Woman and Robot thinking

L’AI e l’espansione del pensiero e delle relazioni

Nell’era dell’Intelligenza Artificiale o Artificial Intelligence (IA o AI), le conversazioni che circolano nell’ambito dell’innovazione si concentrano spesso sulle sfide etiche, i benefici pratici e gli effetti sull’automazione dei processi. Tuttavia, c’è un aspetto affascinante e trasformativo dell’AI che merita, a mio avviso, un posto centrale nella riflessione: il suo impatto sulla strutturazione del pensiero e delle relazioni a tutti i livelli della vita organizzativa, sia sociale che aziendale.

In questo articolo esploreremo l’AI da un’angolazione diversa. Non ci concentreremo sulle questioni etiche né sugli evidenti vantaggi pratici. Vedremo, invece, come l’AI possa espandere il nostro pensiero, modificare le relazioni tra gli individui e le strutture e trasformare la nostra comunicazione individuale e collettiva. Saper vincere la resistenza al cambiamento e acquisire le competenze diventa così un’esperienza trasformativa che le organizzazioni stanno già sfruttando e da cui potremmo beneficiare come società.

Si tratta di un’opportunità unica per differenziarsi e guidare il cambiamento, poiché prepararsi per il futuro richiede molto più di una semplice comprensione delle basi dell’AI. È necessario abbracciarne il potenziale trasformativo e portarlo all’interno del nostro modo di comunicare, del nostro pensiero e delle nostre relazioni.

Vi propongo questa esplorazione navigando attraverso alcuni punti:

Il prompt engineering e l’espansione del pensiero

L’Intelligenza Artificiale non è solo un mezzo per automatizzare processi o risolvere complessi problemi tecnici. È molto di più.

Un aspetto che mi sorprende molto nella relazione, ad esempio, con i Large Language Models (LLM), i Modelli Linguistici di grandi dimensioni di cui il più famoso è Chat GPT di OpenAI, è il modo in cui, relazionandoci con essi, il nostro pensiero e la nostra creatività vengono stimolati in modi potenzialmente rivoluzionari.

Cosa sono i Large Language Models (LLM)?

I LLM sono considerati tra le innovazioni più avanzate nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale. Essi rappresentano uno dei progressi più significativi nella sfera dell’elaborazione del linguaggio naturale. Il loro addestramento avviene utilizzando un vasto corpus di testi provenienti da svariate fonti, consentendo loro di acquisire conoscenze approfondite sulla grammatica, la sintassi e gli altri elementi linguistici che compongono la lingua umana.

Durante il periodo di addestramento, questi modelli diventano capaci di generare testi coesi e significativi a partire da un input fornito. La pratica del prompt engineering (scrittura di istruzioni per l’IA), su cui mi soffermerò più avanti, diventa un’arte che sfrutta la potenza di questi modelli per stimolare la creatività e l’espansione del pensiero.

Come operano i LLM?

I LLM sono una categoria di IA che utilizza reti neurali profonde per apprendere da vasti dataset testuali, comprendendo e generando testi coerenti e pertinenti su qualsiasi argomento. La loro fase di addestramento si basa su tecniche di apprendimento profondo, che consentono ai computer di imparare da grandi quantità di dati, simili al funzionamento del cervello umano.

L’apprendimento profondo, basato sulle reti neurali ispirate al cervello umano, permette ai modelli di catturare le sfumature del linguaggio, della grammatica e del contesto. Ad esempio, il GPT-4, sviluppato da OpenAI, rappresenta un modello in grado di generare testi su qualsiasi argomento e in qualsiasi stile, rendendo accessibile la sua potenza attraverso un’API per lo sviluppo di applicazioni basate sul linguaggio.

Nell’ambito dell’intelligenza artificiale, il linguaggio naturale riguarda lo studio e l’applicazione di tecniche che consentono ai computer di comprendere e generare il linguaggio umano. L’elaborazione del linguaggio naturale, combinando conoscenze linguistiche e apprendimento automatico, diventa così fondamentale per il prompt engineering.

Fini qui sembrerebbe che stiamo parlando di azioni accessibili solo agli addetti ai lavori del settore IT. E invece non è affatto così. Le competenze soft, come l’empatia, la comunicazione chiara e concettuale, l’apprendimento continuo, l’agilità cognitiva e la collaborazione virtuale, diventano pilastri essenziali per padroneggiare il prompt engineering, soprattutto quando si interagisce con i Large Language Models. Anche la consapevolezza etica è altrettanto critica per gestire responsabilmente queste potenti risorse di intelligenza artificiale.

In questo senso, la pratica del prompt engineering è un esercizio cruciale e un vero allenamento per il nostro cervello e il nostro linguaggio. Vediamo di cosa si tratta.

Il Prompt Engineering

Il prompt engineering è la capacità di scrivere istruzioni precise per gli algoritmi AI guidandoli nella generazione di contenuti e idee innovative.

Questi prompt non sono solo una serie casuale di parole, ma un modo per sfruttare l’AI come un potente strumento di brainstorming avanzato. I professionisti dell’AI stanno facendo leva su questa capacità per scoprire nuove idee, soluzioni creative e prospettive inaspettate. La verità, però, è che puoi farlo anche tu (senza essere un/una professionista dell’AI).

Il punto chiave, infatti, è che il prompt engineering non richiede solo competenze tecniche, ma anche una comprensione profonda dei problemi e delle sfide specifiche dello scenario in cui si opera, oltre a grandi capacità di linguaggio. L’esatto contrario del dare ordini a una macchina. Siamo in una nuova dimensione della tecnologia che offre opportunità uniche per superare i limiti delle idee convenzionali.

Un esempio chiarificatore di questo concetto è la differenza sostanziale tra un prompt generico e uno ben strutturato. Mentre un prompt comune potrebbe essere “Crea qualcosa di artistico“, un prompt ben formulato potrebbe essere “Genera un’idea per un dipinto moderno che rappresenti la connessione tra l’umanità e la tecnologia nel contesto dell’arte contemporanea“. La precisione del linguaggio è qui fondamentale per ottenere risultati significativi e stimolare risposte AI in grado di soddisfare le aspettative. Non solo. Immaginiamo il caso in cui la macchina fornisca una prima risposta non soddisfacente: chi sta scrivendo il prompt deve saper riformulare la sua istruzione tenendo conto del feedback del LLM, creando un vero e proprio dialogo con la macchina lungo tre azioni chiavi: 1. refining (perfezionare); 2. shaping (modellare); 3. sculpting (scolpire).

Pertanto, la capacità di formulare prompt sofisticati richiede non solo competenze tecnologiche, ma anche una profonda comprensione della lingua e della sua potenziale influenza sul processo creativo dell’AI e quindi, in definitiva, capacità umanistiche e soft skills.

AI e Digital Soft Skills: una complessa sinfonia

Abbiamo visto come, nell’era avanzata dell’Intelligenza Artificiale, il concetto di prompt engineering emerge come una disciplina sofisticata che richiede non solo una comprensione tecnica profonda ma anche un insieme raffinato di digital soft skills. Ci muoviamo lungo la stessa linea di quel cambiamento di paradigma verso un sistema produttivo e di business umanocentrico, sostenibile e resiliente che viene definito “Industria 5.0″ (qui un mio approfondimento).

Possedere le giuste competenze sociali, emotive e cognitive è essenziale per vivere la relazione con l’Intelligenza Artificiale da protagonisti, soprattutto nel dialogo con i LLM.

Empatia e creazione di prompt efficaci
Al cuore del prompt engineering risiede la capacità di scrivere istruzioni che non sono solo tecnicamente corrette ma anche comprensibili e in sintonia con le sfumature del linguaggio della macchina con cui stiamo interloquendo e quindi, in definitiva, del nostro linguaggio. Qui, l’empatia gioca un ruolo cruciale. Possedere una profonda comprensione delle sottigliezze linguistiche, infatti, consente di creare prompt efficaci che risuonano con autenticità. Per approfondire il tema dell’empatia digitale, puoi leggere il mio articolo qui, scritto in collaborazione con la collega Caterina Giannottu.

Comunicazione chiara e concettuale
La chiarezza nella comunicazione è un pilastro fondamentale delle soft skills necessarie per il prompt engineering. La capacità di esprimere concetti complessi in modo chiaro e semplificato è cruciale per creare istruzioni che l’AI possa interpretare accuratamente. La comunicazione concettuale consente di tradurre idee astratte in istruzioni tangibili, alimentando la capacità predittiva dei modelli linguistici.

Apprendimento continuo e agilità cognitiva
Poiché il panorama dell’AI è in continua evoluzione, l’apprendimento continuo e l’agilità cognitiva sono essenziali. Le soft skills digitali consentono ai professionisti di adattarsi rapidamente ai nuovi sviluppi tecnologici, modificando le strategie di prompt engineering in risposta alle nuove sfide e opportunità. L’apertura mentale all’apprendimento continuo è ciò che distingue i veri maestri del prompt engineering.

Collaborazione virtuale e teamwork digitale
Il prompt engineering spesso è una pratica collaborativa, richiedendo la capacità di lavorare in squadra attraverso mezzi digitali. Le soft skills legate alla collaborazione virtuale sono cruciali per garantire che le istruzioni siano costruite con la prospettiva di team diversificati. La gestione efficace delle dinamiche di team digitale contribuisce all’efficienza nella creazione di prompt sofisticati.

Etica nell’AI e soft skills digitali
Infine, la consapevolezza etica è una componente critica. Le soft skills digitali aiutano a navigare le complesse questioni etiche legate all’AI. La capacità di considerare le implicazioni etiche delle istruzioni fornite all’AI è un segno di maturità nel prompt engineering. Se si vuole approfondire l’argomento, consiglio il testo di Luciano Floridi “Etica dell’intelligenza artificiale” (2022).

In sintesi, il prompt engineering è molto più di una pratica tecnica. È un’arte che si basa su una sinergia armoniosa di competenze umane e digitali (qui una lunga lista di soft skills suggerite per un pieno utilizzo dell’AI secondo Codemotion). Possedere le giuste digital soft skills migliora la creazione di prompt efficaci e contribuisce anche a definire un futuro in cui l’umanità e l’IA coesistono in modo etico ed efficace.

Una vera relazione

Alla luce di tutto ciò diventa fondamentale considerare la nostra interazione con le macchine non solo come un processo tecnologico, ma come una vera e propria relazione. Questo approccio apre interessanti prospettive. Potremmo ad esempio applicare principi e tecniche del coaching per migliorare la nostra interazione con l’IA, sfruttando sia competenze tecniche che soft skills per massimizzare le prestazioni delle macchine.

Questa prospettiva non riguarda solo l’ottimizzazione dell’interazione con le macchine, ma offre anche la possibilità di trasformare le relazioni umane. Applicando principi di coaching nell’uso dell’IA, affiniamo le nostre abilità comunicative e sviluppiamo una consapevolezza più profonda dei nostri pensieri e delle nostre interazioni.

Applicare le tecniche di coaching nel nostro dialogo con l’AI

Ascolto Attivo
Dopo aver ricevuto una risposta dall’IA, l’utente applica l’ascolto attivo, analizzando attentamente le informazioni fornite. Identifica eventuali lacune o errori e riformula la richiesta successiva in base a questa comprensione approfondita.

Riformulazione
Se l’IA fornisce una risposta ambigua o non completamente pertinente, l’utente utilizza la tecnica di riformulazione. Modifica la richiesta utilizzando un linguaggio più specifico o aggiungendo dettagli per ottenere una risposta più accurata.

Feedback continuo
Dopo ogni risposta dell’IA, l’utente fornisce feedback specifico sull’accuratezza e la pertinenza della risposta. Ad esempio, “La tua risposta è corretta e potresti approfondire ulteriormente il punto X.”

Obiettivi SMART
L’utente imposta un obiettivo SMART come “Scrivi un articolo sull’AI. Il mio obiettivo è ottenere un testo approfondito in inglese sul tema dell’applicazione pratica dell’AI nella ricerca medica in ambito oncologico alla data del gennaio 2022, con una lunghezza di circa 800 parole”.

Mirroring
Se l’utente utilizza un tono formale, l’AI risponde in modo analogo. Se l’utente mostra un approccio più informale, l’AI adatta il proprio stile di comunicazione di conseguenza.

Intelligenza Emotiva
Anche se l’IA non possiede emozioni, l’intelligenza emotiva umana può essere applicata per interpretare le risposte dell’IA. Comprendere le possibili sfumature e interpretare la tonalità emotiva (anche se simulata) dell’IA migliora la comprensione reciproca.

Questi esempi dimostrano come un approccio di coaching alle risposte del LLM possa guidare il processo di generazione in direzione di risultati più mirati e centrati sugli obiettivi desiderati. L’applicazione di tali tecniche consente di affinare e migliorare progressivamente le risposte dell’IA, al fine di raggiungere risultati più efficaci e soddisfacenti. L’integrazione di queste metodologie contribuisce inoltre a creare un dialogo più armonioso e adattabile alle esigenze umane.

La trasformazione della comunicazione nelle organizzazioni

Nelle sue potenzialità, l’AI non è quindi solo una forza trainante per l’automazione, ma anche un alleato prezioso per migliorare le relazioni all’interno e all’esterno delle organizzazioni.

Considerare l’interazione con l’IA come una relazione apre la strada a una trasformazione positiva delle dinamiche umane. Applicare principi di coaching, ad esempio, non solo migliora le prestazioni delle macchine ma contribuisce anche a sviluppare un pensiero più ampio e una comunicazione più efficace. In questo modo, l’Intelligenza Artificiale diventa non solo uno strumento tecnologico avanzato ma un alleato nello sviluppo delle nostre capacità umane e nella creazione di relazioni più significative.

I LLM, in particolare, con la loro capacità unica di comprendere e generare linguaggio naturale, stanno definendo un nuovo standard per una comunicazione aziendale avanzata, inclusiva ed efficiente. Già oggi, infatti, possano svolgere un ruolo cruciale nel plasmare un nuovo paradigma nella comunicazione aziendale.

Un ponte virtuale per la comunicazione multilingue

Uno degli ambiti in cui l’AI si rivela particolarmente efficace è nella facilitazione della comunicazione interculturale e multilingue. I LLM, grazie alla loro capacità di comprendere e generare testi in diverse lingue, agiscono come un ponte virtuale che supera le barriere linguistiche. Immagina un team distribuito in diverse regioni del mondo, ciascun membro comunicante nella propria lingua. I LLM possono tradurre istantaneamente le conversazioni, consentendo una comunicazione fluida e senza intoppi.

Questo non solo aumenta l’efficienza operativa, ma contribuisce anche a creare un ambiente inclusivo in cui la diversità linguistica è un valore aggiunto anziché una barriera. Il risultato è un team coeso e collaborativo, in grado di affrontare sfide complesse indipendentemente dalla diversità linguistica.

Identificare esigenze e migliorare l’efficienza

Un altro aspetto cruciale è come l’AI, attraverso i LLM e strumenti correlati, possa migliorare l’efficienza nell’identificare le esigenze dei clienti e dei dipendenti. Gli algoritmi avanzati possono analizzare grandi quantità di dati, compresi feedback, richieste e comportamenti, per identificare pattern e tendenze.

Immagina un reparto del servizio clienti supportato da un sistema AI in grado di comprendere il contesto emotivo dei clienti, anticipando le loro esigenze e rispondendo in modo empatico. Allo stesso modo, nelle dinamiche aziendali interne, l’AI può analizzare le interazioni dei dipendenti, individuare eventuali problematiche e fornire soluzioni preventive.

Il risultato è un’organizzazione più reattiva e orientata alle esigenze, dove la tecnologia si integra armoniosamente con le dinamiche umane per migliorare la qualità delle relazioni.

Un nuovo livello di coinvolgimento e partecipazione

L’AI, quando impiegata strategicamente, può portare le relazioni aziendali a un nuovo livello di coinvolgimento e partecipazione. Gli strumenti AI possono analizzare i modelli di interazione all’interno di team e progetti, suggerendo ottimizzazioni e miglioramenti. Ad esempio, possono suggerire approcci di comunicazione più efficaci o individuare aree in cui è necessario un maggiore coinvolgimento.

Inoltre, la capacità dei LLM di generare contenuti coinvolgenti e pertinenti può essere sfruttata per arricchire la comunicazione interna ed esterna. La creazione di contenuti personalizzati, basati su analisi predittive dell’interesse e delle preferenze, aumenta l’interesse e la partecipazione.

Responsabilità per la parità di genere e l’inclusività

woman programming AI

Nel contesto dell’Intelligenza Artificiale (AI), in particolare dei Large Language Models, emerge una questione cruciale legata alla parità di genere e all’inclusione delle diversità. I LLM, come prodotti del linguaggio naturale generati da modelli addestrati su ampi dataset, possono riflettere i bias e le disuguaglianze presenti nei testi di origine. Tuttavia, è fondamentale riconoscere che questi modelli non sono autonomi nel plasmare i contenuti: essi sono il riflesso delle informazioni fornite loro dagli umani. È fondamentale, infatti, ricordare che nonostante la potenza dell’Intelligenza Artificiale, essa non possiede autonomia ontologica: ogni risultato è il riflesso delle informazioni fornite dagli esseri umani.

Questo pone una grande responsabilità sulla comunità globale che utilizza e interagisce con l’AI. Combattere i bias di genere richiede quindi un impegno collettivo, non solo da parte degli addetti ai lavori nei settori dell’IT e della comunicazione, ma di tutte le persone che, utilizzandoli, influenzano il flusso di informazioni che alimenta questi modelli.

Se da un lato i LLM possono replicare e amplificare stereotipi di genere, dall’altro offrono un’opportunità unica per correggere e mitigare tali pregiudizi. La chiave sta nel guidare l’addestramento di questi modelli verso un linguaggio inclusivo, promuovendo la diversità e l’equità di genere.

Arrivo a teorizzarne addirittura un utilizzo militante: sottrarre l’uso dell’AI ad una élite di tecnici e esperti (maschi) in ambito STEM e rivendicarne l’utilizzo fuori da quei contesti diventa così un contributo per far diventare l’AI più inclusiva. A tal proposito, suggerisco la lettura del report Shaping the future of work for women in AI” (Edizione 2022) prodotto dall’iniziativa Women in AI.

La scelta di abbracciare l’AI diventa quindi un atto significativo e una responsabilità per chiunque desideri influenzare positivamente la narrazione globale sui temi dell’equità. Utilizzare i LLM in modo consapevole, incoraggiando pratiche di addestramento che abbraccino la diversità, può essere un passo importante verso la creazione di contenuti rispettosi e promotori della parità di genere. In questo modo, l’AI diventa un’alleata nella lotta contro i pregiudizi, rappresentando una forza positiva per il cambiamento e l’uguaglianza.

Investire nel Continuous Learning

Alla luce di tutto ciò, l’esigenza di investire nel continuous learning si rivela come una sfida tecnica e strategica. Le trasformazioni rapide nei settori dell’IT, della comunicazione e dell’innovazione richiedono un approccio strutturato e focalizzato per mantenere le competenze all’avanguardia.

Le aziende e tutte le organizzazioni, soprattutto quelle pubbliche che hanno la responsabilità del benessere della comunità, devono progettare e investire in percorsi di formazione avanzati. Quali? Provo di seguito ad elencare alcune delle competenze che ritengo indispensabili per vivere questa trasformazione:

  • Linguaggi di programmazione per l’AI: un focus su linguaggi come Python e TensorFlow, essenziali per la comprensione e l’implementazione di algoritmi di machine learning e modelli di linguaggio.
  • Addestramento su ambienti Cloud: con l’AI sempre più basata su servizi cloud, la padronanza di piattaforme come AWS, Azure o Google Cloud diventa cruciale per un’integrazione efficace degli algoritmi AI.
  • Sviluppo delle soft skills tecnologiche: oltre alle competenze tecniche, il continuous learning dovrebbe includere percorsi sulla comunicazione efficace, l’empatia e il lavoro collaborativo nell’ambiente digitale, competenze essenziali per il successo nella scrittura di prompt AI.
  • Strategie di gestione dei dati: Con un’enfasi crescente sull’importanza dei dati nella formazione degli algoritmi AI, comprendere le strategie di raccolta, pulizia e gestione dei dati diventa un elemento fondamentale.
  • Security e etica nell’AI: date le preoccupazioni crescenti sulla sicurezza e l’etica nell’uso dell’AI, percorsi specifici su come garantire la sicurezza dei dati e mantenere un approccio etico nell’addestramento e nell’implementazione degli algoritmi.

Le grandi piattaforme di e-learning come Coursera, Udacity o edX offrono oggi innumerevoli possibilità di formazione a distanza su linguaggi di programmazione AI e competenze tecniche adatte a ogni livello. Qui una selezione di corsi per principianti in ambito AI attualmente disponibili su Coursera (filtro attivato per livello e lingua Inglese e Italiano).

Aziende e organizzazioni protagoniste del cambiamento

Investire in percorsi di formazione tecnica consente di acquisire le competenze necessarie e prepara i professionisti e le professioniste ad affrontare le crescenti sfide specifiche del settore. La capacità di scrivere prompt efficaci diventa così parte integrante di un approccio più ampio che abbraccia le conoscenze tecniche, le soft skills e una comprensione approfondita delle dinamiche dell’AI.

In questo scenario, l’azienda/organizzazione si impone come una facilitatrice del cambiamento attraverso il continuous learning, offrendo accesso a corsi specializzati, workshop e risorse online. La personalizzazione dei percorsi formativi in base alle esigenze specifiche diventa poi essenziale per massimizzare l’impatto dell’investimento nel continuous learning.

Tuttavia, è cruciale sottolineare che la formazione non deve essere concepita solo per gli addetti ai lavori, ma deve estendersi anche al grande pubblico, che attualmente utilizza e continuerà a utilizzare l’AI in molteplici ambiti della vita quotidiana. Senza una formazione accessibile e diffusa, il rischio è che vasta parte della popolazione sia travolta dall’onda del cambiamento, con conseguenze negative e disgreganti a livello sociale e culturale.

Le organizzazioni hanno il compito di rendere la formazione sull’AI accessibile ad ogni persona e ambito, contribuendo così a mitigare i divari e a garantire che il progresso tecnologico sia un motore di inclusione, consapevolezza e sviluppo sostenibile e non di esclusione, manipolazione e scollamento sociale.

Un ruolo cruciale lo hanno anche le istituzioni a cui spetta il compito arduo di regolarizzare (o meno) lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Mentre scriviamo è in corso in Unione Europea il dibattituto sull’approvazione del cosidetto “AI Act“, un memorandum che – se approvato – andrebbe a normare le evoluzioni dell’AI al fine di garantire che i sistemi utilizzati all’interno dei paesi membri siano pienamente conformi ai diritti e ai valori dell’UE (controllo umano, sicurezza, privacy, trasparenza, non discriminazione, benessere sociale e ambientale).

Mai come in questo momento, aziende, organizzazioni e istituzioni possono assumere un ruolo guida nel plasmare il futuro. Questa inclusività nella formazione è fondamentale per costruire una società resiliente e preparata ad affrontare le sfide del futuro. Sta a noi scegliere come orientare questo processo di cambiamento, affinché sia un motore di crescita e non causa di danno per i singoli e le comunità.

Articoli simili