Nel contesto aziendale non è necessario essere un data scientist per utilizzare l’AI, ma occorre sapere come utilizzarla per diventare più produttivi ed efficaci nel proprio lavoro, e farlo in modo responsabile ed etico
Superato il momento iniziale di grande entusiasmo nei confronti dell’AI Generativa, iniziamo a renderci conto che, sebbene sia una tecnologia trasformativa che cambierà sicuramente il modo in cui lavoriamo, non sostituirà gli esseri umani. Più precisamente: non sostituirà mai gli esseri umani che sanno adattarsi al nuovo scenario, migliorando le proprie competenze nell’AI. La domanda sorge quindi spontanea: l’alfabetizzazione dell’intelligenza artificiale si sta imponendo come il nuovo divario di competenze, come già era successo per l’alfabetizzazione dei dati?
Uno degli aspetti unici dell’AI generativa è che ha democratizzato molto rapidamente l’utilizzo dell’intelligenza artificiale: chiunque oggi può accedere a ChatGPT e ad altri strumenti simili, porre domande e ottenere risposte. Ma nel contesto aziendale, anche se non è necessario essere un data scientist per utilizzare l’intelligenza artificiale, è necessario sapere come utilizzarla per diventare più produttivi ed efficaci nel proprio lavoro, e farlo in modo responsabile ed etico.
Perché l’alfabetizzazione all’AI è importante
Uno degli aspetti più interessanti dell’AI generativa è la capacità di generare o riassumere contenuti coerenti in un istante. Più in generale, l’intelligenza artificiale può automatizzare attività ripetitive, analizzare vasti set di dati e fornire informazioni utili per informare il processo decisionale. Ma per sfruttare appieno queste funzionalità e migliorare la produttività, è necessario possedere il giusto livello di competenza. Le competenze in materia di AI permettono di sapere come generare il miglior output dagli strumenti che sfruttano l’intelligenza artificiale e forniscono la capacità di valutazione critica dei loro risultati, il che è fondamentale per prendere le decisioni più precise e garantire un lavoro di alta qualità.
Una delle principali preoccupazioni sull’AI generativa sono i rischi che può portare, tra cui violazioni della sicurezza e della privacy dei dati, rischi di violazione del copyright e plagio e rischio di false conclusioni basate su informazioni imprecise o incomplete. Per utilizzare l’AI in modo responsabile ed etico, è necessario possedere le giuste competenze. Un’appropriata preparazione fornisce le conoscenze e gli strumenti necessari per mitigare i rischi, incluso come riconoscere i bias negli algoritmi di intelligenza artificiale, come salvaguardare la privacy e la sicurezza dei dati e come navigare nel nuovo complesso panorama delle normative e degli standard di intelligenza artificiale.
Se queste argomentazioni non fossero abbastanza convincenti, l’AI generativa è stata anche un catalizzatore per un cambiamento nelle tendenze di assunzione, con le competenze di AI che stanno rapidamente diventando un requisito elencato nei nuovi annunci di lavoro. Secondo i dati LinkedIn, gli annunci di lavoro che menzionano l’AI sono più che raddoppiati in due anni. Questo significa che, per andare avanti e assicurarsi di rimanere competitivi sul mercato del lavoro, è necessario abbracciare il cambiamento e diventare un AI literate.
Valutare il divario di competenze in materia di AI
A che punto siamo oggi? Nonostante le aziende e i dipendenti stiano iniziando a riconoscere l’importanza dell’alfabetizzazione all’AI per creare valore aggiunto all’interno delle organizzazioni, c’è ancora molta strada da fare. Un recente studio globale di McKinsey ha rilevato che quasi quattro organizzazioni su dieci che utilizzano l’intelligenza artificiale si aspettano che oltre il 20% della forza lavoro delle loro aziende sia aggiornato. Allo stesso tempo, un altro studio globale ha dimostrato che oltre il 50% dei dipendenti ritiene che le competenze in materia di AI saranno essenziali per il proprio ruolo, ma che solo al 13% è stata offerta una formazione sull’intelligenza artificiale nell’ultimo anno.
L’intelligenza artificiale è diventata mainstream un anno fa, quando ChatGPT è esploso, ed è probabile che si evolva rapidamente. Nuovi programmi di formazione sull’intelligenza artificiale vengono introdotti dalle istituzioni e dalle grandi aziende tech e le organizzazioni stanno lanciando programmi di formazione formale per i propri dipendenti. Non è un caso che, recentemente, la città di New York abbia presentato un piano d’azione che ha come oggetto l’intelligenza artificiale e che include l’alfabetizzazione AI per i dipendenti della città.
Perché l’alfabetizzazione dei dati è ancora importante
In questa nuova era dell’intelligenza artificiale, abbiamo ancora bisogno dell’alfabetizzazione dei dati? La risposta è assolutamente sì. Mentre ci si concentra sulla comprensione delle tecnologie di intelligenza artificiale, degli algoritmi e delle loro applicazioni, l’alfabetizzazione dei dati rimane la conoscenza fondamentale necessaria per lavorare con i dati in modo efficace. L’alfabetizzazione dei dati è alla base dell’AI tradizionale, in quanto consente alle persone di selezionare e preparare set di dati di alta qualità, riconoscere e mitigare i bias all’interno dei dati e aiutare a interpretare i risultati per prendere decisioni basate sui dati. Quindi, così come le aziende adottano un approccio ibrido all’AI che combina l’AI tradizionale e generativa, sarà essenziale anche un approccio di alfabetizzazione ibrido che combini sia l’alfabetizzazione all’AI che l’alfabetizzazione dei dati.
Negli ultimi mesi, ho condiviso le migliori pratiche e le linee guida per le aziende che sviluppano e integrano nella loro strategia l’intelligenza artificiale. Preparare il data fabric per l’intelligenza artificiale, creare una base di dati affidabile e sfruttare la potenza di tutta l’intelligenza artificiale sono elementi fondamentali per questa strategia. Ma anche la prontezza della forza lavoro sarà fondamentale per il successo delle aziende che utilizzano l’AI. Ecco perché, per rispondere alla domanda, penso che l’alfabetizzazione AI sia la nuova alfabetizzazione dei dati.
Fonte: ai4business.it di James Fisher