Queste sono le preoccupazioni più grandi dei leader della tecnologia sull’uso dell’IA sul lavoro
Le maggiori preoccupazioni dei leader tecnologici sull'utilizzo dell'IA sul lavoro
L’IA generativa può essere uno strumento produttivo impressionante, ma sia gli utenti IT che quelli aziendali devono fare attenzione perché sta anche complicando la vita lavorativa e i processi aziendali. Questo è l’avvertimento degli autori di un nuovo studio pubblicato da IEEE, che mette in guardia sulla difficoltà nell’uso dell’IA.
I risultati dell’indagine, condotta tra 350 dirigenti tecnologici globali a settembre, affermano che mentre quasi tutte le aziende vogliono sfruttare il potenziale dell’IA, è necessaria una formazione e una preparazione organizzativa lungo il percorso.
Nonostante gli ostacoli, c’è un enorme movimento verso l’IA. Il settanta percento ha indicato di aver introdotto o di avere intenzione di introdurre strumenti che utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale nell’anno successivo, in aumento rispetto al 67% dell’anno precedente. I principali casi d’uso per l’IA nell’anno successivo includono la sicurezza informatica in tempo reale, l’aumento dell’efficienza della catena di approvvigionamento, l’aiuto e l’accelerazione dello sviluppo del software, l’automazione del servizio clienti e l’accelerazione della screening dei candidati per un lavoro.
Tuttavia, il passaggio all’IA non avverrà da un giorno all’altro. “Integrare l’IA nel lavoro esistente non è semplice come accendere un interruttore”, sottolineano gli autori dello studio. Pensate a tutte le tecnologie cosiddette facili da implementare precedenti, come il cloud computing o i dispositivi IoT, che “spesso hanno incontrato un successo misto”. Le iniziative di trasformazione digitale “hanno tassi di fallimento sorprendentemente alti, significa che non hanno soddisfatto le aspettative, hanno superato i costi, hanno infranto le scadenze o in alcuni casi sono state abbandonate.”
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Questo rappresenta un futuro potenziale non così affascinante anche per l’IA – se non di più, “introdurre tecnologie avanzate come l’IA potrebbe essere più difficile”, suggeriscono i ricercatori.
Circa il 59% dei dirigenti temeva di diventare troppo dipendente dall’IA per le decisioni e i processi importanti, citando “la dipendenza eccessiva dall’IA e le potenziali inesattezze” come una delle principali preoccupazioni dell’uso dell’IA nelle loro organizzazioni.
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La preoccupazione successiva, citata dal 50%, riguarda le difficoltà nella condivisione di conoscenze e nella formazione dei dipendenti. I dirigenti hanno dichiarato di essere preoccupati per la capacità delle loro aziende di attingere alla “conoscenza istituzionale dei professionisti attuali per formare i nuovi arrivati”. Quasi la metà, il 47%, ha affermato che la difficoltà nell’integrare l’IA nei flussi di lavoro esistenti è una delle principali preoccupazioni nell’uso dell’IA generativa nell’anno successivo.
La qualità dei dati di formazione è un’altra problematica che emerge con l’accelerazione dell’uso dell’IA, affermano gli autori del rapporto IEEE. “I sistemi di IA devono essere addestrati utilizzando dati. Ma gli insiemi di dati sono spesso creati da persone che possono essere di parte o inesatte. Di conseguenza, i sistemi di IA possono perpetuare i pregiudizi.” Verificare i dati di formazione è difficile “perché la provenienza non è disponibile e il volume dei dati di formazione è enorme”, secondo Paul Nikolich, membro vitalizio di IEEE.
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L’IA generativa è ancora relativamente nuova e poche persone hanno le competenze appropriate. Ai dirigenti è stato chiesto di elencare le principali competenze che cercano nei candidati per ruoli correlati all’IA. L’elenco comprendeva una varietà di competenze tecniche, ma anche varie competenze soft hanno ottenuto un alto punteggio.
“Ingegneria pronta, pensiero creativo e la capacità di verificare i risultati dell’IA: queste tre competenze sono ciò di cui hai bisogno per generare risultati significativi con l’aiuto dell’IA generativa”, ha detto Yu Yuan, membro anziano dell’IEEE, citato nel rapporto. In ironia della sorte, è necessaria più IA per costruire IA. “Uno dei principali ostacoli nella tecnologia è la disponibilità di risorse umane per la codifica”, secondo Carmelo José Albanez Bastos Filho, un membro anziano dell’IEEE. “In molti casi, c’è un lavoro intellettuale con un alto valore aggiunto, ma molte delle attività di sviluppo del software sono relativamente semplici e dovrebbero essere automate presto.”
