Per comprendere le implicazioni positive e negative dell’intelligenza artificiale (AI), è essenziale analizzare le sue caratteristiche principali. Un’interpretazione riconosciuta la descrive come la capacità di un sistema informatico di emulare funzioni umane come il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività, secondo la norma ISO/IEC 42001:2023 sul sistema di gestione dell’intelligenza artificiale (AIMS).L’AI si basa su tre pilastri, paragonabili a un impianto di produzione: i dati digitalizzati fungono da materie prime; la potenza di calcolo, simile a un impianto produttivo, viene espressa attraverso GPU; gli algoritmi operano come istruzioni per trasformare i dati (materia prima) in informazioni o azioni/decisioni (prodotto finito).
Un cambiamento significativo, spesso non esplicitato, è che intorno ai primi anni 2000 la dimensione algoritmica ha vissuto, grazie all’enorme quantità di dati disponibili (internet) e a capacità di calcolo sempre più potenti e accessibili, la transizione da un approccio deterministico tipico della tradizionale AI, in cui le regole e le decisioni sono impostate dall’uomo, a un approccio statistico basato sul machine learning, che permette di identificare modelli direttamente dai dati, apprendendo e adattandosi autonomamente alle variazioni. A differenza dell’AI tradizionale che segue regole statiche, il machine learning migliora e adatta le sue capacità nel tempo attraverso l’apprendimento automatico dai dati. Questa evoluzione rompe con il passato e rende evidente la somiglianza tra il comportamento delle macchine e il processo umano di elaborazione delle informazioni, basato sull’esperienza continua e l’adattamento all’ambiente.
Questa discontinuità rispetto al passato è emersa in modo dirompente anche agli occhi del grande pubblico grazie alle nuove applicazione di AI Generativa, rendendo il comportamento della macchina sempre più simile al processo di elaborazione dell’informazione umano. Analogamente a come la nostra mente elabora informazioni attraverso un flusso continuo di esperienze, partendo dai sensi per costruire e adattare visioni del mondo in relazione all’ambiente circostante, l’AI utilizza i data set come fondamento e fonte di apprendimento per sviluppare i propri modelli di interpretazione e interazione con il mondo. Sia gli esseri umani sia l’AI sono capaci di processare esperienze in modo continuo e di adattarsi ad esse, risultando in un comportamento che non è completamente prevedibile né facilmente ripetibile. Il punto di non ritorno nel rapporto tra l’uomo e la tecnologia deriva dal fatto che in precedenza, il nostro senso di controllo derivava dalla consapevolezza che eravamo noi a dettare le regole di comportamento delle tecnologie. Con l’avvento dell’intelligenza artificiale, ci troviamo di fronte a una tecnologia progettata per operare a un livello di astrazione e controllo superiore, dotata della libertà di apprendere autonomamente e adattarsi al contesto. A partire da questa prospettiva è decisivo riadeguare i nostri concetti antropologici ed etici, che ancora partono dal presupposto che l’uomo possa controllare i comportamenti della “macchina” direttamente dando semplici regole, come si faceva con l’AI tradizionale. Non è così. Per realizzare un comportamento etico in un’applicazione di AI di oggi, a prescindere dalla questione fondante di cosa è etico e cosa no, occorre lavorare ad un livello di controllo complesso e non sempre di semplice realizzazione. E questo richiede da parte dell’uomo un approccio e delle capabilities e competenze più sistemiche e non solo tecniche. Mai come in questo momento storico è fondamentale l’apporto che le scienze umane posso dare non solo alla lettura di quella parte essenziale della realtà che l’AI strutturalmente non è in grado di assimilare nei propri sistemi (il contesto), ma soprattutto per mediare e rendere a portata dell’uomo l’adozione di questa nuova tecnologia che proprio perché ha similarità di comportamento umano necessità di creazione di senso e non solo di metodologie e processi.
In ultima analisi, l’apporto delle scienze umane è decisivo per valutare il potenziale positivo e negativo dell’AI, perché va sempre oltre alla discussione tecnologica per entrare nel regno degli scopi. Ogni valutazione etica necessita l’esame attento degli scopi per cui un’applicazione è stata creata e considerare anche i possibili effetti collaterali secondo una logica di impatto potenziale. Ad esempio, un’applicazione nel campo dell’educazione, mirata a fornire istruzione gratuita e di alta qualità a chiunque, ovunque (come illustrato dall’esempio della Khan Academy), utilizza la stessa tecnologia per digitalizzare e semplificare il processo di apprendimento. Questo può comportare una semplificazione eccessiva per gli studenti in contesti occidentali, potenzialmente riducendo i costi legati al personale docente e compromettendo l’esperienza diretta dell’insegnamento, soprattutto se utilizzata da scuole private con fini di lucro. Questo esempio sottolinea come l’uso della nuova generazione di AI richieda un’analisi approfondita che va oltre le questioni etiche, per includere considerazioni antropologiche fondamentali.
Nella vostra esperienza, quali domande vi vedete /vi siete visti rivolgere dalle imprese? Quale idea di AI emerge oggi in modo prevalente: strumento per la minimizzazione dei costi o opportunità per ampliare la capacità di valorizzare l’esistente?
L’obiettivo principale di numerose richieste si rivela essere la trasformazione dell’impresa in chiave competitiva all’interno di un mercato in crescente complessità. Tale aspettativa, che precede e supera la semplice ricerca di efficienza o di valorizzazione delle risorse esistenti legate al modello di business attuale, mette in discussione radicalmente la necessità di un cambiamento per garantire la sopravvivenza a lungo termine, che è il vero come fine ultimo del profitto. In questa prospettiva nascono importanti domande, un tempo marginali: come devo organizzarmi per adottare questa tecnologia? Come formare le mie persone? Di quali profili avrò bisogno nel futuro? Anche se l’uso etico dell’intelligenza artificiale non è ancora percepito come urgente, l’importanza dell’impatto delle scelte aziendali sulle persone è ormai considerata ineludibile.
Cosa suggerite voi alle imprese, ovvero quale impiego dell’AI proponete?
Da sempre la nostra missione è stato prima di tutto basata sull’etica della consapevolezza. Il modello culturale è sempre stato prioritario rispetto al modello tecnologico. Per noi human-centric ha il significato fondante di mettere al centro la libertà e il pensiero critico. Educare sulle capacità e i limiti dell’intelligenza artificiale è parte integrante della nostra proposta di valore e l’approccio formativo lo è dell’attitudine delle nostre persone. Pertanto, quel che suggeriamo alle imprese è sempre di partire dall’educazione, suggerendo come primo passo un workshop di AI Literacy. Successivamente, accompagniamo i nostri clienti nell’esplorazione e nell’implementazione di casi d’uso trasformativi, come precedentemente descritto, con un’attenzione costante agli effetti sulle persone e sull’organizzazione.
Ci racconti un esempio di una “pratica intelligente” dell’AI?
Un caso esemplare è stato il nostro progetto nell’ambito HR per una grande azienda del settore energetico, mirato all’analisi predittiva della soddisfazione e della retention del personale. L’integrazione di un’analisi quantitativa dei dati con valutazioni antropologiche, che interpretavano qualitativamente i dati alla luce del contesto storico-sociale, ha prodotto risultati significativi. Questo approccio ha arricchito l’interpretazione dei dati, evitando una loro semplificazione eccessiva e sottolineando l’importanza di un’interpretazione umanamente intelligente da parte della funzione HR. Inoltre, ha permesso lo sviluppo di iniziative mirate, sensibili alle peculiarità culturali locali, ottenendo un impatto più efficace e conferendo alle persone una percezione tangibile di vera valorizzazione della diversità e inclusività.
