Una nota di Luke F. Walton, fondatore di Surmado.
In questo momento tutti hanno un consiglio sull’AI. Impara a scrivere prompt. Segui un corso. Costruisci un agente. Automatizza il tuo flusso di lavoro. Impara a programmare, tanto l’AI ti aiuterà a farlo.
La maggior parte di questi consigli è data in buona fede, e molti sono buoni. Ho visto persone acquisire queste competenze e fare in un weekend quello che prima richiedeva un team. Io le uso ogni giorno.
Ma guarda chi li sta ascoltando. Chi ha un ristorante ha già un lavoro, ed è un lavoro duro. Lo stesso vale per chi ripara tetti, per il dentista, per il fotografo di matrimoni, per chi manda avanti un salone con tre poltrone. Ora si sentono dire che per restare competitivi devono padroneggiare un nuovo campo tecnico, uno che cambia ogni pochi mesi.
È un messaggio diverso da “ecco una cosa che potresti imparare”. Un’opportunità di imparare è un regalo. Un obbligo di imparare è una tassa. A un certo punto, negli ultimi due anni, l’alfabetizzazione AI ha cominciato a scivolare dal regalo alla tassa.
Quindi ecco la mia tesi. L’alfabetizzazione AI dovrebbe essere un vantaggio, non un prerequisito.
Queste competenze valgono qualcosa
Non fingerò il contrario. Chi sa costruire un’automazione, tenere in funzione un agente, o generare e mettere online il proprio software può portare a termine il lavoro per una frazione di quanto costerebbe pagare qualcuno. La padronanza dell’AI funziona come uno sconto. Ci metti tempo e competenza, e compri meno servizi esterni.
Lo sconto però non è gratis. C’è la curva di apprendimento. Ci sono le ore passate a costruire la cosa, e le ore passate a sistemarla quando cambia un servizio da cui dipende. E c’è la parte che tutti saltano: una volta che l’hai costruita, ne sei responsabile. Se la tua automazione perde la richiesta di un cliente, nessun altro ne risponde al posto tuo.
Alcuni guarderanno questo scambio e lo accetteranno volentieri. Altri guarderanno lo stesso scambio e decideranno che le loro ore valgono di più dietro il bancone, sul tetto o in studio. Entrambi sono razionali. Nessuno dei due è pigro.
Un mercato che premia solo il primo gruppo lascia indietro il secondo senza un buon motivo, e il secondo gruppo comprende moltissime piccole imprese. Nei dati pubblicati lo scorso maggio dallo U.S. Census Bureau, il 37% delle aziende con 250 o più dipendenti dichiarava di usare l’AI, contro meno del 20% di quelle con quattro dipendenti o meno. Le competenze tecniche non spiegano da sole questo divario. Contano anche i costi, il tempo e quanto gli strumenti si adattano all’attività. Ma se il prezzo d’ingresso è farti da ingegnere AI da solo, il divario non si chiuderà da sé.
Ci siamo già passati
Alla fine degli anni Settanta, uno studente della Harvard Business School di nome Dan Bricklin guardava un professore elaborare un modello finanziario alla lavagna. Bastava cambiare un numero e tutto ciò che ne derivava andava cancellato e ricalcolato a mano. Bricklin e Bob Frankston crearono VisiCalc, uscito nel 1979 per l’Apple II.
I computer sapevano già fare quei calcoli. Farli fare a un computer significava scrivere un programma. VisiCalc spostò la barriera. Chi capiva i propri numeri, senza sapere nulla di programmazione, poteva chiedersi “e se?” e ottenere una risposta. La gente comprava il computer per usare il foglio di calcolo.
Il foglio di calcolo, però, dovevano comunque impararlo. Nessuno gli consegnò una tecnologia che non richiedeva alcun apprendimento, e non ne avevano bisogno. Le interfacce grafiche, i programmi di videoscrittura e tutto quello che è venuto dopo hanno continuato a fare la stessa cosa: togliere le conoscenze che non servivano per quello che le persone stavano davvero cercando di fare. Le persone hanno imparato a usare i computer. Hanno smesso di dover sapere come costruirne uno.
È questa la distinzione che conta. L’obiettivo non è mai stato zero apprendimento. È nessun apprendimento superfluo. L’AI dovrebbe seguire la stessa strada.
Togliere complessità non significa togliere autonomia
L’obiezione che sento più spesso è che, se rendi tutto troppo facile, le persone diventano dipendenti, meno capaci, meno curiose. La prendo sul serio. Ma confonde due cose diverse: la competenza tecnica e il giudizio umano.
Il titolare di un’attività non ha bisogno di capire come un sistema di AI scrive codice per decidere se il suo sito rappresenta fedelmente la sua attività. Lo sa meglio di qualsiasi modello.
Non ha bisogno di capire i modelli di traduzione per decidere se vuole servire i clienti in inglese o in tedesco.
Non ha bisogno di costruirsi da solo un’automazione per decidere cosa deve succedere quando un cliente lo contatta alle nove di sera di una domenica.
Obiettivi, gusto, relazioni, giudizio e responsabilità restano tutti al titolare. Quello che diventa facoltativo è il lavoro tecnico necessario a mettere in pratica quelle decisioni. Non dover svolgere un compito è diverso dal non poterne decidere.
Ci sono dei limiti, e contano. Devi comunque sapere cosa fa un servizio per te, cosa può andare storto e quali decisioni spettano a te. Il punto è rinunciare alle conoscenze di implementazione superflue. Non al consenso informato, e non alla supervisione.
Che aspetto ha davvero l’accesso
Una grande azienda può assumere ingegneri, specialisti di AI, consulenti e un team operativo. Una piccola impresa di solito no. L’AI potrebbe colmare questo divario. Potrebbe anche aprirne uno nuovo, tra le aziende che hanno tecnici in organico e tutte le altre. Ne ho già scritto in passato, ed è il motivo per cui questo tema mi sta a cuore.
Colmarlo significa ottenere risultati senza conoscenze specialistiche:
- Un sito web che resta sicuro, aggiornato e facile da trovare, senza che il titolare debba imparare lo sviluppo web o il SEO.
- Un sito in una seconda lingua, senza che il titolare debba gestire software di traduzione, URL specifici per ogni lingua o dati strutturati.
- Le richieste dei clienti raccolte e organizzate, senza che il titolare debba collegare tra loro una catena di integrazioni.
- Ricerche per l’attività che arrivano pronte a supportare una decisione, invece di una manciata di strumenti AI che il titolare deve far girare e mettere d’accordo.
È la differenza tra comprare l’ennesimo strumento che richiede competenze per essere usato e ottenere una capacità.
È quello che stiamo costruendo in Surmado. Surmado Sites racchiude in un servizio gestito la creazione, gli aggiornamenti e la manutenzione di siti web con l’AI. Descrivi quello che vuoi in parole semplici, controlli quello che ti torna indietro e lo approvi prima che vada online. Le decisioni restano tue. Noi ci occupiamo di metterle in pratica. Non siamo gli unici a lavorarci, e non dovremmo esserlo. Il problema è più grande di qualsiasi singola azienda.
Scegli in cosa diventare bravo
Impara l’AI se ti interessa. Lo dico sul serio. Chi si appassiona a queste cose dovrebbe andare a fondo, e queste competenze potrebbero diventare normali e preziose quanto sapersi muovere in un foglio di calcolo.
Ma non tutti devono fare lo stesso investimento. Non serve che ogni grande ristoratore, artigiano, artista e fondatore dirotti la propria ambizione per diventare un esperto di AI. Il titolare di un’impresa di coperture con cui lavoriamo l’ha detto meglio di me: “Faccio il tetto, non il web developer.” Dovrebbe poter continuare a farlo.
La promessa dell’AI dovrebbe includere più tempo per il lavoro che sta davvero a cuore alle persone. Non perché la comodità sia piacevole, anche se lo è. Perché un mondo trasformato dall’AI dovrebbe lasciare ancora spazio a chi vuole diventare esperto in qualcos’altro.
Le persone dovrebbero poter scegliere in cosa diventare brave.
— Luke F. Walton, Fondatore, Surmado