Monique van Dusseldorp di Amsterdam è una professionista molto richiesta nel settore degli eventi: cura conferenze dedicate a tecnologia, media e innovazione. La sua vita lavorativa include da sempre la ricerca di idee per nuovi eventi e tavole rotonde.
Di recente però, van Dusseldorp ha iniziato a condurre le ricerche in un nuovo modo. In una frenetica mattina di Novembre, si è messa al computer e ha digitato una domanda: "Puoi creare un'esperienza immersiva per riunire persone sparse in tutto il mondo nello stile del famoso illustratore Roland Topor?"
Poco dopo sullo schermo è cominciato ad apparire del testo. Ed ecco la risposta:
Propongo una "Passeggiata in un giardino surreale" ambientata in un parco pubblico o un orto botanico. Il giardino verrà trasformato usando sculture e installazioni ispirate alle opere di Topor per creare un'atmosfera eccentrica e un po' inquietante. Verranno riprodotti paesaggi sonori surreali tramite altoparlanti nascosti e le sculture si muoveranno leggermente o si trasformeranno quando le persone vi si avvicinano.
Van Dusseldorp ha continuato: "Che tipo di media e tecnologie può permettermi di creare un'esperienza immersiva?" Ecco la risposta:
Pensa all'audio spaziale, che usa la tecnologia audio 3D per creare un ambiente sonoro realistico e immersivo, in cui il suono cambia in modo dinamico in base ai movimenti dell'utente.
Non si tratta di un testo trovato su una pagina web o una risposta di un collega in un forum del settore. Van Dusseldorp era in una sessione di ideazione e apprendimento con ChatGPT.
Van Dusseldorp rientra tra i milioni di professionisti in tutto il mondo che usano i Large Language Model (LLM) come strumenti di lavoro. Questa tecnologia è destinata a rimodellare la gestione dell'apprendimento e delle conoscenze, dalla condivisione di informazioni e competenze nelle grandi aziende alla formazione e crescita professionale continua per i professionisti indipendenti. E non siamo ancora arrivati alle importanti implicazioni che avrà per l'apprendimento e l'istruzione tradizionali.
Si prospetta come un cambiamento significativo nell'apprendimento simile a quello avvenuto con l'avvento di Internet alla fine degli anni '90. Una trasformazione nel modo in cui memorizziamo, interagiamo e condividiamo le conoscenze. Ma in che modo i professionisti nel settore e nel mondo accademico stanno usando gli LLM al momento? Quale ruolo avranno questi strumenti all'interno delle grandi organizzazioni? E cosa ci riserva il futuro?
Uno strumento di lavoro straordinariamente flessibile
Abbiamo sentito tutti parlare (e straparlare) di LLM negli ultimi anni. Sicuramente, una parte dei discorsi al riguardo (da quelli sull'inevitabile rovina a cui porterà l'IA alle previsioni su una super-intelligenza ormai imminente) ha le stesse caratteristiche di ogni ondata di entusiasmo che accompagna una nuova tecnologia. Tuttavia, se ci si spinge oltre, non sorprende che gli LLM ricevano l'attenzione di molti professionisti.
Gli LLM si basano su modelli transformer, un particolare tipo di rete neurale in grado di apprendere autonomamente gli schemi esistenti nelle sequenze di dati. Se sono allenati su immense quantità di testo, i modelli transformer apprendono le relazioni statistiche profonde tra le parole tipicamente usate nelle frasi. Il risultato è un'IA con eccezionali competenze linguistiche, tanto da essere in grado di comprendere input in lingua naturale e generare risposte di testo pertinenti, dettagliate e chiaramente sensate.
Questo rende gli LLM, ad esempio GPT-4 o Llama 2 di Meta, uno strumento di conoscenza incredibilmente flessibile, in grado di accedere a enormi quantità di informazioni e generare risposte di testo naturali di ogni tipo.
La creazione di testi (e-mail, presentazioni e report) è un ovvio esempio di applicazione sul lavoro. La novità, invece, è che molti professionisti stanno facendo ricerca e formazione usando questi strumenti.
Henry Coutinho-Mason è un futurista e un relatore, che di recente ha addestrato un LLM su due dei suoi libri dedicati a tendenze di settore e innovazione. Ora usa l'app creata come strumento di ricerca:
"Accedo all'app e faccio domande come "Cosa pensi del nuovo Humane AI Pin? Spiegami le tendenze che hanno portato a questa innovazione" e ricevo una risposta con una prima selezione di idee e informazioni", dice Coutinho-Mason.
"Il mio lavoro consiste nell'ispirare i professionisti a capire quale sarà la prossima novità e a riflettere su cosa significherà per loro. Pertanto, conoscere le tecnologie e innovazioni emergenti è una parte fondamentale del mio lavoro. Il mio LLM personalizzato mi aiuta davvero in questo senso".
"Ciò che le persone devono capire è che per applicazioni di questo tipo, non si tratta solo di un LLM che mi fornisce la risposta", continua. "Si tratta invece di trovare degli spunti o un'intuizione relativa alla forma che sta assumendo uno spazio tecnologico emergente, che io andrò poi ad affinare. In questo modo, l'LLM accelera davvero il mio apprendimento e le mie ricerche".
Compagni dei processi di lavoro
Non sorprende che anche le organizzazioni di grandi dimensioni stiano provando a usare gli LLM come strumenti interni. In questo contesto, le opportunità di potenziare al massimo l'apprendimento sono ancora maggiori.
Le grandi organizzazioni affrontano difficoltà specifiche nella gestione di formazione e conoscenze. Le conoscenze e altri tipi di know-how non ufficiali sono distribuiti in genere in varie parti dell'organizzazione e memorizzati in tantissimi modi diversi, da documenti a presentazioni, fogli di calcolo e così via. Persino per un dipendente esperto, il reperimento della giusta origine di conoscenze o persona può richiedere ore, giorni e addirittura settimane di ricerca.
Oggi alcune organizzazioni stanno sviluppando gli LLM per usarli in modo nuovo per affrontare queste difficoltà. Ad agosto, il gruppo di consulenza McKinsey ha annunciato Lilli, un LLM personalizzato con contenuti proprietari disseminati in oltre 100 000 documenti. Il suo obiettivo è offrire ai dipendenti di McKinsey un nuovo modo di accedere alla sterminata raccolta di conoscenze di settore, dati e altre informazioni raccolti dal gruppo in diversi decenni di attività.
"Con Lilli, i consulenti di McKinsey possono usare la tecnologia per sfruttare tutte le nostre informazioni e risorse… Si tratta della prima di una serie di applicazioni che ci aiuteranno a riorganizzare l'azienda", ha affermato Jacky Wright, Chief Technology and Platform Officer di McKinsey.
Intanto, l'Associate Partner del gruppo Adi Pradhan utilizza Lilli come strumento di apprendimento: "Uso Lilli per approfondire nuovi argomenti e creare collegamenti fra ambiti diversi dei miei progetti", ha riferito. "Mi fa risparmiare fino al 20% del tempo nella preparazione per le riunioni. L'aspetto ancora più importante è però che migliora la qualità della mia esperienza e dei miei contributi".
McKinsey non è la sola azienda che sta esplorando questa nuova frontiera. Morgan Stanley ha personalizzato GPT-4 con conoscenze proprietarie su investimenti, attività aziendali generali e processo di investimento per creare un'IA conversazionale in grado di assistere i suoi consulenti finanziari. Il gigante della finanza Bloomberg ha creato Bloomberg GPT, un LLM addestrato sulla base dei dati finanziari proprietari e disponibile per i suoi dipendenti e alcuni clienti.
Qual è la destinazione finale? Presto molti dipendenti si aspetteranno di poter accedere a questo tipo di entità basate sull'IA. Pensa a un assistente di lavoro, una guida e un compagno di studi disponibile ad aiutarti tutti i giorni, 24 ore su 24: rappresenterebbe una rivoluzione nel modo in cui condividiamo e acquisiamo le conoscenze. Questi assistenti diventeranno strumenti formativi fondamentali per i dipendenti e avranno un ruolo cruciale nell'inserimento e nella formazione dei neoassunti.
In che modo gli LLM cambieranno le università?
Gli LLM non trasformeranno l'apprendimento solo nelle aziende. Stiamo già osservando importanti ripercussioni negli ambienti scolastici.
Se parli con gli insegnanti, ti rendi subito conto di quanto sono complesse alcune di queste ripercussioni. Devono fare i conti con un nuovo tipo di plagio, poiché gli studenti consegnano lavori creati interamente o principalmente da un'IA. Stanno nascendo strumenti per consentire di rilevare i testi generati dall'IA, ma gli studenti trovano modi per aggirarli con la stessa velocità.
È una corsa destinata a continuare. Ma nel lungo termine la diffusione del plagio per opera degli LLM porterà gli insegnanti a trovare nuovi tipi di corsi e valutazioni: "Scrivi un saggio su questo argomento, quindi presenta in 15 minuti gli elementi costitutivi del saggio".
Intanto, gli LLM tendono ancora a commettere errori fattuali, le cosiddette "allucinazioni". Non è possibile farvi del tutto affidamento escludendo tutte le altre origini di informazioni. Tuttavia, i tassi di allucinazione si stanno già riducendo in modo considerevole grazie ai miglioramenti tecnici, un lavoro che continuerà in futuro.
Aaron Woodcock è un docente presso l'International Study and Language Institute della University of Reading. Prepara i moduli dei corsi per gli insegnanti partner in Cina, che insegnano l'inglese accademico ai propri studenti dei corsi di laurea STEM. Questo significa che deve pianificare tante lezioni.
"Fino a poco tempo fa avevo uno o due moduli da preparare. Ora siamo in due a occuparci di ben sette moduli, quindi il carico della pianificazione delle lezioni è aumentato molto", dice. "L'uso di un LLM ha aumentato di gran lunga la mia produttività. Parlo con l'IA e condivido una parte dei miei appunti e delle mie idee. Inizia così uno scambio grazie al quale riesco a progettare una lezione. Chiedo quindi all'IA di scrivere quella lezione come un piano completo e lavoro su di esso".
"Preparare un piano di lezione soddisfacente mi richiede comunque due ore. Usare l'IA però rende il lavoro iniziale molto più semplice e velocizza l'intero processo. Ho ricevuto buoni feedback sui piani di lezione dagli insegnanti che li usano".
"È così che ho capito che per me è stato sempre difficile scrivere, quindi ho sempre posticipato le attività che richiedevano questa competenza per l'ultimo momento. L'IA ha cambiato tutto, migliorando davvero il mio modo di lavorare".
Woodcock usa un LLM anche per elaborare e sintetizzare le informazioni provenienti dai grandi volumi di feedback degli studenti. Gestire questo tipo di feedback e rispondere è adesso una parte importante della vita di accademici e docenti universitari.
"L'IA trova subito schemi nei feedback che a me avrebbe richiesto un lavoro di diversi giorni", spiega. "Abbiamo migliorato la capacità di definire piani di azione dai feedback degli studenti, la cui implementazione ha richiesto mesi. Ha apportato un grande vantaggio al corso e mi ha aiutato davvero con la redazione di report e la risposta ai feedback".
Cosa pensi invece della difficoltà con il plagio per opera dell'IA? "Sì, l'uso da parte degli studenti presenta qualche sfida", dice Woodcock. "Tuttavia, per me è un'opportunità per superare la dipendenza dall'assegnazione di saggi e la ripetizione delle conoscenze a pappagallo".
L'University of Reading e molti altri istituti universitari incoraggiano gli insegnanti a esplorare nuovi tipi di formazione e valutazione, comprese più valutazioni orali delle conoscenze, e di riflessione.
"Questa tecnologia è destinata a rimanere. Vogliamo incoraggiare gli studenti a usare l'IA ma nel miglior modo possibile", dice Woodcock. "Gli LLM possono promuovere la diversità e l'inclusione; daranno maggiore sicurezza a chi non è per forza ferrato nella scrittura ma ha comunque tanto da offrire. Sicuramente ci saranno persone che proveranno a far passare per loro qualcosa che non hanno scritto. Ma alla fine non differisce molto dagli studenti che comprano i saggi online, una pratica già comune".
Nuove aspettative nel mondo del lavoro
Cosa porterà tutto ciò nel lungo termine? Una generazione di studenti si abituerà a usare gli LLM come strumenti di ricerca, apprendimento e creazione di bozze.
Si affacceranno al mondo aspettandosi di poter fare lo stesso sul posto di lavoro. Questo incentiverà i datori di lavoro ad addestrare i propri modelli IA personalizzati, fornendoli come compagni di conoscenze e apprendimento sempre a disposizione del proprio personale.
Il futuro appartiene alle organizzazioni, ma anche ai singoli professionisti, che sapranno fondere meglio la propria intelligenza e creatività con l'IA, in modo da imparare di più, spingersi oltre e generare risultati sempre migliori.
La capacità degli esseri umani di sviluppare, memorizzare e diffondere le conoscenze è unica. Su questo si basa la nostra straordinaria capacità di collaborare su vasta scala, che a sua volta permette di creare tutto ciò che abbiamo: innovazioni, aziende, università, nazioni e tutto il resto.
Gli strumenti di conoscenza che usiamo, dalla scrittura stessa alla stampa e ai PC, modellano e rimodellano da sempre le nostre società.
Gli LLM, e l'apprendimento automatico in senso lato, porteranno sicuramente una serie di trasformazioni, ma siamo solo all'inizio di questo viaggio. C'è ancora molto da fare e da imparare.
È chiaro che l'applicazione, le implementazioni e le future applicazioni degli LLM daranno inizio a una nuova era della produttività nel futuro del lavoro. Per esplorare gli altri affascinanti progressi che influenzeranno il nostro modo di lavorare, consulta la nostra conversazione con David Mattin sulle macro tendenze emergenti sul lavoro in campo tecnologico.
