Perché l’IA sta danneggiando la collaborazione nei team (e come risolvere il problema)

Galen Low: Fare brainstorming con un'intelligenza artificiale dichiarativa, adulatoria e tuttologa può essere frustrante. Farlo in team sembra un incubo. Ma se mettessimo da parte i nostri pregiudizi, lasciassimo alle spalle le nostre psicosi e comprendessimo davvero chi è più bravo a fare cosa, l'IA potrebbe diventare uno dei più potenti strumenti per favorire la creatività collaborativa dai tempi dell'invenzione, non so, dei blocchi adesivi formato poster.

Quindi, come passiamo dal voler strangolare i nostri LLM nelle conversazioni private ad averli nella stanza con i nostri team, mentre aggiungono valore durante tutto il processo collaborativo? Per approfondire questo tema, ho invitato un ex responsabile dell'IA di un'agenzia e leader creativo, impegnato a risolvere il rompicapo della collaborazione con l'IA.

Parleremo di come affrontare l'atteggiamento del nostro team nei confronti del lavoro supportato dall'IA, così che la collaborazione scorra più liberamente; di come potrebbe essere avere l'IA nella stanza con noi mentre sviluppiamo idee in team; e di come possiamo iniziare a usare l'IA in modo più collaborativo già da ora. Spero che l'episodio vi piaccia.

Benvenuti al podcast del Digital Project Manager, lo show che aiuta i responsabili della delivery a lavorare in modo più intelligente, consegnare con maggiore fluidità e guidare i propri team con sicurezza nell'era dell'IA. Io sono Galen e ogni settimana analizziamo strategie del mondo reale, tendenze emergenti, framework collaudati e, ogni tanto, qualche storia di guerra dal fronte dei progetti. Che stiate guidando enormi progetti di trasformazione, gestendo flussi di lavoro con l'IA o semplicemente cercando di tenere il caos sotto controllo, siete nel posto giusto.

E se vi è piaciuto quello che avete ascoltato ultimamente, prendete in considerazione l'idea di seguirci ovunque ci troviate e magari di lasciarci anche una recensione. Bene, iniziamo.

Oggi con me c'è Luke Alexander, fondatore di Supervenient ed ex direttore digitale e responsabile dell'IA presso Four Agency. Luke ha trascorso la sua carriera come appassionato generalista digitale, concentrandosi sull'intersezione tra persone, tecnologia e creatività. In Four ha guidato l'adozione dell'IA da parte dell'agenzia tra centinaia di dipendenti e ha contribuito a esplorare come l'IA generativa potesse creare valore non solo attraverso l'efficienza, ma anche tramite nuovi modi di pensare e lavorare.

Ora, con Supervenient, sta esplorando ciò che viene dopo, spostando l'IA dai casi d'uso individuali e solitari dei chatbot verso qualcosa che assomigli molto di più a un'esperienza condivisa e democratizzata.

Luke, grazie per essere qui con me oggi.

Luke Alexander: Galen, grazie mille per avermi invitato.

Galen Low: Sono davvero entusiasta di averti qui.

Abbiamo un amico in comune, Harv Nagra, che conduce un podcast straordinario, "The Handbook". Se non lo avete ancora ascoltato, fatelo. Inserirò un link nelle note dell'episodio. È stato lui a metterci in contatto e, sinceramente, quando ho esaminato il tuo percorso professionale ho pensato: "Devo parlare con Luke. Devo averlo nel programma.

Devo forse averlo sempre in un angolo della mente." Sei una persona che, spero non ti dispiaccia se ti descrivo così, ma vedo come un creativo che si è immerso profondamente nell'IA. E penso che sia una combinazione interessante, senza contare l'esperienza maturata in agenzie come Four e in altri incarichi, lavorando con grandi marchi su questo tema.

E ho pensato: "Okay, questo... Sai. Probabilmente hai qualche storia da raccontare e voglio ascoltarla." Prima di tutto volevo iniziare con una domanda un po' provocatoria, perché so che i miei ascoltatori vorrebbero conoscere il tuo punto di vista. Poi mi piacerebbe usarla come lente per osservare tre aspetti.

Per prima cosa, volevo parlare della tua visione della collaborazione ibrida tra esseri umani e IA e di ciò che rende possibile. Poi speravo potessimo dare un'occhiata agli spigoli che emergono quando gli ego dell'IA e degli esseri umani entrano in collisione. Infine, mi piacerebbe esplorare le cose che chiunque può iniziare a fare subito per rendere l'IA un po' più collaborativa, invece di usarla soltanto in isolamento.

Che ne pensi?

Luke Alexander: Sì, mi sembra davvero interessante.

Galen Low: Per molte persone della mia comunità e per i team con cui lavorano, i loro LLM sono diventati i principali collaboratori. Anzi, a volte preferiscono ricevere una risposta dall'IA piuttosto che rivolgersi ai colleghi, e questo spesso ha senso quando si tratta di ottenere fatti o raccogliere informazioni.

Ma nelle situazioni in cui sviluppiamo nuove idee, la maggior parte delle conversazioni con i chatbot che ho visto sembra vivere in una sorta di camera dell'eco. Quindi vorrei chiederti, da persona creativa e sostenitrice dell'IA: il nostro attuale modo di applicare l'IA ci sta rendendo meno creativi?

Luke Alexander: Sì. È una domanda eccellente e si capisce perfettamente perché sia un tema così discusso.

È un tema provocatorio, giusto? Da una parte, torniamo indietro di un anno circa, quando si vedevano persone generare immagini di persone con sei dita e cose del genere, pensando di essere all'avanguardia della creatività. È piuttosto facile guardare a quel periodo e pensare: "Mio Dio, l'IA si è schiantata contro la creatività e ha creato una sorta di esplosione nucleare."

Ma in realtà, per me, l'aspetto positivo è sempre stato che quelle immagini mostravano persone prive di determinate competenze specifiche che iniziavano a poter esprimere la propria creatività in modi diversi. Di recente è stata pubblicata un'interessante rassegna realizzata da alcune persone del MIT, che hanno esaminato studi recenti sulla creatività.

Si intitola The Hidden Cost of aiAI-Assisted Creativity, se volete cercarla. È davvero interessante. Hanno analizzato quattro studi e hanno trovato molte prove del fatto che l'IA migliori la creatività individuale. Se si assegna alle persone un compito creativo e si permette loro di ragionarci insieme all'IA, fare brainstorming o magari iniziare a rappresentare visivamente le proprie idee anche se non sono brave a disegnare, si ottengono effetti davvero interessanti.

Questo è sicuramente qualcosa che ho osservato. D'altra parte, nel momento in cui il lavoro esce dalla sfera individuale ed entra in un ambiente di lavoro o in un progetto in cui la creatività non è fine a se stessa, ma serve come input o come parte di un progetto o di una consegna, si ottengono effetti terribili.

Si ottiene il cosiddetto lavoro scadente. Sono sicuro che tutti i tuoi ascoltatori abbiano sentito questo termine. Succede quando qualcuno dice: "Ciao, mi serve un'idea per un brainstorming", oppure un'idea per un progetto creativo di qualche tipo. E invece di fornire un'idea, quella persona risponde: "Eccone 700 che ho generato con la mia IA", e "Per ciascuna ci sono 20 pagine di elementi visivi".

In passato avremmo pensato: "Wow, hai fatto un lavoro enorme." In realtà, credo che questo mostri che le persone non stanno dedicando tempo sufficiente e non stanno applicando i filtri creativi necessari. Qualunque sia il tuo processo di gestione creativa, la maggior parte di chi gestisce processi creativi utilizza una sorta di filtro, che sia il doppio diamante o un framework simile.

Tutto questo viene spazzato via perché c'è una velocità enorme e una capacità di generazione illimitata. C'è poi l'altro aspetto a cui accennavi prima, che ho osservato nella mia precedente esperienza come consulente di IA entrando nelle organizzazioni. Le persone più senior sono spesso vulnerabili a una sorta di psicosi da IA, perché parlano con un'intelligenza artificiale.

L'IA risponde: "È fantastico. È intelligente. È incredibile. Continua. Continua. Continua." E loro si perdono in vicoli ciechi. Credo che, individualmente, sappiano di non stare necessariamente producendo il loro lavoro migliore. Ma è una cosa che crea dipendenza. Quando poi portano il risultato a un gruppo, emerge un senso di disagio e di insoddisfazione.

Sanno di non aver lavorato nel modo giusto. Portano il risultato al gruppo e diventano estremamente sulla difensiva. Si verifica così un effetto terribile: le persone si allontanano, svolgono un'attività e magari seguono una direzione in cui sono sicure solo al 50%. Quando tornano dal gruppo, però, sono così determinate a dimostrare che il lavoro è ancora loro da reagire in modo eccessivo.

Se non si creano spazi di collaborazione che tengano conto del modo in cui le persone lavorano con l'IA, si finisce soltanto per distruggere i team. Purtroppo ho visto un paio di casi reali di team che lavoravano molto bene insieme e che, a causa dell'IA, si sono praticamente divorziati.

L'IA aveva spezzato il loro processo creativo. È per questo che, forse, il problema che stiamo cercando di risolvere con Amble, il prodotto che stiamo costruendo, consiste proprio nel ripartire da zero e dire: "Dobbiamo iniziare a pensare a nuovi modi di collaborare, e questo può funzionare bene."

E, su quest'ultimo punto, un altro studio si intitola The Cybernetic Teammate. Penso che molte persone lo abbiano visto. Credo fosse un'indagine della Harvard Business School. Sono andati da Procter & Gamble e hanno detto: "Possiamo studiare i vostri team? Alcune persone individualmente senza IA, alcune individualmente con IA, alcuni team senza IA e alcuni team con IA."

Hanno scoperto che la performance individuale, soprattutto delle persone che usavano l'IA, migliorava improvvisamente nei compiti basati sulla conoscenza, alcuni creativi ma soprattutto compiti di conoscenza. I team con elementi di IA erano invece quelli con la maggiore variabilità e quelli in cui si osservavano i miglioramenti più significativi nel 10% superiore della qualità del lavoro.

Esistono quindi prove concrete del fatto che, se si fa nel modo giusto e si permette ai team di lavorare con l'IA correttamente, si può produrre un lavoro maggiore della somma delle sue parti.

La questione è soltanto come farlo, e bisogna procedere in modo ponderato e intenzionale.

Galen Low: Mi piace molto. Ci sono tantissimi aspetti che vorrei approfondire. La prima cosa che amo è il tema della democratizzazione che continua a emergere e le ragioni per cui dobbiamo impegnarci.

Mi piace l'idea che oggi tutti abbiano l'opportunità di essere creativi. Se guardi alla democratizzazione nello sport, per esempio, pensi: "Le persone che per prime sono diventate brave a giocare a hockey dovevano prima potersi permettere l'attrezzatura." Ora tutti possono giocare a hockey, ma non siamo tutti bravi fin dall'inizio. Dobbiamo comunque sviluppare il nostro gusto e la capacità di selezionare ciò che produciamo quando improvvisamente possiamo giocare a livello NHL o simile.

È tutta un'altra cosa.

Luke Alexander: Hai perfettamente ragione. Sono davvero appassionato dell'IA come tecnologia abilitante. E, come molte persone che probabilmente ascoltano questo podcast, se lavori in un ambiente creativo hai forse intorno a te persone che non apprezzano affatto l'idea dell'IA.

La mia convinzione fondamentale è che l'IA livelli il campo in molti modi diversi. L'analogia con l'hockey è perfetta. Non si tratta necessariamente di capire se qualcuno sarebbe diventato bravo in una determinata attività, ma di arrivare al punto del processo in cui qualcuno dice: "Fammi vedere cosa intendo."

Se sei naturalmente bravo a disegnare, ad assemblare elementi o a scegliere le parole, puoi persuadere gli altri che la tua idea sia migliore di quanto non sia. È una parte della creatività e non la sto criticando. Ma significa che una persona con un'idea straordinaria, che non riesce a trovare le parole giuste, oppure una persona neurodivergente o che parla una seconda lingua, può finalmente esprimersi.

È proprio lì che puoi dire: "Questo livella il campo." Se metti dieci persone nella stessa stanza e dai a tutte una possibilità, è più probabile che dal gruppo emerga un'idea eccellente.

Galen Low: E penso che questa sia l'opportunità più ottimistica: dobbiamo comunque arrivarci. Dobbiamo raggiungere il punto in cui usare l'IA non rende le persone iper-difensive, non trasforma il team in una situazione da divorzio e non allontana le persone.

Invece, dovrebbe permetterci di collaborare, senza la sensazione che, se ammetto di aver usato l'IA, gli altri penseranno che sia una cosa negativa e dovrò difendermi. Oppure le persone apprezzano il fatto che io abbia 700 idee, ma in realtà non siamo più avanti: abbiamo soltanto più materiale.

Vedo questa situazione continuamente, anche nel luogo in cui lavoro. C'è tensione, persino tra le persone che hanno addestrato i propri LLM a parlare e pensare come loro. Inseriscono informazioni e dedicano molta energia a fare in modo che le idee vengano restituite fedelmente dall'LLM, ma poi tutti guardano il risultato e pensano: "Questa persona non scriverebbe mai paragrafi così lunghi. Ora ricevo paragrafi completi che sembrano scritti da lei, ma è chiaramente IA. Sono irritato perché mi sembra che non abbia voluto prendersi il tempo di darmi un feedback o di scriverlo personalmente, e mi sento offeso."

Forse, però, quella persona non era molto brava a formulare il proprio feedback e l'IA la sta aiutando. Questo potrebbe essere positivo. Magari è semplicemente molto impegnata o insicura sul proprio modo di comunicare e sente che così il messaggio è migliore. Anche se non è esattamente il suo stile, pensa: "Questo è un miglioramento. Alle persone dovrebbe piacere."

In ogni caso, l'intenzione è buona: "Tengo abbastanza a questo lavoro da fornire un feedback e voglio comunicarlo in un formato che gli altri possano comprendere e utilizzare." Dire "Migliora, per favore. Rendilo più interessante" probabilmente non è ciò che l'altra persona vorrebbe ricevere.

Penso che questa sia una fase molto interessante della dinamica umana generata dall'IA, non necessariamente della dinamica dell'IA. Hai parlato di Amble e chiaramente ti appassiona l'idea di portare l'esperienza dell'IA dal livello individuale, che potenzia il singolo, a quello del team, in cui le persone lavorano insieme e l'IA è presente nella stanza senza che nessuno si senta a disagio nell'usarla.

Cosa ti ha spinto a costruire un'intera piattaforma di IA collaborativa e in cosa si differenzia dalle conversazioni private con l'IA, ora che possiamo avere una chat di gruppo o una riunione con l'IA?

Luke Alexander: Stiamo costruendo Ample, la società che abbiamo avviato alcuni mesi fa. Siamo io e un paio di vecchi amici, persone con cui lavoro da circa vent'anni. Parlando sempre di più ci siamo resi conto di osservare la stessa cosa: persone molto capaci che sviluppano cattive abitudini, e la democratizzazione che pensavamo sarebbe arrivata sul posto di lavoro non si stava verificando.

Abbiamo iniziato a studiare il problema e ci siamo chiesti quale soluzione avrebbe funzionato per noi. Abbiamo sperimentato diverse possibilità e una delle cose più potenti è stata mettere l'IA al centro, in un punto visibile a tutti.

Se ti siedi accanto a qualcuno e osservi come usa un normale ChatGPT, Claude o uno strumento simile, capisci rapidamente che le persone più brave nel loro lavoro lo usano in modo più avanzato. Il modo in cui scrivi i prompt e ciò che chiedi fa una differenza enorme.

È per questo che, nel campo dell'ingegneria del software, l'IA è diventata così brava a programmare. Scrivere il codice è, in una certa misura, un problema risolto. Non è più necessario sedersi e scrivere manualmente ogni riga di codice.

La differenza tra chi non ha mai programmato e chi ha trascorso vent'anni a costruire software è però enorme. Utilizzano lo stesso strumento in modi talmente diversi che potrebbero sembrare strumenti differenti.

Lo stesso vale per la creatività e per molti altri ambiti in cui le persone usano l'IA. Se metti l'IA al centro, ottieni i vantaggi della collaborazione tra persone che portano competenze diverse.

In pratica, anche se è una semplificazione, le persone co-scrivono i prompt. Una dice: "Ecco cosa voglio che tu faccia", e l'altra aggiunge: "Aspetta, assicurati di fare anche questo." Il livello si alza automaticamente.

Inoltre, poiché tutti vedono ciò che accade, nessuno diventa difensivo. Tutti vedono come viene usata l'IA e sono a proprio agio perché quello è il suo scopo. In alcuni casi, poi, si può anche dire: "Non credo che l'IA sia adatta a questo compito." È una decisione che si può esprimere in modo collaborativo invece di assumere un atteggiamento ostinato.

Quando abbiamo iniziato a esaminare il problema, abbiamo visto anche la tendenza a usare gli esseri umani come intermediari, come messaggeri tra LLM. È un modo assurdo di costruire organizzazioni: una parete di persone che si limita a passare informazioni avanti e indietro. Se metti l'IA al centro, questa necessità scompare.

Poi ci siamo chiesti se questo fosse sufficiente. Non lo era. L'IA deve essere proattiva, conoscere il progetto e sapere ciò che tutti dovrebbero sapere. Deve poter dire: "Aspetta. Potresti passare i prossimi sei mesi a imparare a usare l'IA per questo progetto, oppure posso darti subito alcune indicazioni utili."

Per esempio: hai completato gli ultimi tre progetti e lasci sempre la stesura dei testi per il web a tre giorni dalla scadenza. Questo ha sempre causato problemi a catena. Potrei preparare una bozza con sei mesi di anticipo, che poi potrai alimentare e modificare nel tempo.

Invece di dover decidere autonomamente quando usare l'IA, il sistema può dirti: "Conosco tutte queste informazioni sulla gestione dei progetti e sulla costruzione di ciò che stai cercando di realizzare. Non gestirò il lavoro al posto tuo, ma posso offrirti suggerimenti utili durante il processo."

Un altro aspetto riguarda la democratizzazione dell'esperienza di programmazione. È possibile generare interfacce che i team possono utilizzare senza dover acquistare software o imparare strumenti complessi come Excel o Photoshop. Si può ridurre tutto alle funzioni di cui il team ha bisogno e mettere quell'interfaccia a disposizione di tutti.

In questo modo si abbattono le barriere e si democratizza il processo.

Galen Low: Mi piace moltissimo ed è un'idea che mi sta facendo impazzire. All'inizio immaginavo l'IA come il vecchio sistema di videoconferenza al centro del tavolo: presente nella stanza, pronta a intervenire ogni tanto.

Poi, mentre parlavi, ho capito che è qualcosa di diverso. Mi piace molto l'idea della programmazione a coppie: se scriviamo prompt insieme, facciamo domande insieme o creiamo insieme, impariamo gli uni dagli altri come esseri umani.

Inoltre eliminiamo la necessità di capire l'IA da soli. A volte penso che l'IA diventerà comune quanto la digitazione. Ma se fossi il più lento a digitare nella stanza? E se dimostrassi di non essere bravo a scrivere prompt?

Mi piace l'idea che non sia semplicemente un compagno di squadra, e certamente non sia soltanto uno strumento. L'idea dell'interfaccia è straordinaria: quante volte ho passato quindici minuti a cercare nei menu di un software una singola funzione? Faccio un po' di montaggio video e uso DaVinci Resolve, che può fare molto più di ciò che mi serve. Se l'interfaccia fosse ridotta alle sole funzioni necessarie, potrei semplicemente lavorare.

Puoi descriverci l'esperienza di avere l'IA in una sessione collaborativa con un team? Come può aiutare il flusso delle idee invece di ostacolarlo?

Luke Alexander: Può anche ostacolarlo. È importante essere onesti: non basta inserire l'IA e aspettarsi che tutto migliori magicamente.

Se osservi strumenti come OpenClaw, Hermes e Claude Tag, basati su un principio simile, puoi vedere che nelle loro forme più semplici possono distrarre le persone. Quando abbiamo fatto i primi test sui brainstorming, abbiamo scoperto che invitare semplicemente l'IA a partecipare portava le persone a deferire a lei, esattamente ciò che non vuoi durante un brainstorming.

C'è un pregiudizio verso l'automazione, ma anche un problema di esperienza utente. L'IA vocale ha ancora un ritardo e le persone si chiedono continuamente se la stanno usando correttamente.

All'inizio pensavamo che tutto riguardasse l'eliminazione dell'attrito nella collaborazione. Poi ci siamo fermati: era davvero giusto? Non tutto l'attrito deve essere eliminato. Molta creatività nasce dal disaccordo, dagli errori e dagli esiti inattesi.

Quindi l'IA deve ridurre l'attrito quando serve, ma anche aumentarlo o trasformarlo in qualcosa di utile quando necessario.

Nel brainstorming abbiamo scoperto che molte persone hanno idee sbagliate su come funzionano i brainstorming. Esistono prove secondo cui lasciare che le persone sviluppino idee individualmente e poi si riuniscano per condividerle produce risultati migliori.

Se l'IA osserva ciò che tutti hanno fatto nelle settimane o nei mesi precedenti, può estrarre alcune buone idee e inserirle nel brainstorming per avviare la conversazione.

Abbiamo anche messo in discussione il principio secondo cui non esistono cattive idee. In realtà può essere un modo pessimo di condurre un brainstorming, perché all'inizio tutti finiscono per concordare. È più utile porre domande che dividano la stanza e generino diversità di pensiero.

L'IA può aiutare coinvolgendo il pubblico del progetto come gemelli digitali o personas. Se stai progettando l'etichetta di un nuovo latte d'avena, conosci i tuoi pubblici. Puoi lasciarli votare delicatamente sulle idee.

Se nessuna delle tre personas apprezza ciò di cui stai parlando, l'IA non interrompe la sessione, ma mostra i voti negativi. Poiché è l'IA a farlo, le persone non lo vivono in modo così personale.

Abbiamo scoperto che avere l'IA come facilitatrice, non come giudice, riduce il rischio della conversazione e permette alle persone di offendersi meno. Questo contribuisce alla sicurezza psicologica.

Esiste anche la Macchina di Habermas, un esperimento in cui, durante una negoziazione o una discussione controversa, l'IA riscrive le affermazioni per tenere conto delle diverse persone presenti nella stanza. È più efficace di un essere umano nel produrre consenso.

Il nostro strumento per il brainstorming si basa su queste idee. Quando partecipi, l'IA non parla mai direttamente: inserisce post-it mentre esprimi i tuoi pensieri, li organizza in categorie e svolge le attività che normalmente dovrebbe svolgere chi guida il processo.

Mantiene tutti concentrati sull'obiettivo e può suggerire di passare oltre se sono state generate soltanto tre idee. Questo approccio di facilitazione è stato molto efficace e anche divertente.

Galen Low: Mi piace. È il paradosso del facilitatore umano: deve essere neutrale e quasi obiettivo, far sentire tutti ascoltati e assicurarsi che non ogni idea arrivi alla versione finale.

Abbiamo parlato della psicosi legata all'uso dell'IA, del timore di non usarla abbastanza bene e della convinzione che tutte le 700 idee generate siano eccellenti. C'è poi il problema di lavorare insieme senza ferire inutilmente i sentimenti degli altri, introducendo però abbastanza attrito da evitare che tutti annuiscano.

La ricerca e la vostra esperienza sembrano indicare che l'IA può essere molto efficace nel ruolo di facilitatrice: mantiene il gruppo concentrato e aiuta a formulare le idee senza eliminare l'attrito né aggiungerne più del necessario.

Luke Alexander: Esattamente. È importante dire che i facilitatori umani continueranno ad avere un ruolo. Ma nella maggior parte dei luoghi di lavoro quotidiani non ci sono facilitatori formati in grado di far avanzare efficacemente il lavoro. La tecnologia può portare alcuni dei vantaggi della facilitazione senza dover riprogettare completamente i processi.

Galen Low: Nella mia comunità di project manager digitali molti dicono che le competenze di facilitazione sono oggi molto importanti. Sono un'attività profondamente umana che aiuta a raggiungere gli obiettivi.

Ma se qualcuno si occupa della facilitazione, noi possiamo contribuire in modo completamente diverso. Se non dobbiamo prendere appunti, possiamo partecipare. La domanda diventa: cosa portiamo al tavolo quando partecipiamo? È una questione interessante, perché riguarda il modo in cui un team collabora e permette a tutti di essere più presenti.

Hai detto che nella forma attuale lo strumento di brainstorming non fa parlare l'IA. In precedenza abbiamo parlato della possibilità che l'IA intervenga con suggerimenti, ma il tono autorevole dei modelli linguistici ci porta spesso a deferire a loro.

Creando queste esperienze, hai notato che quando l'IA parla ad alta voce aumenta l'attrito? Qualcuno ha mai litigato con l'IA? E, in tal caso, chi ha vinto?

Luke Alexander: Assolutamente sì. Nel formato attuale del nostro strumento di brainstorming l'IA non parla, proprio per questo motivo.

Abbiamo però un altro strumento dedicato ai briefing. Chi lavora in ambito creativo conosce l'importanza di un buon briefing. Abbiamo pensato: "È fondamentale, le persone spesso sbagliano. Facciamo prendere il briefing all'IA."

L'abbiamo configurata per porre domande e costruire contemporaneamente una mappa mentale visibile all'interlocutore, che potesse correggerla. Ha funzionato abbastanza bene, ma il modo in cui poneva le domande era incredibilmente irritante.

Non era aggressiva, forse era troppo poco assertiva, ma si fissava su aspetti irrilevanti. Le persone sentivano di essere guidate dall'IA, quando dovrebbe accadere il contrario. Abbiamo avuto situazioni in cui le persone non urlavano, ma si arrabbiavano molto perché l'IA faceva perdere tempo.

Le persone passano rapidamente dall'entusiasmo iniziale alla frustrazione: "Perché non riesce a fare questo? Perché mi chiede la stessa cosa tre volte? Perché continua a scrivere male il nome di questa persona?"

Ho osservato comportamenti simili anche tra esseri umani. In un ufficio lavoravo vicino a una direttrice finanziaria e a un altro direttore. Catherine era sempre gentile con l'IA: la ringraziava, le chiedeva come stava e conversava con lei prima di porre la domanda. Patrick faceva l'opposto: "Stupida macchina, hai sbagliato di nuovo."

Era un ottimo esperimento. Chi riceveva le risposte migliori? In modo interessante, dipendeva dalla situazione. A volte un approccio aggressivo, diretto e chiaro funzionava meglio. In altri casi, essere gentili portava a una risposta più umana, soprattutto nella scrittura.

Potrebbe quindi esserci un motivo per litigare occasionalmente con la propria IA. Non è necessariamente una cattiva idea.

Galen Low: È un punto giusto. Il cambiamento principale per me, quando ho iniziato a usare gli LLM nella vita quotidiana, è stato pensare: "Immagina di essere su Slack e di parlare con un collega."

Non arrivavo al punto di chiedere all'IA che tempo facesse, ma mi rivolgevo a lei come a un collega. La collaborazione tra esseri umani è fatta di alti e bassi. Non avremo sempre conversazioni piacevoli e a volte dobbiamo essere più diretti con i nostri collaboratori per mantenerli sulla strada giusta.

Le persone hanno stili diversi, ma la stessa persona non comunica sempre allo stesso modo. L'esperienza umana è ricca di sfumature, mentre quando addestriamo l'IA spesso sembra che lei ci inserisca in una categoria e ci restituisca sempre la stessa versione di sé.

Anche gli esseri umani possono porre domande prolisse e portarci in vicoli ciechi. Un buon facilitatore sa leggere la stanza e capire quando sta andando nella direzione sbagliata. L'IA non sempre sa farlo.

Luke Alexander: È un'osservazione molto interessante. Gli esseri umani possono fermarsi, fare un respiro e rivalutare le proprie idee. Se un collega non è d'accordo, entrambi possono fare un passo indietro, riconsiderare il problema e tornare con una soluzione diversa.

L'IA non fa davvero questo, anche se può comportarsi come se lo facesse. È pericoloso convincersi eccessivamente che l'IA sia umana.

Nei modelli più recenti, soprattutto durante la programmazione, si può dire: "Non voglio seguire questa direzione, facciamo invece quest'altra cosa", e il modello può accettare ma procedere comunque, oppure decidere che ci sbagliamo e seguire una terza strada.

L'idea di trattarla come un tirocinante o come un collega appena inserito in un progetto non funziona più bene come un tempo. Dobbiamo sviluppare nuovi modi di parlare con le IA e capire a quali istruzioni obbediscono e per quali hanno bisogno di maggiore persuasione.

Galen Low: È un punto fondamentale: il bersaglio continua a muoversi. Ci vuole molto tempo per stabilire il modo corretto di usare l'IA e, quando ci arriviamo, i modelli sono già diversi.

Mentre i team stanno ancora definendo culturalmente il proprio rapporto con l'IA e cercano di stabilire come lavorarci insieme, i modelli continuano ad avanzare. Quando abbiamo concordato le regole, scritto il nostro modello o la nostra carta, il sistema è già cambiato.

Dobbiamo ricordare che continuerà a cambiare e potrebbe assumere caratteristiche sempre più umane. È facile chiedersi: è uno strumento, un compagno di squadra, un tirocinante o un esperto? E poi cadere nella trappola di pensare che dobbiamo crederle perché forse ne sa più di noi.

Luke Alexander: Potrebbe davvero saperne più di noi. Nell'ingegneria del software questo è particolarmente evidente. Gran parte del lavoro consiste nel comprendere i compromessi tra capacità e rischio.

L'IA può consigliare una configurazione di sicurezza sofisticata per qualcosa che forse non uscirà mai dal computer. Da una parte può sembrare assurdo e far perdere molto tempo. Dall'altra, nel momento in cui quel progetto viene pubblicato, l'IA potrebbe aver avuto ragione.

Non vogliamo quindi chiuderci completamente e dire che siamo sempre noi ad avere il controllo. Questi sistemi possiedono conoscenze incorporate che possono essere realmente utili.

Galen Low: Credo che la differenza riguardi il contesto e il giudizio. In alcuni casi penso: "IA, non conosci tutto il contesto. Conosco questa persona da dieci anni e non posso insegnarti tutto ciò che so." In altri casi, come la sicurezza informatica, non sono un esperto e quindi il consiglio dell'IA è probabilmente valido.

Facciamo lo stesso con gli esseri umani. Diciamo: "Tu sei il creativo e io sono il project manager, quindi non hai tutto il contesto." Forse è vero. Dobbiamo fare un passo indietro in base alla conoscenza e alla qualità del giudizio della persona che prende la decisione.

Mi piace molto l'idea di un pubblico sintetico o di avatar che rappresentino gli stakeholder e ciò che potrebbero dire. È un buon modo per adottare una prospettiva guidata dagli utenti invece di pensare soltanto che la nostra idea sia perfetta.

Se l'IA può essere una facilitatrice, ma in alcuni casi un essere umano deve ancora facilitare, i facilitatori umani hanno bisogno di competenze diverse quando l'IA partecipa?

Luke Alexander: Sì. La cosa più evidente è che, quando le persone partecipano a una sessione di gruppo con i computer davanti, sono molto più distratte dalla possibilità di fare domande o interagire con altri partecipanti virtuali.

Un tempo le persone cercavano informazioni su Google. Ora possono coinvolgere un altro partecipante che non è fisicamente presente. Può diventare difficile quando difendono come proprie idee che in realtà provengono da Claude.

Il facilitatore deve evitare di sminuire le persone e deve gestire le dinamiche politiche della stanza, soprattutto quando ci sono partecipanti più senior. Allo stesso tempo deve ricordare a tutti che il tempo condiviso è prezioso e che la conversazione comune deve essere la priorità.

A volte l'IA può tornare con informazioni molto utili che cambiano il tono della discussione. Bisogna integrarla nel processo e capire che le diverse intelligenze presenti servono a scopi specifici.

Ho visto persone iniziare una sessione creativa, ascoltare un'idea e poi passare immediatamente alla costruzione o alla progettazione. Questo può sembrare positivo, ma distrugge il senso del processo, dei passaggi e delle opportunità per gli altri di contribuire.

In un progetto web, per esempio, tradizionalmente c'è il designer che si preoccupa dell'esperienza utente e lo sviluppatore che si preoccupa di come il sito viene costruito. Ora una persona senza formazione formale in progettazione o esperienza utente può dire: "Penso che dovremmo fare questo", mentre il designer può trasformarlo subito in un sito.

Senza un facilitatore efficace, le persone si ostacolano a vicenda e si irritano. Non sfruttano davvero il vantaggio di essere un team.

In questa nuova era il facilitatore deve diventare un sostenitore degli esseri umani: quale contributo della persona presente fisicamente è più prezioso per il progetto?

In molti settori il valore apparente di una persona era il rapporto di 300 pagine che produceva. Ma il vero valore non era il documento: erano le conoscenze, le domande e il giudizio che vi aveva inserito. Se non devi più preoccuparti di produrre quella grande quantità di lavoro, puoi avere il cervello completamente impegnato nel progetto per cinque minuti, ottenendo un risultato più prezioso.

È un momento molto interessante per essere project manager e per lavorare con persone che si trovano in fasi molto diverse dell'adozione dell'IA.

Galen Low: Hai appena avuto un'idea che mi ha fatto riflettere. Se raggiungiamo un livello di competenza sufficiente, le persone non dovranno necessariamente lavorare tutte sullo stesso progetto: potranno passare ad altri progetti.

Non significa eliminare posti di lavoro. Significa fare formazione incrociata. Se lavori con qualcuno che programma da dieci anni e tu sei all'inizio, avete accesso allo stesso strumento ma lo usate in modi diversi. Se quella persona ti dice cosa chiedere, quali dettagli includere e perché, puoi acquisire rapidamente una parte del suo contesto.

A un certo punto una persona esperta di esperienza utente potrebbe costruire un'applicazione per un altro progetto. Potrebbe essere un modello di assegnazione interessante e anche un lavoro stimolante.

Luke Alexander: Per le agenzie e per chi lavora con i clienti, è sempre stato importante avvicinare al lavoro le persone che conoscono meglio il cliente. Ora può essere la stessa persona.

Non sto dicendo di licenziare gli sviluppatori, tutt'altro. Ma molte agenzie di marketing non riescono a costruire il proprio sito web. Ci mettono anni, non perché il problema sia particolarmente complesso, ma perché non è una priorità e vogliono applicare tutte le competenze dell'azienda.

Una volta ho suggerito a un'agenzia di affidare il progetto del sito alla persona più junior e di dirle che nessuno avrebbe criticato il risultato. Il dipendente ha creato un sito di tre pagine piuttosto valido. In fondo, non era così difficile.

A volte ci ostacoliamo da soli. Può essere utile un approccio basato sull'unità di pensiero.

Tornando alla collaborazione, questo è anche un esempio di come la collaborazione potesse fallire prima dell'IA: si sopravvalutavano tutti gli input e si sottovalutavano gli output del processo.

L'IA può aiutare perché rende gli output gratuiti o molto economici. Si può dire: "Vediamo cosa succede se costruiamo il sito dell'agenzia in questo modo", abbozzare qualcosa e visualizzarlo invece di avere la sensazione di aver sprecato il tempo di tutti girando in tondo.

Galen Low: Mi piace molto. Io, per esempio, non noto un refuso finché non stampo qualcosa. Solo quando vedo il risultato reale riesco a fornire un feedback utile. Anche i wireframe possono essere difficili da valutare.

Se puoi arrivare più rapidamente a un risultato concreto e fornire feedback su quello, la discussione diventa più efficace. L'esperienza di Amble sembra straordinaria e non vedo l'ora di provarla.

Per i team che non possono usare Amble, cosa possono fare subito per usare l'IA in modo più collaborativo invece che privato?

Luke Alexander: Molte persone sono tentate di mettere l'IA in Slack. In genere non lo consiglio finché tutti gli utenti non la comprendono e non sono sulla stessa lunghezza d'onda.

Suggerisco invece questo esercizio: organizzate una chiamata e condividete lo schermo. Nessuno può modificare direttamente un documento Word, una presentazione PowerPoint o un altro artefatto. Tutto deve passare dall'IA e una persona deve digitare.

Tutti possono soltanto fornire prompt. In questo modo si parla dell'artefatto come di qualcosa che interessa a tutti e che tutti vogliono realizzare bene, invece di irritarsi perché qualcuno digita lentamente o perché una frase non è formulata come la si sarebbe formulata personalmente.

Può essere una bozza. Nessuno deve considerarla definitiva: si potrà rivedere e consegnare a chi dovrà occuparsene. Questo principio collaborativo permette di avere conversazioni che prima non sarebbero state possibili.

In una chiamata di mezz'ora non si poteva scrivere un documento di trenta pagine. Oggi è possibile farlo insieme, vedendo sullo schermo cosa cambia. Le persone possono notare che manca una parte nel registro dei rischi, che non si è tenuto conto delle richieste del cliente o che nessuno ha parlato di sicurezza.

È un modo semplice per iniziare a usare l'IA collaborativa. Non metterei necessariamente Claude al centro di tutto senza un framework di progetto, perché si otterrebbero risultati strani e una sola persona finirebbe per guidare il processo mentre tutti gli altri restano in disparte.

Galen Low: Non lo faremmo nemmeno con una persona, salvo forse con uno stagista o uno studente in formazione. Normalmente daremmo contesto, spiegheremmo la specializzazione, inseriremmo la persona nel team e continueremmo a fornirle informazioni.

Mi piace questo modello perché tutti si allineano, imparano a non tenere necessariamente la penna in mano e condividono il contesto da cui anche l'IA può imparare.

Luke Alexander: Il contesto è fondamentale. Quando gli esseri umani lavorano su un progetto condiviso, negoziano continuamente il contesto: decidono cosa conta e cosa no, stabiliscono il tono della riunione, dicono cosa si farà e cosa no e aggiornano le persone.

Gli esseri umani sono molto rapidi nel selezionare, dall'enorme quantità di conoscenze accumulate, ciò che è rilevante per il momento presente. Questo è un dono che possiamo fare alle IA, perché sono meno brave in questo.

In strumenti come Copilot, che possono accedere a tutto ciò che è stato fatto in un progetto e alle e-mail inviate, le persone passano molto tempo a dire: "Questo non è pertinente. Questo budget riguarda un altro cliente." Bisogna quindi usare la capacità umana di filtrare il contesto prima di coinvolgere l'IA.

Galen Low: Luke, grazie mille. Per gioco, hai una domanda da farmi?

Luke Alexander: Sì. Sono affascinato dalla gestione dei progetti, in particolare dalla gestione dei progetti digitali e da come è cambiata. Sono sempre rimasto ai margini: non sono mai stato project manager.

Mi sono spesso imbattuto in un problema che alimenta direttamente Ample: se hai un team che non vuole essere gestito, l'IA ha aiutato in qualche modo? Penso a strumenti come Asana, considerati esperienze eccellenti e prodotti splendidamente costruiti. Li ho visti usare in alcune agenzie, ma ho quasi sempre visto le persone abbandonarli, finché la gestione non è diventata il lavoro di qualcuno.

Qualcuno ha risolto il problema di gestire un team che non vuole essere gestito usando l'IA?

Galen Low: Forse abbiamo soltanto spostato il problema. La promessa di valore per un project manager è spesso: "Il tuo agente farà i follow-up al posto tuo. Non dovrai ricordare alle persone i timesheet o chiedere se un'attività sarà pronta per venerdì."

Ma quando verifico qualcosa con una persona, non la sto soltanto gestendo: sto anche raccogliendo informazioni e contesto per prendere decisioni migliori.

Ho visto però che i promemoria automatici possono attenuare la sensazione che il project manager stia facendo pressione: "È mercoledì e la scadenza è venerdì, lasciami stare." Le notifiche del sistema possono essere un modo interessante per affrontare il problema.

A una conferenza Agile ho visto persone sostenere che Scrum avrebbe eliminato il project manager: il team sarebbe stato autogestito. Ma esisteva anche un movimento di persone che diceva: "Non portatemi a una conferenza. Lasciatemi lavorare."

Gli esseri umani che non vogliono essere gestiti non vogliono essere gestiti. Non so se esista una soluzione. Gli avvisi degli agenti IA possono essere ignorati o diventare ancora più irritanti, e di conseguenza si condivide meno contesto.

Forse una parte dell'attrito nel processo di gestione è inevitabile. Non vogliamo tutti le stesse cose, non siamo d'accordo e non lavoriamo nello stesso modo. La tensione di sentirsi controllati, interrogati o sotto pressione potrebbe essere parte del processo. Forse sto semplicemente dando al mio pubblico il permesso di continuare a fare promemoria.

Luke Alexander: Mi piace molto questa risposta. Un coach di negoziazione spiegava come gestire una stanza piena di persone che non riusciranno mai a concordare su una soluzione: bisogna trovare qualcos'altro su cui concordare.

Si può trovare un accordo sul processo o su ciò che non verrà incluso. In questo modo le persone percepiscono comunque che si stanno facendo progressi.

Mi piace l'idea del team ingestibile: trovare qualcosa su cui tutti possano convergere, anche se si tratta del fatto che essere gestiti è irritante.

Galen Low: È difficile. So di essere irritante, ma supereremo questa situazione. Possiamo essere tutti d'accordo su questo. Luke, grazie per il tempo che hai trascorso con me oggi.

Mi sono divertito moltissimo e ho imparato molto.

Luke Alexander: Anch'io.

Galen Low: Dove possono saperne di più su di te, su Supervenient e su Amble?

Luke Alexander: Potete visitare www.supervenient.ai, il nostro sito web, per trovare maggiori informazioni. Siamo ancora nella fase di prodotto minimo funzionante e abbiamo una lista d'attesa. Stiamo reclutando un numero molto ridotto di utenti alfa.

Potete usarlo gratuitamente per alcuni mesi, darci feedback e dirci quanto è utile. Paghiamo noi i token, quindi avrete anche alcuni utilizzi gratuiti. Potete seguirmi su LinkedIn per sapere come evolve il progetto.

Galen Low: Luke, grazie ancora.

Luke Alexander: Grazie mille, Galen. È stata una conversazione davvero piacevole.

Galen Low: Bene, amici. È tutto per questo episodio del podcast del Digital Project Manager. Se vi è piaciuta la conversazione, iscrivetevi ovunque ci ascoltiate. Se volete ancora più approfondimenti pratici, casi di studio e guide operative, create un account gratuito su thedigitalprojectmanager.com. Alla prossima, grazie per aver ascoltato.