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Evolvi Oltre il “Workslop” con un Approccio Pratico e Centrato sull’Uomo all’Intelligenza Artificiale

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Il problema del “slop dell’AI” ha generato un certo interesse culturale e un’attenzione dei media negli ultimi anni, man mano che l’uso dei generatori di contenuti basati su intelligenza artificiale continua a crescere. Le persone notano quando immagini di bassa qualità e prosa scadente inondano i loro social feed.

Grazie al “slop dell’AI”, siamo ora meno propensi a fidarci del contenuto pubblicitario che sospettiamo sia generato dall’AI, anche se non lo è, e i lettori stanno iniziando a riconoscere i segni caratteristici del contenuto generato dall’AI, come l’uso eccessivo dei trattini. Purtroppo, il “workslop” è ora una realtà anche per noi.

Che Cos’è il Workslop e Perché i Leader Finanziari Dovrebbero Preoccuparsene?

Ogni CFO conosce la frustrazione di dover inseguire una variazione di budget o di dover spendere ore per riconciliare anomalie inspiegabili. Nel paesaggio aziendale odierno, la promessa dell’AI è ovunque, ma così anche un nuovo killer della produttività: il workslop.

Il workslop è il sottoprodotto dell’automazione che sembra pulito ma manca di sostanza, contesto o utilità. È l’articolo pieno di trattini che non ti insegna nulla di nuovo; il rapporto generico che solleva più domande di quante ne risponda; il flusso di lavoro di approvazione che crea attrito invece di chiarezza. È il contenuto generato dall’AI che costringe i team finanziari a fare più lavoro, non meno.

Il workslop è più spesso associato a una cattiva qualità del contenuto. Svaluta il marchio, è meno affidabile e manda il messaggio che le persone hanno smesso di prestare attenzione. Ma quando il workslop inizia a influenzare le applicazioni aziendali come l’ERP, diventa ancora più un drenaggio della produttività e della fiducia.

Il workslop si verifica quando i sistemi di intelligenza artificiale generano output senza sufficiente input umano, contesto o supervisione. Per i leader finanziari, ciò significa spendere tempo prezioso per chiarire, correggere o rielaborare ciò che avrebbe dovuto essere automatizzato.

Il risultato? Efficienza persa, fiducia nell’automazione diminuita e una funzione finanziaria bloccata in modalità reattiva. Potresti pensare che la tua organizzazione non sia abbastanza impegnata nell’AI per essere influenzata dal workslop, ma è già presente.

Un recente articolo di HuffPost ha citato uno studio dell’Università di Stanford che ha scoperto che più della metà dei lavoratori afferma di aver incontrato il workslop sul lavoro. Oltre a infastidire i lavoratori interessati, il workslop minaccia di minare il punto di vendita chiave per l’integrazione dell’AI nel luogo di lavoro: una maggiore produttività con qualità eccezionale.

La buona notizia è che puoi minimizzare o addirittura eliminare il workslop con un approccio pratico e centrato sull’uomo all’AI. Ecco uno sguardo allo stato attuale del problema del workslop, a cosa può assomigliare un’applicazione più pensata della tecnologia AI nel luogo di lavoro e alcuni suggerimenti su come raggiungere un’implementazione dell’AI agile e iterativa.

Che Cosa Succede se il Workslop Non è un Problema ma Piuttosto una Prima Bozza?

Ammettiamolo — siamo quasi nel 2026 e l’AI è un prodotto emozionante. Ha un potenziale incredibile per risparmiare tempo e migliorare la produttività, quindi le persone lo useranno, che il loro datore di lavoro li incoraggi ad adottare la tecnologia o no. La domanda è, l’applicheranno con la formazione e lo sforzo necessari per ottenere i migliori risultati?

Il workslop si verifica quando l’utente non fornisce all’AI un input sufficiente o ben strutturato. Per ottenere i migliori risultati con l’AI, devi mantenere la conversazione aperta. Devi riscrivere il prompt o raffinare le tue esigenze. Questo processo di andata e ritorno introduce più contesto e feedback e ti aiuta a raggiungere un risultato migliore.

L’ho scoperto di persona quando ho creato un prompt AI che avevo immaginato come un rituale di fine giornata per aggiornare la mia lista delle cose da fare riassumendo le email senza risposta e segnalando gli impegni che avevo preso. Sembra un’ottima idea, ma la versione originale era troppo gonfiata e pesante per essere di alcun uso pratico.

Ha richiesto molto affinamento, feedback e coaching dall’AI per arrivare a un output prevedibile e pratico. Ha richiesto che io fossi chiaro sulle mie esigenze, sul mio stile di elaborazione delle informazioni e sulla mia capacità di concentrazione per ottenere un risultato che funzionasse.

Sarebbe stato giusto definire la mia prima bozza “workslop”, ma attraverso l’affinamento, ho ottenuto uno strumento AI utile. Ma che cosa sarebbe successo se mi fossi fermato alla prima iterazione e avessi mantenuto la prima bozza meno utile? Se l’avessi fatto, avrei avuto a che fare con il workslop che avrebbe ostacolato la produttività.

Amplificare questo su processi più complessi che coinvolgono più parti e puoi facilmente vedere come l’AI applicata con le migliori intenzioni possa diventare workslop — a meno che non si abbia la formazione, la perseveranza e le basi per renderla efficace.

Non c’è dubbio che l’AI possa aggiungere valore reale. Ma come leader, dobbiamo assicurarci che i dipendenti abbiano le conoscenze, il supporto e la coordinazione per avere successo, e rapporti da luoghi di lavoro in prima linea indicano che c’è ancora molto lavoro da fare.

Che Cosa è un Approccio Centrato sull’Uomo all’AI e Come Ci Si Arriva?

Quindi, che cosa è un approccio centrato sull’uomo all’AI? E come può un percorso pratico portare a migliori risultati man mano che l’AI viene integrata nei flussi di lavoro?

Per i sostenitori dell’AI nel luogo di lavoro, un buon punto di partenza è riconoscere che l’obiettivo non è sostituire le persone. È ridurre l’attrito e amplificare la nostra intelligenza comprendendo l’umano: le loro esigenze, le loro seccature quotidiane, il loro giudizio e i loro obiettivi.

Ci sono due lezioni qui per portare un’AI di qualità e centrata sull’uomo nel luogo di lavoro. In primo luogo, per i tuoi team che lavorano con l’AI generativa, assicurati che abbiano la formazione e il tempo per ottenere migliori risultati con un forte contesto e affinamento.

Per i sistemi che scegli che offrono abilitazione AI, assicurati che i tuoi partner tecnologici comprendano veramente le esigenze del tuo team. Ciò significa comprendere il loro ambiente operativo quotidiano, cosa funziona e cosa li frustra ancora.

Che Aspetto Ha l’AI Centrata sull’Uomo nel Luogo di Lavoro?

L’AI può essere applicata in modo autonomo per semplificare il lavoro delle persone o utilizzata per integrare tecnologie più vecchie che lasciano lacune irritanti nei flussi di lavoro. Prendi ad esempio la tecnologia di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR). Converte le immagini del testo in testo leggibile e ricercabile e viene utilizzato da anni per semplificare attività come l’inserimento di ricevute o fatture nel software di reporting delle spese.

Ma come chiunque che utilizzi regolarmente l’OCR sa, non funziona sempre come pubblicizzato. Forse hai scattato una foto di una ricevuta su un treno in movimento e la ricevuta era piegata, oscurando le informazioni. Forse la fattura è scritta nella calligrafia illeggibile di qualcuno. Forse la data è in formato europeo e il sistema riconosce solo il formato USA.

Ci sono innumerevoli motivi per cui l’OCR può non tradurre correttamente i dati. È una tecnologia limitata. Integrare una tecnologia più sofisticata come l’AI può colmare queste lacune e finalmente eliminare il fastidio di dover inserire manualmente quei dati.

Questo è solo l’inizio di ciò che l’AI centrata sull’uomo può rendere possibile. Data la capacità dell’AI, nuove applicazioni possono fare molto di più per alleviare l’attrito sul lavoro. Ad esempio, con i prompt giusti e il riconoscimento storico dei dati delle transazioni, l’AI sarà in grado di aggiungere contesto a una fattura oltre i campi della pagina inferendo il centro di costo, le informazioni sul progetto e altro ancora attraverso un contesto centrato sull’umano che lo utilizza.

L’AI centrata sull’uomo può anche alleviare l’attrito sul luogo di lavoro portando attività a persone al di fuori dei sistemi come l’ERP aziendale. La maggior parte delle persone non lavora nel sistema ERP, ma devono accedere (e ad altri sistemi) per eseguire attività specifiche come l’approvazione dei fogli di presenza o delle richieste dei dipendenti.

Che cosa succede se un agente AI porta quelle attività alla persona, insieme al contesto rilevante di cui hanno bisogno, per prendere una decisione in un programma che stanno già utilizzando? Ciò potrebbe mantenere i processi in movimento e i dipendenti più concentrati. L’AI centrata sull’uomo di questo tipo può eliminare attività senza valore aggiunto come l’inserimento dei dati e l’accesso a più sistemi.

Come l’AI Centrata sull’Uomo Sta Trasformando le Funzioni Finanziarie?

Un approccio agile e iterativo all’AI sta già trasformando le funzioni finanziarie in modi significativi. Quando i professionisti finanziari sono sommersi da fogli di calcolo e analisi, può essere difficile spostare il lato della narrazione del cervello; quindi, perché non costruire un agente AI per aiutare a fornire quel contesto?

Ad esempio, le aberrazioni e le anomalie sono un fastidio cronico per i professionisti finanziari e l’AI può coprire il vuoto fornendo il contesto per spiegare picchi nella spesa aziendale. Un agente ben progettato può segnalare potenziali problemi prima che l’analista finanziario scavi attraverso tutti i fogli di calcolo per scoprire le variazioni.

Allo stesso modo, un’AI agile e iterativa può segnalare le anomalie prima che si verifichino nello spazio HR. Quando c’è una variazione nel pagamento dopo un ciclo di pagamento e un dipendente ne chiede conto, qualcuno nel team HR deve interrompere tutto e svolgere un’analisi forense per scoprire il motivo della differenza. Questo è un vero sfida per i team impegnati.

Un agente AI ben progettato potrebbe portare le aberrazioni alla luce prima che i dipendenti ne siano influenzati, segnalando l’anomalia e fornendo il contesto ai responsabili delle decisioni HR dove si trovano. In questo modo, la concentrazione dei membri del team rimane sulla massimizzazione della produttività piuttosto che sullo spegnimento degli incendi e le operazioni funzionano più lisce.

Eliminazione dell’Attrito e del Workslop: Agenti Fai-da-Te o AI dei Fornitori?

Il modo migliore per evitare il workslop e ottenere un valore reale dall’AI è cercare modi per ridurre la dose quotidiana di fastidi che incontriamo tutti nel nostro lavoro, assumendo attività che non aggiungono valore. Per alcuni dipendenti, tra cui molti ruoli finanziari e HR, digitare i dati in un sistema è un fastidio che può spesso essere eliminato tramite un’automazione ben pensata.

Per le persone che creano contenuti, digitare fa parte del lavoro, ma sfruttare l’AI in modo efficace richiede formazione, collaborazione e politiche che aiutino i dipendenti a creare prompt che generino contenuti significativi e non creino lavoro a valle per i colleghi.

Per l’automazione del lavoro, la soluzione giusta varierà in base al ruolo e all’industria, ma i leader che stanno integrando l’AI nel luogo di lavoro dovranno spesso decidere se creare agenti da soli o ottenere una soluzione AI pronta all’uso da un fornitore.

Per le aziende con risorse IT robuste, compreso l’accesso illimitato all’esperienza AI o un sistema integratore in attesa, il cielo è il limite. In quel caso, un fornitore che consegna la tecnologia di costruzione di agenti che i clienti utilizzano per creare soluzioni AI potrebbe funzionare.

Ma molte aziende non hanno accesso a queste risorse e, anche se le hanno, il workslop può rapidamente diventare un problema quando le persone cercano di costruire i propri agenti AI senza la formazione e le risorse adeguate per evitare le insidie a valle.

La sicurezza è un’altra considerazione critica. Tieni presente che le persone useranno l’AI, punto. Ciò significa che è il compito del leader assicurarsi che i dipendenti la utilizzino in modo sicuro e trasparente — e senza introdurre il caos.

Che Cosa Dovresti Considerare Quando Selezioni i Fornitori?

Per molte aziende, un sistema abilitato all’AI da un fornitore è un’opzione eccellente, ma ricorda che non tutti i prodotti sono stati creati ugualmente. Il modo migliore per evitare il workslop e ottenere un valore reale dall’AI è trovare un sistema che ti conosca quanto più intimamente possibile.

Ad esempio, se il tuo obiettivo è migliorare le operazioni con un sistema ERP abilitato all’AI, considera queste domande per i potenziali fornitori:

  • Il prodotto elimina l’attrito che i tuoi dipendenti incontrano più spesso?
  • Risolve i problemi più difficili che i tuoi dipendenti affrontano?
  • È in grado di adattarsi a livelli di competenza diversi all’interno della tua organizzazione?
  • Mantiene gli esseri umani nel ciclo e assicura l’affidabilità e la trasparenza?

Sia che tu stia utilizzando un sistema per generare contenuti, automatizzare i flussi di lavoro o rispondere alle domande, la qualità dei tuoi risultati dipende da quanto il sistema conosce il tuo contesto. Chiedi ai tuoi partner tecnologici come le loro soluzioni AI centrino l’umano e forniscono valore reale.

Il Workslop è Inevitabile?

Indipendentemente da chi sia il tuo fornitore e se tu stia costruendo i tuoi agenti o utilizzando una soluzione che rimuove l’attrito tramite l’automazione pronta all’uso, è tuo compito come leader assicurarti che l’AI sia sicura, trasparente e aggiunga valore.

Tieni presente che l’AI centrata sull’uomo non è definita solo dal fatto che risolva problemi reali e renda il lavoro delle persone più facile. L’AI pratica e centrata sull’uomo mantiene anche gli esseri umani nel ciclo perché, in ultima analisi, siamo noi esseri umani a essere responsabili dei risultati.

Il workslop potrebbe essere una tappa inevitabile dell’evoluzione dell’AI, ma non deve essere una caratteristica permanente della tua funzione finanziaria. Centrando gli esseri umani nel ciclo, investendo nella formazione e scegliendo fornitori che comprendono il contesto aziendale, i CFO possono sbloccare nuovi livelli di produttività e valore strategico dai sistemi ERP.

La prossima ondata di innovazione ERP sarà guidata da un’AI che comprende il tuo business quanto te e che è in grado di fornire insight, automatizzare attività routinarie e dare potere ai leader finanziari di concentrarsi su ciò che più conta.

Il futuro della finanza è ricco di contesto, agile e alimentato dall’uomo. Meriti strumenti che puoi utilizzare oggi per portarti nel domani e puoi evolvere oltre il workslop con un’AI pratica e centrata sull’uomo per raggiungere quella destinazione.

Jennifer Sherman è il Chief Product Officer di Unit4, con più di 25 anni di esperienza nell'avanzare la strategia di prodotto guidata dall'intelligenza artificiale nelle principali aziende tecnologiche.