Come le imprese possono soddisfare i requisiti di alfabetizzazione all’AI prima di essere costrette
Con l’adozione rapida dell’AI generativa nelle aziende, emerge il suo potenziale per rendere i ruoli lavorativi più strategici e sbloccare guadagni di produttività. Tuttavia, un’adozione accelerata può comportare rischi, specialmente per le organizzazioni che mancano di alfabetizzazione all’AI e di framework di governance.
Con i nuovi strumenti di AI che fanno notizia, i lavoratori sono naturalmente attratti dall’idea di provarli e trovare modi per essere più produttivi. Ma senza una formazione e un’educazione adeguata sulla governance organizzativa e sulle migliori pratiche, esperimenti innocenti possono comportare rischi significativi per l’azienda. Ad esempio, inserire informazioni sensibili sui clienti in ChatGPT potrebbe costituire una violazione del contratto in alcune circostanze.
Questo scenario sottolinea l’urgente necessità di un maggiore focus sull’alfabetizzazione all’AI sia nei framework governativi che nelle collaborazioni pubblico-private. Molte imprese che sono state entusiaste riguardo all’AI generativa dalla lancio di ChatGPT potrebbero aver trascurato l’alfabetizzazione all’AI. Perché? I costi elevati dell’istruzione, gli incentivi mal allineati e la mancanza di strumenti di apprendimento collaudati hanno reso le iniziative di alfabetizzazione all’AI una sfida. Tuttavia, una regolamentazione emergente probabilmente costringerà le organizzazioni a bilanciare i benefici dell’AI con un uso responsabile e informato.
L’alfabetizzazione all’AI è centrale per un uso responsabile
Nel panorama della regolamentazione globale dell’AI, l’EU AI Act è un pioniere. A partire da febbraio 2025, tutte le aziende che sviluppano, integrano o implementano sistemi AI nell’UE saranno obbligate a garantire che il personale abbia un livello sufficiente di alfabetizzazione all’AI. L’Atto definisce l’alfabetizzazione all’AI come le competenze, conoscenze e comprensione necessarie per facilitare il dispiegamento informato dei sistemi AI.
Concentrarsi sull’alfabetizzazione all’AI ha senso, poiché l’uso improprio della tecnologia, anche quando è dovuto a una mancanza di conoscenza, potrebbe innescare conseguenze rigorose ai sensi dell’Atto. Un professionista delle risorse umane ben intenzionato potrebbe, ad esempio, utilizzare strumenti AI per semplificare le decisioni su assunzioni o promozioni. Sebbene questo uso possa migliorare l’efficienza dell’impiegato, l’EU AI Act potrebbe definirlo come ad alto rischio e penalizzare l’azienda se ritiene che i controlli appropriati non siano in atto.
La alfabetizzazione dei dati sarà un fattore in qualsiasi potenziale costo di penalità per la violazione delle regole dell’EU AI Act, impattando le imprese con sede nell’UE o organizzazioni globali con personale basato nell’UE. Le organizzazioni che non rientrano in quest’ultima categoria potrebbero comunque essere costrette a considerare l’alfabetizzazione all’AI a causa dei requisiti normativi locali. Prendiamo ad esempio gli Stati Uniti. Sebbene sembri improbabile che il governo federale degli Stati Uniti introduca un framework normativo completo per l’AI a breve, molti organi legislativi a livello statale lo stanno facendo, e alcuni di questi stati stanno considerando come dare priorità all’alfabetizzazione all’AI.
Investire nell’alfabetizzazione all’AI
Con l’avanzare dell’AI, ci aspettiamo un aumento della regolamentazione. Investire per sviluppare una solida base di alfabetizzazione all’AI è quindi una strategia intelligente per le aziende globali. Questo è più di un esercizio di compliance. L’alfabetizzazione all’AI è una fondamentale base della pratica responsabile dell’AI. Selezionare iniziative con le giuste sfumature e equilibri è fondamentale per rendere gli sforzi volti a stabilire l’alfabetizzazione all’AI un successo.
Non ci sono soluzioni miracolose
Va detto che aumentare i livelli di alfabetizzazione all’AI è un problema per la società nel suo complesso. La necessità di migliorare rapidamente l’alfabetizzazione all’AI nella forza lavoro è così grande che dobbiamo iniziare a considerare come integrare l’educazione all’AI nelle scuole e in altre piattaforme di formazione o educazione. Questo garantirà che le generazioni future siano ben preparate per la trasformazione della società da parte dell’AI a lungo termine.
Detto ciò, le organizzazioni hanno un interesse investito nel costruire l’alfabetizzazione all’AI e possono essere efficaci nel farlo. Tuttavia, perseguire l’alfabetizzazione all’AI senza aver affrontato l’alfabetizzazione dei dati è un passo prematuro. L’alfabetizzazione all’AI inizia con l’alfabetizzazione dei dati. Ecco perché: l’AI è buona solo quanto i dati utilizzati per il suo addestramento e i suoi input; senza comprendere i fondamenti del lavoro con i dati, i lavoratori dell’AI probabilmente non saranno in grado di massimizzare il potenziale dell’AI per ottenere risultati trasformativi.
Strumenti necessari per l’alfabetizzazione dei dati
Per migliorare le competenze fondamentali sui dati in modo ampio tra le forze lavoro, i datori di lavoro hanno bisogno di iniziative che affrontino le diverse necessità della loro forza lavoro e adattino la formazione alle capacità tecniche. Opportunità di formazione pratica e risorse on-demand per l’apprendimento continuo aiutano a fornire un’educazione coinvolgente sui fondamenti della scienza dei dati e sul lavoro con i dati. Ho visto personalmente come rendere l’educazione coinvolgente attraverso sfide sui dati e datathons sia un ottimo metodo per insegnare l’analisi dei dati attraverso l’esperienza.
Per scalare l’alfabetizzazione dei dati in una forza lavoro, i leader devono pensare oltre la familiarità tecnica e apprezzare il valore delle soft skills nel lavoro analitico. La creatività consente ai dipendenti di identificare modi più innovativi per utilizzare i dati. Il pensiero critico è essenziale per valutare i risultati analitici. Le abilità di collaborazione permettono ai membri del team di lavorare con i dati con empatia. Nell’era dell’AI, le competenze tecniche non sono un prerequisito per lavorare con i dati. Questa è un’importante modifica di mentalità che le imprese devono attuare.
Pratiche per l’implementazione dell’alfabetizzazione all’AI
Per mettere in pratica l’alfabetizzazione dei dati e ampliarne gli usi, le imprese devono fornire ai dipendenti gli strumenti per preparare e pulire i dati. Questo è particolarmente importante nel contesto di un aumento dell’uso dei sistemi AI. Dati di alta qualità inseriti nei sistemi AI sono cruciali affinché i risultati dell’AI siano affidabili e accurati. La formazione su misura legata a casi d’uso pratici chiave dell’AI che utilizzano dati interni può anche aiutare. Gli strumenti per i dati e la preparazione sono un aspetto critico della disciplina emergente delle operazioni AI nelle imprese, che sarà un fattore influente nel successo complessivo delle implementazioni dell’AI.
Costruire sull’alfabetizzazione dei dati per stabilire l’alfabetizzazione all’AI
Con uno strato di base di alfabetizzazione dei dati e il supporto della stack di dati, le imprese possono quindi iniziare a coltivare l’alfabetizzazione all’AI all’interno della forza lavoro. La lezione più importante da trasmettere in questi sforzi è probabilmente la più semplice: consultare un CIO o equivalente prima di scaricare quella nuova applicazione AI. Tali download sono il driver più probabile del rischio legato all’AI, ma un programma di governance AI a livello organizzativo che fornisce chiare linee guida sugli usi e le applicazioni approvate dell’AI può aiutare a mitigare questo rischio. I programmi di governance possono anche stabilire un processo di intake per valutare e approvare le applicazioni AI, oltre a offrire ai dipendenti canali di comunicazione chiari per cercare risposte su ciò che è appropriato e ciò che non lo è.
C’è anche un’opportunità per migliorare i programmi riconoscendo l’interesse dei dipendenti per gli ultimi strumenti GenAI “caldi”. Invece di resistere e utilizzare blocchi rigidi, le imprese possono abbracciare l’interesse offrendo opportunità di apprendimento esperienziale che migliorino l’alfabetizzazione attraverso un coinvolgimento reale con gli strumenti. Questo tipo di attività sensibilizza i dipendenti sui rischi che devono comprendere e sui passi che devono intraprendere all’interno delle loro organizzazioni per garantire di non aggravare involontariamente tali rischi.
Le basi di una storia di successo nell’AI
Con chiare strutture di governance e una conoscenza di base delle fondamenta dei dati, è molto più probabile che i dipendenti utilizzino l’AI in modo responsabile. Di conseguenza, è molto meno probabile che si verifichino comportamenti rischiosi che potrebbero violare la regolamentazione.
È importante notare che la regolamentazione non è l’unico motore per dare priorità all’alfabetizzazione all’AI. Lavorare con i dati deve essere democratizzato oltre i lavoratori tecnici affinché l’AI abbia successo e generi ROI. Stabilire l’alfabetizzazione all’AI è cruciale per coinvolgere un numero maggiore di dipendenti e prepararli a lavorare con la tecnologia. Con le sfumature sottolineate in questo articolo, l’alfabetizzazione all’AI offre un’alternativa superiore ai lanci di AI basati su un rigoroso controllo e regole generali. Invece, le organizzazioni possono capitalizzare sull’interesse dei dipendenti per gli strumenti AI “caldi” con un’educazione e una formazione che restano. Supportate dall’infrastruttura necessaria per trarre il massimo dai dati per i risultati dell’AI, queste organizzazioni saranno ben avviate verso un successo accelerato nell’AI.
