AI, effort signaling e reputazione: perché il processo torna a contare
Quando l’AI rende facile ottenere risultati perfetti, mostrare processo, scelte, errori e metodo può diventare una nuova prova di competenza e autorevolezza.
Ormai usiamo l’intelligenza artificiale per scrivere testi, preparare presentazioni, analizzare documenti, generare immagini, programmare, fare ricerca e mettere in ordine una quantità di informazioni che fino a qualche anno fa avrebbe richiesto ore.
La domanda “posso usare l’AI per farlo?” sta quindi diventando sempre meno interessante. Certo che puoi, almeno in moltissimi casi.
Ce n’è un’altra che secondo me dovremmo farci più spesso: se delego questo lavoro all’AI, chi risponde del risultato?
Qualche settimana fa Debian ha dato una risposta che mi sembra molto sensata e che vale la pena portare fuori dal mondo degli sviluppatori.
Per chi non frequenta il mondo tech, Debian è uno dei progetti open source più importanti e longevi al mondo. Nasce nel 1993 e sviluppa Debian GNU/Linux, un sistema operativo che sta alla base di una parte importante dell’ecosistema Linux. Da Debian deriva, per esempio, Ubuntu.
La cosa interessante è che Debian non è un’azienda ma una grande comunità internazionale che da più di trent’anni costruisce software attraverso il lavoro distribuito di migliaia di persone, con una cultura molto forte legata a collaborazione, trasparenza, qualità del codice e responsabilità di chi contribuisce.
Quando l’intelligenza artificiale generativa ha iniziato inevitabilmente a entrare anche nel lavoro degli sviluppatori, la comunità si è trovata quindi davanti a un problema piuttosto concreto: cosa facciamo dei contributi realizzati con l’aiuto dell’AI?
Le posizioni sul tavolo erano molto diverse. C’era chi proponeva di vietarli, chi voleva limitarli fortemente e chi sosteneva un approccio più aperto.
Alla fine ha vinto una posizione chiamata Responsible Use of Generative AI.
In estrema sintesi, Debian dice che puoi usare l’AI. Quello che consegni, però, rimane affar tuo.
Trovo interessante soprattutto questo passaggio.
Debian stabilisce che un contributo debba rispettare gli stessi standard di qualità, correttezza, manutenibilità e conformità legale indipendentemente da come è stato prodotto.
Se hai usato un’intelligenza artificiale, devi comunque capire quello che stai proponendo, verificarlo, testarlo e modificarlo quando necessario. Caricare alla cieca materiale generato dall’AI senza una revisione umana adeguata viene considerato incompatibile con le normali pratiche di sviluppo del progetto.
Mi sembra una regola sorprendentemente semplice da trasferire anche fuori dal software.
Usare ChatGPT per preparare una presentazione non rende meno importante verificare i numeri che contiene. Far sintetizzare un documento a Claude non ci autorizza a presentare quella sintesi come corretta senza averla controllata. Generare una proposta commerciale con l’AI non significa che eventuali promesse assurde infilate nel testo diventino responsabilità di Claude.
Eppure nella pratica stiamo iniziando a comportarci come se l’automazione avesse introdotto una specie di zona grigia della responsabilità.
“L’ha scritto ChatGPT” sta diventando il nuovo “è stato il gatto”.
C’è una cosa che mi preoccupa più delle famose allucinazioni dell’intelligenza artificiale ed è la possibilità che, man mano che questi strumenti diventano più bravi, noi diventiamo meno interessati a capire quello che producono.
Quando il risultato è mediocre viene spontaneo controllarlo. Quando è scritto benissimo, ha un tono sicuro e sembra perfettamente plausibile, abbassiamo molto più facilmente la guardia.
Ed è proprio lì che la competenza della persona diventa fondamentale.
Per controllare un output bisogna sapere abbastanza dell’argomento da accorgersi che qualcosa non torna. Bisogna conoscere il contesto, distinguere una fonte affidabile da una debole, sapere quali dati possono essere condivisi e quali no e, soprattutto, avere abbastanza giudizio da decidere se quel risultato è adatto alla situazione reale in cui verrà utilizzato.
Paradossalmente, quindi, più deleghiamo all’AI e più alcune competenze umane diventano importanti.
Possiamo certamente usare l’AI per produrre contenuti ma nello stesso tempo dobbiamo essere capaci di supervisionare ciò che non facciamo più direttamente.
Finché utilizziamo l’AI individualmente per sistemare una mail o riassumere un documento, il problema sembra abbastanza circoscritto.
Quando entra stabilmente nei processi aziendali cambia scala.
Un team marketing può utilizzarla per produrre contenuti, HR per lavorare sui CV o addirittura per sceglierli, il commerciale per preparare offerte, il customer care per rispondere ai clienti, un manager per sintetizzare report e prendere decisioni.
A quel punto dire genericamente “in azienda possiamo usare l’AI” serve a poco.
Bisogna capire dove, con quali dati, con quale livello di controllo e soprattutto chi ha la responsabilità finale del risultato.
La posizione di Debian mi piace proprio perché evita sia l’entusiasmo un po’ ingenuo del “automatizziamo tutto” sia il divieto generalizzato.
L’AI entra nel processo, ma non cancella gli standard che esistevano prima.
C’è poi un aspetto che riguarda direttamente la reputazione professionale perchè quando consegniamo qualcosa con il nostro nome sopra, per chi lo riceve quel lavoro è nostro.
Al cliente interessa relativamente che una parte della presentazione sia stata generata da ChatGPT, che un’immagine arrivi da Midjourney o che una ricerca sia stata velocizzata da Perplexity.
Sta affidando il lavoro a noi.
Questo significa che utilizzare l’AI in modo professionale richiede anche la capacità di capire quale parte del nostro lavoro possiamo delegare senza delegare ciò per cui veniamo scelti.
Per una designer potrebbe essere il gusto. Per un consulente il giudizio. Per un avvocato l’interpretazione. Per una manager la decisione. Per chi comunica, il punto di vista.
La risposta cambia da professione a professione e probabilmente cambierà ancora moltissimo nei prossimi anni ma vale la pena iniziare a pensarci adesso.
Quando utilizziamo l’intelligenza artificiale per un lavoro, possiamo provare a farci tre domande.
Capisco davvero quello che sto consegnando?
Sono in grado di verificarlo senza chiedere alla stessa AI che lo ha prodotto se è corretto?
Sarei tranquillə nel metterci il mio nome sotto?
La terza, secondo me, è la domanda definitiva.
Possiamo delegare una quantità sempre maggiore di attività e probabilmente lo faremo, sarebbe assurdo rinunciare agli strumenti che ci permettono di lavorare meglio e risparmiare tempo soltanto per poter dire di aver fatto tutto da soli, ma il tempo risparmiato non dovrebbe arrivare insieme alla rinuncia del controllo.
Debian, che di lavoro collaborativo e distribuito si occupa da più di trent’anni, ha scelto una regola molto semplice: puoi cambiare gli strumenti con cui lavori, ma gli standard richiesti al tuo lavoro rimangono gli stessi.
Forse è una buona regola anche per tutti gli altri.
Usa pure l’intelligenza artificiale. Ma non consegnare niente che non sei in grado di capire, verificare e difendere.
Quando l’AI rende facile ottenere risultati perfetti, mostrare processo, scelte, errori e metodo può diventare una nuova prova di competenza e autorevolezza.
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