Se negli ultimi mesi non hai vissuto in una caverna, probabilmente avrai ascoltato una o due (o addirittura diciassette) conversazioni sull’intelligenza artificiale (IA) e su ChatGPT.
Si tratta di un tema di grande attualità, grazie alle recenti release pubbliche di alcuni sistemi di intelligenza artificiale davvero sorprendenti (e, secondo alcuni, anche preoccupanti). Nel mondo dell’arte, gli strumenti di IA “prompt-driven” come Midjourney possono creare immagini straordinarie on demand. E ChatGPT può generare parole, poesie, saggi e persino un codice scritto decentemente.
Le strategie di IA e Machine Learning (ML) vengono impiegate ormai da decenni in diversi settori tecnologici. Tuttavia, il crescente interesse dell’opinione pubblica segna un potenziale punto di svolta per l’intera società, in quanto un numero sempre maggiore di persone inizia a confrontarsi con una realtà sempre più diffusa – e ormai onnipresente – come quella dell’IA.
La Formazione e lo Sviluppo non fanno eccezione. Il CEO e Fondatore di Docebo, Claudio Erba, ha affrontato l’argomento in un recente webinar, Generative AI and ChatGPT: Reshaping Online Learning. Insieme a Fabio Pirovano (CPO e Co-Fondatore di Docebo) e Massimo Chiriatti (CTO/CIO di Lenovo), Claudio ha esplorato i macro trend del settore della formazione e il modo in cui le nuove tecnologie di IA giocheranno un ruolo chiave, illustrando i meccanismi interni dell’IA, i rischi, i limiti e molto altro ancora.
Puoi guardare la registrazione completa qui , ma per un riepilogo di sei minuti, continua a leggere!
In che modo l’IA ridefinirà la formazione online
I professionisti della formazione devono tenere d’occhio due macro trend chiave (indipendentemente dal fatto che siano interessati all’IA o meno):
- Le persone occupabili stanno diminuendo in termini di percentuale della popolazione
- La produttività complessiva della forza lavoro sta diminuendo
Di conseguenza, le strategie di retention dei dipendenti e di acquisizione dei talenti sono più importanti che mai. Trattenere le persone più a lungo, aumentare la loro produttività e attrarre i migliori talenti è sempre stato fondamentale, ma quando si prendono in considerazione questi macro trend, la posta in gioco è ancora più alta.
I team formativi sono responsabili del miglioramento della retention e della produttività dei dipendenti, nonché dell’acquisizione di talenti. Non è una novità. La novità, piuttosto, è il modo in cui l’IA può aiutarli a raggiungere questi obiettivi. I team formativi possono sfruttare gli strumenti di IA e di Machine Learning per migliorare le proprie attività nei seguenti modi:
- Automazione di compiti ripetitivi, consentendo agli amministratori di risparmiare tempo e di migliorare il livello di accuratezza
- Iper-personalizzazione di materiali didattici, permettendo così una corrispondenza più rapida tra persone ed esigenze, oltre alla possibilità di soddisfare diverse tipologie di pubblico
- Generazione di contenuti, aiuta a ridurre le spese generali e migliorare l’accessibilità
- Business intelligence conversazionale, permette di accedere più rapidamente e con maggior facilità agli insight
Alcuni esempi di come l’IA stia diventando sempre più importante per migliorare le attività di Formazione e Sviluppo
Automazione
Immagina di fare la stessa cosa ancora e ancora e ancora. Continuamente. Per tutto il giorno. Anche se a noi potrebbe sembrare noioso, è ciò per cui i computer sono stati progettati. A livello commerciale, le prime applicazioni di IA e ML hanno riguardato soprattutto l’automazione, gettando probabilmente le basi per l’adozione negli anni a venire.
In particolare, nel settore della formazione, l’automazione tramite IA potrà assumere le seguenti caratteristiche:
- Auto-tagging. Classificare 12 contenuti non è un problema per un essere umano. Ma che dire di 12.000? Cosa succede se i parametri di classificazione necessitano di aggiornamenti regolari? Questo è il compito ideale per un algoritmo.
- Trascrizioni. La formazione basata sui video è una realtà enorme e, con la generazione TikTok in crescita, possiamo solo aspettarci che la quantità di video aumenti. Ma le trascrizioni manuali richiedono tempo. L’IA può eseguire trascrizioni da video a testo con precisione e rapidità impressionanti.
- Traduzioni. Google Translate può andare bene (solo) in caso di necessità, ma per convertire un corso completo in più lingue è necessaria una maggiore potenza di fuoco. L’IA può generare delle ottime prime bozze da sottoporre alla revisione di un madrelingua, con un notevole risparmio di tempo e denaro.
- Indicizzazione della ricerca. Semplificare la ricerca non è un’impresa da poco quando si ha a che fare con dati e contenuti. Il social learning può essere particolarmente caotico, poiché gran parte del valore viene creato in modo organico con una struttura minima. Gli strumenti di IA e ML possono lavorare in background per creare ordine dal caos, riducendo il tempo necessario per trovare le informazioni di cui un essere umano (o un altro sistema) ha bisogno.
L’automazione non permette solo di risparmiare tempo. È un ottimizzatore dell’attenzione e dell’abilità umana. La maggior parte delle persone non ama i compiti banali e ripetitivi (possiamo stancarci e commettere errori). Affidando il lavoro digitale alle macchine, le persone possono dedicarsi a sfide più creative e strategiche.
Iper-personalizzazione
Le soluzioni “one-size-fits-all” non vengono create perché è quello che la gente vuole. Vengono create perché sono scalabili. Nel settore della formazione, un istruttore cerca di gestire 35 utenti. Oppure 3.500 dipendenti che completano la stessa formazione sulla sicurezza.
La maggior parte delle persone trarrebbe vantaggio dal coaching e dal mentoring 1:1 rispetto all’approccio della cosiddetta “classe affollata”. Ma è una soluzione costosa. Spesso in modo proibitivo.
L’IA e il ML possono aiutarci a superare il problema della scalabilità attraverso l’iper-personalizzazione. Non possono raggiungere il livello del coaching 1:1 (non ancora), ma possono aiutare a filtrare molti dei contenuti superflui e irrilevanti che un utente non cerca o di cui non ha bisogno, e possono adattarsi al comportamento dell’utente, adattandosi dinamicamente in risposta.
Ecco un esempio di come tutto ciò potrebbe essere realizzato nel settore della formazione:
Uno sviluppatore UX/UI sta esplorando il sistema formativo della sua azienda. In base ai tassi di completamento dei corsi precedenti, al suo ruolo, alle attività dei suoi colleghi e ai suoi obiettivi auto-definiti, l’IA suggerisce un percorso personalizzato. Durante lo svolgimento di questi corsi, l’IA rileva un bias per un certo tipo di linguaggio di programmazione (ad esempio, tempo sugli articoli, risultati della valutazione, ecc.)
A seconda della programmazione dell’IA, il bias potrebbe essere rafforzato (mostrare all’utente più corsi che utilizzano questa lingua) o essere contrastato, a seconda della strategia globale. O semplicemente non prende in considerazione il bias e lo riporta come una semplice osservazione.
Generazione di contenuti
Questo tema, ultimamente, sta destando grande attenzione.
Prova a chiedere all’IA di disegnare un gatto nello stile di Picasso (un esempio usato da Massimo Chiriatti durante il webinar) e otterrai ciò che chiedi.
È possibile chiedere a ChapGPT di fornire 7 argomenti di blog sulle più grandi sfide nello sviluppo professionale (un’altra richiesta utilizzata nel webinar) e ti verranno fornitevalide informazioni in pochi secondi.
Gli sviluppatori di contenuti formativi dovrebbero capire come sfruttare questi strumenti per migliorare (non rimpiazzare) il proprio lavoro. Durante il webinar, il CPO e cofondatore di Docebo, Fabio Pirovano, ha fornito una rapida demo di Docebo Shape : una soluzione che permette agli utenti di tracciare rapidamente i contenuti formativi attraverso strumenti di IA.
Con un semplice prompt, puoi creare grandi contenuti. Funziona più o meno così:
Chiedi a ChatGPT di scrivere un breve articolo sulle “cose più importanti che un nuovo progettista di UX/UI deve sapere”. L’IA genera un articolo in pochi secondi. A questo punto si esamina il risultato dell’IA per controllare, modificare e perfezionare il linguaggio, quindi si inserisce il contenuto in Docebo Shape e si definisce la lunghezza dell’output. L’IA di Docebo Shape crea un deck coinvolgente in pochi minuti. Puoi controllare il deck (e modificare il design e il suo contenuto se necessario). Quindi è possibile sfruttare l’IA Shape per creare la voce fuori campo audio per il deck (per aumentare l’accessibilità) e per tradurrlo in più lingue.
Da un singolo prompt, ora hai diversi deck in più lingue con file audio voiceover da abbinare. Per completare questo lavoro manualmente, occorrerebbero diversi giorni (se non addirittura mesi). Con l’IA, invece, bastano pochi minuti. E la parte migliore è che, a parte il prompt iniziale e alcune rapide revisioni, l’IA svolge la maggior parte del lavoro.
Business intelligence conversazionale
Reporting, dashboard, analisi… Questi sono gli elementi fondamentali della business intelligence (BI) e sono alla base di molte decisioni importanti.
La BI conversazionale si riferisce all’utilizzo di prompt di IA per elaborare numeri e visualizzare facilmente i dati, riducendo i tempi di richiesta e di attesa dei report.
Un admin potrebbe utilizzare la BI conversazionale nel modo seguente:
Potrebbe chiedere a uno strumento di IA di mostrargli i corsi completati nell’ultimo mese in tutte le categorie principali, ad eccezione della formazione sulla sicurezza. Lo strumento fornirebbe una tabella accurata. L’admin può riformattare la tabella in un grafico a barre o a torta in un solo clic, oppure chiedere allo strumento di IA di estrapolare i dati e confrontarli con i risultati dell’anno precedente.
(Ovviamente, affinché tutto funzioni, il database sottostante deve essere ben mantenuto e accurato, e questo è un altro compito che l’IA può svolgere!)
I rischi dell’IA nel settore della formazione
Tutto questo sembra molto futuristico e comodo (anche troppo). E qualcuno potrebbe chiedersi: “Dov’è l’inghippo?”.
Questa domanda viene esplorata a lungo nel webinar, ma ecco il succo:
- L’IA non è cosciente e non ha senso dell’etica o della moralità. Farà semplicemente ciò che detta la sua programmazione, e quella programmazione è scritta da esseri umani fallibili. Fidarsi ciecamente degli output dell’IA è un errore: dovrebbe sempre esserci un “human-in-the-loop” da esaminare.
- L’IA può amplificare bias, pregiudizi e altre disuguaglianze. Lo vediamo già accadere sulle piattaforme dei social media. Se un algoritmo è progettato per apprendere quali contenuti ti “coinvolgono”, ma non distingue tra “coinvolgimento positivo” e “coinvolgimento negativo”, allora potrebbe “ottimizzare” riempiendo il tuo feed con contenuti “sgraditi” (senza tenere conto del fatto che il contenuto sia o meno vero o positivo per te).
- È una tecnologia rivoluzionaria e relativamente nuova. Questo comporta sempre dei rischi: non siamo sicuri di come si evolverà, come potrebbe essere regolamentata, ecc. Le conseguenze inattese sono la norma con le nuove tecnologie, pertanto una sana dose di gestione del rischio dovrebbe accompagnare qualsiasi strategia di IA/ML.
Ricorda: l’Intelligenza Artificiale è una disciplina che utilizza i sistemi informatici per leggere le orme del nostro passato al fine di suggerire e generare passi futuri.
Vuoi saperne di più?
Se desideri approfondire questi argomenti e ricevere ulteriori informazioni da Claudio, Fabio e Massimo, puoi guardare la registrazione completa del webinar, Generative AI e ChatGPT: Reshaping online learning disponibile qui n demand.