00:00Appena emersa tre anni fa l'EI ci sono tutti messi a correre verso l'adozione dell'EI e cosa
00:14hanno ottenuto in fondo? Hanno ottenuto il fatto di cominciare a chiedere all'EI,
00:19quindi addirittura le professioni di prompt engineer che poneva l'umanità nei confronti
00:24dell'EI come qualcuno che deve chiedere all'EI, quindi quasi in una posizione di sudditanza
00:29rispetto all'EI. In verità dal nostro punto di vista, e questo è il primo abilitatore, il problema
00:33invece è porsi dall'altro punto di vista, del trainer dell'EI, quindi in che modo, qual è la professione
00:40che davvero può aiutare ad abilitare l'EI a portare questo punto di trasformazione? È il ruolo del data
00:45engineer, di quello che costruisce i dataset puliti, coerenti, affidabili per trainare l'EI, quindi
00:51insegnargli a essere veramente efficace nel darci le risposte corrette, nell'automatizzare in modo
00:56corretto i task ripetitivi. Questo è il primo punto. Il secondo punto, l'umanità si è messa anche in
01:02competizione con l'EI. La domanda più ricorrente è in che forma, in che modo, in che misura l'EI
01:09sostituirà l'uomo, ma non è questo il punto. Qualsiasi tecnologia del presente e del passato ha aiutato
01:15l'uomo a fare meglio alcune cose che prima faceva in maniera subottimale. Anche in questo
01:22caso l'EI contribuirà ad aumentare la capacità dell'uomo, aumentare la capacità delle aziende
01:28e in questa prospettiva però bisogna adottare l'EI ripensando completamente le organizzazioni,
01:34ripensando completamente anche la cultura aziendale che sta sotto l'adozione dell'EI. Quindi
01:41sostanzialmente l'altro elemento abilitatore è non pensare all'EI come il sostituto uno
01:47a uno dell'uomo, soprattutto parlando di generative AI, perché è generativa, quindi è impredicibile
01:52in qualche forma, ma ripensare l'organizzazione per lavorare all'interno di una workforce che
01:58sarà una workforce mista, uomini e AI o comunque agenti AI che lavoreranno assieme attorno ad un obiettivo.
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