IA on the job: quante opzioni sottoporre a un team?
Nel programma «IA on the job» di SHR — Swiss Human Resources, una domanda manageriale merita di essere distinta dalla generazione di idee: quante opzioni sottoporre al team chiamato a decidere? A Berna, riguarda tanto la scelta di un’iniziativa informativa nell’amministrazione federale o nella sanità pubblica quanto quella di una risposta operativa nelle telecomunicazioni o nell’industria di precisione.
Che cosa dimostra la letteratura
Sheena S. Iyengar e Mark R. Lepper (2000, Journal of Personality and Social Psychology) hanno mostrato, in diverse situazioni sperimentali, che una scelta ampia può attirare maggiore interesse senza favorire il passaggio all’azione. A seconda dell’esperimento, assortimenti più ristretti favorivano in particolare l’acquisto o l’impegno in un compito. Questi risultati distinguono due fenomeni che l’uso dell’IA può confondere: apprezzare la ricchezza di un elenco e riuscire a scegliere.
Un effetto che non emerge ovunque
Benjamin Scheibehenne, Rainer Greifeneder e Peter M. Todd (2010, Journal of Consumer Research) hanno esaminato il sovraccarico di scelta mediante una meta-analisi. Hanno riscontrato un effetto medio prossimo allo zero, accompagnato da una notevole variabilità tra gli studi. Il loro lavoro invita quindi a cercare le condizioni nelle quali un elenco ampio ostacola la decisione, anziché considerare tale difficoltà una conseguenza automatica del numero di opzioni.
La conclusione affrettata
Si potrebbe dedurne che occorra chiedere sempre all’IA un elenco breve. Significherebbe trasformare un effetto condizionale in una regola generale: una selezione ridotta può anche eliminare una soluzione pertinente prima che il team abbia esaminato i propri criteri. La domanda manageriale riguarda dunque il passaggio dall’esplorazione alla selezione, non un limite universale al numero di opzioni. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)
Che cosa i dati non consentono di trasferire
Questi studi non riguardano né elenchi prodotti dall’IA generativa né decisioni professionali nelle organizzazioni bernesi. Una decisione di consumo non richiede le stesse giustificazioni di una scelta di sanità pubblica o relativa a un processo industriale. Nella pratica, il numero di opzioni varia spesso insieme alla loro pertinenza, ridondanza e qualità di presentazione: attribuire ogni difficoltà al volume nasconderebbe queste differenze.
Una verifica pratica a Berna
Per un’applicazione pratica del programma «IA on the job» a Berna, SHR può proporre una prova con casi simulati, privi di dati sensibili, tratti dall’amministrazione federale, dalla sanità pubblica, dalle telecomunicazioni e dall’industria di precisione. Partendo dallo stesso insieme di opzioni verificate, assegnare casualmente ai partecipanti un elenco completo oppure una selezione breve costruita secondo criteri espliciti, con un formato descrittivo identico. Misurare la proporzione di decisioni prese entro il tempo assegnato che soddisfano una griglia di valutazione professionale definita prima della prova e applicata da una persona che ignora quale versione sia stata ricevuta. Il risultato permetterà di valutare questo processo di selezione, senza pretendere di isolare il solo effetto del numero né di determinare una lunghezza ideale per tutte le decisioni. Per approfondire: scoprite la formazione IA nel lavoro quotidiano a Berna nel cantone di Berna, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.
In Bildern: IA nel lavoro quotidiano in Berna
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