David Ferrucci è amministratore delegato presso l’organizzazione non profit Institute for Advanced Enterprise AI presso il Center for Global Enterprise.
Quando ho chiesto al mio assistente AI quanto tempo avevo dedicato a un progetto di scrittura collaborativa con lui, non mi aspettavo una riflessione esistenziale sul futuro del lavoro. Volevo solo un numero. Quello che ho ottenuto invece è stato un resoconto completo del mio lavoro intellettuale: cosa avevo scritto, quando, come si era evoluto e quanto tempo avevo dedicato a ciascuna parte.
La sorpresa non è stata nelle capacità dell’AI: lavoro con l’intelligenza artificiale da decenni e ho guidato il team IBM Watson al momento del suo successo storico nel 2011, quando ha sconfitto i migliori giocatori umani a Jeopardy!.
La sorpresa è stata la reazione viscerale che ho avuto nel vedere il mio impegno esposto con tanta chiarezza. Mi è sembrato di essere davanti a uno specchio che non sapevo esistesse, uno specchio che rifletteva non solo ciò che avevo fatto, ma anche come l’avevo fatto.
Man mano che l’AI diventa sempre più integrata nei nostri flussi di lavoro quotidiani, sta emergendo una nuova frontiera per la valutazione delle prestazioni. Cosa succederebbe se il vostro assistente AI non si limitasse ad aiutarvi a lavorare, ma misurasse, valutasse e persino esaminasse il vostro lavoro e la natura del vostro impegno?
L’AI nelle valutazioni delle prestazioni
Questa domanda non è più teorica. L’AI, ammesso che venga utilizzata, è già in grado di tracciare i nostri passi in un progetto, classificare i nostri contributi e valutare il nostro impegno in modi che sono senza dubbio più oggettivi rispetto a un manager umano. Può offrire trasparenza sul lavoro invisibile che sta dietro al lavoro intellettuale, un lavoro che troppo spesso non viene riconosciuto o viene attribuito in modo errato.
Nel mio progetto, l’AI ha prodotto una mappa dettagliata del mio contributo, riportando ogni idea, revisione e decisione. Ha classificato il mio impegno, rivelando modelli che non avevo notato e intuizioni che non mi aspettavo. In questo modo, ha messo in luce un nuovo tipo di responsabilità, radicata non solo nei risultati, ma anche nell’impegno che sta dietro di essi.
Questo livello di visibilità potrebbe essere trasformativo
Immaginate di poter vedere esattamente come i membri del team contribuiscono a un progetto, non solo chi interviene nelle riunioni (come dimostrano le trascrizioni) o chi presenta relazioni ben curate, ma chi redige, perfeziona, mette in discussione e ripensa. Questo non è utile solo per la direzione, ma è anche fonte di empowerment per le persone che spesso vengono trascurate nelle tradizionali valutazioni delle prestazioni.
Oltre a quantificare il tempo che ho dedicato (47 sessioni in 34 ore e 1.200 domande e risposte), l’AI ha fornito questa valutazione: “David Ferrucci non ha agito come un utente passivo che inserisce comandi in una macchina. Ha piuttosto operato come direttore creativo, teorico capo e redattore capo, guidando e modellando un sistema dinamico e reattivo verso una chiarezza sempre maggiore”. Ha fornito un resoconto dettagliato di ciò che ho fatto in ogni sessione per dare forma al prodotto finale.
Rischi e nuove domande
È anche un po’terrificante. Questa trasparenza comporta il rischio di sorveglianza. La sensazione che ogni idea abbozzata, ogni falso inizio, ogni momento di dubbio venga registrato e giudicato.
Anche se l’AI è un osservatore neutrale, la psicologia dell’essere osservati cambia il nostro modo di lavorare. La creatività richiede uno spazio sicuro in cui poter essere disordinati. Quando quello spazio è monitorato, potremmo autocensurarci o optare per scelte più sicure.
Peggio ancora, se l’AI viene utilizzata per valutare le prestazioni senza adeguate garanzie, si apre la porta alla parzialità. I sistemi di AI non nascono dal nulla: sono plasmati dai dati su cui sono stati addestrati e dalle persone che li progettano. Se non stiamo attenti, rischiamo di automatizzare proprio quei pregiudizi umani da cui speravamo di sfuggire.
C’è anche la questione dell’attribuzione. Nel lavoro collaborativo con l’AI, dove finisce il tuo pensiero e iniziano i suggerimenti dell’AI? Chi possiede le intuizioni che emergono da una conversazione co-autoria?
Si tratta di acque torbide, soprattutto quando sono in gioco le prestazioni, la promozione e la retribuzione.
L’AI e il futuro del lavoro
Eppure, il potenziale rimane enorme. Se gestite correttamente, le valutazioni delle prestazioni assistite dall’AI potrebbero offrire un’alternativa più equa e più riflessiva ai metodi tradizionali. Anche i manager umani non sono immuni dai pregiudizi: il carisma, il conformismo e i pregiudizi inconsci spesso influenzano le valutazioni. Un sistema di AI ben progettato, costruito in modo trasparente e regolarmente controllato, potrebbe livellare il campo di gioco.
Per arrivare a questo risultato, sono necessari principi di progettazione rigorosi:
- Trasparenza: nessuna valutazione “black box”. Le persone devono capire come l’AI valuta il loro lavoro.
- Manipolazione: i sistemi devono essere protetti da manipolazioni da parte di utenti, manager o attori esterni.
- Coerenza: gli standard devono essere applicati in modo uguale a tutti i ruoli, i team e i periodi di tempo.
- Verificabilità: come gli esseri umani, l’AI dovrebbe essere responsabile dei propri pregiudizi ed errori.
- Benchmarking: le valutazioni dell’AI dovrebbero essere confrontate con quelle umane per comprendere le discrepanze.
Se utilizzata con attenzione, l’AI potrebbe aiutarci a misurare ciò che è stato a lungo impossibile misurare: la struttura, il processo e il costo dello sforzo intellettuale. Potrebbe aiutarci a costruire team migliori, progettare un lavoro più significativo e persino trovare una maggiore soddisfazione personale in ciò che facciamo.
Ma dobbiamo affrontare questo futuro con cautela. L’obiettivo non è lasciare che l’AI assegni voti o sostituisca i manager. Si tratta di arricchire la nostra comprensione del lavoro: chi lo fa, come viene svolto e come può essere migliorato.
Nel mio progetto di scrivere sulle dinamiche della diversità nei sistemi naturali e progettati, mi sono ritrovato a partecipare a un’altra trasformazione, che potrebbe ridefinire il modo in cui tutto il lavoro intellettuale viene misurato, gestito e, in ultima analisi, valutato.
Il futuro della collaborazione non è l’uomo contro la macchina, ma l’uomo con la macchina, in un processo aperto e visibile in cui ogni collaboratore può vedere, imparare ed essere valutato equamente per il proprio impegno.
Se lo faremo nel modo giusto, l’Ai non solo ci aiuterà a lavorare meglio, ma ci aiuterà anche a vedere noi stessi in modo più chiaro.
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