Adozione dell’IA: occorre premiare ogni utilizzo?
Per introdurre uno strumento di IA, una direzione può essere tentata di premiare i collaboratori che lo utilizzano maggiormente. La domanda manageriale è precisa: una ricompensa legata al numero di utilizzi favorisce un’appropriazione duratura oppure soltanto il comportamento necessario per ottenerla?
Che cosa stabilisce la letteratura
Edward L. Deci, Richard Koestner e Richard M. Ryan (1999, Psychological Bulletin) hanno sintetizzato esperimenti sugli effetti delle ricompense estrinseche sulla motivazione intrinseca. La loro metanalisi mostra che ricompense materiali, attese e subordinate all’attività possono ridurre la ripresa spontanea di quest’ultima dopo la rimozione della ricompensa, in particolare per compiti inizialmente interessanti. Questa osservazione non riguarda direttamente l’IA, ma contraddice l’idea secondo cui premiare un comportamento rafforzi necessariamente il desiderio di proseguirlo.
Il meccanismo: agire per scelta o per soddisfare un’aspettativa
Richard M. Ryan e Edward L. Deci (2000, American Psychologist) distinguono, nella loro sintesi teorica, forme controllate e autonome di motivazione. Un’attività può essere svolta senza particolare piacere, ma con un impegno autonomo quando la persona ne riconosce il senso. Per un responsabile, spiegare perché l’IA è adatta a un compito e lasciare un margine decisionale non equivale dunque ad assegnare punti per ogni utilizzo.
La conclusione affrettata
Sarebbe eccessivo concludere che ogni ricompensa ostacoli l’adozione o che il management debba rinunciare a definire aspettative. Gli effetti dipendono, tra l’altro, dalla forma della ricompensa, dalle sue condizioni e da come viene percepita; un riscontro informativo sulla competenza non equivale a una pressione per raggiungere una quota. La distinzione utile riguarda ciò che viene riconosciuto: una scelta di lavoro appropriata oppure la semplice frequenza di utilizzo. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)
Che cosa questi dati non consentono di promettere
Questi lavori non misurano né l’adozione dell’IA generativa né gli effetti di un premio d’uso in un’azienda friburghese. La ripresa spontanea di un compito sperimentale non coincide inoltre con l’utilizzo professionale di uno strumento, che dipende dagli accessi, dagli incarichi e dagli obblighi di sicurezza. Un cruscotto degli accessi non permette quindi, da solo, di distinguere un’appropriazione autonoma da una risposta all’incentivo.
Una verifica pratica a Friburgo
Nell’ambito del programma SHR « Conduire l’adoption de l’IA dans son équipe », un gruppo dell’agroalimentare, un’officina industriale bilingue o un servizio del polo universitario friburghese può esaminare questa distinzione su un compito autorizzato, senza dati sensibili. Se esiste già un incentivo temporaneo all’uso, si può confrontare un periodo in cui è applicato con un periodo della stessa durata successivo alla sua rimozione annunciata, mantenendo accessi e supporto. Misurare, in forma aggregata e senza classifiche individuali, la proporzione di compiti ammissibili per i quali viene scelta l’IA, accompagnata da una breve motivazione della scelta o del mancato utilizzo, in francese o in tedesco, e verificare poi un campione secondo gli stessi criteri di qualità. Un calo dopo la rimozione non dimostrerebbe da solo un effetto motivazionale, ma imporrebbe di distinguere l’uso sostenuto dalla ricompensa da quello che continua senza di essa. Per approfondire: scoprite la formazione Guidare l'adozione dell'IA nel proprio team a Friburgo nel cantone di Friburgo, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.
In Bildern: Guidare l'adozione dell'IA nel proprio team in Friburgo
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