IA on the job: che cosa premiano i vostri indicatori?
L’introduzione dell’IA al lavoro si accompagna spesso a obiettivi di produzione: più documenti, risposte o proposte. La domanda manageriale precisa è questa: come fissare un obiettivo per il lavoro assistito dall’IA senza premiare il volume a scapito del servizio reso?
Che cosa stabilisce la letteratura
Edwin A. Locke e Gary P. Latham (2002, American Psychologist) sintetizzano ricerche secondo cui obiettivi specifici e impegnativi possono sostenere la prestazione a determinate condizioni, tra cui l’impegno verso l’obiettivo, le capacità e il riscontro sui risultati. Gli obiettivi orientano l’attenzione e lo sforzo verso le dimensioni indicate come importanti. Applicato all’IA, questo quadro invita a esaminare quale sia la priorità implicita nel traguardo: produrre una risposta o risolvere effettivamente una richiesta.
Lo scarto tra intenzione e ricompensa
Steven Kerr (1975, Academy of Management Journal) analizza situazioni in cui le organizzazioni premiano comportamenti diversi da quelli che dichiarano di volere. Il suo articolo propone un’analisi illustrata con esempi, non un esperimento sull’IA. Il meccanismo è tuttavia pertinente per formulare un’ipotesi: se la valutazione privilegia il numero di elaborati, i collaboratori possono avere interesse a moltiplicare la produzione anziché verificarne l’utilità.
La conclusione troppo rapida
Se ne potrebbe dedurre che occorra eliminare gli obiettivi numerici ogni volta che interviene un’IA. Questi lavori non giustificano tale conclusione: un obiettivo esplicito può essere utile, mentre una valutazione vaga della «qualità» lascia irrisolte altre ambiguità. Il punto è rendere coerenti il traguardo dichiarato, i criteri di accettazione del lavoro e ciò che conta realmente nella valutazione. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)
Che cosa questi lavori non permettono di promettere
Nessuno dei due articoli riguarda l’IA generativa o dimostra che modificare un indicatore migliori automaticamente i risultati di un gruppo. A Losanna, un documento medtech, un materiale didattico di una scuola universitaria, una comunicazione di una federazione sportiva internazionale e una proposta commerciale di una scale-up dell’arco lemanico non rispondono agli stessi criteri di accettazione. Un indicatore comune di volume rischia di nascondere queste differenze, ma un indicatore di qualità mal definito può fare altrettanto.
Una verifica pratica a Losanna
Nell’ambito del programma «IA on the job» di SHR, proponiamo a un gruppo di lavoro di Losanna una prova di due settimane su una sola categoria di elaborati, con criteri di accettazione scritti prima dell’avvio. Per ciascun elaborato, registrare l’accettazione al primo esame e il tempo di rielaborazione richiesto al destinatario, oltre al volume prodotto. Calcolare quindi la quota accettata senza rielaborazione e il tempo totale di rielaborazione, esaminandoli accanto all’indicatore utilizzato per valutare il gruppo. Questa verifica non misura, da sola, l’effetto causale dell’IA; permette però di verificare se l’organizzazione premia una produzione utilizzabile oppure trasferisce il lavoro a chi la riceve. 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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