Chiedi a ChatGpt, ma con cautela

L’Intelligenza Artificiale generativa, che è un tipo di Intelligenza Artificiale in grado di produrre o creare nuovi contenuti, ha già iniziato a influenzare il mondo del lavoro in vari modi. L’aspetto positivo è che può automatizzare compiti ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo, aumentando l’efficienza e la produttività. Per esempio, può aiutare nell’inserimento dei dati, nel servizio clienti e nella creazione di contenuti. Inoltre, può aiutare le aziende ad analizzare e dare un senso a grandi quantità di dati, migliorando il processo decisionale.

Tuttavia, l’ascesa dell’AI generativa solleva anche preoccupazioni per il suo impatto sul lavoro e sull’occupazione: alcuni lavoratori potrebbero aver bisogno di riqualificarsi e di passare a nuovi ruoli per rimanere nel mercato del lavoro. Certo l’AI generativa ha il potenziale per creare nuovi posti di lavoro: per esempio, potrebbe portare alla creazione di nuovi ruoli lavorativi che prevedano la collaborazione e la gestione di sistemi di AI, ma nel complesso l’impatto sul lavoro e sull’occupazione è complesso e sfaccettato. Se da un lato può portare a cambiamenti positivi, dall’altro pone grandi sfide ai lavoratori e alle imprese.

Questa descrizione dell’Intelligenza Artificiale generativa, dei sui possibili effetti sul posto di lavoro e sull’occupazione in generale è stata redatta da ChatGpt, la piattaforma di Intelligenza Artficiale (AI) che ha suscitato più eccitazione, promesse, trepidazione e paura per il futuro dell’umanità di qualsiasi altra innovazione tecnologica dall’invenzione della lampadina, di Internet o dell’iPhone. Il termine “Gpt” in ChatGpt sta per Generative pre trained transformer model, ovvero un modello linguistico basato sull’architettura transformer, pre addestrato in modo generativo e non supervisionato.

ChatGpt si potenzia, ma restano i dubbi

Nel marzo del 2023, OpenAI, organizzazione no profit del settore tech e laboratorio di ricerca sull’AI, ha rilasciato una nuova versione, il Gpt-4, che ha l’82% in meno di probabilità di rispondere a richieste di contenuti non consentiti, rispetto alle precedenti, e il 40% in più di probabilità di produrre risposte concrete. Inoltre, permette agli utenti di inserire immagini da analizzare attraverso le interfacce non di chat.

Non solo, per dimostrarne l’intelligenza avanzata, OpenAI ha mandato Gpt-4 a scuola: il chatbot ha ottenuto un punteggio del novantesimo percentile all’esame di abilitazione all’esercizio della professione forense, comprese le sezioni a scelta multipla e del 92% nella sezione teorica dell’esame Court of master sommeliers, uno dei riconoscimenti più ambiti e prestigiosi per diventare Master sommelier.

Tuttavia, esistono dubbi sull’accuratezza e l’affidabilità di programmi come questo, e non senza ragioni. Poiché l’enorme quantità di informazioni che circolano sul Web non sono tutte verificate, accreditate e attendibili, quindi, Gpt, che vi attinge, si affida spesso a fonti dubbie e a materiale discutibile, con la possibilità di divulgare nozioni errate.

È preoccupante il fatto che queste piattaforme alcune volte sembrano inventare completamente fatti e fonti, ma lo fanno in modo autorevole, inducendo però gli utenti a ritenere che le risposte debbano essere corrette. Ancora più allarmante è il fatto che alcune interazioni dell’AI generativa con il modello pre Gpt-4 sono state descritte come sostanzialmente ‘squilibrate’.

Ma quali sono i rischi dell’AI generativa per i datori di lavoro?

Il Knowledge management team di Littler nel 2015 ne parlava già: “Il mondo dei Big data è arrivato e sta iniziando a influenzare i datori di lavoro e il loro processo decisionale in modi inimmaginabili anche solo pochi anni fa. I datori di lavoro possono accedere a un numero maggiore di informazioni sul proprio bacino di candidati rispetto al passato e hanno la possibilità di correlare i dati ricavati dalla candidatura stessa, magari integrati da fonti di social media pubblicamente disponibili, per determinare la durata della permanenza di un candidato in un determinato posto di lavoro”.

“Allo stesso modo, setacciando le voci del calendario computerizzato e le intestazioni delle email, i Big data possono dirci quali dipendenti hanno la probabilità di lasciare il posto di lavoro entro i prossimi 12 mesi. Mentre i nuovi strumenti e metodi che si basano sui concetti di Big data entrano a far parte del panorama quotidiano dei dipartimenti di risorse umane, i datori di lavoro continuano a operare in un ambiente legale basato su precedenti e storia, con pochi punti di riferimento che si traducono perfettamente nel mondo dei Big data”.

Gli strumenti di AI, soprattutto quelli predittivi, sono già utilizzati in tutto il ciclo di vita delle assunzioni e del lavoro: per vagliare i curricula su vasta scala, per aiutare a identificare i candidati da intervistare, per condurre colloqui video e per individuare i candidati; per automatizzare i processi di onboarding e altri protocolli di auto-aiuto dei dipendenti; per tracciare e misurare le prestazioni, le competenze e le aree di miglioramento dei dipendenti; per determinarne i percorsi di crescita interna, la retribuzione e il successo previsto sul lavoro.

E tutto questo è destinato a crescere: l’AI generativa renderà l’interazione tra candidati e dipendenti personalizzabile e su larga scala. Invece di limitarsi a fornire metriche di valutazione ai manager, i chatbot di AI generativa, simili a esseri umani, saranno in grado di fornire indicazioni e coaching utilizzando meccanismi di domanda e risposta in un linguaggio naturale. Gli strumenti di AI generativa saranno in grado di riassumere e parafrasare volumi di contenuti come le recensioni e i feedback dei dipendenti, di fornire raccomandazioni personalizzate su tutta la linea e forse anche di diventare un contatto di prima linea per il supporto al coinvolgimento e alla produttività dei dipendenti. Gli assistenti intelligenti con AI generativa saranno senza dubbio parte integrante dell’elaborazione di testi e di altri strumenti di creazione di contenuti nel giro di pochi anni, se non di mesi.

Edgardo Ratti

Edgardo Ratti è Co-managing partner, Studio legale Littler. Assiste le imprese in un’ampia gamma di questioni di Diritto del lavoro, concentrandosi sulle relazioni industriali, in ambito contenzioso e
non. Vanta una consolidata esperienza nel campo delle riorganizzazioni aziendali con clienti di vari settori, tra cui Ingegneria, Alimentare, Informatica, Commercio e Moda. È stato Responsabile del
settore lavoro dello studio Trevisan & Cuonzo, dopo essere stato nominato il più giovane partner di Lablaw nel 2010.

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Carlo Majer

Carlo Majer è Co-managing partner, Studio legale Littler. Esperto nella consulenza a clienti nazionali e internazionali su differenti questioni relative al lavoro, rappresenta i datori di lavoro in un ampio spettro di controversie presso tutti i tribunali, compresa la Corte di Cassazione, e diverse agenzie amministrative, tra cui il Ministero del Lavoro. Scrive regolarmente articoli legati al Diritto del Lavoro. Recentemente ha insegnato alla Scuola di Alta Formazione dell’Associazione Italiana Avvocati Datori di Lavoro come Visiting professor.

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