Ethan Mollick: i modelli di IA sanno fare molto più di quello che chiediamo, e servono quattro qualità umane per sfruttarli

Ethan Mollick insegna alla Wharton School dell’Università della Pennsylvania e da qualche anno è uno degli autori più letti da chi deve capire come usare l’intelligenza artificiale nel lavoro di tutti i giorni. In questo saggio parte da un’osservazione: i modelli di IA disponibili oggi hanno capacità molto superiori a quelle che la maggior parte delle persone sfrutta. Mollick chiama questa distanza «overhang», una parola inglese che indica qualcosa che sporge oltre il punto di appoggio, e la considera la principale riserva di valore a disposizione delle aziende, perché per usarla non bisogna aspettare la prossima generazione di modelli.

Gli esempi che porta sono volutamente insoliti: trasformare un gioco d’avventura testuale del 1977 in un videogioco tridimensionale, ricostruire in tre dimensioni la biblioteca milanese di Umberto Eco partendo da video e fotografie, produrre il trailer animato di un libro con sceneggiatura, voci e musica. Servono a mostrare che il limite, in questi casi, non è la tecnologia ma l’immaginazione di chi la usa.

Per sfruttare queste capacità, secondo Mollick, contano quattro qualità che restano umane. La prima è la conoscenza profonda di un campo, che permette di giudicare rapidamente se un risultato è buono, come fa un commercialista esperto che individua subito l’errore in un bilancio. La seconda è una cultura ampia, che serve a guidare il modello attraverso discipline diverse: per correggere un’IA che aggiunge dettagli sbagliati a un progetto grafico, per esempio, bisogna conoscere un po’ di progettazione. La terza è il gusto, cioè la capacità di scegliere, scartare e riutilizzare, che diventa la risorsa più scarsa quando produrre costa pochissimo. La quarta è l’iniziativa, la disponibilità a esplorare da soli i limiti dello strumento invece di aspettare che lo facciano altri.

Il consiglio che ne ricava, per le persone e per le organizzazioni, è costruire modi di lavorare in cui l’IA aumenta le capacità delle persone invece di sostituirle, senza cercare di competere con la macchina sulla quantità di cose prodotte.

Perché conta

È un testo utile da far leggere a chi, in azienda, ha provato l’IA e ha concluso che non serve a molto. Le quattro qualità indicate da Mollick sono anche un criterio pratico per decidere chi assumere e su cosa formare il personale: la competenza profonda si costruisce con l’esperienza, mentre il gusto e l’iniziativa si possono coltivare. Letto insieme allo studio di Stanford sui giovani, suggerisce una strada per chi entra oggi nel mondo del lavoro: invece di svolgere i compiti che la macchina sa già fare, imparare a valutarne i risultati.

«You are not trying to compete with AI in producing outputs, that is a losing game.»

Non si tratta di fare a gara con l'IA su quanto si produce: è una partita persa.Ethan Mollick