Il Futuro del Lavoro: Come l’Intelligenza Artificiale e l’Automazione Stanno Ridefinendo i Ruoli Professionali e i Modelli di Business

Nella nostra pratica professionale, abbiamo incontrato due opinioni polarizzate sull’intelligenza artificiale e il suo impatto sui ruoli professionali e sui modelli di business. Una parte è preoccupata per i tassi di disoccupazione e l’intelligenza artificiale che prende il controllo, mentre l’altra ritiene che l’intelligenza artificiale non porterà cambiamenti significativi e si rivelerà un’illusione.

Considerando che il 64% dei CIO ripone grandi speranze nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per elevare le operazioni aziendali e far evolvere le imprese, diventa particolarmente importante comprendere le capacità e i limiti forti della tecnologia. L’intelligenza artificiale può veramente introdurre nuovi modelli di business, o queste aspettative sono radicate in pregiudizi?

Come sempre, la vera risposta si trova da qualche parte nel mezzo.

Ogni rivoluzione tecnologica è stata seguita dalla trasformazione dei ruoli professionali e delle routine lavorative. L’evoluzione dell’intelligenza artificiale ha promesso di cambiare rapidamente i luoghi di lavoro e di guidare i cambiamenti sociali. Come si è scoperto, l’intelligenza artificiale non ha avuto l’impatto sulla società come ci si aspettava, ma la società può e deve influenzare l’intelligenza artificiale.

La riduzione nello sviluppo di LLM e le continue segnalazioni di allucinazioni dell’intelligenza artificiale rendono chiaro che i sistemi di intelligenza artificiale che conosciamo oggi non sono solo lontani dalla perfezione, ma non forniscono ciò che ci si aspettava, e i sviluppatori lo sanno. È importante capire che il problema non è con l’intelligenza artificiale, ma con l’iperalimentazione intorno ad essa. Invece di rallentare e concentrarsi sul miglioramento delle funzionalità esistenti, gli sviluppatori hanno iniziato a puntare all’obiettivo successivo. Di conseguenza, molti problemi potenziali sono rimasti inesplorati e trascurati, causando numerose questioni, come Google che ha subito un calo di 100 miliardi di dollari a causa di un errore fattuale del suo chatbot AI Bard che nessuno ha verificato.

Questi risultati dimostrano che se l’intelligenza artificiale necessita di controllo e monitoraggio per eseguire compiti di base, è troppo presto per affidarle compiti complessi. Molti ruoli professionali richiedono una profonda comprensione, pensiero critico e flessibilità che l’intelligenza artificiale non possiede — e questo non cambierà nel prossimo futuro.

Come ha detto l’ex capo del gruppo di preparazione all’AGI di OpenAI, la vera efficienza dell’intelligenza artificiale sarà il risultato di un robusto dialogo tra aziende, governi, voci dell’industria, professionisti e cittadini. Attualmente, questa conversazione non è ancora iniziata e richiederà la piena partecipazione di tutti coloro che sono coinvolti.

L’intelligenza artificiale nei modelli di business: esplorare il valore attuale

Mentre l’era dei modelli di business guidati dall’intelligenza artificiale non è qualcosa che dovremmo aspettarci nel giro di un anno o due, non c’è dubbio che l’intelligenza artificiale abbia avuto un impatto significativo sul modo in cui le aziende operano e gestiscono i loro flussi di lavoro.

In generale, tutto si riduce a tre pilastri fondamentali di qualsiasi impresa:

1. Analisi dei dati

Più siamo connessi, più dati ci arrivano. Ciò è particolarmente vero per le imprese — ogni anno del percorso aziendale genera molteplici piscine di dati, documenti, carte e screenshot. Ognuno di questi bit offre un valore immenso, ma deve essere trovato per primo. Per gli esperti umani, estrarre e organizzare tutti quei dati richiederebbe mesi, se non anni. Tuttavia, per l’intelligenza artificiale, è questione di giorni, se non secondi. Dividendo in profondità grandi volumi di dati, ordinandoli e organizzandoli — compresi i dati non strutturati — l’intelligenza artificiale collega informazioni vitali con dipendenti, responsabili delle decisioni e dirigenti, cancellando gli ostacoli dei dati e abilitando una presa di decisioni più acuta a ogni livello. Con l’intelligenza artificiale, la storia e la visione completa del percorso aziendale diventano molto più chiare, aggiungendo maggiore certezza e aiutando i leader aziendali a capire quali sono i loro punti di riferimento e dove devono essere nel futuro.

2. Personalizzazione delle interazioni con i clienti

Con la qualità dell’esperienza del cliente negli Stati Uniti che raggiunge un minimo storico, ridurre i tempi di risposta, abilitare interazioni personalizzate e affrontare le preoccupazioni dei clienti il più rapidamente possibile sono più importanti che mai per le imprese. Tuttavia, raggiungere questi obiettivi significa acquisire ogni singolo pezzo di dati dei clienti: demografia, storia degli acquisti, frequenza di interazione con il marchio e molti altri fattori. Un compito di tale portata è troppo grande per un call center o un team di supporto, ma è un’attività di routine per un assistente AI. Lavorando in tandem, piattaforme alimentate da intelligenza artificiale e dipendenti umani possono offrire un servizio clienti superiore ricercando immediatamente la storia individuale dei clienti e affrontando le loro esigenze specifiche. Un approccio del genere fornisce i livelli di personalizzazione e empatia che i clienti cercano in un marchio, rafforzando la loro relazione con il fornitore e coltivando la fedeltà.

3. Gestione dei rischi

La gestione dei rischi è un punto dolente costante e immutabile per le imprese — e rimarrà tale. Più intenso è il paesaggio aziendale, più scenari i dirigenti devono valutare per valutare correttamente i rischi finanziari e di reputazione. Alcune valutazioni si basano sul pensiero critico e sull’esperienza, mentre altre richiedono enormi quantità di dati storici per rivelare modelli. Nel secondo caso, l’intelligenza artificiale offre un aiuto immenso gestendo la rilevazione di anomalie, identificando modelli e rilevando comportamenti sospetti. Queste capacità alleviano la pressione sui dirigenti, gli analisti e gli esecutivi, consentendo loro di identificare le minacce prima che emergano — e prepararsi di conseguenza.

Il futuro dei modelli di business dell’intelligenza artificiale: resta sintonizzato per ulteriori informazioni

Uno dei punti più importanti da considerare è che i tipi di modelli di business alimentati dall’intelligenza artificiale rimarranno indefiniti fino a quando non sarà scoperto il pieno valore dell’intelligenza artificiale. Con i leader aziendali ancora incerti sulla valutazione del ROI dell’intelligenza artificiale, c’è bisogno di esplorazione e ricerca.

L’adozione dell’intelligenza artificiale non è un cambiamento di poco conto; introduce un flusso di lavoro completamente nuovo. Pertanto, i leader aziendali devono acquisire una buona comprensione di quel flusso di lavoro, identificare i suoi KPI e determinare cosa lo rende diverso dalle routine precedenti — e dedurre il valore trasformativo in base alla loro analisi.

Ad esempio, in molti casi, l’intelligenza artificiale non migliora solo i processi aziendali — crea nuovi processi che consentono di raggiungere i risultati desiderati. Ma per massimizzare il valore di questi risultati e gettare le basi per nuovi modelli, qualsiasi impresa avrebbe bisogno di tre componenti essenziali: il processo, la tecnologia e le persone che la utilizzano.