IA e collaborazione: da semplice strumento a vero alleato

«Le persone vogliono sentirsi importanti», afferma Jobin. «C’è la sensazione che “se tutti possono fare le stesse cose, allora io non sono più importante”. Il vibe coding ne è un ottimo esempio. Anche nella nostra azienda, spesso sono proprio le persone più competenti a mostrare esitazione verso l’IA e a provare nostalgia per il passato. Negli anni scorsi tutti facevano affidamento su di loro per trovare qualcosa di brillante. Ora percepiscono che, grazie all’IA, chiunque possa arrivare da solo a qualcosa di brillante. Forse non è la realtà, ma è così che molte persone sentono».

Jobin afferma che questo sentimento si manifesta in diversi modi evidenti, tra cui una maggiore pressione su tutti nel dover dimostrare il proprio valore creativo. «E le persone hanno paura di esporre le proprie idee, perché l’IA potrebbe iniziare a usarle. Così si sta creando una certa resistenza».

"Il problema che stiamo osservando è che tutto si assomiglia ed è così monotono, perché è stato creato con gli stessi strumenti di IA. Abbiamo bisogno di persone capaci di creare in modo diverso. Ciò che è diverso si distingue dalla concorrenza, e la creatività umana è fondamentale.”

Jobin afferma che è evidente come tutti stiano ancora cercando di capire l’IA. «La maggior parte dei clienti con cui lavoriamo, soprattutto i più grandi, sta investendo milioni nell’IA. Ma poi cosa fanno con tutte le loro persone? Queste conversazioni sono in corso e, di conseguenza, i dipendenti sono preoccupati per la propria sicurezza sul posto di lavoro. È esattamente ciò che emerge dalla nostra ricerca".

Jobin afferma: “per i dirigenti è una questione di equilibrio: naturalmente vuoi preservare la tua forza lavoro umana, ma allo stesso tempo stai investendo tutte queste risorse in iniziative di IA, spesso su mandato del consiglio di amministrazione. Non sempre puoi avere entrambe le cose. Ecco perché è così importante avere basi solide. Non si tratta solo di andare più veloce: bisogna generare valore più rapidamente e dimostrare concretamente il ROI"

La nostra ricerca mostra che il 42% dei lavoratori dedica più tempo a verificare gli output dell’IA di quanto ne risparmi usandola, e che il 52% corregge regolarmente il lavoro generato dall’AI dai colleghi. Ma secondo Jobin potremmo già trovarci su una curva discendente, mentre i fornitori di soluzioni e le aziende cercano modi per eliminare il “costo della verifica”.

«Molte aziende che hanno cercato di adottare l’IA lo hanno fatto nella parte iniziale del Software Development Life Cycle (SDLC), cioè soprattutto nella fase di coding», spiega Jobin. «Di conseguenza, le persone passano tempo a verificare il codice scritto. Ma vedremo ridursi il costo di verifica, perché molte piattaforme (che si tratti di Atlassian, GitLab o Datadog) stanno integrando l’IA anche nell’altra parte del ciclo, cioè nelle fasi di test, build e rilascio, per semplificarle. Continueranno comunque a richiedere supervisione umana e competenze specialistiche, ma con meno lavoro manuale rispetto a prima».

Le aziende sono consapevoli del carico trasferito ai team e stanno iniziando a rivedere il proprio SDLC alla luce di tale cambiamento. «Molte ricerche mostrano che l’IA amplifica ciò che la tua azienda sta già facendo», afferma Jobin. «Quindi, se stai facendo le cose nel modo sbagliato, con il coinvolgimento degli strumenti di IA questi problemi diventeranno ancora più grandi. Le organizzazioni più avanzate stanno prima di tutto mettendo a posto le basi, che si tratti di dati, infrastruttura o implementazione di processi DevOps. In questo modo avranno le fondamenta giuste per fare quel salto con tutte le funzionalità abilitate dall’IA che questi fornitori stanno introducendo».

Una grande sfida per i nostri clienti è andare oltre una mentalità “uomo contro macchina”, cosa non semplice quando si confrontano i dati di output su una dashboard. «Ovviamente non puoi competere con le macchine: loro non dormono!», dice Jobin. Le organizzazioni devono riflettere su come amplificare l’impatto che le persone hanno nello sviluppo del software.

Aggiunge anche che ci troviamo in una fase di transizione in cui le persone fanno così tanto vibe coding da perdere l’equilibrio tra vita privata e lavoro. E questo uso così intenso dell’IA non è sostenibile. «Alcune ricerche mostrano già che, alla lunga, chi produce molto con l’AI rallenta e raggiunge un punto di stallo». E, proprio come il codice scritto in modo tradizionale, anche questo richiede comunque un approccio human-in-the-loop per essere portato in produzione: è proprio qui che oggi si sta creando lo squilibrio.

Ma cosa farà davvero la differenza nel determinare da che parte della barricata finiranno le persone? Secondo Jobin, molto dipende dall’upskilling e dall’enablement. «Alcune persone stanno già aggiornando le proprie competenze, ed è un ottimo segnale, perché più si conosce la tecnologia, più si capisce cosa può essere fatto realisticamente. E spesso questo porta alla consapevolezza che le proprie paure non sono fondate sulla realtà»

«Questo vale anche per i dirigenti: molti leader non comprendono ancora davvero il potenziale dell’IA oppure lo sopravvalutano, e così finiscono per prendere decisioni inconsapevoli, dettate da una conoscenza limitata. Questo genera molta preoccupazione. Ma quando le persone comprendono il reale potenziale dell’IA e come utilizzarla per generare valore per il business, capiscono anche che servono le persone per ottenere quel risultato, e la paura di diventare obsolete finirà gradualmente per svanire»