IA on the job: un feedback personalizzato aiuta a migliorare?
Un responsabile può chiedere a un’IA di commentare una presentazione, un dossier o un colloquio simulato. La domanda manageriale non è se il riscontro sembri personalizzato, ma se permetta al collaboratore di svolgere meglio il compito successivo.
Che cosa stabilisce la letteratura
Avraham N. Kluger e Angelo DeNisi (1996, Psychological Bulletin) mostrano, in una metanalisi, che gli interventi di feedback non migliorano sistematicamente la prestazione e possono anche peggiorarla. La loro teoria propone, in particolare, che l’efficacia dipenda da dove il riscontro dirige l’attenzione: verso il compito oppure verso preoccupazioni incentrate su di sé. Un commento dettagliato non è quindi, da solo, uno strumento di miglioramento.
Il meccanismo: orientare l’attenzione verso un’azione
John Hattie e Helen Timperley (2007, Review of Educational Research) distinguono i riscontri relativi al compito, ai processi, all’autoregolazione e alla persona. La loro rassegna colloca il feedback utile nella relazione fra un obiettivo, lo stato attuale del lavoro e le azioni necessarie a ridurre la distanza. Per l’uso dell’IA, questo suggerisce di chiedere una diagnosi legata a un criterio esplicito anziché un ritratto generale delle qualità del collaboratore.
La conclusione troppo rapida
Si potrebbe concludere che basti chiedere all’IA commenti precisi e orientati all’azione. Ma una raccomandazione concreta può comunque essere errata, secondaria o impossibile da attuare per chi la riceve. Personalizzare il lessico non garantisce né la pertinenza della diagnosi né la possibilità di mettere in pratica il consiglio. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)
Che cosa i dati non permettono di promettere
Queste pubblicazioni non riguardano gli attuali assistenti generativi, e la rassegna di Hattie e Timperley tratta principalmente l’apprendimento in contesti educativi. Offrono un quadro per progettare i riscontri, non una prova dell’efficacia del feedback prodotto dall’IA in azienda. Valutare soltanto la soddisfazione del destinatario o la qualità della scrittura lascerebbe proprio il miglioramento fuori dalla misurazione.
Una verifica pratica a Losanna
Nell’ambito del programma «IA on the job» di SHR, un esercizio a Losanna potrebbe riguardare un compito ricorrente: spiegare un risultato tecnico nel medtech, commentare un progetto in una scuola universitaria, preparare un dossier per una federazione sportiva internazionale o presentare un’offerta in una scale-up dell’arco lemanico. Su materiali fittizi o autorizzati, confrontare il riscontro abituale con uno preparato usando l’IA e convalidato dal responsabile, quindi far svolgere un nuovo compito comparabile senza assistenza. Definire prima un criterio osservabile, come la presenza di una giustificazione verificabile per ogni raccomandazione, e far valutare gli elaborati senza che il valutatore conosca il tipo di feedback ricevuto. La misura da considerare sarebbe la proporzione di elaborati che soddisfano il criterio in ciascuna condizione, anziché il gradimento del commento stesso. 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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