Agenti di intelligenza artificiale non sono i tuoi colleghi di lavoro

Agenti AI e la confusione dei ruoli

Immagina di entrare in ufficio e di scoprire che un nuovo collaboratore dovrà seguire te. Il lavoratore non è una persona, ma un'AI — uno strumento che la tua azienda chiama Alex, un "dipendente" con un titolo e responsabilità ben definite. Quanti pensi di lavorare bene con Alex?

Se sei simile agli imprenditori recentemente studiati da Emma Wiles, una professoressa di economia presso l’Università di Boston, trattare Alex come un "collega" e non come uno strumento software ti farà fare un lavoro peggiorativo. Wiles ha scoperto che le persone individuavano il 18% in meno di errori quando il lavoro era attribuito a un "dipendente AI" piuttosto che a un chatbot. La cosa più interessante è che sembra davvero importare quel che diamo da chiamare qualcosa.

Un'immagine del futuro?

Questo scenario potrebbe gettare un'ombra allarmante sul futuro che Silicon Valley sta spingendo verso. L’anno scorso, il CEO di Nvidia, Jensen Huang, parlava di ambienti di lavoro a "umani digitali". Dallo scorso aprile, Microsoft, OpenAI, Anthropic e Google hanno tutti lanciato nuovi strumenti mirati a gestire squadre di agenti AI, molti dei quali vengono promessi come colleghi digitali con la flessibilità e l'intelligenza degli umani. Circa un terzo dei 1.261 manager che hanno partecipato allo studio di Wiles ha dichiarato che le loro aziende già trattano gli agenti di AI come dipendenti (il 23% li include anche nei diagrammi organizzativi).

Ci sono, però, progressi tecnologici reali nel campo dell'AI agente. Gli agenti, che si possono pensare come strumenti AI programmabili per compiere cicli di lavoro fino a raggiungere un obiettivo, sono diventati più abili a compiere compiti complessi. Ma definire questi strumenti come colleghi o dipendenti va molto, molto oltre, e farlo genererà aspettative irrealistiche su quanto l'AI può fare e renderò peggio i lavoratori umani che saranno incaricati di supervisionarli.

Responsabilità e aspettative

Parte del problema, suggerisce la ricerca di Wiles, è che capovolge il senso della responsabilità. Quando uno strumento AI veniva presentato come un "dipendente", i partecipanti dello studio si vedevano meno responsabili dei suoi output. Erano anche il 44% più propensi a passare ad un manager per una revisione i lavori dubbi, piuttosto che fidarsi di una correzione personale (negando in tal modo la finalità risparmio-tempo per cui l’agente AI era stato implementato).

Questo è un problema ben al di là della cultura d'ufficio. Mentre gli agenti AI stanno entrando in sanità, guerra, istruzione e governo, c'è un rischio crescente che diventeranno una via comoda su cui scaricare la responsabilità per fallimenti che sono in realtà il frutto di scelte, incentivi e monitoraggio umani errati (ricorda che il missile sparato su una scuola per ragazze in Iran fu comunemente attribuito a Claude, quando tutti i segnali indicano che è stato un accumulo di errori umani).

L'equilibrio tra sostituzione e miglioramento

“Gli agenti AI sono ora promossi come qualcosa in grado di sostituire l’uomo, e penso che questa sia una scommessa persa in partenza”, afferma Daron Acemoglu, economista al MIT vincitore del Premio Nobel nel 2024 e studioso dell'impatto dell'intelligenza artificiale sull’economia. “Invece, dovrebbero essere ottimizzati per potenziare le capacità umane, una cosa che, a quanto emerge, finora non è il caso.”

Che aspetto potrebbe avere questa ottimizzazione? In Stanford, si è condotto un nuovo esperimento in cui 1.500 lavoratori in 104 posizioni sono stati informati sugli eventuali compiti che l’Intelligenza Artificiale poteva svolgere in loro ambito, e poi sono stati chiesti loro cosa sarebbe risultato più utile e produttivo. I lavoratori desideravano automatizzazioni in aree specifiche: i tecnici legali, ad esempio, erano contenti se l’AI poteva controllare il progresso degli affari. Ma spesso i compiti che gli esperti tecnologici giudicavano adatti all'AI — come verificare il credito dei clienti per i rappresentanti di vendita — erano quelli che i reali lavoratori non volevano e non avevano bisogno che un agente li svolgesse.

Un problema di marchio?

Ritorniamo quindi ad Alex. Chiamare Alex un "dipendente" è facile — ed tiệno, soprattutto quando qualcosa va storto — ma si rivela un esercizio di branding. Non rende lo strumento più idoneo per il lavoro e, come mostra la ricerca di Wiles, rende peggio gli umani intorno ad esso. E ricorda loro che sono loro ad avere l’agente che l’AI cerca di imitare. Meritano di meglio del solo Alex.