I sistemi basati sulla tecnologia LLM (Large Language Model) – come ChatGPT, Gemini di Google o Llama di Meta – sono dei complessi motori statistici che, come suggerisce anche il nome, sono in grado di simulare in modo sorprendentemente efficace il linguaggio naturale. Più che di intelligenza artificiale, per questi sistemi sarebbe più corretto parlare di “comunicazione”, visto che in sostanza sono macchine per la previsione delle parole (come illustra bene questo video).
L’equivoco sul nome è nato perché prima dell’avvento di questi sistemi eravamo abituati a ricevere comunicazioni articolate e adeguate solo dai nostri simili, dotati ovviamente di intelligenza (intelligenza che, per inciso, non sappiamo nemmeno definire esattamente). È accaduto qualcosa di simile all’invenzione dei motori, che hanno sostituito la forza muscolare degli animali ma senza simulare un movimento di zampe. Ciononostante ancora oggi utilizziamo l’unità di misura Cavalli Vapore (CV), o Horse Power (HP), per indicare la loro potenza, ben consapevoli però che all’interno del motore della nostra automobile non ci sono né cavalli né tantomeno cavalli a vapore.
Il più immediato esempio di potenziale applicazione di business di quella che chiameremo allora Comunicazione Artificiale è quello degli assistenti virtuali via chat, sempre più diffusi sui siti di e-commerce ma non solo. Il naturale colloquio che si riesce a instaurare, soprattutto per specifici domini applicativi, non fa rimpiangere la presenza di un operatore umano e soluzioni di questo tipo sono certamente più veloci, competenti e disponibili (h24), oltre che più economici.
LLM come “collega”: un agente assistivo per ripensare i processi
Ma per avere i maggiori benefici d’uso, così come è accaduto per altre tecnologie, bisogna adottare un cambio di paradigma radicale: abbandonare l’idea che la Comunicazione Artificiale sia semplicemente una tradizionale forma di automazione e considerarla un agente assistivo che col tempo diventa più capace, rendendo chi lo usa a sua volta più efficace. Non bisogna semplicemente integrare questa tecnologia nei consueti processi di business, ma ripensarli totalmente.
Non è sufficiente l’approccio consueto, in cui si cerca di estrarre le capacità umane per metterle in una macchina, ma è necessario adottarne uno dialogante che consenta di suddividere responsabilità tra operatore umano e macchina, trattando questi sistemi più come un collega che come una tecnologia statica.
Per questo scopo i processi ideali sono quelli definiti da una nuova categoria di attività, che supera la definizione di “knowledge work”. Sono quelli in cui i task, le funzioni, forse l’intera azienda o settore, dipendono dalla manipolazione di Parole, Immagini, Numeri e Suoni (PINS o, come descritto in un articolo di Harvard Business Review Words, Images, Numbers, and Sounds – WINS). Un cardiochirurgo o uno chef sono knowledge workers, ma non PINS workers. Programmatori software, professionisti amministrativi e del marketing invece sono PINS workers.
Definire le regole di ingaggio tra sistema e utente
Scelto il processo PINS in cui inserire il sistema di Comunicazione Artificiale, bisogna passare ad analizzarlo, ma questa volta non con l’obiettivo di ottimizzarlo per renderlo automatico, come si faceva in ottica business process review (BPR). Qui l’attenzione è concentrata sull’identificare i punti decisionali, i rischi e i fattori contestuali che dovranno essere guidati dal sistema o dall’operatore umano, tenendo ben presente in quali campi l’esperienza umana è irrinunciabile (ad esempio nell’area dell’intelligenza emotiva, nei processi decisionali complessi, …). Si tratta, insomma, di progettare una sorta di protesi di potenza comunicativa, un compito totalmente nuovo rispetto alle classiche “analisi funzionali”.
Definite le regole di ingaggio bidirezionali tra sistema e utente, vi sono da stabilire chiare linee guida su quando e come il sistema debba ricevere sollecitazioni da quest’ultimo e viceversa. Il sistema poi dovrà essere alimentato, o come si preferisce dire oggi in maniera più suggestiva “addestrato” (e qui ritorna l’evocazione dei cavalli vapore), con elementi di linguaggio, i prompt, opportunamente selezionati o creati a partire da masse consistenti di dati pertinenti al processo scelto.
Rilasciato il sistema agli utenti, questi inizieranno a usarlo non come un qualsiasi sistema IT ma ad interagire con esso. Il sistema dovrà essere continuamente monitorato per inserire eventuali ulteriori prompt, molti dei quali scaturiranno proprio da queste interazioni, e il processo andrà raffinato. Questa ultima fase presenta un’ulteriore fondamentale differenza con i sistemi classici: non si interverrà con modifiche software per adeguare un sistema all’evoluzione del processo, ma con modifiche di profili di task e protocolli di interazione con gli utenti.
Tantissime applicazioni possibili
Le applicazioni possibili sono un territorio ancora inesplorato per i sistemi IT classici. Sono tutte quelle attività comunicative in cui vi è bisogno di sintesi di enormi quantità di testi, ricerche articolate e non precisamente definite di frasi, immagini o anche suoni, creazione di prototipi che aiutino a stimolare e indirizzare la creatività, e molte altre ancora.
Processi di questo tipo si possono trovare in finanza come nella moda, nell’industria manifatturiera come nei servizi e nell’ambito tecnologico. È solo questione di tempo prima che i vari operatori del settore mettano a punto soluzioni specifiche per funzioni e industry.
Ovviamente ci saranno rischi e pericoli, ma fanno parte della storia della tecnologia: crescenti man mano che essa diventa più potente ma, allo stesso tempo, governabile all’aumentare della capacità umana di comprenderla attraverso il suo utilizzo. Per le aziende sarà importante affidarsi ai partner giusti per definire una strategia, ripensare i propri processi di business e trarre reale valore dai nuovi sistemi di Comunicazione Artificiale.
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