Persone e macchine al lavoroCiao, oggi ci trovi alle prese con gli strumenti per il lavoro collaborativo e quale sia la migliore politica per gestirli. Se ti invitano a commentare un documento e non ti aprono alle modifiche, che significa per te? Non pensavamo di doverci porre questa domanda. Poi con la gestione di un flusso di lavoro più complesso del solito abbiamo capito che non è scontata. È stato semplice spiegare che avere content operations fluide da remoto, significava anche superare il concetto di word inviati tramite email. Con board e documenti condivisi la collaborazione è più facile, i riscontri veloci e il rischio di errori tra versioni vecchie e nuove diminuisce. È stato meno semplice spiegare quando e come aprire la collaborazione e con quali requisiti. Chi può solo commentare non ha un coinvolgimento minore, anzi, potrebbe essere proprio la persona del flusso ad avere l’ultima parola. Se hai già letto Lineare n. 2, sai che in Officina Microtesti ci facciamo molte domande su come rendere il lavoro dei team di contenuti più semplice e sereno. Conta la cultura organizzativa, è vero, e conta anche molto l’elemento umano al centro (al centro seriamente). Gestire i team, governare sistemi di contenuto, appianare anche un solo punto di frizione: se tutto fila liscio, il merito è di come abbiamo stabilito i ruoli e le responsabilità delle persone e gestito le fasi di supervisione nel flusso. |
Human in the loop, dicono le persone brave. Se non ci mettessimo in ascolto di persone brave, lucide e riflessive non staremmo qui, quindi mettiamo subito al centro l’human in the loop passando dagli strumenti per la collaborazione alle AI. |
[Descrizione dell'immagine: intricato nodo ferroviario ripreso dall'alto, con un primo piano su un fascio di binari che si incrociano e si diramano.] |
#1 Cosa significa davvero Human in the loop. Una storia e un framework per evitare l'ennesima espressione di plasticaIn queste ultime settimane abbiamo letto e parlato spesso di “human in the loop” e volevamo correre ai ripari. Per smontare l'idea che basti “mettere un essere umano nel processo” perché un sistema di AI sia affidabile, l’esperto di AI e design Tey Bannerman parte da una storia vera. È la storia del tenente colonnello sovietico Petrov che, nel 1983, evitò una guerra nucleare ignorando consapevolmente i segnali dei computer e il protocollo stabilito in certi casi. La persona “human” in questione deve avere davvero autorità, tempo per ragionare e contesto sufficiente per mettere in discussione il sistema o seguire le indicazioni. L'articolo include un framework pratico con 16 approcci diversi su quando e come inserire la supervisione di una persona, per orientarsi a seconda di cosa si ottimizza e di quanto è alta la “posta in gioco”. A questo proposito, il giornalista ed esperto di AI generative Alberto Puliafito parlava anche di "expert in the loop, supervisione esperta per le AI". Scopri il framework: The practical 'human in the loop' framework [Traduzione: Il framework pratico per inserire la “supervisione umana nel ciclo”] |
#2 Tutte le organizzazioni hanno le AI: ma cosa ne hanno tratto?Robert Glaser scrive di quel momento in cui vengono distribuite le licenze, i team le usano in modi disomogenei, a volte di nascosto, e non c’è persona che sappia esattamente cosa stia cambiando. La domanda giusta, sostiene Glaser, non è “le persone usano l'AI?” ma: cosa è cambiato? Chi trasferisce le scoperte dai singoli ai team, fino a farle diventare risorse organizzative? Un articolo consigliato da UX Collective che tocca i nervi scoperti dell'adozione dell'AI nelle aziende. Leggi l'articolo: When everyone has AI and the company still learns nothing [Traduzione: Quando chiunque ha l'AI e l'azienda non impara niente] |
#3 L'AI sommersa è già nei flussi di lavoro: perché è un rischio per le aziendeLa questione sta sempre un po’ lì: se non riesci a governare team e flussi di lavoro, le AI in azienda saranno solo parte del problema. Dei rischi specifici dell’AI sommersa parla Ilaria Maria Dondi nella newsletter AnomalIA. Umani in tempi artificiali. Nel numero 4, intitolato “Stiamo già usando l’AI al lavoro. La domanda è: le aziende lo sanno?”, Dondi parte da un dato dell'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano. L'84% delle grandi imprese italiane ha acquistato licenze di AI generativa, eppure 8 lavoratrici e lavoratori su 10 la usano con strumenti personali non aziendali. Si chiama shadow AI, ed è già dentro i processi prima che le aziende abbiano deciso come gestirla. Ma una governance che non tiene conto di chi e cosa resta fuori dal tavolo è un rischio aziendale oltre a essere una governance incompleta. Dondi rileva molte criticità, dai motivi del gap d’uso tra donne e uomini, ai problemi di privacy e reputazione, fino ai bias che le AI si portano dietro se gestite attraverso policy poco chiare. Per esempio: cosa succede se l’AI usata per scrivere una valutazione di performance tende a essere più dura con le persone che comunicano in modo meno assertivo? Leggi la newsletter: Stiamo già usando l'AI al lavoro. La domanda è: le aziende lo sanno? |
[Dietro le quinte di questa newsletter: l'immagine inserita è puramente decorativa. Il sistema che usiamo per l'invio ha un limite: non ci permette di inserire un testo alternativo né di far saltare l'immagine agli screen reader. Per questo abbiamo deciso di descriverla chiaramente nel testo: preferiamo un'interruzione in più, ma trasparente, a barriere apparentemente invisibili.] |
|
|
Questa è Lineare, la newsletter di Officina Microtesti dedicata a team e aziende che scelgono contenuti e processi chiari per ridurre frizioni, aumentare le conversioni e tagliare costi evitabili. |
Lineare è stata utile?
Consiglia la newsletter e diffondiamo un approccio chiaro alla gestione di contenuti e processi (e sì, anche un po' della vita).
Gira a chi vuoi il form di iscrizione alla newsletter |
|
|
|
|
