Persone e Organizzazione
Il World Economic Forum stima 92 milioni di posti di lavoro persi entro il 2030 a causa delle trasformazioni economiche e tecnologiche in corso, con l'AI tra i suoi motori principali. Lo stesso report prevede però che le stesse trasformazioni creeranno anche 170 milioni di nuovi posti: un saldo netto positivo di 78 milioni.
Questi numeri macro raccontano un'opportunità e una sfida importante per tutte le aziende, anche le più piccole: da un lato riorganizzare e razionalizzare il lavoro, migliorando le marginalità. Dall'altro, trovare e valorizzare le figure giuste per velocizzare e sostenere il cambiamento: esperti che sappiano impostarlo e guidarlo, ma anche figure operative che, con le abilità giuste per integrare efficacemente l'AI nel loro lavoro, elevano sensibilmente la propria produttività.
Per individuare le persone migliori, e quindi le caratteristiche dei professionisti più efficaci, conviene prima capire come funziona l'AI oggi.
Inizialmente, ottenere risultati validi dall'AI era fortemente legato all'abilità nell'elaborare prompt, il cosiddetto prompt engineering: l'arte di cesellare istruzioni il più possibile precise sulle risposte che si vogliono ottenere. Questo perché l'AI aveva già grande potenza di calcolo, ma bassa capacità di discernimento. Definire confini chiari era quindi necessario per impedire che il risultato si allontanasse dall'obiettivo.
Con il miglioramento dei modelli, e della loro capacità di discernimento, le risposte inaspettate dell'AI sono diventate desiderabili: spesso aprono prospettive nuove e migliori di quelle che avevamo considerato noi, ed evitano i problemi di sycophancy.
Si chiama sycophancy la tendenza dell'AI a seguire la strada che le viene indicata, dando sempre ragione all'utente. Questo spesso però significa non far notare che il vero problema, o la vera opportunità, è altrove.
Il nuovo modo di porre le richieste all'AI si chiama quindi context engineering: l'arte di fornire al modello tutte le informazioni necessarie, dal semplice testo a interi documenti, per capire al meglio ciò che sta attorno alla richiesta.
La richiesta si affina semmai dopo, una volta ottenuta una prima risposta, che spesso mette già sulla direzione giusta evitando le distorsioni del prompt.
Quali sono quindi le caratteristiche della persona capace di trarre il meglio dall'AI?
Ha chiaro cosa vuole ottenere dall'interazione con l'AI, e sa esprimerlo.
Sa individuare le informazioni che contano davvero per dare all'AI un contesto adeguato.
Sa riconoscere se l'AI ha avuto un'intuizione migliore della sua o se invece va affinata.
I temi nuovi non la spaventano: si fa spiegare le basi dall'AI, prova e si corregge, e in poco tempo diventa abbastanza competente per fare quanto le è richiesto.
Un processo ripetibile aiuta a confrontare i candidati sugli stessi criteri, invece di affidarsi all'impressione del momento. Uno schema che funziona si articola in tre passaggi: la prova pratica, le domande sul metodo, la griglia di valutazione condivisa.
La prova pratica è il modo più diretto: si dà al candidato un problema concreto e gli si chiede di risolverlo con l'AI. In pochi minuti emerge molto del suo approccio. Accetta la prima risposta o la verifica? La migliora? Al secondo passaggio affina la qualità delle domande?
Le domande aperte sul metodo mostrano come ragiona quando l'AI non basta:
Raccontami quando hai capito di star risolvendo il problema sbagliato.Misura la capacità di mettere in discussione l'impostazione del lavoro. Chi non sa rispondere esegue compiti senza chiedersi se portano dove serve.
Come hai cambiato il tuo modo di lavorare con l'AI?"Uso ChatGPT per le email" dice poco. "Ho smesso di fare X a mano perché ho trovato un modo migliore" è un segnale.
Quando ti fidi di un risultato dell'AI e quando no?Un buon segnale è saper distinguere: certe risposte reggono al primo giro, altre vanno verificate a fondo. Il candidato capace sa riconoscere quali sono quali.
Spiega un concetto tecnico a chi non è del settore.Chi sa semplificare ha capito. Chi si rifugia nel gergo spesso no.
La griglia di valutazione condivisa chiude il cerchio: le stesse quattro competenze pesate allo stesso modo per ogni candidato, così i profili diventano confrontabili. Il test pratico di 3 minuti qui sotto copre proprio questa terza parte, restituendo un punteggio omogeneo. È utile in preselezione per farsi un'idea rapida delle competenze AI di un candidato, ma anche delle proprie.
Interattivo
Sei scenari pratici per misurare la capacità di ottenere il massimo dall'AI. Funziona per far emergere il profilo di un candidato in fase di selezione, ma anche per capire a che punto sei tu. Il risultato completo arriva via email alla fine.
Conta molto meno di un tempo. Con i modelli attuali è più efficace fornire un buon contesto, cioè il documento o i dati reali, e chiedere un primo parere, piuttosto che cesellare istruzioni dettagliate.
Orientamento al risultato, capacità di sintesi nel dare il contesto giusto e lasciare che l'AI proponga, spirito critico per valutare e affinare la risposta, e soprattutto la capacità di imparare in fretta. Contano più della padronanza di singoli strumenti, perché le competenze già acquisite invecchiano e la capacità di acquisirne di nuove no.
Aiutano a sapere cosa chiedere all'AI, ma in molti ruoli operativi sono meno indispensabili di un tempo: una persona con la giusta attitudine a fare le domande giuste colma il divario in fretta.
Nell'era dell'AI l'attenzione si sposta dalle nozioni tecniche al modo di lavorare. Il metodo più efficace è dare un caso pratico da risolvere con l'AI e osservare l'approccio: come imposta il problema, come dà contesto al modello, come giudica ciò che riceve. In aggiunta, domande aperte come "quando ti fidi di un risultato dell'AI e quando no?" oppure "come hai cambiato il tuo modo di lavorare con l'AI?" rivelano il ragionamento meglio di qualsiasi elenco di strumenti conosciuti.
Una valutazione affidabile della capacità di ottenere il massimo dagli strumenti dell'intelligenza artificiale. Nessun feedback durante il test, risultato completo alla fine.