Nel mondo della tecnologia, stiamo entrando in una nuova fase che ridefinisce la relazione tra essere umano e macchina: l’era dei co-piloti AI. Questi assistenti digitali non solo supportano, ma collaborano attivamente con le persone, migliorando processi e decisioni.
In questo contesto, l’umano resta il pilota principale, mentre l’intelligenza artificiale assume il ruolo di co-pilota, offrendo un supporto personalizzato ed evolutivo.
Il ruolo del co-pilota AI
Il co-pilota AI offre un’assistenza continua che va oltre la semplice automazione di compiti. L’AI agisce come assistente esperto in grado di:
- Supportare le decisioni: l’AI analizza grandi quantità di dati per offrire suggerimenti mirati e informati, riducendo l’incertezza.
- Apprendere dall’interazione: l’AI evolve con l’esperienza, imparando dalle preferenze e dallo stile decisionale dell’utente, migliorando costantemente la sua assistenza.
- Adattarsi al contesto: l’AI modifica il proprio approccio in base al comportamento e alle necessità specifiche dell’utente, fornendo un supporto personalizzato e tempestivo.
Questa collaborazione persona-macchina permette di mantenere l’essere umano al centro del processo decisionale, massimizzando al contempo l’efficacia delle operazioni grazie all’assistenza proattiva dell’intelligenza artificiale.
I benefici per i team di lavoro
La relazione tra co-pilota AI e utente evolve naturalmente dalla produttività individuale a una dimensione collaborativa all’interno di team. Il nuovo paradigma di collaborazione introduce una condivisione fluida della conoscenza e una maggiore coerenza nelle pratiche di lavoro.
Questo approccio offre vantaggi evidenti: l’AI facilita la condivisione della conoscenza, rendendo accessibili informazioni critiche a tutti i membri e riducendo la dipendenza dai singoli esperti. Fornisce un supporto costante e uniforme a tutto il team, indipendentemente dall’esperienza individuale, e migliora grazie all’apprendimento collettivo, affinando i suoi suggerimenti in base alle interazioni e all’esperienza condivisa del gruppo.
Le possibili evoluzioni dell’interazione tra professionisti supportata da AI
L’evoluzione successiva dell’interazione tra persona e macchina prevede la creazione di una rete di co-piloti AI interconnessi, ciascuno specializzato in un settore o in un compito specifico. Questa interconnessione consente una maggiore scalabilità e una copertura completa delle operazioni.
Ogni co-pilota AI può concentrarsi su uno specifico ambito di competenza, ma collabora con gli altri co-piloti per coordinare le attività e garantire un flusso di lavoro continuo e ottimizzato. In questo modo una rete di AI consente alle organizzazioni di espandere le operazioni in modo efficiente, garantendo una gestione flessibile e reattiva delle attività.
Questa rete di intelligenze artificiali permette di affrontare la complessità delle operazioni aziendali con un alto livello di precisione, sfruttando il potenziale dell’AI per migliorare l’intero ecosistema lavorativo.
Esperienze di adozione dei co-piloti AI
Negli ultimi mesi, in Cefriel, abbiamo avuto l’opportunità di utilizzare diversi assistenti AI come, solo per citare i principali, ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, NotebookLM e 365 Copilot nel contesto lavorativo. Inoltre, abbiamo avviato diverse iniziative di formazione e accompagnamento all’adozione di questi strumenti in diverse organizzazioni. Ecco alcune delle esperienze e lezioni apprese durante questo percorso.
Accelerazione delle attività individuali a basso valore
In questa fase di transizione, è fondamentale capire rapidamente per quali attività funzionano meglio i diversi assistenti AI e per quali no. Questo processo di apprendimento è cruciale poiché gli strumenti evolvono velocemente. Ad esempio, si nota che i copiloti AI possono accelerare significativamente le attività individuali a basso valore, come la gestione delle email o la ricerca di informazioni, permettendo ai dipendenti di concentrarsi su compiti più strategici.
Creazione e adozione di copiloti AI personalizzati
Un altro aspetto fondamentale è la creazione e l’adozione di co-piloti AI personalizzati con la knowledge aziendale o specializzati per compiti ben definiti. L’integrazione di questi assistenti con le principali piattaforme e database aziendali ha portato a risultati eccellenti. Ad esempio, utilizzando Microsoft Copilot Studio, è possibile implementare un semplicissimo co-pilota la cui specializzazione consiste nel limitarne la knowledge ai soli documenti disponibili sulla intranet aziendale dove sono pubblicate circolari interne e regolamenti. Pubblicandolo come chatbot, si può utilizzare ogni volta che non si ricordano le procedure amministrative per i rimborsi spese o le procedure per ottenere la firma di documenti, risparmiando ogni volta tempo notevole rispetto all’uso di un motore di ricerca tradizionale o alla navigazione del portale web.
Selezione e concentrazione su pochi tipi di copiloti
Dopo una prima fase di prova ad ampio raggio, è essenziale selezionare uno o due tipi di co-piloti AI e concentrarsi su quelli. Utilizzare troppi assistenti diversi può diventare dispersivo e costoso in termini di risorse IT. Ho riscontrato che una vasta popolazione aziendale che utilizza 5-6 diversi assistenti AI può portare a inefficienze e costi elevati. Pertanto, è consigliabile focalizzarsi su un numero limitato di strumenti che offrono il massimo valore aggiunto.
Queste esperienze dimostrano come l’adozione strategica e mirata dei copiloti AI possa portare a significativi miglioramenti in termini di efficienza e produttività aziendale.
Nel suo keynote a Microsoft Ignite 2024, Satya Nadella ha sottolineato che 365 Copilot, “l’interfaccia utente per l’IA“, sta rapidamente diventando un elemento organizzativo fondamentale per come il lavoro viene strutturato ed eseguito e che “ciò che la produzione snella (LEAN) ha fatto per l’industria manifatturiera, l’IA lo farà per il lavoro intellettuale“. Inoltre, Nadella ha presentato un altro strumento che a breve sarà disponibile, Copilot Analytics, che permetterà di correlare l’utilizzo di Copilot con l’impatto effettivamente generato. Questo, insieme all’attenzione all’aspetto della security e privacy, è un passo fondamentale per l’adozione diffusa dei co-piloti AI all’interno delle aziende. Infatti, la capacità di misurare i benefici generati in modo concreto è necessaria per favorire l’adozione di questi agenti AI, scegliendo gli utilizzi realmente vantaggiosi ed evitando inefficienze e sprechi di risorse.
Analogie e differenze tra i co-piloti Microsoft e Google
Mentre Microsoft punta sull’integrazione degli agenti AI in strumenti di produttività come Microsoft 365 e GitHub, Google, pur offrendo soluzioni analoghe come Gemini per Google Workspace, propone con NotebookLM un assistente AI focalizzato sulla ricerca e l’organizzazione delle informazioni. NotebookLM si distingue come un assistente di ricerca basato sull’intelligenza artificiale, progettato per aiutare gli utenti ad esplorare, comprendere e sintetizzare le informazioni provenienti da diverse fonti. NotebookLM consente di caricare fino a 50 fonti diverse, inclusi PDF, documenti Google, siti web e video di YouTube, con una capacità di elaborazione di milioni di parole. Questo lo rende uno strumento molto efficiente per la ricerca approfondita su grandi quantità di informazioni. NotebookLM è inoltre in grado di fornire suggerimenti per domande da porsi, aiutando gli utenti a scoprire connessioni e approfondimenti che potrebbero non aver considerato in precedenza.
Anche se i co-piloti AI di Google e Microsoft hanno diversi punti di similarità, sembra che gli assistenti AI di Microsoft siano maggiormente orientati all’automazione dei compiti e al miglioramento della produttività, mentre Google sembra concentrarsi sull’approfondimento della conoscenza e sulla creazione di nuove connessioni tra le informazioni. Siamo all’inizio della fase di adoption di co-piloti Ai nei processi aziendali, ma è già in corso lo sviluppo di agenti AI dotati di maggiore autonomia che utilizzano in modo combinato approcci di AI generativa e apprendimento automatico per apprendere dall’ambiente circostante e affinare le proprie strategie nel tempo autonomamente o con un limitato intervento umano diretto.
Agenti AI, oltre il binomio Microsoft-Google
L’ecosistema degli agenti AI si estende ben oltre il binomio Microsoft-Google. Numerose aziende stanno investendo in questa tecnologia, offrendo soluzioni innovative per diversi settori. Questa proliferazione di iniziative evidenzia il crescente interesse del mercato per gli agenti AI e la loro capacità di trasformare i processi aziendali. In conclusione, il futuro degli agenti AI si prospetta ricco di opportunità e sfide. La diffusione della cultura sull’AI all’interno delle organizzazioni, la formazione di una forza lavoro qualificata e un approccio responsabile all’etica e alla sicurezza saranno essenziali per guidare questa rivoluzione tecnologica e sfruttare appieno il potenziale degli agenti AI in modo vantaggioso.
In conclusione, l’entusiasmo per co-piloti e agenti AI non deve far dimenticare che l’acquisizione di licenze e sottoscrizioni di co-piloti AI per i propri dipendenti non garantisce di per sé un miglioramento profondo e dirompente delle performance aziendali nel breve termine. Per ottenere vantaggi concreti e diffusi, è necessario un ripensamento profondo del modo di lavorare dei singoli e dei modi di collaborare dei gruppi all’interno dell’organizzazione. Integrare gli agenti AI nei processi aziendali as-is, senza rivedere i flussi di lavoro e le modalità di collaborazione, rischia di limitarne l’impatto. È inoltre necessario investire nella formazione dei dipendenti, fornendo loro le competenze necessarie per interagire efficacemente con gli agenti AI e per sfruttare al meglio le nuove opportunità offerte da queste tecnologie e sviluppare una cultura aziendale orientata all’innovazione. La velocità di evoluzione di queste soluzioni richiede infatti un cambiamento culturale che incoraggi la sperimentazione, l’apprendimento e l’adattamento continuo a nuovi modelli di lavoro. Attraverso un ripensamento profondo del lavoro e dell’organizzazione sarà possibile trasformare l’investimento di agenti AI in un vantaggio concreto.