Un nuovo esperimento mostra che la GenAI non è solo uno strumento per aumentare la produttività, ma può ampliare il ventaglio di compiti che i lavoratori possono eseguire. Secondo l’indagine condotta dal BCG Henderson Institute in collaborazione con l’Università di Boston e il team di ricerca sugli impatti economici di OpenAI, i dipendenti possono utilizzare la GenAI per completare compiti che vanno oltre le loro capacità attuali.
Lo studio di BCG Henderson: esperimenti e risultati
L’esperimento di BCG Henderson ha coinvolto oltre 480 consulenti BCG impegnati in tre compiti tipici della pipeline di data science:
- scrivere codice Python per unire e pulire set di dati
- costruire un modello predittivo per investimenti sportivi utilizzando le migliori pratiche analitiche
- validare e correggere analisi statistiche generate da ChatGPT.
I partecipanti con accesso alla GenAI hanno ampliato immediatamente la loro attitudine verso nuovi compiti, riuscendo a scrivere codice e applicare modelli di machine learning anche senza esperienza pregressa in programmazione o statistica.
GenAI come partner di brainstorming e di apprendimento
Nell’attività di predictive analytics, benché né i partecipanti né gli strumenti di GenAI fossero particolarmente abili, la tecnologia si è rivelata un valido partner per il brainstorming. Utilizzando GenAI, molti partecipanti sono stati in grado di combinare il proprio sapere con quello dello strumento per scoprire nuove tecniche di modellazione e risolvere problemi complessi.
Come si è svolto il test
Mentre a ciascun partecipante sono stati assegnati solo due dei tre compiti dell’esperimento, a tutti è stata data una valutazione finale con domande relative a tutti e tre i compiti per verificare quanto hanno effettivamente imparato. Ad esempio, è stata posta una domanda sulla sintassi di codifica, anche se non tutti hanno svolto l’attività di codifica e quindi non tutti avrebbero avuto la possibilità di “imparare” la sintassi. Tuttavia, le persone che hanno partecipato all’attività di codifica hanno ottenuto lo stesso punteggio nella valutazione delle persone che non hanno svolto l’attività di codifica. L’esecuzione delle attività di scienza dei dati nell’esperimento non ha quindi aumentato le conoscenze dei partecipanti.
Naturalmente, i partecipanti avevano solo 90 minuti per completare l’attività. Con la ripetizione, si sarebbe potuto imparare di più. Inoltre, non sono stati informati i partecipanti che sarebbero stati testati alla fine, quindi anche incentivare l’apprendimento avrebbe potuto aiutare. Questo è importante, perché si è scoperto che avere almeno una certa conoscenza di base di un determinato argomento è importante.
Sfide e rischi nell’adozione di GenAI
Sebbene l’uso della GenAI evidenzi numerosi vantaggi, esistono dei caveat significativi. I lavoratori potrebbero non avere la conoscenza necessaria per verificare l’accuratezza dei loro lavori o diventare meno attenti in situazioni che richiedono maggiore discriminazione. È cruciale gestire efficacemente questi rischi per capitalizzare sui benefici della tecnologia.
Implicazioni per l’acquisizione e lo sviluppo dei talenti
I risultati suggeriscono che il bacino di talenti per il lavoro conoscitivo qualificato si sta espandendo grazie alla GenAI. I reclutatori dovrebbero integrare GenAI nel processo di colloquio per ottenere una visione più completa delle capacità potenziali dei candidati. Inoltre, lo sviluppo delle competenze rimane fondamentale: GenAI offre un effetto immediato sull’espansione delle capacità, ma l’apprendimento e lo sviluppo sono essenziali per coltivare competenze avanzate.
Pianificazione strategica della forza lavoro nell’era GenAI
La pianificazione strategica della forza lavoro dovrà includere un focus sulle abilità comportamentali e sugli abilitatori che supportano una forza lavoro più flessibile. Anche se i lavoratori del sapere possono assumere nuovi ruoli con l’aiuto della GenAI, non tutti sono ugualmente preparati ad abbracciare il cambiamento. La cultura aziendale, conclude lo studio di BCG Henderson, dovrà adattarsi per sfruttare appieno le potenzialità offerte dalla GenAI.
