Adozione dell’IA: il modo di presentare il compito ne cambia l’accettazione?
Presentare l’IA come supporto decisionale non chiarisce ancora quali parti del lavoro i collaboratori ritengano delegabili. La domanda manageriale è precisa: a parità di compito, sottolineare i criteri misurabili anziché il giudizio professionale modifica la disponibilità a consultare lo strumento?
Che cosa stabilisce la letteratura
Noah Castelo, Maarten W. Bos e Donald R. Lehmann (2019, Journal of Marketing Research) mostrano che l’avversione agli algoritmi dipende anche dal carattere soggettivo o oggettivo attribuito al compito. Nei loro esperimenti, i partecipanti sono meno disposti ad affidarsi a un algoritmo quando il compito appare soggettivo. Gli autori mostrano inoltre che rendere un compito più oggettivo agli occhi dei partecipanti può aumentare questa disponibilità: l’accettazione non dipende quindi soltanto dalle caratteristiche dello strumento.
Una preferenza che può anche favorire l’algoritmo
Jennifer M. Logg, Julia A. Minson e Don A. Moore (2019, Organizational Behavior and Human Decision Processes) osservano, in compiti di stima, che i partecipanti possono attribuire maggiore peso a un consiglio presentato come algoritmico rispetto a uno presentato come umano. Il risultato non descrive una preferenza universale per le macchine, ma contraddice l’idea di un rifiuto sistematico. La provenienza dichiarata del consiglio può quindi influenzarne il peso, indipendentemente dal solo contenuto.
La conclusione troppo rapida
Si potrebbe dedurre che basti presentare qualsiasi lavoro come un’analisi oggettiva per facilitarne l’adozione. Sarebbe confondere un cambiamento di percezione con un miglioramento della decisione. Selezionare progetti o stabilire la priorità delle richieste comporta compromessi che non scompaiono quando vengono tradotti in criteri numerici. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)
Che cosa questi esperimenti non permettono di concludere
Queste ricerche riguardano il ricorso agli algoritmi e il peso attribuito ai consigli, non l’integrazione duratura dell’IA generativa nei team di Losanna. Non dimostrano né che la presentazione migliori la qualità del lavoro, né che una preferenza dichiarata si trasformi in uso regolare. Una valutazione dell’adozione dovrebbe quindi distinguere tra la consultazione dello strumento, l’integrazione della sua proposta e la qualità del risultato.
Una verifica pratica a Losanna
Nell’ambito del programma SHR dedicato a guidare l’adozione dell’IA nel proprio team, un gruppo di Losanna attivo nel medtech, in una scuola universitaria, nello sport internazionale o in una scale-up dell’arco lemanico potrebbe lavorare sullo stesso caso fittizio di definizione delle priorità, senza dati sensibili. Assegnare casualmente i partecipanti a due presentazioni fedeli del compito — una incentrata sui criteri misurabili, l’altra sul giudizio professionale — mantenendo identici lo strumento, le informazioni e le possibilità di consultazione. Misurare in ciascun gruppo la proporzione di partecipanti che consultano effettivamente l’IA prima di decidere, quindi fare valutare le decisioni con una griglia comune da una persona che non conosca la presentazione ricevuta. Una differenza nella consultazione senza un miglioramento della qualità suggerirebbe di rivedere la comunicazione di accompagnamento, anziché concludere che il team stia adottando meglio l’IA. Per approfondire: scoprite la formazione Guidare l'adozione dell'IA nel proprio team a Losanna nel canton Vaud, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.
In Bildern: Guidare l'adozione dell'IA nel proprio team in Losanna
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