Potenzialità di applicazione dell'IA o delle macchine pensanti - non solo nella consulenza

Sembra un po' assurdo quello che il regista Spike Jonze ci racconta sull'intelligenza artificiale nel suo film del 2013 "Her": Theodore Twombly, il protagonista del film, si innamora di Samantha, un sistema operativo del suo computer, con cui comunica tramite cuffie e videocamera. Samantha è un'intelligenza artificiale. Impara attraverso l'interazione sociale con Theodore e il suo comportamento diventa sempre più umano. Alla fine, Theodore si innamora dell'intelligenza artificiale e inizia persino a sviluppare una relazione intima con Samantha.

Certo, stiamo parlando di un film che non pretende di corrispondere alla realtà in tutto e per tutto. Ma quanto siamo lontani da uno scenario del genere nel 2019, mezzo anno dopo che un uomo in Giappone ha preso un ologramma come moglie? Quanto è intelligente oggi l'intelligenza artificiale e quanto è in grado di comunicare con noi?

 

Che cos'è l'intelligenza artificiale?

Per rispondere a queste domande, occorre innanzitutto chiarire la questione: Che cos'è l'intelligenza artificiale? Non è facile, perché il termine intelligenza artificiale, in breve AI, non è definito in modo uniforme - anche perché la ricerca sull'AI, fin dai suoi inizi negli anni Cinquanta, è stata interdisciplinare. Per l'applicazione pratica, tuttavia, si è rivelata utile la seguente definizione: "L'intelligenza artificiale è la proprietà di un sistema informatico di mostrare un comportamento intelligente simile a quello umano".

Molti sistemi che consideriamo intelligenti non si basano affatto sull'intelligenza artificiale. Sebbene le funzioni di dettatura e il controllo vocale ci siano utili, non sono espressione di una comprensione intelligente del linguaggio. Finora hanno lavorato con parole chiave preimpostate che controllano determinate funzioni, come "imposta la sveglia alle 7" o "accendi la lampada".

Più in dettaglio, il termine intelligenza artificiale descrive le applicazioni informatiche che mirano a dimostrare un comportamento intelligente. Ciò richiede le seguenti quattro capacità fondamentali:

• percepire,
• capire,
• atto e
• imparare.

Estendono il principio di base "input, processing, output" di tutti i sistemi informatici. L'intelligenza artificiale deve supportare l'uomo nel raggiungimento dei suoi obiettivi, non renderlo superfluo. Tuttavia, per supportare l'uomo in modo ottimale, sono necessarie le capacità fondamentali sopra menzionate. La vera novità dei sistemi di intelligenza artificiale di oggi è l'apprendimento e, di conseguenza, la comprensione.

 

Macchine e sistemi di apprendimento - per gli esseri umani?

I sistemi moderni possono essere addestrati nella componente di elaborazione per ottenere risultati sempre migliori - e di solito migliori rispetto ai metodi convenzionali. Questi ultimi si basano essenzialmente su serie di regole rigide, chiaramente definite e programmate in modo fisso (se..., allora...). Ne sono un esempio il riconoscimento delle immagini e del parlato. I sistemi di intelligenza artificiale, invece, non solo riconoscono le lettere in un'immagine, ma sanno anche cosa significa la parola "reclamo" in una lettera scannerizzata e possono avviare un processo di reclamo. E spesso sono molto più potenti degli esseri umani, ad esempio quando si tratta di cercare in milioni di pagine web e fornire tutte le immagini che mostrano un cane. Questo sarebbe impossibile per gli esseri umani.

I moderni sistemi di intelligenza artificiale sono attualmente utilizzati per integrare un sistema di controllo unico. La loro particolarità è che imparano dai loro errori o dal feedback durante la fase di test e durante il funzionamento.

 

Le macchine imparano in modo simile agli esseri umani

In linea di principio, le macchine imparano in modo simile agli esseri umani. Ad esempio, un programma informatico può imparare a riconoscere determinati oggetti. Per farlo, gli vengono prima forniti dei dati e viene addestrato. Ad esempio, gli viene detto quale oggetto è un cavallo e quale no. In seguito, il programma riceve regolarmente un feedback dal programmatore per sapere se ha distinto correttamente tra "cavallo" e "non cavallo". L'algoritmo utilizza questo feedback per migliorarsi, finché non riesce a distinguere con certezza tra "cavallo" e "non cavallo".

I sistemi di apprendimento automatico sono solitamente costituiti da tre componenti:

1. da un modello che fa previsioni e identificazioni,
2. parametri, cioè segnali o fattori utilizzati dal sistema per prendere decisioni, e
3. dal sistema di apprendimento.

Il sistema di apprendimento regola i parametri e quindi il modello osservando le differenze tra la previsione e il risultato effettivo.

All'inizio del modello, spesso si fa una previsione che si applica a una situazione specifica. All'inizio, i risultati si discostano spesso dalla previsione. Il sistema deve quindi imparare. A tal fine, controlla continuamente i dati che gli vengono forniti e impara da essi. A tal fine, le ipotesi iniziali vengono modificate con l'aiuto di algoritmi matematici e quindi il modello viene ottimizzato sempre di più.

 

L'intelligenza artificiale nelle aziende (di servizi)

Le società di servizi, come le banche e le assicurazioni in particolare, investono già oggi molto tempo e denaro nell'intelligenza artificiale. Ad esempio, si affidano a discipline dell'intelligenza artificiale come l'automazione robotica dei processi (RPA), il software di gestione delle conoscenze, gli assistenti digitali e l'analisi predittiva. Vedono i benefici futuri dell'intelligenza artificiale soprattutto nel contatto con i clienti. Con l'aiuto dell'IA, i prodotti e il contatto con i clienti saranno più personalizzati. Oggi, tuttavia, i clienti sono ancora serviti principalmente da consulenti personali; l'IA ha solo una funzione di supporto, per così dire, anche perché di solito sembra strano alle persone parlare con una voce di computer che non capisce il nostro linguaggio naturale.

Tuttavia, in occasione della Developer Conference 2018, Google ha presentato Google Duplex, una tecnologia che permette di avere conversazioni naturali e di far eseguire compiti reali tramite il telefono. Il video di presentazione di Google Duplex ha ottenuto oltre 2,5 milioni di visualizzazioni* su YouTube. Guardandolo, appare subito chiaro che le persone non riescono a distinguere la voce del computer da quella di una persona reale, e il sistema capisce il vero linguaggio umano e risponde in modo appropriato. Ad esempio, fissa un appuntamento dal parrucchiere per la persona con cui sta parlando o ordina un tavolo al ristorante.

 

I sistemi di intelligenza artificiale sostituiscono i compiti umani

È quindi ipotizzabile che in futuro il sistema venga utilizzato anche da aziende - non solo banche e assicurazioni - ad esempio per registrare ed elaborare telefonicamente ordini, reclami o segnalazioni di danni. Nel processo, il sistema impara costantemente dal feedback dei chiamanti.

Il matematico e informatico britannico Alan Turing, uno dei teorici più influenti dei primi sviluppi informatici, sviluppò il Test di Turing nel 1950. Il suo scopo è determinare se un computer ha una capacità di pensiero paragonabile a quella di un essere umano e quindi non può più essere distinto dall'uomo. Se un interlocutore umano non è più in grado di stabilire se sta comunicando con un essere umano o con una macchina, il test si considera superato. In base a questo criterio, Google Duplex ha superato il test di Turing: Almeno nel video, le persone all'altro capo del telefono non si accorgono di parlare con un'intelligenza artificiale.

Tuttavia, il test di Turing è controverso perché verifica solo la funzionalità di un sistema, ma non se l'intelligenza artificiale abbia anche una coscienza e un'intenzionalità. Inoltre, nella sua forma di base si basa solo su una conversazione tramite tastiera e schermo: Non prevede il contatto uditivo e visivo tra i partecipanti. Google Duplex riguarda solo il contatto acustico. Ciononostante, Google Duplex ha superato il test a prima vista perché le persone non riescono più a distinguere tra uomo e macchina al telefono.

Ma il test è stato superato in termini reali? Questo rimane discutibile, perché: Google Duplex può effettuare chiamate solo se è stato addestrato in modo approfondito nell'area interessata. Il sistema non può effettuare chiamate generiche. Inoltre, finora la comunicazione è stata limitata a meno di un minuto. Pertanto, Google Duplex non ha effettivamente superato il test di Turing, perché il sistema avrebbe problemi se dovesse condurre una conversazione più lunga o su un altro argomento.

Tuttavia, l'accettazione di segnalazioni di danni o reclami, ad esempio, potrebbe essere un futuro campo di applicazione dell'IA, a condizione che il sistema sia stato addestrato per questo. Ciò sarebbe possibile anche in relazione ad altri argomenti. Ciò si traduce anche in possibili applicazioni nella e per la gestione del cambiamento.

 

Significato per la gestione del cambiamento

L'importanza del tema dell'intelligenza artificiale per la gestione del cambiamento deve essere considerata da due punti di vista: Da un lato, l'introduzione e l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nel contesto aziendale sono associati a un processo di cambiamento. Questo deve essere modellato e accompagnato. Dall'altro lato, anche il settore della consulenza deve aprirsi all'uso dell'IA, perché in futuro giocherà un ruolo essenziale anche nella consulenza (non solo) sul tema del cambiamento.

L'uso dell'intelligenza artificiale richiede inevitabilmente un processo di cambiamento nelle aziende e, secondo un'indagine condotta dalla società di ricerca Forrester nel 2017, è proprio questo il punto in cui molti decisori vedono un grosso ostacolo - almeno se l'obiettivo dell'uso dell'IA è: il lavoro precedentemente svolto dagli esseri umani sarà rilevato dalle macchine, perché a quel punto gli esseri umani saranno necessari solo all'inizio per addestrare il sistema.

Oltre a un cambiamento dei processi aziendali, questo comporta anche un cambiamento della cultura aziendale. Solo per questo motivo, le persone interessate nelle rispettive aziende devono essere coinvolte nel processo. Che cosa significhi esattamente deve essere deciso caso per caso. Non esiste un rimedio brevettato per accompagnare questo cambiamento. È ancora più importante rendersi conto che l'introduzione dell'intelligenza artificiale richiede inevitabilmente una gestione mirata del cambiamento.

Il settore finanziario sta già vivendo una trasformazione di questo tipo, tra l'altro perché le FinTech stanno sfidando il potere di mercato delle istituzioni tradizionali in molte aree con il loro modo di lavorare agile e orientato al cliente. Pertanto, in futuro anche le istituzioni consolidate si affideranno sempre più all'IA e cercheranno di distinguersi come fornitori di servizi tecnologicamente innovativi.

 

I consulenti devono impegnarsi nell'implementazione dell'IA

Oltre al settore dei servizi finanziari, anche il settore della consulenza è interessato dal cambiamento. Anch'esso deve pensare all'uso dell'intelligenza artificiale, perché anche qui l'interfaccia con il cliente gioca un ruolo centrale. Finora i possibili campi di applicazione di sistemi come Google Duplex sono ancora molto limitati, ma le cose cambieranno nel prossimo futuro.

Rimaniamo sull'esempio dell'interfaccia con il cliente. Supponiamo che a una società di consulenza venga richiesto un processo di cambiamento. La prima cosa da fare è capire le preoccupazioni del cliente. Ciò richiede telefonate e una buona analisi della situazione. Finora queste telefonate sono state effettuate da un back office o dai consulenti stessi. Questi ultimi fissano poi degli appuntamenti in loco per esaminare più da vicino la situazione e farsi un'idea concreta.

Come sarebbe se in futuro questa analisi venisse effettuata da un'intelligenza artificiale al telefono? Immaginate il seguente scenario: Un cliente chiama e chiede una consulenza sulla gestione del cambiamento. La vostra richiesta viene registrata da un'intelligenza artificiale che vi pone già le domande importanti e giuste per chiarire il vostro dubbio. In seguito, il sistema vi mette immediatamente in contatto con un esperto. In questo modo si risparmiano tempo e costi di analisi, anche se poi l'esperto o il consulente dovrà effettuare nuovamente un'analisi dettagliata.

 

Gli elementi di AI confluiscono nel processo di orientamento

Gli attuali sistemi di intelligenza artificiale non sono ancora in grado di eseguire analisi e consulenze complesse (telefoniche). Tuttavia, esistono già sistemi che supportano tali processi. Non si tratta ancora di IA in sé, ma di una fase preliminare di essa. Un sistema di questo tipo è utilizzato anche da Dr. Kraus und Partner (K&P) nel settore della gestione del cambiamento.

Grazie alla nostra pluriennale attività di consulenza, la nostra organizzazione dispone di una grande quantità di conoscenze specialistiche in questo settore. Tutti i consulenti e i clienti di K&P dovrebbero trarne vantaggio. Pertanto, K&P conserva le conoscenze individuali e collettive, nonché le esperienze fatte sul tema del cambiamento in un software. Tuttavia, questo concentrato di know-how è interessante per i clienti solo nella misura in cui coincide con le loro esigenze. I clienti sarebbero rapidamente sopraffatti se K&P, metaforicamente parlando, si limitasse a riversare tutta la sua conoscenza sulla loro scrivania e li lasciasse soli con essa, magari con la nota: "Dovete "solo" dirci di cosa avete bisogno".

Pertanto, con l'aiuto del sistema di gestione del cambiamento, vengono presentate ai clienti le diverse opzioni (per l'azione) in base alla loro situazione. I clienti decidono quindi da soli quali opzioni scegliere. Nella fase successiva, vengono nuovamente mostrate le diverse alternative per l'opzione scelta, da cui selezionano nuovamente le opzioni che sono rilevanti per loro. In questo modo, il sistema guida i clienti passo dopo passo attraverso le domande chiave che dovrebbero porsi nella loro situazione attuale. In questo modo i clienti possono affrontare direttamente le loro preoccupazioni, senza dover comprendere l'intero mondo del change management. E i consulenti di K&P? Possono entrare nella conversazione con i clienti meglio informati.

Nella sua versione attuale, il sistema funziona ancora senza intelligenza artificiale. Piuttosto, viene continuamente riempito con le conoscenze dei consulenti di K&P e adattato. Tuttavia, la sua modalità di funzionamento è simile a quella dei sistemi di intelligenza artificiale. Ciò significa che i rami del sistema del programma software che si sono dimostrati efficaci vengono mantenuti; i rami, invece, che si sono rivelati meno utili vengono adattati e migliorati.

 

L'intelligenza artificiale aiuta a progettare soluzioni personalizzate

K&P ha avuto finora esperienze estremamente positive con l'uso di questo sistema. Indipendentemente dalle dimensioni del progetto, il sistema aiuta a ottenere rapidamente una panoramica del progetto o del problema del cliente e a sviluppare soluzioni specifiche per il cliente. Il feedback dei clienti è altrettanto positivo, perché di solito sono interessati solo alle conoscenze di consulenza di cui hanno bisogno in quel momento. E se nel corso del processo di consulenza si scopre che è necessario considerare e riflettere su un'altra opzione? In quel caso è sufficiente ripassare il programma software sulla base del livello di conoscenza e di approfondimento esistente.

Sulla base dell'esperienza maturata con l'utilizzo dell'attuale software, tra l'altro, K&P è convinta che l'utilizzo dell'IA - anche nel processo di consulenza - continuerà a progredire in futuro, e sia i consulenti di cambiamento interni che quelli esterni devono adattarsi a questo. Da un lato, perché la consulenza stessa deve cambiare ed essere pronta a utilizzare le nuove tecnologie, dall'altro perché deve essere in grado di accompagnare i processi di cambiamento derivanti dall'utilizzo dell'IA da parte dei clienti, indipendentemente dal fatto che questi avvengano a livello di strategia, struttura o cultura di un'azienda.

 

Prepararsi subito al futuro

L'attuale stato di sviluppo dell'IA non consente ancora scenari applicativi definitivi. Tuttavia, rivela numerose possibilità per accelerare i processi aziendali e renderli più efficienti in futuro. Tuttavia, è importante familiarizzare fin da ora con le possibilità e i requisiti dell'utilizzo di sistemi supportati dall'IA, al fine di identificare tempestivamente le possibili aree di applicazione e prepararsi al loro utilizzo operativo. Questa preparazione strategica può decidere quali attori saranno tra i vincitori in futuro in un ambiente aziendale sempre più dinamico e quali scompariranno dal mercato a causa della disruption tecnologica.

Se in futuro noi esseri umani andremo così d'accordo con l'intelligenza artificiale da innamorarcene come nel film "Her" rimane una questione aperta e, soprattutto, dipende da ogni individuo. Ma una cosa è certa: in futuro ci accompagnerà ancora più intensamente di quanto non faccia già adesso.