Pascal Bornet, Autore di IRREPLACEABLE e Intelligent Automation – Serie di Interviste

Pascal Bornet è un pioniere dell’Automazione Intelligente (IA) e autore del best-seller “Intelligent Automation”. È regolarmente classificato tra i primi 10 esperti globali di Intelligenza Artificiale e Automazione. È membro del Forbes Technology Council.

Bornet è anche un dirigente senior con oltre 20 anni di esperienza nella gestione di trasformazioni digitali per aziende. È il fondatore e l’ex leader delle pratiche di “AI e Automazione” presso McKinsey e Ernst & Young (EY).

Sta anche pubblicando un nuovo libro intitolato: IRREPLACEABLE: L’Arte di Spiccare in un’Epoca di Intelligenza Artificiale.

Quando hai scoperto per la prima volta l’IA e capito quanto sarebbe stata disruptiva?

Il mio viaggio con l’IA è iniziato oltre 20 anni fa, quando ho iniziato a lavorare su progetti di IA e automazione presso importanti società di consulenza. Anche in quei primi giorni, potevo sentire l’enorme potenziale di questa tecnologia per trasformare aziende e società.

Tuttavia, il vero punto di svolta per me è stato intorno al 2015-2016, quando l’IA ha iniziato a fare notizie con breakthough come AlphaGo che sconfiggeva il campione del mondo nel complesso gioco di Go. È stata una potente dimostrazione di quanto l’IA fosse avanzata e come stava iniziando a superare le capacità umane in certi domini.

Questo è stato anche il momento in cui ho visto un aumento significativo di interesse da parte delle aziende di vari settori che volevano esplorare l’IA. Stavano capendo che non si trattava più di semplice hype – l’IA stava diventando un vero e proprio fattore di cambiamento. Le aziende che erano state scettiche o esitanti stavano ora cercando di capire e adottare la tecnologia.

Vedere questo cambio di mentalità e il ritmo accelerato degli avanzamenti dell’IA, è diventato chiaro per me che eravamo sull’orlo di una grande disruption. L’IA non stava solo per cambiare alcuni processi qui e là; stava per ridisegnare fondamentalmente il modo in cui lavoriamo, viviamo e interagiamo gli uni con gli altri. Questa consapevolezza è stata sia emozionante che inquietante e mi ha spinto a concentrare la mia ricerca e il mio lavoro sull’aiutare individui e organizzazioni a navigare questa trasformazione.

Sei noto per sottolineare come l’IA sia empoderante, ma la maggior parte delle persone teme di perdere il lavoro. Quali sono le abilità che gli esseri umani devono rafforzare per non essere sostituiti dall’IA?

È vero che lo spettro della perdita di lavoro a causa dell’automazione dell’IA è una paura reale per molti. Tuttavia, credo fermamente che l’IA sia fondamentalmente empoderante, non minacciosa, per il potenziale umano – se la si affronta nel modo giusto.

La chiave è concentrarsi sullo sviluppo e il rafforzamento delle capacità che sono unicamente umane e difficili da replicare per l’IA. Nel mio libro, mi riferisco a queste come le “Humics” – creatività genuina, pensiero critico e autenticità sociale.

• La creatività genuina riguarda la generazione di idee, soluzioni e espressioni artistiche originali che attingono alle nostre esperienze, emozioni e intuizione umane. Mentre l’IA può ricombinare elementi esistenti in modi nuovi, le manca l’autenticità dell’esperienza umana e la scintilla di immaginazione che porta a innovazioni davvero rivoluzionarie.
• Il pensiero critico coinvolge l’analisi delle informazioni, la messa in discussione delle ipotesi e la presa di decisioni etiche basate sui nostri valori e sulla comprensione del contesto. L’IA può elaborare dati e identificare pattern, ma non ha la capacità umana di discernimento, scetticismo e ragionamento morale.
• L’autenticità sociale comprende la nostra capacità di costruire relazioni profonde, comunicare con empatia e guidare e ispirare gli altri. Queste abilità interpersonali sono radicate nella nostra intelligenza emotiva e autoconsapevolezza, che l’IA non può pienamente simulare.

Sviluppando queste “Humics” e imparando a creare sinergie con l’IA, gli individui possono fornire valore che è distintamente umano e altamente apprezzato. Si tratta di sfruttare l’IA per automatizzare compiti di routine, mentre si rafforza la propria umanità per lavori ad alto valore, creativi e interpersonali.

Diventare insostituibili significa anche essere pronti per l’IA, padroneggiare le abilità per lavorare efficacemente accanto all’IA e “pronti al cambiamento”, sviluppando la resilienza e l’adattabilità per prosperare in un mondo in rapida evoluzione. Coltivando queste tre competenze, gli individui possono navigare l’era dell’IA con fiducia e creare la propria proposta di valore insostituibile.

Come possono le organizzazioni assicurarsi che gli strumenti di IA siano di supporto e non sostituiscono i lavoratori umani?

Per assicurarsi che gli strumenti di IA siano di supporto e non sostituiscono i lavoratori umani, le organizzazioni devono adottare un approccio centrato sull’uomo all’implementazione dell’IA. Ciò significa mettere le persone al centro delle loro strategie di IA e concentrarsi su come la tecnologia possa potenziare ed elevare le capacità umane.

Un aspetto chiave è la progettazione del lavoro. Mentre le organizzazioni introducono l’IA, devono ripensare ruoli e responsabilità per concentrarsi sulle abilità umane uniche che l’IA non può sostituire. Ciò potrebbe comportare la ridefinizione delle descrizioni dei lavori per enfatizzare i compiti che richiedono creatività, pensiero critico, intelligenza emotiva e risoluzione di problemi complessi.

Ad esempio, il ruolo di un rappresentante del servizio clienti potrebbe evolversi dal gestire richieste di routine (che possono essere automatizzate) alla gestione di situazioni più complesse e cariche di emozioni che richiedono empatia e giudizio. Un contabile potrebbe trascorrere meno tempo sull’inserimento dei dati e più tempo sull’interpretazione delle informazioni e sulla fornitura di consulenza strategica.

Le organizzazioni devono anche investire nella formazione e nell’aggiornamento delle competenze dei loro dipendenti per prepararli a questi nuovi ruoli. Ciò include la fornitura di formazione non solo sull’uso degli strumenti di IA, ma anche sullo sviluppo e l’applicazione delle “Humics” in un contesto aziendale.

Un altro fattore critico è coinvolgere i dipendenti nel processo di implementazione dell’IA. Invece di imporre soluzioni di IA dall’alto verso il basso, le organizzazioni dovrebbero coinvolgere i lavoratori nell’identificazione delle aree in cui l’IA può assistere e progettare la collaborazione uomo-macchina. Ciò aiuta non solo a garantire che l’IA sia di supporto in modo da beneficiare i dipendenti, ma anche a promuovere una cultura di apprendimento continuo e adattabilità.

La leadership gioca un ruolo cruciale. I leader devono stabilire una visione chiara di come l’IA potrà potenziare ed elevare la forza lavoro e comunicare coerentemente e modellare questa prospettiva. Devono anche essere proattivi nell’indirizzare le preoccupazioni relative alla sicurezza del lavoro e creare un ambiente psicologicamente sicuro per i dipendenti per sperimentare, imparare e adattarsi.

Infine, l’obiettivo dovrebbe essere creare una relazione simbiotica tra esseri umani e IA, in cui ciascuno si concentra su ciò che fa meglio. Progettando lavori e organizzazioni attorno a questo principio, possiamo sfruttare il potere dell’IA per elevare piuttosto che diminuire il potenziale e il valore umano.

Hai affermato in precedenza che i settori dei servizi sono i più probabili a trarre beneficio dall’IA generativa. Puoi fornire alcuni esempi di ciò?

I settori dei servizi, che si basano fortemente sull’interazione umana e sulla risoluzione creativa dei problemi, sono destinati a trarre grandi benefici dall’IA generativa. Questa tecnologia, che può creare nuovo contenuto (testo, immagini, audio, ecc.) basato su pattern appresi da dati esistenti, ha un enorme potenziale per potenziare e amplificare le capacità umane nei ruoli di servizio.

Un esempio primario è nel servizio clienti. L’IA generativa può essere utilizzata per creare risposte personalizzate e contestualmente rilevanti alle richieste dei clienti, attingendo a una vasta base di conoscenze. Ciò potrebbe consentire ai rappresentanti del servizio clienti di fornire un supporto più rapido, più preciso e più personalizzato. Allo stesso tempo, l’IA potrebbe gestire le richieste di routine, liberando gli agenti umani per concentrarsi su situazioni più complesse e cariche di emozioni che richiedono empatia e giudizio.

Nel campo creativo, come il design e la pubblicità, l’IA generativa potrebbe servire come uno strumento potente per l’ideazione e il brainstorming. Ad esempio, un designer grafico potrebbe utilizzare l’IA per generare una vasta gamma di elementi di design o layout basati su un set di parametri, che potrebbe poi raffinare e curare in base alla propria visione creativa e alla comprensione delle esigenze del cliente. Questa sinergia di idee generate dall’IA e cura umana potrebbe portare a design più innovativi e di maggiore impatto.

Nell’istruzione e nella formazione, l’IA generativa potrebbe essere utilizzata per creare contenuti di apprendimento personalizzati e valutazioni adattate alle esigenze, agli obiettivi e ai progressi di ciascun apprendente. Gli insegnanti potrebbero utilizzare l’IA per generare problemi di pratica mirati, spiegazioni e feedback, consentendo loro di fornire un supporto più individualizzato a larga scala. Allo stesso tempo, l’IA potrebbe liberare gli insegnanti dalle attività di routine come la valutazione, permettendo loro di concentrarsi su attività di alto valore come la mentorizzazione, la guida e lo sviluppo delle competenze di pensiero critico.

Nel settore sanitario, l’IA generativa ha applicazioni emozionanti in aree come l’istruzione e l’engagement dei pazienti. Ad esempio, l’IA potrebbe generare consigli di salute personalizzati, promemoria e contenuti motivazionali basati sulle condizioni specifiche di un paziente, stile di vita e preferenze. Ciò potrebbe potenziare il lavoro dei professionisti sanitari, rafforzando i messaggi chiave, rispondendo a domande comuni e mantenendo i pazienti sulla strada giusta con i loro piani di trattamento.

Il filo comune attraverso questi esempi è che l’IA generativa non sostituisce il fornitore di servizi umano, ma piuttosto potenzia le sue capacità. Sta assumendo gli aspetti più routinari e basati sui dati del ruolo, consentendo agli esseri umani di concentrarsi sulle attività ad alto valore che richiedono creatività, pensiero critico e intelligenza emotiva.

Abbracciando questa mentalità di potenziamento, i settori dei servizi possono sfruttare l’IA generativa per fornire servizi più personalizzati, più reattivi e più innovativi, migliorando il valore e l’impatto della loro forza lavoro umana.

Potresti condividere alcuni esempi specifici di come l’IA stia trasformando settori come la finanza o la sanità?

L’IA sta guidando cambiamenti trasformativi in vari settori e la finanza e la sanità sono due esempi primari in cui l’impatto è particolarmente significativo.

Nel settore finanziario, l’IA sta rivoluzionando il modo in cui le istituzioni finanziarie operano, dalla gestione del servizio clienti alla gestione del rischio. Molti istituti bancari utilizzano ora chatbot potenziati dall’IA per gestire le richieste dei clienti, fornendo supporto 24/7 e liberando gli agenti umani per concentrarsi su questioni più complesse. Questi chatbot possono comprendere il linguaggio naturale, accedere alle informazioni sui conti e persino fornire raccomandazioni personalizzate, migliorando notevolmente l’esperienza del cliente.

L’IA sta anche trasformando la rilevazione delle frodi e la gestione del rischio nel settore finanziario. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare grandi quantità di dati di transazioni in tempo reale, identificando pattern e anomalie che potrebbero indicare attività fraudolente. Ciò consente alle banche di rilevare e prevenire le frodi in modo più efficace, riducendo le perdite e proteggendo i clienti.

Nel settore sanitario, l’IA sta facendo progressi significativi in aree come la diagnosi, la scoperta di farmaci e la medicina personalizzata. Ad esempio, gli algoritmi di IA possono analizzare immagini mediche come radiografie e risonanze magnetiche per rilevare segni di malattie come il cancro, spesso con un livello di accuratezza che eguaglia o supera quello dei radiologi umani. Ciò può portare a una diagnosi più precoce e a migliori risultati per i pazienti.

L’IA sta anche accelerando la scoperta di farmaci, prevedendo come le molecole si comporteranno e interagiranno, riducendo il tempo e il costo di sviluppo di nuovi farmaci. Nel 2020, il primo farmaco progettato dall’IA è entrato nelle fasi di sperimentazione clinica, segnando un importante traguardo in questo campo.

La medicina personalizzata è un’altra frontiera emozionante in cui l’IA sta avendo un impatto. Analizzando i dati genetici di un paziente, fattori di stile di vita e storia medica, l’IA può prevedere il rischio di certe malattie e raccomandare misure preventive o trattamenti personalizzati. Questo passaggio verso una cura proattiva e individualizzata ha il potenziale di migliorare notevolmente i risultati dei pazienti e ridurre i costi sanitari.

L’IA sta anche migliorando il monitoraggio remoto e la telemedicina. Dispositivi indossabili e app per smartphone possono raccogliere dati sanitari in tempo reale, che l’IA può poi analizzare per rilevare precocemente segni di problemi di salute e allertare i fornitori di assistenza sanitaria. Durante la pandemia di COVID-19, chatbot e assistenti virtuali potenziati dall’IA hanno svolto un ruolo cruciale nel triage dei pazienti, fornendo informazioni e riducendo il carico di lavoro sui sistemi sanitari sovraccarichi.

Questi sono solo alcuni esempi di come l’IA stia trasformando la finanza e la sanità. Ciò che è importante notare è che in ciascun caso, l’IA non sta sostituendo i professionisti umani, ma piuttosto potenziando le loro capacità. Sta assumendo i compiti più routinari e basati sui dati, consentendo agli esseri umani di concentrarsi sugli aspetti più complessi e basati sul giudizio dei loro ruoli.

Man mano che questi settori continuano ad adottare e integrare l’IA, possiamo aspettarci di vedere applicazioni ancora più innovative che migliorano l’efficienza, l’accuratezza e la personalizzazione, portando a migliori risultati per le aziende e i consumatori. La chiave sarà gestire questa trasformazione in modo da potenziare piuttosto che sostituire i lavoratori umani, sfruttando il potere della collaborazione uomo-macchina.

Con l’aumento dell’uso dell’IA nelle aziende, la sicurezza dei dati, la privacy e la governance sono diventate questioni critiche. Come possono le aziende affrontare queste preoccupazioni per mantenere la fiducia con i loro clienti?

Man mano che le aziende si affidano sempre più all’IA e alla presa di decisioni basata sui dati, le questioni relative alla sicurezza dei dati, alla privacy e alla governance sono effettivamente emerse in primo piano. Queste non sono solo sfide tecniche, ma questioni fondamentali di fiducia tra le aziende e i loro clienti. Come ho discusso in un recente webinar ospitato dalla società di protezione dei dati Clumio, con l’aumento dei deepfake, delle preoccupazioni crescenti relative ai pregiudizi dell’IA e, naturalmente, del problema enorme delle violazioni dei dati, le aziende devono concentrarsi sulla fiducia più che mai.

Per affrontare queste preoccupazioni e mantenere la fiducia, le aziende devono adottare un approccio proattivo, trasparente ed etico alla gestione dei dati e alla governance dell’IA. Ecco alcuni passaggi chiave che dovrebbero considerare:

Innanzitutto, le aziende devono dare priorità alla sicurezza dei dati a ogni fase del ciclo di vita dei dati. Ciò significa implementare misure di sicurezza robuste per proteggere contro le violazioni dei dati, gli attacchi informatici e l’accesso non autorizzato. Ciò include tecniche come la crittografia dei dati, protocolli di autenticazione sicuri e audit di sicurezza regolari. Le aziende dovrebbero anche avere politiche e procedure chiare per la gestione e la segnalazione di incidenti di sicurezza.

In secondo luogo, le aziende devono essere trasparenti sulle loro pratiche di raccolta e utilizzo dei dati. Dovrebbero fornire politiche di privacy chiare e facili da capire che informino i clienti su quali dati vengono raccolti, come verranno utilizzati e con chi potrebbero essere condivisi. I clienti dovrebbero avere il controllo sui propri dati, con la possibilità di accedere, aggiornare o cancellare le proprie informazioni come necessario.

Nel contesto dell’IA in particolare, le aziende dovrebbero essere trasparenti su dove e come l’IA viene utilizzata e su quale impatto potrebbe avere sull’esperienza o sulle decisioni dei clienti. Se un sistema di IA sta prendendo decisioni significative che influenzano i clienti, come l’approvazione di un prestito o la determinazione dei premi assicurativi, le aziende dovrebbero essere in grado di spiegare come queste decisioni vengono prese e fornire canali per i clienti per appellarsi o richiedere una revisione umana.

Terzo, le aziende devono stabilire solide strutture di governance dei dati. Ciò include la definizione di politiche e procedure chiare per la raccolta, l’archiviazione, l’accesso e l’utilizzo dei dati all’interno dell’organizzazione. Ciò dovrebbe includere linee guida per la qualità dei dati, l’integrazione dei dati e la sicurezza dei dati, nonché la definizione di ruoli e responsabilità per la gestione dei dati.

Nel contesto dell’IA, la governance dei dati si estende anche alla governance del modello. Le aziende dovrebbero avere meccanismi in atto per garantire che i loro modelli di IA siano equi, non pregiudizievoli e allineati con i principi etici. Ciò potrebbe comportare tecniche come la “spiegabilità del modello” e il test di equità, nonché la supervisione umana e la responsabilità per le decisioni guidate dall’IA.

Quarto, le aziende dovrebbero dare ai clienti più controllo sui propri dati. Ciò include fornire modi facili per i clienti di opt-out dalla raccolta dei dati o di specificare come i loro dati possono essere utilizzati. Alcune aziende stanno anche esplorando concetti come “trust dei dati” o “cooperative dei dati”, in cui i clienti possono volontariamente condividere i propri dati per scopi specifici in modo sicuro e trasparente.

Infine, costruire la fiducia nell’era dell’IA richiede un cambiamento fondamentale nella cultura e nella leadership aziendale. Le aziende devono incorporare i principi di IA responsabile e di etica dei dati nei loro valori fondamentali e processi decisionali. Dovrebbero educare e formare tutti i dipendenti su questi principi e tenere la leadership accountable per il loro rispetto.

Seguendo questi passaggi – dando priorità alla sicurezza, essendo trasparenti, governando i dati in modo responsabile, potenziando i clienti e promuovendo una cultura etica – le aziende possono costruire e mantenere la fiducia nell’era dell’IA. Non si tratta solo di conformità; si tratta di dimostrare attivamente ai clienti che i loro dati e la loro fiducia sono valorizzati e protetti.

In un’era in cui i dati sono il nuovo petrolio e l’IA è il nuovo motore di crescita, la fiducia è la valuta definitiva. Come ho osservato durante il webinar di Clumio, i vincitori in un mondo guidato dall’IA non saranno le aziende con i dataset più complessi o più grandi, ma quelle che saranno in grado di costruire un fondamento incrollabile di fiducia che sostenga i loro ecosistemi digitali.

I pregiudizi nei modelli di IA sono una preoccupazione significativa. Quali sono le migliori pratiche che raccomandi alle organizzazioni per identificare e mitigare i pregiudizi nei loro sistemi di IA?

I pregiudizi nell’IA sono effettivamente una questione critica. I sistemi di IA imparano dai dati su cui vengono addestrati e se quei dati riflettono pregiudizi storici o rappresentazioni distorte, quei pregiudizi possono essere amplificati e perpetuati nelle decisioni e negli output dell’IA. Ciò può portare a esiti ingiusti, discriminatori o addirittura dannosi, erodendo la fiducia nell’IA e causando danni reali a individui e società.

Per identificare e mitigare questi pregiudizi, raccomando alle organizzazioni di adottare le seguenti migliori pratiche:

Primo, essere consapevoli dei vari tipi di pregiudizi che possono insinuarsi nei sistemi di IA. Tutti dovrebbero leggere sui 188 pregiudizi cognitivi che ogni essere umano possiede. Andate su Wikipedia e cercate “pregiudizi cognitivi”. Come noterete, alcuni comuni includono:

• Pregiudizio di selezione: quando i dati utilizzati per addestrare l’IA non sono rappresentativi della popolazione del mondo reale a cui verrà applicata.
• Pregiudizio storico: quando i dati riflettono pregiudizi societali storici, come la discriminazione razziale o di genere.
• Pregiudizio di misura: quando il modo in cui i dati vengono raccolti o etichettati introduce pregiudizi, come l’uso di criteri soggettivi o inconsistenti.
• Pregiudizio algoritmico: quando il modello di IA stesso introduce pregiudizi, come sovrapprendere a determinate caratteristiche o amplificare piccole differenze.

Comprendendo questi diversi tipi di pregiudizi, le organizzazioni possono essere più proattive nell’identificarli e affrontarli.

Secondo, stabilire team diversificati e inclusivi per lavorare su progetti di IA. Avere membri del team con background, prospettive ed esperienze diverse può aiutare a identificare pregiudizi che altrimenti potrebbero passare inosservati. È anche importante coinvolgere esperti del settore e stakeholder che comprendono il contesto in cui l’IA verrà utilizzata.

Terzo, condurre rigorosi audit dei dati. Prima di addestrare un modello di IA, esaminare attentamente i dati per potenziali pregiudizi o distorsioni. Verificare la rappresentatività, l’accuratezza e la completezza. Considerare tecniche come il campionamento stratificato per garantire una rappresentazione equa di diversi gruppi.

Quarto, utilizzare tecniche come la debiasing avversariale durante il processo di addestramento del modello. Ciò comporta tentare intenzionalmente di “ingannare” il modello con dati pregiudizievoli e poi regolare il modello per renderlo più resistente a questi pregiudizi. Ci sono anche varie tecniche algoritmiche per la riduzione dei pregiudizi, come la regolarizzazione, l’ottimizzazione delle costrizioni e gli aggiustamenti post-elaborazione.

Quinto, testare estensivamente per la correttezza e i pregiudizi. Ciò dovrebbe coinvolgere il test del modello su dataset diversificati e scenari del mondo reale, non solo sui dati di addestramento. Utilizzare metriche quantitative per valutare la correttezza, come la parità demografica (garantendo che le decisioni del modello siano indipendenti da attributi sensibili come razza o genere) e l’opportunità eguale (garantendo che il modello si esegua allo stesso modo per diversi gruppi).

Sesto, fornire trasparenza e spiegabilità per le decisioni dell’IA. Utilizzare tecniche come i valori SHAP o LIME per spiegare come il modello sta prendendo le sue decisioni e rendere queste spiegazioni disponibili agli utenti o agli stakeholder. Ciò può aiutare a identificare i pregiudizi e costruire la fiducia.

Settimo, stabilire strutture di governance e responsabilità chiare. Designare ruoli e responsabilità per la gestione dei pregiudizi e della correttezza dell’IA e stabilire processi per audit regolari, segnalazione e mitigazione. Assicurarsi che ci siano canali per gli utenti o gli stakeholder per sollevare preoccupazioni o richiedere ricorso se credono di essere stati ingiustamente influenzati da un sistema di IA.

Infine, coltivare una cultura organizzativa di IA responsabile ed etica. Formare e educare regolarmente tutti gli impiegati sull’etica dell’IA e sulla mitigazione dei pregiudizi. Incoraggiare la discussione aperta e la segnalazione di preoccupazioni relative ai pregiudizi. Rendere l’etica dell’IA un valore fondamentale e un indicatore chiave di performance per l’organizzazione.

Adottando queste migliori pratiche, le organizzazioni possono identificare e mitigare i pregiudizi nei loro sistemi di IA. Tuttavia, è importante riconoscere che l’eliminazione dei pregiudizi è un processo continuo, non una soluzione una tantum. Man mano che i sistemi di IA evolvono e vengono applicati in nuovi contesti, possono emergere nuovi pregiudizi. Le organizzazioni devono impegnarsi nel monitoraggio continuo, nell’apprendimento e nel miglioramento.

Infine, affrontare i pregiudizi dell’IA non è solo una sfida tecnica, ma un imperativo sociale ed etico. Si tratta di garantire che, man mano che ci affidiamo sempre più all’IA per prendere decisioni che influenzano la vita delle persone, lo stiamo facendo in modo giusto e trasparente.

Guardando avanti, qual è il ruolo futuro dell’IA nel luogo di lavoro?

Guardando avanti, vedo l’IA trasformare fondamentalmente la natura del lavoro, non sostituendo gli esseri umani, ma potenziandoli e elevandoli.

I compiti routinari e ripetitivi saranno sempre più automatizzati, liberando gli esseri umani per concentrarsi su attività di alto valore che richiedono creatività, pensiero critico, intelligenza emotiva e risoluzione di problemi complessi. L’IA servirà come uno strumento potente per l’ideazione, l’analisi e il supporto alle decisioni, migliorando il giudizio e l’esperienza umana.

Vedremo più collaborazione uomo-IA, con l’IA che gestisce gli aspetti basati sui dati e gli esseri umani che forniscono comprensione e supervisione etica. I lavori saranno riprogettati attorno a questa sinergia, enfatizzando le abilità umane uniche.

L’IA abiliterà anche servizi più personalizzati, più reattivi e più prevedibili, dalla gestione del servizio clienti alla fornitura di assistenza sanitaria. Guiderà l’innovazione, scoprirà nuove informazioni e creerà nuove forme di valore.

Tuttavia, questa transizione richiederà un importante riaddestramento e riqualificazione della forza lavoro. Il ruolo dell’istruzione e della formazione sarà cruciale nel preparare le persone a lavorare efficacemente accanto all’IA.

Infine, il futuro dell’IA nel luogo di lavoro è sull’aumento, non sulla sostituzione. È sulla creazione di una relazione simbiotica in cui esseri umani e macchine si concentrano sui loro punti di forza, migliorando l’efficienza, l’innovazione e il potenziale umano. Le organizzazioni che padroneggeranno questo equilibrio saranno quelle che prospereranno.

Come possono le aziende prepararsi ora per i cambiamenti che l’IA porterà nei prossimi cinque o dieci anni?

Per prepararsi per i cambiamenti guidati dall’IA nei prossimi dieci anni, le aziende dovrebbero:

• Sviluppare una strategia di IA allineata con gli obiettivi aziendali, identificando aree chiave per l’applicazione e l’investimento in IA.
• Costruire la letteratura di IA in tutta l’organizzazione, assicurandosi che tutti gli impiegati comprendano i concetti di base e le implicazioni per i loro ruoli.
• Investire nell’infrastruttura dei dati e nella governance, garantendo la qualità, la sicurezza e la gestione etica dei dati.
• Sperimentare con l’IA in ambienti controllati, iniziando con piccoli progetti e scalando i successi.
• Riprogettare i lavori e i processi attorno alla collaborazione uomo-IA, concentrandosi sull’aumento delle capacità umane piuttosto che sulla sostituzione.
• Investire massicciamente nella riqualificazione e nell’aggiornamento delle competenze dei dipendenti, concentrandosi sullo sviluppo delle “Humics” – creatività, pensiero critico e intelligenza emotiva.
• Stabilire strutture di governance di IA trasversali per gestire i pregiudizi, la correttezza, la trasparenza e la responsabilità.
• Partecipare alla pianificazione di scenari per anticipare e adattarsi agli impatti disruptivi dell’IA sui mercati, i modelli di business e la forza lavoro.
• Collaborare con pari del settore, accademia e policy maker per plasmare lo sviluppo e la distribuzione responsabile dell’IA.
• Coltivare una cultura agile, orientata all’apprendimento, che accetti il cambiamento e l’esperimentazione.

La chiave è approcciare l’IA non come un progetto una tantum, ma come un viaggio continuo di apprendimento, adattamento e trasformazione. Le aziende che inizieranno ora, investendo sia nelle capacità tecnologiche che in quelle umane, saranno meglio posizionate per sfruttare il potenziale dell’IA e navigare le sue sfide nei prossimi anni.

Nel settembre 2024, pubblicherai il tuo secondo libro, IRREPLACEABLE: L’Arte di Spiccare in un’Epoca di Intelligenza Artificiale, puoi dirci di più su questo libro in arrivo e su cosa ci si può aspettare?

Nel mio libro in arrivo, IRREPLACEABLE: L’Arte di Spiccare in un’Epoca di Intelligenza Artificiale, mi addentro nel significato di prosperare in un’epoca sempre più plasmata dall’IA.

In un mondo sempre più guidato dall’IA, come possiamo assicurarci di rimanere insostituibili? Come possiamo proteggere il nostro lavoro, la nostra azienda e i nostri figli dalle sfide poste da questa tecnologia trasformativa? E collettivamente, come possiamo proteggere la nostra umanità?

In IRREPLACEABLE, offro una cornice per non solo sopravvivere, ma prosperare nell’era dell’IA.

Attingendo a oltre 20 anni di ricerca pionieristica sull’IA e esperienza pratica, rivelo i segreti per vivere in armonia con l’IA e coltivare le qualità umane uniche che nessuna macchina può replicare. Guido il lettore in un viaggio per padroneggiare le Tre Competenze del Futuro: diventare Pronti all’IA, Pronti all’Uomo e Pronti al Cambiamento.

Attraverso storie coinvolgenti, strategie pratiche e intuizioni stimolanti, IRREPLACEABLE equipaggia il lettore per:

• Sfruttare il potere dell’IA per aumentare la propria vita, lavoro e azienda
• Proteggere se stessi e la propria famiglia dai potenziali trabocchetti dell’IA
• Sviluppare le abilità che renderanno il lettore insostituibile in un mondo guidato dall’IA
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Sia che tu sia un individuo che cerca di proteggere la propria carriera, un genitore che cerca di allevare figli pronti all’IA o un leader aziendale che cerca di navigare la disruption tecnologica, IRREPLACEABLE è la tua guida essenziale. Non si tratta solo di adattarsi al cambiamento; si tratta di sfruttare il potere dell’IA per diventare la migliore versione di se stessi.

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Grazie per la grande intervista, ho aspettato con ansia di leggere IRREPLACEABLE che è attualmente disponibile per il preordine, i lettori possono anche desiderare di leggere Intelligent Automation che è disponibile oggi.

I lettori possono anche visitare il sito web di Pascal Bornet per saperne di più.