Nel mondo dell’intelligenza artificiale, molte aziende si trovano a dover affrontare una sfida importante: come integrare l’AI in modo efficace, creando valore reale? È una domanda che mi pongo da tempo in questa fase di alti e bassi dell’AI in cui le grandi aziende ancora non sono riuscite ad estrarne valore e le più piccole stanno iniziando a sperimentare le prime esperienze ‘in produzione’.
P.s. vi invito a leggerlo fino in fondo... troverete qualcosa di inatteso!
Come saprete, penso ci voglia metodo, e, oltre al metodo AI-PLUG che trovate nel mio libro Assumere un'Intelligenza Artificiale in Azienda, in questi giorni ho letto una riflessione di Ethan Mollick, grande divulgatore sul come usare l’AI, che vi lascio alla fine di questo articolo.
Lo stagista virtuale: un approccio sperimentale
Nel mio libro, parlo spesso dell’AI come di un stagista virtuale — un’unità di supporto che lavora dietro le quinte, che con il tempo diventa parte integrante del team. L’AI va vista come uno stagista per ridurre innanzitutto la paura che ancora sento in chi approccia l’AI. Quanto male potrà farvi uno stagista sul posto di lavoro? Alla peggio avrete molto da imparare.
Ma come ogni stagista, anche l’AI ha bisogno di tempo, di un ambiente che favorisca l’apprendimento, e di sperimentazioni continue per capire fino in fondo il valore che può portare.
In questi mesi, anche nei molti workshop che ho fatto in giro per l’Europa, ho ribadito costantemente la necessità di fare PRATICA con l’AI senza intermediari. Le migliori persone che possono capire se l’AI può fare qualcosa nel vostro settore siete voi. E l’unica cosa che dovete fare e è chiederglielo.
Mollick esorta a qualcosa di molto simile: bisogna fare R&D interno. Nessun consulente esterno può dirci esattamente come implementare al meglio l’AI nelle nostre aziende. Ognuna di esse ha le sue particolarità, le sue esigenze, e per questo l’innovazione deve partire da dentro. Il processo? Sperimentare, provare, e adattare l'AI al proprio contesto.
Sperimentare non significa punire, ma premiare
Una cosa su cui insisto sempre è inoltre che le aziende non devono reprimere l'uso dell'AI da parte dei dipendenti, ma incoraggiarlo. Mollick parla di "secret cyborgs": persone che usano AI in segreto per paura di essere punite o perché temono che, se rivelano i loro miglioramenti, potrebbero essere sostituite dalla tecnologia.
Io credo fermamente che questo sia un atteggiamento da cambiare radicalmente. La sperimentazione dovrebbe essere incoraggiata, non temuta. Anzi, chi dimostra di saper utilizzare l'AI per migliorare il proprio lavoro dovrebbe essere premiato. Spesso mi capita di vedere aziende che non capiscono l'importanza di incentivare i propri dipendenti a esplorare le potenzialità dell’AI, e questo crea un ambiente stagnante. O situazioni nelle quali si assegna un budget pari a zero che è di sicuro l’inizio della fine di ogni buon progetto. Se si vuole fare innovazione, bisogna dare alle persone lo spazio ed il modo per sperimentare, e non temere le conseguenze.
Creare una cultura positiva: "AI is as good as your data"
Un’altra cosa che sottolineo sempre è che l'AI è valida quanto i dati che le forniamo. Sperimentare non significa semplicemente implementare un tool e lasciarlo lavorare da solo. Significa alimentarlo con dati di qualità, curare i processi e migliorare continuamente l'approccio.
Molte applicazioni falliscono non perché l’AI non funzioni, ma perché le aziende non hanno creato un sistema di dati adeguato. Se vogliamo trarre il massimo dall'AI, dobbiamo assicurarci di darle le informazioni giuste, quelle che davvero fanno la differenza. Questo richiede una costante attenzione ai dati e ai processi, ma soprattutto un mindset aperto all'innovazione. E, come dice Stefano Gatti, Head of Data & Analytics di Nexi, va fatto nell’ambito di una “Cultura del dato”
Fare R&D in azienda: una scelta inevitabile
Da molto quindi sto esortando le aziende a non aspettarsi risposte dall'esterno, ma a fare R&D interno. Lo ripeto: nessuno conosce la vostra azienda meglio di voi. Nessuno può dirvi come usare l'AI nel vostro contesto specifico. È strategico capire l'AI e, in base alle proprie complessità e le proprie esigenze, provare a comprendere quali siano le soluzioni specifiche; perchè le soluzioni generiche non funzionano. Bisogna sperimentare, imparare e migliorare in modo continuo.
Mollick conferma questa visione: nessun fornitore di AI ha tutte le risposte pronte. Anche le grandi aziende tecnologiche scoprono nuovi casi d'uso grazie alla sperimentazione di chi le utilizza quotidianamente. La vera innovazione nasce dall'interno, e le aziende che iniziano prima a fare ricerca e sviluppo sulle proprie applicazioni AI avranno un vantaggio competitivo enorme.
Quindi..
Se volete iniziare bene con l’AI in azienda vi invito ad incoraggiare la sperimentazione e costruire una cultura AI-positiva.
Promuovete la sperimentazione interna con l'AI, lasciate che le vostre persone ci provino. Non si tratta solo di adottare una tecnologia, ma di creare una cultura che premi l’innovazione. Lasciate che i vostri colleghi esplorino e sperimentino, senza paura di essere giudicati o puniti. Premiate chi trova nuove soluzioni, e ricordate che l'AI è solo uno strumento, ma che il vero valore sta nei dati e nei processi che le fornite.
Ma in pratica?
A volte qualcuno mi dice che faccio pochi esempi pratici. Per darvi un’esempio di cosa si può fare in poco tempo di sperimentazione vi invito ad ascoltare il seguente file audio.
Per farlo non ho usato Notebook LM di Google che, come forse sapete, genera un podcast a partire da un testo, ma solo in lingua inglese.
Mi sono messo un po' di impegno e… dotato di un po’ di strumenti AI ho dedicato un paio d’ore a crearmi un tool che mi generasse dei podcast in automatico a partire da un contenuto testuale!
Ho fatto generare tutto il codice a Claude e ho così creato un’applicazione python che, girando in locale sul mio Mac, mi permette di creare podcast con un paio di click.
Il risultato non è ancora all'altezza di Google LM (I miei personaggi hanno un tono un po’ più molliccio per il momento) ma… possono parlare in tutte le lingue del mondo (qui lo trovate in spagnolo e senza musica) e potete scegliere una musica di sottofondo. Capite che potete davvero fare qualunque cosa in ambito digitale? E vi garantisco che non sono entrato nel merito del codice… (Ad eccezione di un sacco di curiosità nel leggerlo e fare qualche ritocco qua e la).
Chiunque con una buona idea può provare a realizzarla e realizzare prototipi (in ambito di sistemi informativi complessi non è una buona idea lasciar creare a tutti sistemi di produzione) o nuovi strumenti che velocizzino le attività ripetitive, noiose o molto costose.
Per finire (davvero)
Come promesso ecco qui l’articolo di Ethan Mollick che vi invito a leggere per approfondire ulteriormente. AI in organizations: some tactics.
Vi lascio anche un link al bellissimo blog di Stefano Gatti di Nexi: La cultura del dato
Cosa ne pensate? Avete già iniziato a creare un ambiente che favorisce la sperimentazione con l’AI? Vi interesserebbe sapere come ho creato il generatore di podcast? Raccontatemi la vostra esperienza nei commenti!
A presto! Massimiliano
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