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Generative AI e lavoro: le 10 tendenze attuali secondo il WEF



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Un recente rapporto del Forum economico mondiale, in collaborazione con PwC, ha intervistato oltre 20 “primi utilizzatori” dell’intelligenza artificiale generativa per offrire intuizioni su come le organizzazioni innovative stanno integrando la GenAI nella forza lavoro

Pubblicato il 26 nov 2024



GenAI lavoro WEF

Il recente rapporto “Leveraging generative AI for job augmentation and workforce productivity: Scenarios, case studies, and a framework for action” pubblicato dal World Economic Forum in collaborazione con PwC, offre un decalogo sul rapporto fra l’adozione della Gen AI e il lavoro nelle aziende. Ecco i 10 punti chiave.

1. Le organizzazioni basate sui dati sono nella posizione migliore per trarre vantaggio dalla GenAI

Le organizzazioni che adottano più rapidamente la GenAI nella loro forza lavoro sono quelle orientate ai dati (data driven); possiedono una lunga esperienza nel stabilire una qualità dei dati robusta, in termini di infrastruttura, governance e sicurezza. Sebbene non necessariamente identifichino più rapidamente i casi d’uso per GenAI, quando lo fanno, hanno già tutto pronto per un rapido dispiegamento.

2. Implementazione graduale della GenAI

Molti dei primi adottanti hanno superato la fase di sperimentazione iniziale. Una delle lezioni chiave riportate è l’importanza di non affrettare il processo di implementazione e i benefici di testare le soluzioni in piccoli gruppi prima di un rilascio su larga scala. Questo aiuta a identificare i problemi precocemente e previene la perdita di interesse da parte dei dipendenti.

3. Forte consapevolezza dei rischi

La maggior parte delle organizzazioni nel rapporto è altamente consapevole dei rischi legati all’uso della GenAI. Questi includono violazioni della privacy e bias nei risultati. Per evitare danni reputazionali e conflitti con le autorità, molte adottano un approccio cauto, sperimentando e implementando piloti in un ambiente relativamente sicuro.

4. Miglioramento della produttività

Sebbene attualmente sia difficile valutare i guadagni di produttività a livello macroeconomico, a livello organizzativo sono stati segnalati miglioramenti. Un’azienda ha affermato che richieste che avrebbero richiesto settimane ora richiedono solo minuti. Tuttavia, molte organizzazioni non hanno ancora un piano chiaro su come utilizzare il tempo liberato.

5. Miglioramento della qualità del lavoro

Oltre alla produttività, il miglioramento della qualità del lavoro è un altro motore importante per l’adozione della GenAI. Se implementata correttamente, la tecnologia può essere più accurata e coerente rispetto agli esseri umani, portando a una maggiore soddisfazione del cliente.

GenAI lavoro WEF

6. Disagio tra i dipendenti

I dipendenti nutrono molte preoccupazioni riguardo all’uso della tecnologia, dall’accuratezza alla presenza di bias. È essenziale costruire fiducia attraverso la formazione e il reskilling, poiché il 44% delle competenze dei lavoratori sarà interrotto nei prossimi cinque anni, secondo il Forum’s Jobs Initiative.

7. Gestione del cambiamento

Con le nuove iniziative, è cruciale comprendere l’effetto sulla cultura organizzativa. La leadership efficace è vitale, e i manager intermedi svolgono un ruolo cruciale comprendendo i flussi di lavoro e i processi dove la GenAI può avere un impatto significativo.

8. Utilizzo della GenAI nella forza lavoro

Molte organizzazioni non sanno esattamente quale percentuale della loro forza lavoro utilizzi la GenAI. L’accessibilità degli strumenti GenAI dipende dall’appetito per il rischio dell’azienda, con alcune che garantiscono l’accesso a tutti e altre che ne limitano l’uso.

9. Strategia di sostenibilità

Rispetto a modelli più piccoli, i grandi modelli linguistici come ChatGPT sono ad alta intensità energetica. Mentre molte organizzazioni riconoscono questo problema, poche hanno sviluppato una strategia per affrontarlo, e le considerazioni ambientali non sembrano essere centrali nelle decisioni di implementazione.

10. L’Importanza del fattore umano

La maggior parte delle organizzazioni monitorano i rischi e l’uso responsabile della GenAI attraverso comitati interni. La rimozione degli esseri umani dai processi è considerata un errore, sottolineando l’importanza della validazione e dell’intervento umano.

GenAI lavoro WEF

Conclusioni

L’emergere della GenAI sul posto di lavoro ha creato incertezze, sfide e opportunità per i lavoratori, le organizzazioni e le economie in generale. L’esperienza dei primi utilizzatori intervistati per questo rapporto evidenzia che il percorso per sfruttare il pieno potenziale della GenAI per l’aumento dei posti di lavoro e la crescita della produttività della forza lavoro è iterativo e sfaccettato, e richiede un continuo apprendimento, adattamento e allineamento con le strategie e gli obiettivi aziendali e della forza lavoro più ampi. Questo percorso non è privo di sfide e il suo successo dipende non solo dall’elemento tecnologico, ma ancor più dall’elemento umano. Il quadro d’azione proposto in questo rapporto consente alle organizzazioni di iniziare in piccolo, identificare i casi d’uso appropriati, imparare dalle implementazioni iniziali e scalare progressivamente, consentendo loro di navigare meglio nelle attuali incertezze che circondano la GenAI nella forza lavoro e nei potenziali futuri delineati negli scenari del rapporto.

Pilotando i casi d’uso e raccogliendo informazioni, le organizzazioni possono perfezionare i loro approcci ed espandere l’impiego della forza lavoro GenAI in modo ponderato e responsabile.

Come dimostra questo rapporto, l’aumento dei posti di lavoro e della produttività attraverso la GenAI è un’impresa umana che richiede il coinvolgimento dei dipendenti, una solida gestione del cambiamento e un aggiornamento continuo. Allineando gli interessi dell’organizzazione con quelli della sua forza lavoro, le aziende possono promuovere un ambiente in cui la GenAI migliora la qualità del lavoro, sostiene l’innovazione, guida la produttività e, in ultima analisi, consente l’aumento dei posti di lavoro su scala.

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