IA on the job: che cosa occorre ancora imparare quando le risposte restano accessibili?

L'IA può produrre una spiegazione a ogni nuova richiesta, senza che l'utilizzatore debba ricostruirla. La domanda manageriale è precisa: come preservare l'apprendimento delle conoscenze indispensabili quando la loro formulazione può essere delegata?

Che cosa stabilisce la letteratura

Betsy Sparrow, Jenny Liu e Daniel Wegner (2011, Science) hanno mostrato, in esperimenti sulla memorizzazione di informazioni, che l'aspettativa di un accesso successivo può modificare ciò che i partecipanti ricordano. In determinate condizioni, ricordano meno bene l'informazione stessa, ma meglio dove ritrovarla. Questi risultati descrivono una riorganizzazione della memoria in presenza di una risorsa esterna, non un deterioramento generale delle capacità intellettuali.

Ritrovare una risposta non significa ricostruirla

Henry Roediger e Jeffrey Karpicke (2006, Psychological Science) hanno mostrato che richiamare alla memoria un contenuto studiato può favorirne la ritenzione a distanza di tempo più della rilettura. I loro esperimenti distinguono quindi la facilità di accesso durante lo studio dalla capacità di riprodurre il contenuto in seguito. Per l'IA al lavoro, ciò suggerisce un'ipotesi da verificare: ricevere regolarmente una spiegazione non sostituisce necessariamente lo sforzo di ricostruirla.

La conclusione troppo rapida

Se ne potrebbe dedurre che occorra limitare l'IA per obbligare i collaboratori a memorizzare di più. Questi studi non giustificano né questa regola generale né l'idea che ogni informazione professionale debba essere ricordata. La scelta riguarda piuttosto le conoscenze che devono essere personalmente disponibili per agire, comprendere un'eccezione o riconoscere che una risposta va verificata. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)

Che cosa i dati non permettono di concludere

Questi studi non riguardano né gli attuali assistenti generativi né l'apprendimento duraturo all'interno di gruppi professionali. Non permettono di stabilire una frequenza ottimale di utilizzo dell'IA, e ricordare una spiegazione non dimostra di saperla applicare. Una pratica che misura soltanto la rapidità con cui si ottiene una risposta lascia tuttavia fuori dal campo di osservazione ciò che la persona saprà successivamente mobilitare senza assistenza.

Una verifica pratica a Losanna

Nell'ambito di « IA on the job », SHR può proporre a un gruppo di Losanna — nel medtech, in una scuola universitaria, in una federazione sportiva internazionale o in una scale-up dell'arco lemanico — di scegliere una regola professionale che ritiene indispensabile padroneggiare senza assistenza. Dopo un lavoro con l'IA su questa regola, un esercizio a distanza di tempo, senza strumenti e basato su un nuovo caso fittizio, chiede di spiegare la regola e poi applicarla; una griglia prestabilita distingue la corretta restituzione dalla corretta applicazione. La misura è la proporzione di partecipanti che soddisfano ciascuno dei due criteri, con un esercizio comparabile prima della sequenza per disporre di un riferimento iniziale. Questa verifica non dimostra un effetto causale dell'IA, ma rende osservabile la distanza tra una risposta ottenuta e una conoscenza utilizzabile, senza esporre dati riservati. Per approfondire: scoprite la formazione IA nel lavoro quotidiano a Losanna, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.

In Bildern: IA nel lavoro quotidiano in Losanna

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