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00:05I.I. Club, uno speciale dedicato al tema cruciale di questa fase, che è quello della adozione
00:12dell'intelligenza artificiale, con un ospite d'eccezione direttamente da Harvard, la professoressa
00:18Raffaella Sadun. Raffaella Sadun, grazie di essere con noi, che è economista delle organizzazioni
00:25ed è professore di Business Administration all Harvard Business School. Grazie, ancora ben arrivata.
00:30Grazie mille dell'invito.
00:32Professoressa Sadun, io dicevo siamo entrati nella fase della adozione, è una rivoluzione
00:38industriale profondissima, ma a differenza di altre rivoluzioni industriali, pensiamo quella
00:43dell'energia elettrica, non basta toccare un interruttore per beneficiare tutti allo stesso
00:48modo di una nuova energia, per creare valore con l'intelligenza artificiale, bisogna adattarsi,
00:54bisogna cambiare, bisogna avere un approccio organizzativo completamente diverso, ripensare
01:00e ridisegnare anche il proprio business e le proprie aziende. Partiamo però dal livello
01:05di adozione che voi avete studiato, perché lei ha condotto una ricerca anche recente, presentata
01:11anche in Italia. A che punto siamo per quanto riguarda l'adozione nel mondo delle aziende
01:16dell'intelligenza artificiale?
01:18Siamo in un momento di, come diceva, siamo chiaramente in un momento di grandissimo cambiamento
01:26e di adozione dell'intelligenza artificiale che è superiore rispetto a quello che abbiamo
01:32visto in precedenti rivoluzioni tecnologiche. Quindi diciamo a livello degli Stati Uniti,
01:38per quanto riguarda il dato rappresentativo dei lavoratori americani, più della metà dei
01:44lavoratori americani, a questo punto ha adottato le AI e alcuni in modo particolarmente intensivo.
01:50È anche un momento però dove a livello di azienda, quindi di adozione delle AI per
01:56fare decisioni che sono a livello appunto aziendale, non individuale, il tasso di adozione
02:02è più basso. Una cosa che a me colpisce molto, e questa è una ricerca che è stata fatta
02:07da colleghi qui a Harvard e anche in Europa, è che ci sono anche delle grosse differenze
02:12non solo fra paesi, all'interno dei paesi ma anche fra paesi. Da italiana, quando vedo
02:18per esempio l'adozione in Italia, siamo indietro. Questo è un fatto che riproduce per certi
02:28diversi quello che abbiamo già visto con l'adozione delle Information and Communication
02:32Technologies, però questi sono dei punti che secondo me dovrebbero stimolare una riflessione
02:41sul motivo per cui in Italia ancora non abbiamo lo stesso livello di adozione che in altri paesi
02:46europei e anche rispetto agli Stati Uniti.
02:49Sicuramente il paese, come il resto del mondo, sta accelerando in questa direzione. Resta questo
02:54gap che voi avete anche evidenziato nella tabella che vedevamo in sovrimpressione, però
02:59c'è un elemento importante che sta mettendo in imbarazzo anche le aziende, le imprese italiane,
03:05in particolare le PMI, che riguarda la modalità di adozione, perché l'intelligenza artificiale
03:09ha alcune caratteristiche profondamente diverse rispetto ad altre rivoluzioni industriali, in
03:14particolare perché ha a che fare proprio con il sapere, un sapere che ha sempre disegnato
03:19anche le diverse funzioni all'interno dell'azienda e dell'organizzazione, peraltro costruendo
03:25una sorta di piramide in cui il sapere era concentrato in cima. È ancora così? Come
03:30guardare all'impatto che l'AI può avere anche sull'organizzazione delle nostre imprese?
03:35Sì, è un momento interessantissimo da questo punto di vista. Molti di noi interagiamo con
03:41l'AI per dei task che sono abbastanza triviali, per esempio scrivere email o fare dei riassunti
03:46di testi o creare immagini, però quello che contraddistingue questa tecnologia rispetto
03:54ad altre è esattamente quello che lei ha detto adesso ed è un punto che io trovo interessantissimo,
04:00l'AI è una tecnologia che può catturare quella che noi chiamiamo la conoscenza tacita, ovvero
04:06il modo di ragionare, il modo di giudicare, di valutare situazioni ambigue. È una differenza
04:12fondamentale rispetto a tecnologie precedenti che invece avevano una capacità di codificare
04:18e di disseminare informazione che era già stata codificata. Con l'AI abbiamo la possibilità
04:23in teoria e in pratica, perché già lo stiamo vedendo in diverse applicazioni, di poter
04:28catturare questa esperienza, questa conoscenza tacita e renderla disponibile in una maniera
04:34che è più democratica rispetto al passato, dove per poter avere expertise in passato
04:39bisognerebbe andare a bussare alla porta dell'esperto, sperare che l'esperto, il top
04:44manager, avesse tempo per noi e ci conticedesse di parlare. In questo momento siamo invece
04:49in un momento in cui l'expertise è a disposizione di tutti. Allora, questo è un fattore potenzialmente
04:57rivoluzionario per le aziende, perché lei, come diceva, le aziende sono costruite in una
05:02forma piramidale proprio per conservare il valore dell'esperto, per il tempo dell'esperto
05:08e per fare l'uso più produttivo possibile del tempo scarso dell'esperto. Però per poter
05:16realizzare questa promessa le imprese devono cambiare. Un esempio tipico che abbiamo è
05:26cambiamento all'interno delle occupazioni. Per esempio noi vediamo che software engineers
05:30adesso non scrivono più il loro codice, ma lo fanno scrivere ai vari software. Quindi
05:36qual è il loro ruolo? Diventano manager della tecnologia, sono loro che disegnano lo scopo
05:41del lavoro, che verificano, che sono come dei manager di un agente in silicone. Però allo
05:50stesso tempo ci sono anche dei cambiamenti che riguardano il coordinamento delle varie funzioni
05:56dentro le imprese. Per esempio, nel momento in cui il software development diventa produttivo
06:02in alcune imprese che sto studiando dieci volte più produttive, il collo di bottiglia
06:06per le imprese si sposta. In una delle imprese che sto studiando il collo di bottiglia è il
06:10marketing, per esempio. E quindi bisogna capire, ci sono tutte queste innovazioni che vengono
06:15create, ma chi le va a vendere. Quindi questo richiede dei cambiamenti nel modo in cui la
06:20funzione di R&D e la funzione di marketing sono organizzate e anche la natura e il lavoro di
06:25chi è impiegato, sia nella funzione R&D che nella funzione di marketing.
06:29A proposito di lavoro, professoressa Sadun, una delle principali preoccupazioni è anche
06:34questo liberare la conoscenza tacita dell'impresa, mettere a disposizione degli strumenti che
06:39possono automatizzare dei task, quelli più banali sono quelli che forse usiamo già tutti
06:44noi, le email, le sintesi, i riassunti e così via, beh possa ridurre però l'esigenza
06:50di quelle funzioni junior che su queste attività si sono formate nel corso delle generazioni.
06:55Come vede questa che già nei numeri, in realtà in tanti filieri di industria, pensiamo industria
07:01della conoscenza come la consulenza, beh vede una riduzione sostanziale del numero di
07:06neolaureati che vengono assunti dalle grandi di questo settore?
07:11Quello è un rischio vero, nel senso che in alcune occupazioni l'intelligenza artificiale
07:18viene percepita come ugualmente produttiva, se non più produttiva di un junior che entra
07:25e non sa niente.
07:26E quindi una delle cose che si vede dai numeri, però comunque non vediamo un apocalisse
07:31nel mercato del lavoro come c'era stato detto qualche anno fa, però una delle cose che
07:36si vede sul mercato del lavoro è un rallentamento delle assunzioni dei junior.
07:41Ora, dietro questo numero però ci sono delle grandi differenze fra imprese, nel senso che
07:47è vero che alcune imprese hanno rallentato l'assunzione dei junior, ma noi sappiamo anche
07:52che ci sono molte imprese che hanno addirittura accelerato l'assunzione dei junior facendoli
07:57fare cose diverse. Quindi l'apprendistato sta cambiando. Una delle cose che trovo interessante
08:03è che comunque in alcune parti del mercato del lavoro, probabilmente per persone più
08:08mature o comunque che hanno maturato esperienza senza l'intelligenza artificiale, la prospettiva
08:14di lavorare con l'intelligenza artificiale fa paura. E questa è una cosa che noi abbiamo
08:18visto anche in alcuni studi che stiamo conducendo, in cui vediamo che solo menzionare che il lavoro
08:24avrà a che fare con l'intelligenza artificiale porta ad una riduzione di più di un terzo
08:30delle domande di lavoro per la stessa occupazione. Ora, quindi queste sono diciamo dinamiche
08:36diverse, questo è il grafico a cui mi riferivo, questo è un esperimento che abbiamo fatto con
08:40una multinazionale europea dove abbiamo ottenuto le stesse job descriptions e soltanto cambiato
08:46se era menzionato il fatto di lavorare con l'intelligenza artificiale o meno. Quello che abbiamo
08:51visto è che menzionare l'intelligenza artificiale porta ad una riduzione dell'interesse delle
08:56persone in questo lavoro.
08:57Cambia il rapporto tra generazioni di fronte a questi elementi? Lei citava forse anche il
09:03fatto che le generazioni più mature in questo momento vedono con maggiore preoccupazione
09:06interagire con le AI, mentre i più giovani, non dico che siano già direttamente nati con
09:10le AI, ma quasi le prossime generazioni saranno proprio native di intelligenza artificiale.
09:17Esattamente, questa è un po' la tensione, quando le dicevo alcune imprese hanno deciso
09:21di accelerare sulla soluzione dei giovani, è esattamente per questo. È vero, la persona
09:27che entra per la prima volta sul mercato del lavoro non ha ancora esperienza ovviamente,
09:33però porta una mentalità e una dimistichezza con la tecnologia che le generazioni più mature
09:41non possono avere. Quindi penso che il futuro sia proprio di cercare di ridisegnare questi
09:46percorsi di apprendistato e di entrata sul mercato del lavoro di persone più giovani e
09:51creare dei team dove i giovani possano insegnare alle persone che hanno già maturato esperienza
09:56e viceversa. Questo non avverrà in modo, diciamo, non avverrà a meno che non ci mettiamo
10:02la testa e non ci mettiamo veramente in modo proattivo a capire quali sono i nuovi canali
10:07di entrata per le persone che si affacciano sul mercato del lavoro oggi.
10:13Io dicevo che siamo partiti anche in queste trasmissioni speciali di AI Club a parlare
10:18di adozione perché noi siamo consapevoli che l'invenzione, beh, arriva dagli Stati
10:23Uniti, arriva in parte dalla Cina, non è europea, ma l'adozione storicamente nelle
10:28rivoluzioni industriali è quella che ha creato davvero il valore. Si vede già da qualche
10:32parte, professoressa Sadun, questo valore in particolare nei numeri della produttività,
10:36nei numeri della profittabilità delle aziende, da qualche parte si stanno scaricando a terra
10:41quei trilioni di investimenti nell'infrastruttura che raccontiamo tutti i giorni a Wall Street?
10:47Allora, il punto chiave da capire è che se si vede qualcosa si vede in dati molto disaggregati,
10:55che vuol dire dati a livello di impresa, non a livello di industria. Alcune persone, per esempio
11:01Eric Brin-Jolson, già vedono dei segni di aumenti di produttività nei dati macroeconomici.
11:08Per quanto mi riguarda, penso che al momento ancora non abbiamo delle evidenze che sono
11:16decisamente a conferma dei grandi incrementi di produttività che sono stati promessi,
11:21ma non potremmo vederli comunque, perché questa è una tecnologia, è una rivoluzione
11:26tecnologica che prima di tutto prenderà tempo, proprio perché deve passare attraverso la
11:30riorganizzazione o la creazione di nuove imprese che sono organizzate in modo perfettamente
11:38funzionale alla nuova tecnologia. E in secondo luogo perché questa è una rivoluzione tecnologica
11:42che, come nel passato, avrà sicuramente degli effetti molto eterogenei a seconda dell'impresa
11:49di cui parliamo. Quindi prima che si possano vedere degli effetti macroeconomici, è un
11:54processo che si sta maturando. È molto difficile dire quanto ci metterà e dove apparirà. Non
12:00posso fare predizioni di questo tipo, non ho una palla di cristallo, però sicuramente
12:05anche nel lavoro che faccio qui con gli studenti, con gli executives e con i case studies, si vedono
12:10delle imprese che stanno decisamente investendo, accelerando e si stanno reinventando.
12:17Questo è quello che tutti cercano di fare in questo momento, professoressa Sadun, se
12:21dovesse dare in conclusione anche un consiglio, un approccio alle imprese italiane, alle aziende,
12:26a chi sta ripensando anche il proprio lavoro, guardando avanti su come adottare nel modo più
12:31utile l'intelligenza artificiale, sulla base anche delle sue ricerche, della relazione con
12:36le aziende che avete ad Harvard. Che cosa pensa sia l'elemento chiave oggi a fare la differenza?
12:43Allora guardi, io le dico, le premetto in segno strategia, quindi sicuramente il mio consiglio parte
12:48da quello. È molto difficile adottare una tecnologia come questa se non si capisce bene dove è che si vuole
12:55creare valore. E questa è fondamentalmente una risposta strategica al cambiamento tecnologico.
13:01E questo perché? Perché altrimenti le imprese verrebbero portate in mille direzioni e quindi
13:09ci sarebbe una dispersione degli investimenti che non è necessariamente produttiva. Quindi
13:14secondo me il primo step è assolutamente tornare al basic della strategia e capire dov'è che ci
13:20vogliamo differenziare, dov'è che creiamo lavoro e pensiamo alla tecnologia in funzione strategica.
13:25C'è poi una seconda parte che è molto diversa ed è organizzativa e la realtà è che i nuovi
13:32workflows, i nuovi playbooks di come adottare la tecnologia ancora non esistono. Anche se ogni
13:37giorno ne escono mille, c'è moltissimo rumore. E penso che il secondo consiglio che do è che le
13:44imprese in questo momento devono sicuramente sperimentare, ma non nel senso di fare mille
13:49pilots, ma è veramente di capire in modo strutturato, fare esperimenti come se fossero
13:55degli scienziati. E il terzo consiglio è solamente dal punto di vista delle relazioni
14:00umane. Questa è una tecnologia che sta creando un profondo senso di incertezza, soprattutto
14:06negli esperti che devono essere chiamati a implementare, a verificare che la tecnologia
14:13effettivamente funzioni. E quindi ci sono, come vedi, la sfida è strategica.
14:20ha a che fare con operation, parti operative dell'impresa, ma anche parti umane.
14:29Assolutamente, mi sembra un ottimo principio su cui lasciarci. Grazie ancora alla professoressa
14:34Raffaella Sadun, Charles Wilson, Professor of Business Administration at Business School.
14:40Aspettiamo in Italia la prossima occasione. A presto e buon lavoro.
14:43Grazie mille, a presto.
14:45E grazie a voi per aver seguito questo speciale di AI Club dedicato all'adozione dell'intelligenza
14:50artificiale, una serie che continuerà anche nei prossimi giorni.