L’impatto dell’IA generativa sul lavoro creativo

18-05-2023 | News

La creatività è spesso considerata una qualità esclusivamente umana, ma oggi ChatGPT e simili minacciano di rovesciare questo status speciale.

David De Cremer, Nicola Morini Bianzino e Ben Falk

Foto di Google DeepMind su Unsplash

L'”economia dei creativi” è attualmente valutata in circa 14 miliardi di dollari all’anno. Grazie ai nuovi canali digitali, scrittori, podcaster, artisti e musicisti indipendenti possono entrare direttamente in contatto con il pubblico per guadagnare da soli. Piattaforme Internet come Substack, Flipboard e Steemit consentono ai singoli non solo di creare contenuti, ma anche di diventare produttori indipendenti e gestori del marchio del proprio lavoro. Mentre molti tipi di lavoro venivano stravolti dalle nuove tecnologie, queste piattaforme offrivano alle persone nuovi modi per guadagnarsi da vivere attraverso la creatività umana.

Di fronte ai cambiamenti tecnologici, la creatività è spesso considerata una qualità esclusivamente umana, meno vulnerabile alle forze della disruption tecnologica e fondamentale per il futuro. In effetti, i ricercatori comportamentali definiscono le doti creative un capolavoro umano.

Oggi, tuttavia, applicazioni di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT e Midjourney minacciano di rovesciare questo status speciale e di modificare in modo significativo il lavoro creativo, sia indipendente che dipendente. Questi nuovi modelli apprendono da enormi insiemi di dati e dai feedback degli utenti e possono produrre nuovi contenuti sotto forma di testo, immagini, audio o una loro combinazione. Pertanto, i lavori che si basano sulla fornitura di contenuti – scrittura, creazione di immagini, codifica e altri lavori che tipicamente richiedono un’intensità di conoscenze e informazioni – sembrano ora destinati a essere particolarmente interessati dall’IA generativa.

Non è ancora chiaro quale forma assumerà questo tipo di impatto. Proponiamo tre scenari possibili – ma di certo non mutuamente esclusivi – su come questo sviluppo potrebbe dipanarsi. Nel farlo, mettiamo in evidenza rischi e opportunità e concludiamo offrendo raccomandazioni su cosa le aziende dovrebbero fare oggi per prepararsi a questo nuovo mondo.

Tre possibili futuri

Un’esplosione di innovazione assistita dall’IA

Oggi la maggior parte delle aziende riconosce l’importanza di adottare l’IA per promuovere l’efficienza e le prestazioni della propria forza lavoro umana. Viene, ad esempio, utilizzata per migliorare le prestazioni degli operatori sanitari in lavori ad alto rischio, consigliando i medici durante gli interventi chirurgici, e come strumento per lo screening dei tumori. L’IA viene utilizzata anche nel servizio clienti, un contesto a rischio minore. La robotica viene utilizzata per far funzionare i magazzini con maggiore velocità e affidabilità, oltre che per ridurre i costi.

Con l’arrivo dell’IA generativa, stiamo assistendo a esperimenti di lavoro creativo aumentato. Non più tardi di due anni fa, Github ha introdotto Github Copilot, un “programmatore in coppia” che aiuta le persone a scrivere il codice. Più di recente, designer, registi e pubblicitari hanno iniziato a usare generatori di immagini come DALL-E 2, strumenti che non richiedono che gli utenti siano molto esperti di tecnologia. Infatti, la maggior parte di queste applicazioni sono così facili da usare che anche i bambini con competenze verbali di livello elementare possono utilizzarle per creare contenuti. Praticamente tutti possono farlo.

Questo scenario non è (necessariamente) una minaccia per chi svolge un lavoro creativo. Piuttosto che mettere fuori gioco molti creativi, l’IA supporterà gli esseri umani nello svolgimento del lavoro che già fanno, semplicemente consentendo loro di farlo con maggiore velocità ed efficienza. In questo scenario, la produttività aumenterebbe, poiché il ricorso a strumenti di IA generativa che utilizzano il linguaggio naturale riduce il tempo e lo sforzo necessari per elaborare nuove idee o testi. Naturalmente, gli esseri umani dovranno ancora dedicare del tempo per correggere e modificare le informazioni appena generate, ma nel complesso i progetti creativi dovrebbero essere in grado di avanzare più rapidamente.

Possiamo già intravedere cosa ci riserva questo futuro: con la riduzione delle barriere all’ingresso, possiamo aspettarci che molte più persone si dedichino al lavoro creativo. Copilot di Github non sostituisce l’uomo che scrive il codice, ma rende più facile la codifica per i principianti, che possono affidarsi alle conoscenze incorporate nel modello e a vaste serie di dati, invece di dover imparare tutto da zero. Se un numero maggiore di persone impara il “prompt engineering”, ovvero l’abilità di porre alla macchina le domande giuste, l’IA sarà in grado di produrre contenuti molto pertinenti e significativi che l’uomo dovrà modificare solo in parte prima di poterli utilizzare. Questo livello più elevato di efficienza può essere facilitato facendo sì che le persone impartiscano istruzioni al computer tramite algoritmi avanzati di voice-to-text, che saranno poi interpretate ed eseguite da un’IA come ChatGPT.

La capacità di recuperare rapidamente, contestualizzare e interpretare facilmente le conoscenze può essere la più potente applicazione commerciale dei modelli di linguaggio naturale. Un’interfaccia in linguaggio naturale combinata con un potente algoritmo di IA aiuterà gli esseri umani a proporre più rapidamente un maggior numero di idee e soluzioni che potranno poi sperimentare per ottenere una maggiore e migliore produzione creativa. Nel complesso, questo scenario dipinge un mondo di innovazione più veloce, in cui la creatività umana aumentata dalle macchine consentirà soprattutto un’iterazione rapida.

Le macchine monopolizzano la creatività

Un secondo scenario possibile è che una concorrenza algoritmica sleale e una governance inadeguata portino all’esclusione dell’autentica creatività umana. In questo caso, gli scrittori, i produttori e i creatori umani vengono sommersi da uno tsunami di contenuti generati dagli algoritmi, e alcuni creatori di talento scelgono addirittura di uscire dal mercato. Se ciò dovesse accadere, una questione importante da affrontare è la seguente: come faremo a generare nuove idee?

Una versione nascente di questo scenario potrebbe essere già in corso. Ad esempio, recenti cause legali contro importanti piattaforme di IA generativa denunciano violazioni di copyright su vasta scala. Ciò che rende la questione ancora più spinosa è che le leggi sulla proprietà intellettuale non sono al passo con i progressi tecnologici compiuti nel campo della ricerca sull’IA. È possibile che i Governi passino decenni a litigare su come bilanciare gli incentivi per l’innovazione tecnica mantenendo gli incentivi per l’autentica creazione umana – un percorso che sarebbe una terribile perdita per la creatività umana.

In questo scenario, l’IA generativa cambia significativamente la struttura degli incentivi per i creatori e aumenta i rischi per le imprese e la società. Se l’IA generativa, prodotta a basso costo, scalza i contenuti umani autentici, c’è il rischio concreto che l’innovazione rallenti nel tempo, poiché gli esseri umani producono sempre meno arte e contenuti nuovi. I creativi sono già in forte competizione per guadagnarsi l’attenzione degli esseri umani, e questo tipo di competizione – e di pressione – non potrà che aumentare ulteriormente se ci saranno contenuti illimitati su richiesta. L’abbondanza estrema di contenuti, ben al di là di quanto si è visto finora con qualsiasi altra disruption digitale, ci inonderà di rumore e dovremo trovare nuove tecniche e strategie per gestire il diluvio.

Questo scenario potrebbe anche comportare cambiamenti fondamentali nella creazione di contenuti. Se i costi di produzione si riducono quasi a zero, si apre la possibilità di raggiungere pubblici specifici – e spesso meno considerati – attraverso una personalizzazione estrema. Di fatto, ci aspettiamo che tale pressione aumenti rapidamente, dato che l’IA generativa ha un potenziale così grande da soddisfare l’esigenza di creare contenuti sempre più rappresentativi di un consumatore specifico. A titolo di esempio, Buzzfeed ha recentemente annunciato che personalizzerà i propri contenuti, come i quiz e le proposte di commedie romantiche su misura, con gli strumenti di OpenAI. (Tuttavia, l’azienda non intende utilizzare l’IA generativa nella propria redazione).

Se la pratica di migliorare le esperienze personalizzate viene applicata in modo ampio, rischiamo di perdere l’esperienza condivisa di guardare lo stesso film, leggere lo stesso libro e consumare le stesse notizie. In tal caso, sarà più facile creare contenuti virali politicamente divisivi e volumi significativi di disinformazione, poiché la qualità media dei contenuti diminuisce insieme alla quota di contenuti umani autentici. Entrambe le cose aggraverebbero probabilmente gli effetti della bolla.

Tuttavia, anche in questa relativa distopia, rimane un ruolo significativo per gli esseri umani nel fare raccomandazioni sui contenuti esistenti in questo ecosistema. Come in altri mercati di contenuti molto ampi, come i servizi di streaming musicale, la curatela diventerà più preziosa rispetto alla creazione con l’aumento dei costi di ricerca. Allo stesso tempo, però, gli alti costi di ricerca bloccheranno gli artisti esistenti a scapito di quelli nuovi, concentrando e biforcando il mercato. Il risultato sarà una piccola manciata di artisti affermati che domineranno il mercato, con una lunga coda di creatori che manterranno una quota di mercato minima.

Il “fatto dall’uomo” ha un valore superiore.

Il terzo scenario potenziale che potremmo vedere svilupparsi è quello in cui il “techlash” riprende a concentrarsi contro i contenuti generati da algoritmi. Un effetto plausibile dell’inondazione di risultati creativi sintetici è che le persone ricomincino a dare più valore alla creatività autentica e siano disposte a pagare un premio per essa. Sebbene i modelli generativi dimostrino capacità notevoli e talvolta emergenti, soffrono di problemi di accuratezza, producendo spesso testi che sembrano legittimi ma sono pieni di errori di fatto e di logica errata. Per ovvie ragioni, gli esseri umani potrebbero richiedere una maggiore accuratezza da parte dei loro fornitori di contenuti e quindi potrebbero iniziare a fare maggiore affidamento su fonti umane affidabili piuttosto che su informazioni generate dalle macchine.

In questo scenario, gli esseri umani mantengono un vantaggio competitivo nei confronti della concorrenza algoritmica. L’unicità della creatività umana, compresa la consapevolezza del contesto sociale e culturale, sia a livello transfrontaliero che temporale, diventerà una leva importante. La cultura cambia molto più rapidamente di quanto possano fare gli algoritmi generativi, quindi gli esseri umani conservano un dinamismo contro cui gli algoritmi non possono competere. In effetti, è probabile che gli esseri umani mantengano la capacità di compiere significativi balzi di creatività, anche se le capacità algoritmiche migliorano in modo incrementale.

Nello sviluppo di questo scenario, emerge che sarà necessaria una leadership politica che agisca per rafforzare la governance degli spazi informativi per far fronte ai rischi negativi che potrebbero emergere. Ad esempio, è probabile che le esigenze di moderazione dei contenuti esplodano man mano che le piattaforme informative vengono sommerse da contenuti falsi o fuorvianti, richiedendo quindi l’intervento umano e quadri di governance attentamente progettati per contrastarli.

Come prepararsi all’IA generativa

La creatività è sempre stata un prerequisito fondamentale per il processo d’innovazione, e quindi di competitività, di qualsiasi azienda. Fino a non molto tempo fa, la creatività era un’attività esclusivamente umana. Tuttavia, con l’arrivo dell’IA generativa tutto questo sta per cambiare. Per essere preparati, quindi, dobbiamo comprendere le minacce e le sfide che ne derivano. Una volta compreso cosa cambierà e come, potremo prepararci a un futuro in cui il business della creatività sarà una funzione della collaborazione uomo-macchina. Di seguito, forniamo tre raccomandazioni che i lavoratori dovrebbero prendere in considerazione quando adottano l’IA generativa per creare valore e profitto nelle industrie creative di oggi.

Preparatevi a una disruption, e non solo del vostro lavoro. L’IA generativa potrebbe rappresentare il più grande cambiamento nella struttura dei costi della produzione di informazioni dalla creazione della stampa nel 1439. I secoli successivi sono stati caratterizzati da rapide innovazioni, volatilità socio-politica e sconvolgimenti economici in un’ampia gamma di settori industriali, mentre il costo dell’acquisizione di conoscenze e informazioni diminuiva vertiginosamente. Siamo nelle primissime fasi della rivoluzione dell’IA generativa. Ci aspettiamo quindi che il prossimo futuro sia più volatile del recente passato.

Investite nella vostra ontologia. La codifica, la digitalizzazione e la strutturazione della conoscenza creata saranno un fattore di valore critico nei decenni a venire. L’IA generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni consentono di trasmettere più facilmente le conoscenze e le competenze tra i team e le unità aziendali, accelerando l’apprendimento e l’innovazione.

Abituatevi a interagire con l’IA. Man mano che l’IA diventa un partner nei lavori d’intelletto, aumenterà sempre più l’efficacia e la creatività dell’intelligenza umana. I lavoratori della conoscenza dovranno quindi imparare a dare alla macchina le istruzioni migliori per svolgere il loro lavoro. Iniziate oggi stesso a sperimentare gli strumenti di IA generativa per sviluppare le competenze di prompt engineering; un’abilità fondamentale per i lavoratori creativi del prossimo decennio.

CON L’IA GENERATIVA è emerso un importante fattore di disturbo del nostro lavoro creativo. Le aziende e il mondo in generale mostreranno poca pazienza nell’applicare le nuove tecnologie emergenti per promuovere rapidamente il nostro livello di produttività e di generazione di contenuti. Quindi, preparatevi a investire tempo e sforzi significativi per padroneggiare l’arte della creatività in un mondo dominato dall’IA generativa.

Allo stesso tempo, dobbiamo anche fare attenzione a considerare seriamente cosa significano oggi queste nuove tecnologie per l’essere umano creativo e quanta importanza vogliamo assegnare al ruolo dell’autenticità umana nell’arte e nei contenuti. In altre parole, con l’IA generativa in prima linea nella nostra esistenza lavorativa, quale sarà il nostro rapporto con la creatività? Einstein ha detto che la creatività è intelligenza che si diverte. Il lavoro creativo è quindi anche qualcosa che dà significato ed emozione alla vita degli esseri umani.

Da questo punto di vista, le aziende e la società avranno la responsabilità di decidere quanta parte del lavoro creativo sarà svolto dall’intelligenza artificiale e quanta dall’uomo. Trovare l’equilibrio sarà una sfida importante quando andremo avanti con l’integrazione dell’IA generativa nella nostra vita lavorativa quotidiana.

David De Cremer è professore di Gestione organizzativa presso la NUS Business School dell’Università Nazionale di Singapore. È fondatore e direttore del Centre on AI Technology for Humankind della NUS Business School e autore di Leadership by Algorithm: Who leads and who follows in the AI era? (2020).

Nicola Morini Bianzino è EY Global Chief Technology Officer.

Ben Falk è direttore del Chief Technology Office di EY e contribuisce alla guida dell’Emerging Technology Lab di EY.

Articolo pubblicato per gentile concessione di Harvard Business Review Italia.

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