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L'”economia dei creativi” \u00e8 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 creativit\u00e0 umana.<\/p>\n\n\n\n
Di fronte ai cambiamenti tecnologici, la creativit\u00e0 \u00e8 spesso considerata una qualit\u00e0 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.<\/p>\n\n\n\n
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’intensit\u00e0 di conoscenze e informazioni – sembrano ora destinati a essere particolarmente interessati dall’IA generativa.<\/p>\n\n\n\n
Non \u00e8 ancora chiaro quale forma assumer\u00e0 questo tipo di impatto. Proponiamo tre scenari possibili \u2013 ma di certo non mutuamente esclusivi – su come questo sviluppo potrebbe dipanarsi. Nel farlo, mettiamo in evidenza rischi e opportunit\u00e0 e concludiamo offrendo raccomandazioni su cosa le aziende dovrebbero fare oggi per prepararsi a questo nuovo mondo.<\/p>\n\n\n\n
Tre possibili futuri<\/strong><\/p>\n\n\n\n Un’esplosione di innovazione assistita dall’IA<\/p>\n\n\n\n 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 velocit\u00e0 e affidabilit\u00e0, oltre che per ridurre i costi.<\/p>\n\n\n\n Con l’arrivo dell’IA generativa, stiamo assistendo a esperimenti di lavoro creativo aumentato. Non pi\u00f9 tardi di due anni fa, Github ha introdotto Github Copilot, un “programmatore in coppia” che aiuta le persone a scrivere il codice. Pi\u00f9 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 cos\u00ec facili da usare che anche i bambini con competenze verbali di livello elementare possono utilizzarle per creare contenuti. Praticamente tutti possono farlo.<\/p>\n\n\n\n Questo scenario non \u00e8 (necessariamente) una minaccia per chi svolge un lavoro creativo. Piuttosto che mettere fuori gioco molti creativi, l’IA supporter\u00e0 gli esseri umani nello svolgimento del lavoro che gi\u00e0 fanno, semplicemente consentendo loro di farlo con maggiore velocit\u00e0 ed efficienza. In questo scenario, la produttivit\u00e0 aumenterebbe, poich\u00e9 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 pi\u00f9 rapidamente.<\/p>\n\n\n\n Possiamo gi\u00e0 intravedere cosa ci riserva questo futuro: con la riduzione delle barriere all’ingresso, possiamo aspettarci che molte pi\u00f9 persone si dedichino al lavoro creativo. Copilot di Github non sostituisce l’uomo che scrive il codice, ma rende pi\u00f9 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’abilit\u00e0 di porre alla macchina le domande giuste, l’IA sar\u00e0 in grado di produrre contenuti molto pertinenti e significativi che l’uomo dovr\u00e0 modificare solo in parte prima di poterli utilizzare. Questo livello pi\u00f9 elevato di efficienza pu\u00f2 essere facilitato facendo s\u00ec 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.<\/p>\n\n\n\n La capacit\u00e0 di recuperare rapidamente, contestualizzare e interpretare facilmente le conoscenze pu\u00f2 essere la pi\u00f9 potente applicazione commerciale dei modelli di linguaggio naturale. Un’interfaccia in linguaggio naturale combinata con un potente algoritmo di IA aiuter\u00e0 gli esseri umani a proporre pi\u00f9 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 pi\u00f9 veloce, in cui la creativit\u00e0 umana aumentata dalle macchine consentir\u00e0 soprattutto un’iterazione rapida.<\/p>\n\n\n\n Le macchine monopolizzano la creativit\u00e0<\/strong><\/p>\n\n\n\n Un secondo scenario possibile \u00e8 che una concorrenza algoritmica sleale e una governance inadeguata portino all’esclusione dell’autentica creativit\u00e0 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 ci\u00f2 dovesse accadere, una questione importante da affrontare \u00e8 la seguente: come faremo a generare nuove idee?<\/p>\n\n\n\n Una versione nascente di questo scenario potrebbe essere gi\u00e0 in corso. Ad esempio, recenti cause legali contro importanti piattaforme di IA generativa denunciano violazioni di copyright su vasta scala. Ci\u00f2 che rende la questione ancora pi\u00f9 spinosa \u00e8 che le leggi sulla propriet\u00e0 intellettuale non sono al passo con i progressi tecnologici compiuti nel campo della ricerca sull’IA. \u00c8 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 creativit\u00e0 umana.<\/p>\n\n\n\n In questo scenario, l’IA generativa cambia significativamente la struttura degli incentivi per i creatori e aumenta i rischi per le imprese e la societ\u00e0. Se l’IA generativa, prodotta a basso costo, scalza i contenuti umani autentici, c’\u00e8 il rischio concreto che l’innovazione rallenti nel tempo, poich\u00e9 gli esseri umani producono sempre meno arte e contenuti nuovi. I creativi sono gi\u00e0 in forte competizione per guadagnarsi l\u2019attenzione degli esseri umani, e questo tipo di competizione – e di pressione – non potr\u00e0 che aumentare ulteriormente se ci saranno contenuti illimitati su richiesta. L’abbondanza estrema di contenuti, ben al di l\u00e0 di quanto si \u00e8 visto finora con qualsiasi altra disruption digitale, ci inonder\u00e0 di rumore e dovremo trovare nuove tecniche e strategie per gestire il diluvio.<\/p>\n\n\n\n Questo scenario potrebbe anche comportare cambiamenti fondamentali nella creazione di contenuti. Se i costi di produzione si riducono quasi a zero, si apre la possibilit\u00e0 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 cos\u00ec grande da soddisfare l’esigenza di creare contenuti sempre pi\u00f9 rappresentativi di un consumatore specifico. A titolo di esempio, Buzzfeed ha recentemente annunciato che personalizzer\u00e0 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).<\/p>\n\n\n\n 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, sar\u00e0 pi\u00f9 facile creare contenuti virali politicamente divisivi e volumi significativi di disinformazione, poich\u00e9 la qualit\u00e0 media dei contenuti diminuisce insieme alla quota di contenuti umani autentici. Entrambe le cose aggraverebbero probabilmente gli effetti della bolla.<\/p>\n\n\n\n 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 diventer\u00e0 pi\u00f9 preziosa rispetto alla creazione con l’aumento dei costi di ricerca. Allo stesso tempo, per\u00f2, gli alti costi di ricerca bloccheranno gli artisti esistenti a scapito di quelli nuovi, concentrando e biforcando il mercato. Il risultato sar\u00e0 una piccola manciata di artisti affermati che domineranno il mercato, con una lunga coda di creatori che manterranno una quota di mercato minima.<\/p>\n\n\n\n Il “fatto dall’uomo” ha un valore superiore.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Il terzo scenario potenziale che potremmo vedere svilupparsi \u00e8 quello in cui il “techlash” riprende a concentrarsi contro i contenuti generati da algoritmi. Un effetto plausibile dell’inondazione di risultati creativi sintetici \u00e8 che le persone ricomincino a dare pi\u00f9 valore alla creativit\u00e0 autentica e siano disposte a pagare un premio per essa. Sebbene i modelli generativi dimostrino capacit\u00e0 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.<\/p>\n\n\n\n In questo scenario, gli esseri umani mantengono un vantaggio competitivo nei confronti della concorrenza algoritmica. L’unicit\u00e0 della creativit\u00e0 umana, compresa la consapevolezza del contesto sociale e culturale, sia a livello transfrontaliero che temporale, diventer\u00e0 una leva importante. La cultura cambia molto pi\u00f9 rapidamente di quanto possano fare gli algoritmi generativi, quindi gli esseri umani conservano un dinamismo contro cui gli algoritmi non possono competere. In effetti, \u00e8 probabile che gli esseri umani mantengano la capacit\u00e0 di compiere significativi balzi di creativit\u00e0, anche se le capacit\u00e0 algoritmiche migliorano in modo incrementale.<\/p>\n\n\n\n Nello sviluppo di questo scenario, emerge che sar\u00e0 necessaria una leadership politica che agisca per rafforzare la governance degli spazi informativi per far fronte ai rischi negativi che potrebbero emergere. Ad esempio, \u00e8 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.<\/p>\n\n\n\n Come prepararsi all’IA generativa<\/strong><\/p>\n\n\n\n La creativit\u00e0 \u00e8 sempre stata un prerequisito fondamentale per il processo d\u2019innovazione, e quindi di competitivit\u00e0, di qualsiasi azienda. Fino a non molto tempo fa, la creativit\u00e0 era un’attivit\u00e0 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 cambier\u00e0 e come, potremo prepararci a un futuro in cui il business della creativit\u00e0 sar\u00e0 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.<\/p>\n\n\n\n Preparatevi a una disruption, e non solo del vostro lavoro. L’IA generativa potrebbe rappresentare il pi\u00f9 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, volatilit\u00e0 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 pi\u00f9 volatile del recente passato.<\/p>\n\n\n\n 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 pi\u00f9 facilmente le conoscenze e le competenze tra i team e le unit\u00e0 aziendali, accelerando l’apprendimento e l’innovazione.<\/p>\n\n\n\n Abituatevi a interagire con l’IA. Man mano che l’IA diventa un partner nei lavori d\u2019intelletto, aumenter\u00e0 sempre pi\u00f9 l’efficacia e la creativit\u00e0 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’abilit\u00e0 fondamentale per i lavoratori creativi del prossimo decennio.<\/p>\n\n\n\n CON L’IA GENERATIVA<\/strong> \u00e8 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 produttivit\u00e0 e di generazione di contenuti. Quindi, preparatevi a investire tempo e sforzi significativi per padroneggiare l’arte della creativit\u00e0 in un mondo dominato dall’IA generativa.<\/p>\n\n\n\n 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’autenticit\u00e0 umana nell’arte e nei contenuti. In altre parole, con l’IA generativa in prima linea nella nostra esistenza lavorativa, quale sar\u00e0 il nostro rapporto con la creativit\u00e0? Einstein ha detto che la creativit\u00e0 \u00e8 intelligenza che si diverte. Il lavoro creativo \u00e8 quindi anche qualcosa che d\u00e0 significato ed emozione alla vita degli esseri umani.<\/p>\n\n\n\n Da questo punto di vista, le aziende e la societ\u00e0 avranno la responsabilit\u00e0 di decidere quanta parte del lavoro creativo sar\u00e0 svolto dall’intelligenza artificiale e quanta dall’uomo. Trovare l’equilibrio sar\u00e0 una sfida importante quando andremo avanti con l’integrazione dell’IA generativa nella nostra vita lavorativa quotidiana.<\/p>\n\n\n\n David De Cremer \u00e8 professore di Gestione organizzativa presso la NUS Business School dell’Universit\u00e0 Nazionale di Singapore. \u00c8 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).<\/p>\n\n\n\n Nicola Morini Bianzino \u00e8 EY Global Chief Technology Officer.<\/p>\n\n\n\n Ben Falk \u00e8 direttore del Chief Technology Office di EY e contribuisce alla guida dell’Emerging Technology Lab di EY.<\/p>\n\n\n\n Articolo pubblicato per gentile concessione di Harvard Business Review Italia.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L'”economia dei creativi” \u00e8 attualmente valutata in circa 14 miliardi di dollari all’anno. 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