30/01/2024💼 AI e futuro del lavoro: ecco tutto ciò che sappiamo

Durante il weekend mi sono preso il tempo l’ultimo report di Microsoft sull’impatto dell’AI sul mondo del lavoro.

Penso che sia stato il paio d’ore meglio speso degli ultimi tempi!

La ricerca è stata pubblicata dall’iniziativa “New Future For Work”, che è pieno di altro materiale super utile (blog, video, ricerche).

In pratica la ricerca:

  • Riassume e ordina tutti gli esperimenti / ricerche sull’impatto dell’AI sui lavori e su come potrebbero venire trasformati
  • Segnala le difficoltà di studiare questo fenomeno, perchè cambia ad alta velocità e non esiste letteratura precedente su come condurre e misurare gli esperimenti
  • Offre preziosi spunti su come le persone e le aziende dovrebbero iniziare a prepararsi alla “AI age”

Ti segnalo i punti più interessanti ma ti invito a leggerla tutta!

Migliori performance a parità di qualità* del lavoro

  • Con l’AI le persone hanno impiegato il 37% in meno di tempo nei compiti comuni di scrittura
  • I consulenti Di Boston Consulting Group hanno prodotto risultati di una qualità superiore del >40% in un progetto di consulenza simulato
  • Gli utenti sono 2 volte più veloci nel risolvere problemi simulati di decision-making quando usano la ricerca basata su LLM rispetto alla ricerca tradizionale (tipo Google)
  • *La qualità aumenta sempre a parità di tempo impiegato nel singolo compito
  • Tuttavia c’è il rischio che ci si “fidi troppo dell’AI” e chi non è esperto consideri validi dei risultati errati

Nascita di nuovi tipi di workflow

  • La ricerca di informazioni così come la produzione di contenuti (digitare manualmente, scrivere codice, progettare immagini) è notevolmente potenziata dall'AI, quindi il lavoro informativo generale potrebbe spostarsi verso l'integrazione e l'analisi critica delle informazioni recuperate.
  • Con più testo generato disponibile, le competenze di ricerca, concettualizzazione, pianificazione, creazione di prompt e revisione potrebbero assumere più importanza mentre gli LLM creano “la prima bozza del risultato” (come una presentazione o un contratto di vendita).

Modalità di lavoro a "sandwich"

Questo approccio è formulato nella ricerca , che immagina come molti lavori inizieranno a trasformarsi in “integrazioni sandwich”.

Ma che significa?

Significa che è possibile che i ruoli delle persone si spostino più verso delle figure di “direttori d’orchestra”:

  • Gli umani danno input a diversi software AI, tramite prompt o istruzioni agli agenti AI
  • Le AI aggregano le informazione eseguono una bozza del compito
  • Gli umani prendono questa “bozza” e la revisionano

In base all’esperienza quotidiana di utilizzo da un anno e mezzo di strumenti di AI generativa ocme ChatGPT, posso dire che questa visione illustra molto bene come mi trovo a usarli.

Ho sempre aperta una tab di Chrome con ChatGPT (4), e gli delego compiti ogni volta che mi serve, per poi prendere l’output grezzo e rifinirlo.

In generale, trovo super interessante tutto questo filone di ricerca, e con Datapizza ne parleremo tantissimo! 👀

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By Giacomo Ciarlini - Head of Content & Education - Datapizza


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Una lettura consigliata

Consiglio la lettura di questo blog post che spiega i problemi nel costruire prodotti o features di AI generativa.

È molto interessante perché prende un caso d’uso (quello di HoneyComb) ed esplora tutti gli ostacoli che il team ha incontrato.

Super utile, adoro questi articoli perché si impara molto di più dagli errori degli altri che dai “success case”.

Una citazione che amo è “Errors are not a failure, they are data points.”

Link all’articolo → https://www.honeycomb.io/blog/hard-stuff-nobody-talks-about-llm

Come funziona StableDiffusion?

Dall’uscita dei primi modelli di generazione immagini abbiamo fatto passi da gigante, e oggi è quasi indistinguibile un’immagine generata da una “reale”.

Alla base di questo enorme progresso c’è l’architettura dei “Diffusion Models”, che sono alla base di modelli come StableDiffusion (e forse anche Midjourney, anche se non ne abbiamo certezza).

Ti lascio una spiegazione molto dettagliata di come funziona il “dietro le quinte”.

Super interessante → https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/

I migliori libri AI che ti consigliamo

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