttavia, questi benefici vengono anche con una nuova sfida: Doomprompting. Ciò è equivalente a doom scrolling sui contenuti online, senza un obiettivo definito, intrappolando gli utenti in buche dei conigli. Con l’AI, però, la buca dei conigli risponde. Questo atto di continua raffinazione dei prompt AI per entrambi i modelli generativi e agentic, guidato dall’ambizione di acquisire il output perfetto (e a volte attraverso prompt senza un obiettivo specifico in mente), porta a costi aumentati e rendimenti decrescenti. Ciò crea un grande ostacolo al successo e sconfigge lo scopo dell’utilizzo della tecnologia AI stessa.

Man mano che le aziende aumentano i loro budget legati all’AI, i responsabili delle decisioni devono capire il percorso per ottenere ritorni reali sui loro investimenti e quale valore sta generando. Un rapporto del 2025 di IEEE, ‘I Costi Nascosti dell’AI: Come le Piccole Inefficienze si Accumulano‘, dimostra come piccoli aggiustamenti possano accumularsi in oneri economici significativi. Per evitare di diventare parte di questa lotta costosa, le organizzazioni devono raffinare la formazione dei loro dipendenti che utilizzano LLM per raggiungere il pieno potenziale dei loro investimenti AI.

L’AI generativa porta la promessa di ottimizzazione e efficienza. Tuttavia, quando i team si ritrovano intrappolati nel ciclo di raffinazione infinita (o vagabondaggio senza radar), l’inefficienza mina questa base.

Pulire il “Workslop”

Una delle ragioni per cui i team raffinano continuamente gli output per generare una risposta perfetta è il workslop. Descritto per la prima volta sulla Harvard Business Review, il workslop comprende ‘contenuto di lavoro generato dall’AI che si maschera da buon lavoro ma manca di sostanza per avanzare significativamente un determinato compito’.

Questo ‘slop’ generato dall’AI è il primo domino in una lunga linea che crea il ciclo di doomprompting. Mentre modificare il contenuto scadente attraverso iterazioni o modifiche è importante, è necessario capire quando fermarsi, prima che si entri nella china dei rendimenti decrescenti. Le organizzazioni devono affrontare il loro investimento di tempo nella formazione AI con un equilibrio delicato. Da un lato, i team devono essere consapevoli della qualità richiesta; dall’altro, devono sapere quando è troppo. La formazione dei dipendenti nell’uso più intelligente dei modelli AI attraverso prompt ottimali e obiettivi chiari sarebbe anche utile.

Sfruttare l’AI Agentic per Evitare Doomprompting

Negli ultimi anni, le aziende hanno aumentato notevolmente il loro interesse e investimento in AI agentic, riconosciuta per la sua capacità di migliorare l’efficienza operativa. L’AI agentic può eseguire compiti complessi, orchestrare con più agenti (inclusi RAG e agenti di azione) per decidere il corso dell’azione e eseguire i compiti per completare l’intero compito in modo autonomo.

Queste qualità possono aiutare l’AI a mitigare il doomprompting, o a evitarlo del tutto. Ciò può eliminare la necessità di istruire le interfacce GenAI attraverso più prompt per completare il compito. Un esempio di ciò può essere trovato nell’AI per le operazioni IT, o AIOps, che stanno modernizzando l’IT integrando l’AI nelle attività quotidiane. Tradizionalmente, i team spendono il loro tempo regolando manualmente i sistemi. I dipartimenti del XXI secolo sono quelli che sfruttano l’AI per gestire autonomamente funzioni critiche come il troubleshooting, la risposta agli incidenti e l’allocazione delle risorse.

Un altro esempio adatto è come i sistemi AI agentic possano gestire un incidente complesso in modo autonomo. Questi agenti, insieme all’ITOps, sono in grado di comprendere il contesto del problema, orchestrare con agenti di ragionamento per decidere il corso dell’azione, utilizzare agenti di azione per eseguire le modifiche finali sui sistemi IT e infine impiegare agenti di apprendimento per comprendere la risoluzione e applicarla più efficacemente in futuri incidenti.

L’automazione intelligente dell’AI agentic aiuta a ridurre l’interazione umana e a eseguire compiti in modo autonomo. Per soddisfare le esigenze aziendali in evoluzione, i compiti ripetitivi e le operazioni dovrebbero essere affidati all’AI autonomo. Questa delega elimina il ciclo di riprompting e raffinazione ripetitiva che spesso alimenta il doomprompting. Le operazioni autonome consentono ai modelli AI di ottimizzare e rispondere continuamente a variabili in cambiamento senza input manuale, portando a risultati più rapidi con minimo intervento umano.

Il Ruolo della Governance nella Prevenzione del Doomprompting

In un recente sondaggio McKinsey, l’88% dei rispondenti ha riferito di utilizzare l’AI in almeno una funzione aziendale. Ciò rappresenta un aumento del 10% rispetto al 2024 e un aumento sorprendente del 33% dal 2023. Per l’AI agentic, questo aumento è stato ancora più profondo. Dal 33% nel 2023 al 80% nel 2025.

Questa adozione diffusa sta spingendo le aziende a trovare nuove soluzioni per il doomprompting. Uno di questi strumenti è costituito da robusti framework di governance. Questi dovrebbero essere progettati con cura per assicurarsi che i progetti AI rimangano allineati con gli obiettivi aziendali e non cadano vittime della danza infinita di ottimizzazione. Quando i team sviluppano questi framework, dovrebbero considerare:

• Stabilimento delle linee guida: I flussi di dati verso e da modelli AI stanno diventando sempre più complessi. Per semplificare ciò, le linee guida AI dovrebbero creare un framework per i team per gestire i dati, prendere decisioni e gestire gli output AI in modo responsabile.
• Formazione degli utenti: Una formazione adeguata sull’uso dei prompt può aiutare verso una produttività ottimale
• Utilizzo di modelli specializzati: Modelli AI specifici per settore o scopo sono probabili fornire output contestuali e significativi più velocemente
• Formazione dei modelli AI: La formazione dei modelli AI con dati specifici per industria, compito o organizzazione (ove possibile) può portare a meno “workslop” e output più adatti più velocemente.
• Sviluppo di regole: La stesura e l’implementazione di un insieme chiaro di regole è essenziale per guidare lo sviluppo e il dispiegamento dell’AI. Quando i team stabiliscono confini operativi, assicurano che i sistemi adottati si allineino con gli obiettivi aziendali, gli standard etici e i requisiti normativi.

Uscire dal Ciclo di Doomprompting

Per evitare di cadere nel ciclo di doomprompting, le aziende devono adottare strategie AI che diano priorità ai risultati rispetto alla perfezione. L’uso di prompt di formazione, modelli AI specifici per scopo e modelli formati su dati aziendali contestuali può ridurre la necessità di riprompting estensivo. Le aziende che sfruttano l’AI agentic, le operazioni IT autonome e robusti framework di governance possono riallocare risorse critiche verso il raggiungimento dei loro obiettivi aziendali senza rimanere bloccate in cicli di ottimizzazione infiniti. Il successo arriverà quando i team sposteranno la loro mentalità da una raffinazione costante a una di esecuzione focalizzata e risultati misurabili. Le aziende che adottano queste strategie, possono realizzare i benefici dell’AI senza rimanere intrappolate nel ciclo di doomprompting.