Creatività con l’IA: proposte migliori, ma meno opzioni?
L’IA generativa permette di elaborare rapidamente spunti per un prodotto, un servizio o un problema industriale. La domanda manageriale è più precisa: come utilizzarla senza che le proposte del gruppo finiscano per assomigliarsi?
Che cosa stabilisce la letteratura
Anil R. Doshi e Oliver P. Hauser (2024, Science Advances) hanno studiato un compito di scrittura di racconti brevi, con o senza accesso a idee prodotte da un’IA generativa. L’accesso a queste idee migliora le valutazioni di creatività dei racconti, ma i testi assistiti si assomigliano maggiormente tra loro. Il risultato distingue quindi la qualità attribuita a ciascun contributo dalla diversità dell’insieme.
Un altro meccanismo: organizzare la produzione delle idee
Michael Diehl e Wolfgang Stroebe (1987, Journal of Personality and Social Psychology) hanno studiato le perdite di produttività nel brainstorming di gruppo. I loro esperimenti identificano nel blocco della produzione — dover aspettare mentre un’altra persona parla — una spiegazione importante. Il lavoro non riguarda l’IA, ma ricorda che il processo di partecipazione, e non soltanto le capacità individuali, determina quali idee diventano disponibili.
La conclusione troppo rapida
Si potrebbe dedurne che occorra escludere l’IA dalle sessioni creative. Lo studio sui racconti non giustifica questa regola: evidenzia un beneficio individuale accompagnato da una minore diversità collettiva in un compito specifico. Raccogliere spunti indipendenti prima di consultare una proposta comune dell’IA è un’ipotesi di lavoro da verificare, non una procedura convalidata da queste ricerche. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)
Che cosa i dati non permettono di promettere
I racconti brevi non sono né formulazioni alimentari né soluzioni di manutenzione industriale. La loro somiglianza non permette di prevedere direttamente il valore economico delle opzioni, la loro fattibilità o la loro diversità in un gruppo bilingue. Valutare soltanto la proposta infine selezionata lascia inoltre invisibile un eventuale restringimento delle alternative esplorate.
Una verifica pratica a Friburgo
Nel programma SHR « Manager à l'ère de l'intelligence artificielle », un esercizio a Friburgo potrebbe riunire responsabili dell’agroalimentare e dell’industria bilingue, con il sostegno metodologico del polo universitario. Su problemi comparabili e non riservati, alternare una raccolta individuale prima di consultare l’IA e una raccolta dopo la presentazione di una proposta comune dell’IA, mantenendo uguali la durata e il numero dei contributi. Affidare la classificazione delle proposte francesi e tedesche a valutatori bilingui che non ne conoscano la condizione di produzione, secondo una griglia prestabilita di famiglie di soluzioni. La misura sarebbe il numero di famiglie distinte a parità di proposte: un indicatore verificabile di diversità locale, non una prova generale della superiorità di un metodo. Per approfondire: scoprite la formazione Gestire nell'era dell'intelligenza artificiale a Friburgo, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.
In Bildern: Gestire nell'era dell'intelligenza artificiale in Friburgo
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