Poiché le organizzazioni si trovano ad affrontare pressioni crescenti per fare di più con meno risorse, l’intelligenza artificiale è stata ampiamente vista come un “Santo Graal” per aumentare la produttività, liberando i dipendenti da compiti ripetitivi in ​​modo che possano concentrarsi su lavori a valore aggiunto.

Tuttavia, poiché la tecnologia in rapida evoluzione cambia il posto di lavoro, cambiano anche le competenze necessarie per operare in modo efficace in un ambiente abilitato all’intelligenza artificiale. Quali sono, allora, le competenze tipicamente umane che determinano una performance efficace? E come possono essere misurati?

I rischi di trascurare l’elemento umano

Ricerca di Deloitte conferma che la stragrande maggioranza dei budget per l’intelligenza artificiale viene spesa per le infrastrutture tecnologiche, con solo il 7% destinato a considerazioni legate alle persone, come formazione, cambiamenti di gestione, riprogettazione del flusso di lavoro e altro ancora. Ma sottovalutare le capacità umane necessarie per realizzare il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale rischia di creare un costoso punto cieco. Mentre la maggior parte delle organizzazioni si concentra sulla misurazione della frequenza di utilizzo dell’intelligenza artificiale e della competenza con specifiche piattaforme di intelligenza artificiale, è necessario considerare anche le caratteristiche individuali che influiscono sul modo in cui un dipendente collabora con l’intelligenza artificiale e sulla qualità di tale interazione.

Trascurare l’elemento umano può portare a errori costosi. Ad esempio, la tendenza a fare eccessivo affidamento sull’intelligenza artificiale può portare a fidarsi ciecamente dei risultati senza controllarne due volte la qualità. Poiché molte piattaforme di intelligenza artificiale sono notoriamente soggette ad allucinazioni, pregiudizi e violazioni del copyright, ciò può avere gravi conseguenze per un’organizzazione.

Nel corso del tempo, l’eccessiva dipendenza dall’intelligenza artificiale può anche portare all’erosione delle competenze poiché i dipendenti diventano incapaci di far fronte alle attività senza assistenza. D’altro canto, lo scetticismo nei confronti dell’intelligenza artificiale può portare a sottoutilizzare strumenti che potrebbero aumentare significativamente l’efficienza e la produttività.

La necessità di un approccio incentrato sull’uomo

L’implementazione dell’intelligenza artificiale è solo il primo passo. Ciò che distingue realmente i leader dell’IA dai seguaci dell’IA è la capacità di misurare la preparazione dell’IA con un approccio incentrato sull’uomo. Le aziende che danno priorità alla collaborazione uomo-macchina lo sono significativamente più probabile avere rendimenti misurabili sull’intelligenza artificiale rispetto a coloro che adottano un approccio tech-first.

Ciò, tuttavia, non significa semplicemente valutare la familiarità dei dipendenti con le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale o associare gli investimenti tecnologici alla formazione su piattaforme specifiche.

Con decenni di esperienza nell’analisi di come gli esseri umani si evolvono attraverso e con l’innovazione, Talogy cerca di misurare la propensione all’apprendimento e alle prestazioni attraverso la collaborazione con l’intelligenza artificiale. L’innovazione, la tecnologia, il metodo cambiano continuamente e le competenze che circondano un’innovazione specifica diventeranno obsolete o banali.

Invece, Talogy ha stabilito che ciò su cui le organizzazioni devono concentrarsi sono le capacità umane che fanno funzionare davvero l’intelligenza artificiale: dall’agilità di apprendimento con piattaforme in continua evoluzione alla capacità di valutare criticamente i risultati fino alla sensibilità culturale nell’interpretare i risultati in un contesto specifico.

Talogy ha sviluppato un nuovo Modello di collaborazione con l’intelligenza artificiale umana che combina approfondimenti provenienti dalla psicologia I/O, dai fattori umani, dalle scienze cognitive e dalla psicologia dell’educazione per mappare il potenziale naturale di un individuo per la collaborazione con l’intelligenza artificiale, quanto bene lavora con l’intelligenza artificiale e se rafforza le sue capacità e i suoi risultati o erode le sue capacità nel tempo.

Identificando specifici punti di forza umani e aree di sviluppo, il modello consente ai datori di lavoro di ottimizzare i flussi di lavoro uomo-intelligenza artificiale salvaguardando al contempo il pensiero critico indipendente, consentendo così alle organizzazioni di realizzare il ROI completo dell’intelligenza artificiale.

Mappare il futuro del lavoro di squadra uomo-intelligenza artificiale

Il semplice monitoraggio della fluidità dell’intelligenza artificiale, della frequenza di utilizzo o della capacità di scrittura rapida non è più sufficiente per prevedere il successo sul posto di lavoro. Poiché la familiarità con l’intelligenza artificiale diventa un’aspettativa di base piuttosto che un elemento di differenziazione, la vera misura delle prestazioni si sposterà dall’alfabetizzazione tecnica di base alla qualità dell’interazione uomo-intelligenza artificiale. Senza un quadro strutturato per valutare questa relazione, le organizzazioni rischiano di premiare la velocità superficiale rispetto all’accuratezza e al pensiero critico, aprendo la strada alle imprecisioni e all’erosione delle competenze.

In definitiva, non è l’intelligenza artificiale a fornire valore, ma le persone. Prosperare in un ambiente basato sull’intelligenza artificiale dipende dai punti di forza esclusivamente umani portati nello spazio di lavoro digitale. Di implementare un quadro concentrandosi su caratteristiche esclusivamente umane come il giudizio critico, l’agilità di apprendimento, l’intelligenza emotiva e la responsabilità nei flussi di lavoro automatizzati, le organizzazioni possono colmare il divario tra l’adozione della tecnologia e il raggiungimento di un vero valore aziendale.

Lo spostamento delle strategie relative ai talenti verso queste capacità durevoli garantisce la tecnologia migliora potenziale umano anziché sostituirlo, trasformando il luogo di lavoro in un ecosistema collaborativo in cui sia i dipendenti che l’intelligenza artificiale possono ottenere i migliori risultati.