IA on the job: si può contestare una proposta senza esporsi a conseguenze negative?

Una proposta generata dall’IA può diventare difficile da discutere quando un responsabile l’ha fatta propria. La domanda manageriale è precisa: come rendere concretamente possibile la segnalazione di un’incoerenza, al di là di un generico invito alla vigilanza?

Che cosa stabilisce la letteratura

Amy Edmondson (1999, Administrative Science Quarterly) rileva un’associazione tra la sicurezza psicologica di un team e i suoi comportamenti di apprendimento. Questa sicurezza indica la convinzione condivisa che nel team sia possibile assumere rischi interpersonali, per esempio facendo domande o riconoscendo un errore. Per il programma «IA on the job», questi risultati invitano a esaminare le condizioni sociali della verifica, non soltanto le competenze tecniche.

L’apertura del responsabile, oltre le dichiarazioni

James R. Detert ed Ethan R. Burris (2007, Academy of Management Journal) mostrano che l’apertura del responsabile è associata all’espressione, da parte dei collaboratori, di proposte volte a migliorare il funzionamento dell’organizzazione. I loro risultati sostengono un ruolo di mediazione della sicurezza psicologica in questa relazione. Applicato all’IA come ipotesi di lavoro, questo meccanismo suggerisce che un invito alla verifica rimarrà fragile se le obiezioni vengono accolte come manifestazioni di sfiducia.

La conclusione affrettata

Si potrebbe dedurre che un team in cui tutti si sentono liberi di parlare saprà necessariamente correggere l’IA. Questi studi non lo dimostrano: poter esprimere un dubbio non significa né individuare un errore tecnico né disporre degli elementi per provarlo. La libertà di contestare va quindi distinta dalla competenza di verifica e dall’autorità di approvazione. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)

Che cosa i dati non permettono di promettere

Questi studi non riguardano l’IA generativa e non dimostrano sperimentalmente l’effetto di un’istruzione manageriale sull’individuazione degli errori. La loro applicazione agli usi attuali dell’IA deve restare un’ipotesi da esaminare localmente. Non basterebbe neppure contare le obiezioni: il loro numero dipende anche dalle occasioni di verifica e dalla difficoltà dei casi.

Una verifica pratica a Neuchâtel

Nell’ambito di «IA on the job», un laboratorio a Neuchâtel potrebbe utilizzare proposte di istruzioni di controllo generate dall’IA a partire da casi fittizi di microtecnica, orologeria e microelettronica di precisione, senza dati riservati né effetti sulla produzione. Un referente tecnico vi inserirebbe incoerenze documentate e il responsabile dichiarerebbe esplicitamente che ci si attende che vengano contestate prima di qualsiasi approvazione. La misura sarebbe la proporzione di queste incoerenze effettivamente segnalate prima dell’approvazione, registrando per ogni segnalazione la risposta fornita. Confrontare esercizi di difficoltà simile prima e dopo questo cambiamento di istruzioni fornirebbe un indicatore locale, senza isolare da solo un effetto causale. Per approfondire: scoprite la formazione IA nel lavoro quotidiano a Neuchâtel, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.

In Bildern: IA nel lavoro quotidiano in Neuchâtel

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