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00:30...una tematica che è al centro del futuro della democrazia e ne abbiamo parlato la settimana scorsa col premio Nobel
00:38per l'economia Joe Stiglitz che su questo tema lancia un allarme che vi facciamo sentire così.
01:03L'intelligenza artificiale sta facendo è rubare tutte queste informazioni al sistema dei media che quindi rischia il collasso
01:12ed è un problema anche per l'economia. Se le aziende prendono decisioni male informate prendono decisioni peggiori e va
01:20male per tutti.
01:21E questo è quello che dice il premio Nobel Joe Stiglitz, si riferisce all'economia, alle imprese ma è un
01:26problema anche della democrazia nel suo complesso il rapporto tra i grandi potenti dell'AI e l'informazione.
01:31Andiamo avanti con Maria Vittoria.
01:34Andiamo avanti, allora torniamo a parlare di aziende, di imprese, dai media, dalla comunicazione agli errori invece che possono fare
01:42le aziende nell'adozione dell'AI.
01:44Quindi lo vedo in prima fila, è un piacere.
01:46Stefano Sperimborgo, AI Data Leader for Italy and Greece, di Accenture.
01:51Grazie.
01:53Allora, benvenuto.
01:54Grazie.
02:21Grazie.
02:24Chiaramente è difficile non avere la curiosità di queste continue evoluzioni veloci, però vi garantisco che abbiamo fatto tantissime cose
02:34che hanno prodotto grande valore anche con modelli che avevano due versioni precedenti o con qualcosa che è già uscito.
02:42Usiamo gli strumenti che già ci sono oggi per estrarre il valore, quello che dico sempre.
02:46Stefano, lo si diceva anche con il digitale, se digitalizziamo dei processi inefficienti, dicono in informatic garbage in, garbage out,
02:55cioè non si fa un progresso, bisogna ripensare i processi, ripensare i flussi di lavoro, l'organizzazione stessa delle aziende
03:03se si vuole beneficiare di quello che oggi l'AI offre.
03:07Ma non è affatto semplice, lo si diceva anche prima.
03:10Colpisce il fatto che non stiamo imparando tanto da alcuni errori precedenti, cioè nel digitale abbiamo creato le digital factory
03:18e adesso creiamo le AI factory.
03:19Stiamo facendo dei pattern molto simili che, come dico sempre, creano al momento l'acquario delle AI.
03:26L'acquario delle AI sono degli stack dedicati, degli esperti dedicati, pesci tropicali che rappresentano i belli use case.
03:34Questa roba va distrutta il prima possibile, cioè il valore si svilupperà solo quando entriamo nell'oceano dei progetti aziendali.
03:40Oggi i referenti AI inseguono il business per avere qualche euro da investire su qualche progetto, ma è il contrario.
03:49I progetti aziendali del piano trasformativo d'azienda devono essere riempiti di AI, come poi l'abbiamo fatto nel digitale.
03:56Non è che è sbagliato il pattern, perché è chiaro che da quel punto bisogna partire, ma quello che dico
04:01è che, dato che abbiamo imparato dalle precedenti rivoluzioni,
04:04adesso possiamo essere più veloci nel farlo, anche su questo tema della revisione dei processi.
04:09Il dilemma della produttività passa necessariamente da leve di riorganizzazione delle attività e del lavoro.
04:16Senza incidere sulla riorganizzazione non si ottiene il valore.
04:19Però come si incide? Nel senso che al momento i modelli che sono disponibili per le aziende sono accessibili.
04:26Possiamo descrivervi così.
04:28Quindi l'azienda investe su una tecnologia, però non punta tutto sulla tecnologia.
04:32E quindi, vedendo quali sono ancora le difficoltà, io guardo, parto dai lati negativi, come risolvono queste difficoltà che, comprata
04:42la tecnologia, il problema non si risolve?
04:43C'è un tema, come dicevi, di strategia, di persone.
04:47Ecco, quali sono le leve su cui bisogna chiaramente attivarsi oggi?
04:51Innanzitutto, ancora una volta, la fretta della tecnologia, la velocità con cui sta andando questa wave, crea delle over expectations
04:59sui risultati e quindi un approccio di tipo stress sulla fruizione del risultato.
05:05Quindi io voglio 100, 1000, 10.000 agenti, voglio usare i modelli subito, invece c'è tutta una fase di
05:13preparazione e di trasferimento del knowledge aziendale dentro il modello che fa la differenza.
05:18Credo che oggi abbiate avuto qui il professor Floridi con cui abbiamo fatto Orbitz insieme, il famoso capitale semantico, è
05:24davvero un punto di differenza tra un modello che performa e serve all'azienda e un modello che in realtà
05:29dà delle risposte generiche.
05:30Poi le aziende però sono organizzate e hanno dentro una funzione, l'IT tradizionalmente governa questi processi, sono silos, sono
05:39barriere che dovrebbero cadere ma non è così intuitivo farle cadere.
05:44Come si riesce a fare lavorare sull'AI che è una tecnologia abilitante, general purpose, come si dice, quindi a
05:50chiunque, poi ognuno di noi lo usa, la usa fondamentalmente?
05:54È chiaro che il divide apparentemente si riduce rispetto a precedenti versioni, ovvero la differenza tra gli esperti e i
06:03fruitori, questa è una tecnologia apparentemente facile e quindi tendenzialmente c'è un avvicinamento, però nel modo di lavorare è
06:10proprio completamente diverso, ancora più diverso che nel digitale.
06:14Non bastano le stanze agile o le pizze durante la notte, qui i modelli si costruiscono insieme, se tu non
06:21hai insieme un team multifunzionale non otterrai mai il risultato davvero del modello che tu vuoi ottenere.
06:28Ecco, ma negli ultimi mesi, almeno in realtà quest'autunno, c'è stato il boom degli agenti che sono entrati
06:34anche effettivamente, c'è stato l'allarme nel settore dei commercialisti, nel settore legale, perché sono arrivati gli agenti che
06:42hanno detto benissimo, entriamo noi nei processi, facciamo noi di fatto il lavoro di persone e di professionisti, ecco, questo
06:48arrivo degli agenti, quindi dai modelli solamente di linguaggio agli agenti autonomi, come sta cambiando e rivoluzionando le aziende?
06:57Avete sentito prima il mio amico Riccardo Zecchina, primo questa intelligenza è decisamente sopravvalutata, ma esiste sicuramente un'opportunità, io
07:07la vedo sempre abbastanza in positivo, perché oggi avere degli agenti che fanno dei compiti tutto sommato di basso valore,
07:15significa che ciascuno di noi anche nel primo step della sua carriera sarà già supervisore di qualcosa.
07:20Ed essere supervisori nella nostra carriera classica, diciamo, del secolo scorso è una cosa che uno impara e quindi è
07:28una cosa che ha bisogno di anche soft skill, uno entra come operativo e poi diventa supervisore.
07:34Questo tema di essere supervisori dal giorno 1 è quello che io chiamo up road, quindi non è un tema
07:39solo di insegnare alle persone come usare le AI, ma anche innalza il suo ruolo, il ruolo di ciascuno di
07:46noi nella propria professione, anche nei primi step di carriera.
07:50Quindi ha una splendida opportunità, credo.
07:52Stefano, il professor Zecchina prima ci diceva, attenzione alle illusioni di salti di produttività, uno degli approcci che vediamo prevalenti
08:00oggi è innanzitutto mettere a disposizione di tutti i dipendenti il copilot di turno, comunque uno strumento che faccia sentire
08:06oggettivamente la produttività individuale può aumentare, ma è questa la strada?
08:11Espone dei rischi o qual è anche la formazione che serve? Perché le aziende diventino AI first, non sono native
08:18dell'AI?
08:19Due cose, innanzitutto diciamo come dico io i bucket di produttività sono di due tipi, uno è quello individuale sugli
08:25strumenti di cui stai parlando e l'altro è quello enterprise, cioè sul voltare le AI gli strumenti aziendali per
08:32fare i processi core.
08:33Sulla produttività individuale, ancora una volta, non basta dare gli strumenti, non basta nemmeno insegnarne all'utilizzo generico, ci vuole
08:42un approccio fatto da paradigmi ripetibili, ovvero tu lo strumento lo devi usare per questi use case, con questi prompt
08:49che io ti ho già preparato e in questo modo attivando la leva organizzativa che poi sposta delle persone che
08:56magari prima erano in 10 a fare il PMO, adesso sono in 7, si ottiene il valore.
09:01Quindi è sempre una strada molto ben regolamentata attraverso dei binari e non lasciando lo strumento alla libertà libera, perché
09:08se no a quel punto uno potrebbe addirittura diventare meno produttivo di prima, perché parla con le AI tutto il
09:14giorno.
09:14C'è un grande tema di esperienze e skills, competenze. Per tornare sempre a Zecchina, il professore, parlava dei ragazzi,
09:21di come utilizzano le AI, ecco ragazzi che si formano e che poi vanno a lavorare nelle aziende.
09:26Le competenze che voi già oggi vedete o i nuovi proprio ruoli, job title, che devono esserci per rispondere allo
09:33strumento, utilizzare quindi l'intelligenza artificiale, che cosa vi immaginate?
09:36Allora, noi comunque abbiamo osservato negli ultimi due anni dei passi avanti significativi del mondo universitario di certe realtà di
09:43eccellenze italiane che hanno già cominciato a introdurre non i corsi specialistici,
09:48che quelli c'erano già, ma ad iberidare tutte le lauree con skill AI. E questo è quello che ci
09:55si aspetta, che il valore dell'utilizzo di questi skill abbia un peso sul CV sempre maggiore.
10:01Noi ovviamente adesso abbiamo a che fare con i native AI che naturalmente arrivano e hanno una marcia in più,
10:08poi però attenzione che inseriti in un contesto aziendale,
10:11e mi riallaccio a quello che dicevi tu prima, servono delle regole di utilizzo della AI nascosta, cioè se uno
10:18oggi inserisce informazioni riservate in un'applicazione B2C crea un grosso rischio reputazionale.
10:24Quindi anche lì ci vogliono delle chiare regole di utilizzo anche per chi arriva nativamente e quindi è propenso a
10:31usare gli strumenti anche B2C per qualsiasi task.
10:34Non è così.
10:34Non metteteci dentro la trimestrale prima di pubblicarla perché non è il modo migliore per...
10:38È già capitato.
10:39È già capitato, infatti citavo casi che esistono. Infine io ti voglio chiedere anche però, un conto è spiegare agli
10:45altri cosa fare.
10:46Un conto è che tutti, e lo diceva Jensen Wang oggi, tutti i lavori cambiano, compreso il vostro della consulenza,
10:51cioè Accenture.
10:52Come sta cambiando per adottare l'AI?
10:56Diciamo che in questo momento, dopo 27 anni qui, mai come in questo momento noi siamo nella stessa situazione dei
11:04nostri clienti.
11:04Quindi viviamo le stesse problematiche, viviamo le stesse necessità di cambiare il modo di lavorare, di fare upskill e uproll
11:11alle nostre persone.
11:12Quindi noi, e lo dice anche il nostro ultimo client, ci stiamo proprio reinventando davvero.
11:18Perché ovviamente il nostro settore è destinato a cambiare radicalmente.
11:23Ma ancora una volta, proprio perché pensiamo che alla fine la differenza anche nel nostro mestiere lo faccia determinato tipo
11:30di knowledge di industria o determinati skill che le ha e non ha,
11:34per noi sarà ancora una volta qualcosa che potenza i nostri servizi e non che li sostituisce.
11:39Questo lo vedremo l'anno prossimo, se sarò ancora qui o ci sarà un agente al mio posto.
11:44Questo vale anche per noi.
11:45Grazie Stefano Sperimborgo, Data e iLead di Accenture.
11:49Grazie Stefano.
12:13Grazie Stefano Sperimborgo.
12:14Grazie Stefano.
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