IA on the job: un buon risultato dimostra una buona decisione?

Un lancio commerciale riesce, una scelta di approvvigionamento fallisce: l’assistente può proporne rapidamente un bilancio convincente. La domanda manageriale è più precisa: come utilizzare l’IA per valutare una decisione senza confondere la qualità del ragionamento iniziale con quella del risultato ottenuto?

Che cosa dimostra la letteratura

Jonathan Baron e John C. Hershey (1988, Journal of Personality and Social Psychology) hanno dimostrato sperimentalmente che l’esito di una decisione influenza la valutazione della sua qualità, anche quando le informazioni che descrivono la decisione rimangono identiche. Un esito favorevole può quindi far apparire migliore un ragionamento rimasto invariato. Per il management, questo suggerisce di distinguere due oggetti di valutazione: il processo seguito e le sue conseguenze.

Il passato diventa più prevedibile a posteriori

Baruch Fischhoff (1975, Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance) ha mostrato che conoscere un esito modifica i giudizi retrospettivi sulla sua probabilità. Questo bias del senno di poi è distinto dal bias del risultato: modifica ciò che appare prevedibile, non soltanto il giudizio sulla decisione. Un bilancio preparato con l’IA merita quindi di essere esaminato per ciò che presenta come ovvio al momento dei fatti.

La conclusione affrettata

Si potrebbe concludere che i risultati vadano esclusi da ogni analisi delle lezioni apprese; così facendo, però, si eliminerebbe un’informazione indispensabile all’apprendimento. La distinzione utile consiste nel valutare prima la decisione alla luce delle informazioni allora disponibili, per poi esaminare che cosa l’esito consenta di rivedere. Nel programma «IA on the job», questa separazione può diventare un’istruzione di lavoro, senza essere presentata come un rimedio di efficacia dimostrata. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)

Che cosa non dimostrano questi studi

Questi esperimenti riguardano il giudizio umano, non la produzione di bilanci da parte di modelli generativi. Non dimostrano né che l’IA amplifichi sistematicamente questi bias, né che una particolare istruzione li elimini. La scorrevolezza di un bilancio non permette quindi, da sola, di capire se il gruppo abbia valutato meglio la decisione o semplicemente raccontato meglio il suo risultato.

Una verifica pratica a Vevey

A Vevey, nel contesto dell’agroalimentare mondiale, delle sedi di gruppi e delle PMI della Riviera, un laboratorio «IA on the job» potrebbe partire da una decisione di approvvigionamento conclusa e anonimizzata. Sulla base di un dossier limitato alle informazioni disponibili al momento della scelta, due gruppi comparabili preparerebbero la propria valutazione con lo stesso assistente e la stessa griglia, ma soltanto uno riceverebbe anche il risultato finale. La misura sarebbe la differenza tra i punteggi attribuiti alla qualità della decisione, accompagnata dalla rilevazione delle giustificazioni che richiamano quel risultato. Questa differenza non permetterebbe di isolare un effetto specifico dell’IA, ma renderebbe verificabile la sensibilità del processo di valutazione a un’informazione retrospettiva. Per approfondire: scoprite la formazione IA nel lavoro quotidiano a Vevey nel canton Vaud, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.

In Bildern: IA nel lavoro quotidiano in Vevey

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