AI: Nuovo mindset imprenditoriale e professionale

Negli ultimi giorni dell’anno, il dibattito sull’interazione tra uomo e macchina si è intensificato, grazie all’annuncio dei nuovi modelli avanzati di OpenAI e Google, e ai progressi di Claude. Questi sviluppi rappresentano un significativo passo avanti verso una maggiore autonomia delle macchine, sollevando interrogativi sul ruolo umano nel lavoro assistito dall’AI. L’articolo riflette su come l’AI trasformi il lavoro umano, automatizzando compiti ripetitivi e creando nuovi spazi per il pensiero critico e creativo. Sebbene il lavoro umano non sia sostituito, richiede competenze nuove per integrare e ottimizzare la collaborazione con l’AI. Con il consueto pragmatismo, nell’articolo si esplorano gli scenari che si prospettano.

1. Esecuzione “a quattro mani”

L’AI ha cambiato il modo di lavorare, automatizzando compiti ripetitivi e accelerando processi complessi, ma richiede un intervento umano per selezionare i dati e contestualizzare i risultati. Nei settori ad alto contenuto di conoscenza, come il marketing o il legale, l’AI può generare contenuti o analizzare contratti, ma è l’uomo a raffinare i risultati e adattarli al contesto. La collaborazione tra AI e pensiero umano consente di dedicarsi a compiti strategici come la definizione di obiettivi e l’innovazione. Questa complementarietà è essenziale: il pensiero critico valuta la qualità delle proposte dell’AI, mentre la creatività umana le arricchisce.

2. Nuove professionalità

L’intelligenza artificiale ha creato già ora figure professionali che combinano competenze tradizionali con capacità di collaborare con l’AI. Queste figure professionali non sono sempre completamente nuove e rappresentano spesso un’evoluzione di ruoli esistenti, e in quei casi vanno intese come competenze che possono (e a volte devono) essere acquisite da figure che ricoprono ruoli più strutturati. Tra queste:

• AI Prompt Engineer: ottimizza prompt per modelli AI e ne migliora le prestazioni.
• Ethical AI Specialist: gestisce i rischi etici dell’AI e garantisce la conformità normativa.
• AI Trainer: addestra e aggiorna modelli AI.
• Automation Strategist: identifica opportunità di automazione e ne progetta l’implementazione.
• Human-AI Collaboration Designer: ottimizza i flussi di lavoro tra uomo e AI. Questi ruoli non richiedono una padronanza tecnica profonda, ma un approccio logico e metodico, competenze analitiche e capacità di risolvere problemi.

Tutte potranno comunque beneficiare di nuove modalità di interazione con l’AI, che aumentano estremamente la produttività, dal momento che le user interface di tipo WYSIWYG (what you see is what you get), oggi considerate lo stato dell’arte comunemente accettato, saranno soppiantate da quelle multimodali — che potremmo dire di tipo “what you get is what you ask for”. Questo articolo, per esempio, è stato scritto usando i nuovi canvas di ChatGPT, una funzionalità che lo rende rivale dei più comuni word processor e fogli di calcolo (e infatti corrisponde a quella competenza che un tempo si indicava in ogni curriculum con “conoscenza di Word e di Excel”).

La transizione non richiede necessariamente una padronanza tecnica profonda delle tecnologie AI - anche se è raccomandata una comprensione dei suoi fondamentali - quanto un approccio più logico e metodico al proprio lavoro: pensiero analitico, capacità di risolvere problemi e adattabilità. In un contesto in cui la tecnologia diventa sempre più pervasiva, queste sono competenze di base per collaborare con agenti intelligenti, necessarie a imprenditori, manager e professionisti, per potersi distinguere e avere successo.

3. Scenari venturi

Gli sviluppi più recenti nel campo dell’intelligenza artificiale stanno imprimendo un’accelerazione alla rivoluzione del lavoro e delle sue dinamiche, già in corso. Due progressi chiave emergono in questo contesto:

Capacità di ragionamento

Quest’anno, e in particolare nelle ultime settimane, numerosi annunci e rilasci hanno fatto discutere, nonostante siano stati condizionati da ovvi scopi di marketing:

• Con il rilascio di Gemini 2.0 Flash Thinking, Google ha portato il reasoning a nuovi livelli, migliorando l’elaborazione contestuale e la capacità di analisi profonda. Gemini si distingue per applicazioni avanzate come pianificazione e ricerca web.
• I modelli o1 e o3 di OpenAI fissano nuovi standard nel settore. In particolare, o3 eccelle in benchmark come ARC-AGI, un test per l’AI Generale, dimostrando una potenza senza pari nel reasoning, pur con costi computazionali elevati. La versione o3 mini offre una soluzione più accessibile per compiti comuni.
• La nuova versione Llama 3.3 di Meta migliora la velocità e l’efficienza nel reasoning, riducendo i parametri senza sacrificare le prestazioni. Inoltre, l’approccio di training basato su patches (frasi) introduce una struttura più semantica, potenzialmente rivoluzionaria per il ragionamento AI.

Questi progressi stanno aprendo la strada a nuovi scenari in cui l’AI non è solo uno strumento di supporto, ma un partner intellettuale che collabora direttamente con l’uomo. Difficile dire se questo sia equivalente oggi al ragionamento umano, ma certamente stimola qualche riflessione su cosa sia davvero il “ragionamento umano”.

Capacità esecutive

Sul fronte delle capacità esecutive, l’ecosistema di agenti AI di Microsoft, l’evoluzione delle interfacce multimodali ai modelli, e le previsioni di Reuters per il 2025 indicano un futuro in cui l’AI non si limita ad assistere le attività umane, ma può percepire l’ambiente, reagire ai cambiamenti e intraprendere azioni proattivamente in compiti operativi complessi. Applicazioni includono automazione aziendale, creazione di contenuti e ricerca scientifica. Questi progressi rendono l’AI un partner intellettuale dell’uomo, ma richiedono una gestione responsabile e logica.

Questa combinazione di ragionamento e azione, unita alla capacità di pianificare azioni in parallelo e a quella di eseguire sperimentazioni, specie se integrata con sensori e robot, permette all’AI di evolvere da “macchina che risponde a domande con risposte generate su base stocastica” a “macchina che possiede una propria capacità di esperire la realtà e utilizzarla per affinare la comprensione autonoma”. Un passaggio epocale e sfidante per l’umanità.

4. Lavorare sarà equivalente sempre più a pensare

Questi sviluppi prefigurano un futuro in cui le linee tra pensiero umano e capacità dell’AI diventeranno sempre più sfumate. Nonostante ciò, il ruolo dell’uomo resta cruciale per utilizzare questi strumenti con logica e responsabilità, non tanto concentrato sul come ma sul perché.

Tra i nuovi scenari possibili emergono, per esempio:

• Collaborazioni strette tra AI e decisori, con sistemi che forniscono analisi predittive e alternative strategiche in tempo reale, e umani che le validano.
• Espansione delle capacità esecutive in settori creativi, dove l’AI assiste nel design, nella creazione di contenuti e in esperienze immersive, ma è l’artista che usa per esprimere il proprio pensiero e lanciarlo come messaggio.
• Maggiore personalizzazione grazie ad agenti AI che integrano dati e comportamenti per generare soluzioni adattate agli utenti, che però sono preferiti dal marketing manager in base alle proprie conoscenze estese alla storia personale e aziendale, e ad altri asset e vincoli intangibili e operativi.

Luciano Floridi, ad un recente convegno della Fondazione Cini di Venezia (Novembre 2024), ha illustrato questa evoluzione con la metafora della lavastoviglie: “L’AI non fa tutto da sola. Come per lavare i piatti, serve l’intervento umano per selezionare, organizzare e completare il processo”.

5. Pensare sarà sempre più un lavoro

La crescente delega delle attività operative all’intelligenza artificiale non rende il lavoro più semplice, ma ne cambia radicalmente la natura. Prima di delegare un compito alla macchina, è necessario un lavoro umano di informazione (selezione di dati) se non di addestramento, di indirizzo (definizione di obiettivi), e di progettazione e organizzazione (formulazione di istruzioni appropriate e progettazione di flussi di lavoro uomo-macchina). A compito eseguito, è necessario ancora un lavoro umano di controllo sulla presenza di eventuali allucinazioni ed altri errori legati alla natura stocastica dell’algoritmo; di estrazione delle componenti realmente utili da risposte articolate e non completamente pertinenti; e di trasformazione del formato per applicare le risposte al contesto nel modo più appropriato.

Ma il ruolo degli umani non si esaurisce in quello di semplice “interfaccia della macchina”. Non va dimenticato che domande (prompt) ben poste presuppongono un minimo di conoscenza dell’ambito investigato; l’indirizzo fornito alla macchina è la traduzione del pensiero strategico; la comprensione e la valutazione delle risposte richiedono di nuovo una familiarità col contesto in cui verranno utilizzate. Queste facoltà cognitive restano ancora appannaggio del professionista umano se non “codificate” nelle organizzazioni (processi e conoscenze ed esperienze storiche, quello che spesso si riferisce con il DNA dell’azienda).

Inoltre, con la democratizzazione dell’accesso a questi strumenti, e quindi alle informazioni e conoscenze, molte competenze diventeranno diffuse e molte attività si potranno svolgere a basso prezzo (commoditization), e questo spingerà sempre più in alto il livello di competizione, e la specializzazione e la qualità necessarie per distinguersi e battere la concorrenza.

6. Evoluzione del pensiero imprenditoriale e professionale

La storia ci insegna che ogni rivoluzione tecnologica ha sempre portato con sé un profondo cambiamento nella natura del lavoro umano, liberandoci da compiti gravosi e ripetitivi e permettendoci di dedicarci a obiettivi più complessi. L’AI segna un ulteriore capitolo di questa trasformazione, offrendo agli imprenditori e ai professionisti strumenti straordinari per affrontare sfide più ambiziose. Oggi, come allora, l’innovazione tecnologica non solo migliora l’efficienza, ma trasforma la natura stessa del lavoro di imprenditori e professionisti.

Durante la Rivoluzione Industriale, le macchine a vapore e i telai meccanici hanno automatizzato il lavoro manuale, permettendo agli artigiani di focalizzarsi su design e innovazione, e la locomotiva a vapore ha rivoluzionato il trasporto, liberando risorse per espandere mercati globali. Analogamente, macchine agricole come i trattori hanno liberato gli agricoltori da ore di lavoro manuale, consentendo loro di sperimentare nuove tecniche di coltivazione. Negli anni ’50 e ’60, l’introduzione dei robot industriali ha cambiato radicalmente la produzione, eliminando il lavoro ripetitivo delle catene di montaggio e permettendo agli ingegneri di concentrarsi sull’ottimizzazione dei processi produttivi.

Anche il lavoro intellettuale ha tratto benefici: i fogli di calcolo hanno trasformato i contabili in analisti, i social network hanno permesso a tutti di esprimere le proprie velleità di comunicatori e tessitori di reti, e l’avvento della fotografia ha aperto infinite opportunità applicative e di mercato per attività che un tempo erano riservate ai ritrattisti e ai vedutisti.

Nel settore dei servizi, in particolare, si prospetta una rivoluzione ancora più radicale: l’AI abilita la separazione dell’intelligenza dall’erogazione dei servizi stessi, aprendo all’opportunità di servitizzare quest’ultima. Questo processo si innesta su un’evoluzione tecnologica già avviata dalla digitalizzazione, dallo sviluppo di applicazioni modulari e dall’adozione di architetture basate su microservizi, che hanno consentito una maggiore scalabilità, interoperabilità e automazione nei flussi operativi. I portatori di competenze, coloro che presidiano i mercati e gli strateghi più esperti vedranno valorizzati enormemente i propri asset, ma dovranno far evolvere l’attuale vantaggio in leva per modelli di business innovativi, partecipando se non lanciando nuove startup AI-forward.

Possiamo quindi prevedere che in molti casi lavoreremo di più, anche se probabilmente senza barriere fisiche e temporali, grazie alle interfacce all’AI che oggi vengono inserite (Embedded AI Everywhere) negli strumenti di utilizzo quotidiano, e quelle multimediali che permettono di interrogare l’AI in qualunque momento e situazione (Continuous AI Assistance).

Conclusione

In un panorama sempre più caratterizzato dall’integrazione tra intelligenza artificiale e lavoro umano, emerge un quadro in cui il pensiero critico e creativo rappresenta non solo un valore aggiunto, ma un requisito imprescindibile per il successo. L’AI sta ridefinendo i confini tra automazione e attività intellettuali, spostando l’attenzione dalle mansioni operative alla progettazione, al controllo e all’innovazione. Collaborazioni strette tra AI e decisori, l’espansione delle capacità esecutive in settori creativi e la personalizzazione avanzata sono esempi concreti di questa trasformazione.

In questo contesto, il ruolo umano non si riduce a semplice interfaccia con le macchine, ma evolve verso una partnership strategica, dove logica, etica e creatività continuano a guidare l’utilizzo delle tecnologie, proprio come è accaduto in ogni rivoluzione tecnologica precedente. Le competenze tradizionali si arricchiscono di nuovi saperi, nuove professioni emergono legate proprio, anche se non solo, alla necessità di saper collaborare con strumenti avanzati, e imprenditori e professionisti possono creare ed eseguire nuovi modelli di business sfruttando le nuove commodities.

La vera sfida risiede nella capacità di anticipare e abbracciare il cambiamento, adattando le competenze e ripensando il lavoro non solo come un insieme di compiti, ma come un processo continuo di apprendimento e creazione di valore. In definitiva, “lavorare equivale a pensare” non è solo una provocazione, ma un invito a immaginare un futuro dove la nostra civiltà può elevarsi grazie all’ulteriore liberazione da oneri gravosi e limiti fisici.

#KnowledgeManagement #ArtificialIntelligence #NewMindset

Fonti

Autonomous agents and profitability to dominate AI agenda in 2025, executives forecast — Reuters

OpenAI Upgrades Its Smartest AI Model With Improved Reasoning Skills — Wired

Introducing OpenAI o1 — OpenAI

Google lancia Gemini 2.0 Flash Thinking: l’IA che ragiona in tempo reale — HDBlog

Gemini 2.0 Flash Thinking Mode | Gemini API | Google AI for Developers — Google AI for Developers

Introducing Gemini 2.0: our new AI model for the agentic era — Google Blog

Google releases its own ‘reasoning’ AI model — TechCrunch

Artificially Intelligent Barbarians — Andrew Ziperski’s Substack

Next-Generation Managed Services — HBR

L’Intelligenza Artificiale? Ci farà lavorare di più.- MilanoFinanza

Understanding the Current State of Reasoning with LLMs — Isamu Isozaki

Can Startups Thrive in an Age of AI? — HBR