Uso Responsabile dell'IA Generativa: Guida per Product Manager e Leader Aziendali

Questo documento è una guida completa sull'uso responsabile dell'IA generativa (genAI) per product manager e leader aziendali. L'obiettivo è fornire le conoscenze, le strategie e gli strumenti necessari per sfruttare la potenza della genAI mitigando al contempo i rischi potenziali e garantendo un'implementazione etica e sostenibile.

Introduzione

Immagina Sarah, una product manager in una società fintech, alle prese con scadenze strette e richieste di nuove funzionalità. Inizia a utilizzare la genAI per semplificare il suo lavoro, generando user stories, riassumendo le tendenze del mercato e proponendo nomi di prodotti. Tuttavia, si accorge che i riassunti di mercato travisano tendenze chiave e i nomi dei prodotti richiamano stereotipi culturali. Questo la spinge a interrogarsi sull'accuratezza, sui bias e sulla fiducia nell'IA.

Con il lancio di ChatGPT nel novembre 2022, l'uso della genAI è esploso a livello globale, automatizzando compiti come la codifica, la scrittura, l'analisi dei dati e altro ancora. La genAI offre enormi opportunità di innovazione ed economiche, ma solleva anche preoccupazioni su bias, imprecisioni, violazioni della privacy dei dati e altro ancora.
Per sbloccare il pieno potenziale della genAI, è fondamentale affrontare questi rischi e garantire un uso "responsabile". Questo documento esplora cosa significa un uso responsabile della genAI nel lavoro quotidiano e nello sviluppo di nuovi prodotti.

Background

Molti sistemi di IA utilizzano il machine learning (ML), in cui gli algoritmi apprendono da enormi quantità di dati per fare previsioni. Esistono due tipi di modelli di ML: discriminativi e generativi. I modelli generativi creano nuovi dati, inclusi testo, codice, immagini e video, mentre i modelli discriminativi classificano.

Gli strumenti di genAI sono spesso costruiti su foundation model, modelli addestrati su dataset massivi basati su reti neurali complesse. I foundation model utilizzano modelli appresi e relazioni per prevedere l'elemento successivo in una sequenza. Sono diversi dai modelli ML tradizionali grazie alle loro dimensioni e alla loro natura multiuso.

I foundation model possono essere di vario tipo:

• Large language model (LLM) addestrati per generare testo
• Modelli multimodali in grado di elaborare testo, video, audio e immagini

Questi modelli sono disponibili in diverse forme:

• Open source
• Completamente chiusi
  Gli sviluppatori di modelli decidono se rendere pubblico o privato ogni componente della pipeline di addestramento, valutazione e distribuzione. I modelli open source sono più flessibili e personalizzabili, offrendo maggiore trasparenza e controllo sulla pipeline dei dati, mentre i modelli chiusi offrono un'integrazione più semplice.

I foundation model fungono da motori per applicazioni specializzate, accelerando e riducendo i costi di nuovi sviluppi di ML. Ad esempio, GPT-4 alimenta ChatGPT.

Adozione della genAI

L'IA viene adottata rapidamente in vari settori. Il 39,4% degli adulti statunitensi (18-64 anni) ha dichiarato di utilizzare la genAI, con il 24% dei lavoratori che la utilizza almeno una volta a settimana e l'11% quotidianamente in diverse professioni. L'adozione di ChatGPT, uno dei principali strumenti di genAI, ha raggiunto i 200 milioni di utenti attivi settimanali ad agosto 2024.

L'adozione della genAI è più alta tra i senior leader e i professionisti nei servizi professionali, nell'energia e nei materiali. I compiti lavorativi più comuni includono:

• Scrittura
• Supporto amministrativo
• Interpretazione e traduzione di testi o dati
• Codifica
• Documentazione o istruzioni dettagliate
• Generazione di idee

I prodotti più comuni sono ChatGPT di OpenAI, seguito da Gemini di Google, quindi prodotti integrati.

Le organizzazioni stanno integrando le tecnologie genAI nelle loro operazioni e nuovi prodotti a un ritmo senza precedenti. Un sondaggio McKinsey del 2024 ha rilevato che il 65% delle organizzazioni utilizza regolarmente la genAI, quasi il doppio rispetto a soli dieci mesi prima.

Le aziende utilizzano la genAI per:

• Marketing e vendite
• Sviluppo di prodotti e servizi
• Progettazione
• Revisione della letteratura e ricerca
• Test iniziali

Ad esempio, Canva ha integrato la tecnologia OpenAI nella sua funzione Magic Write e ha utilizzato Stable Diffusion per creare il suo strumento Magic Media. GPT-4 è stato utilizzato per creare AI DJ di Spotify.

Le aziende sfruttano la genAI tramite:

• Strumenti pronti all'uso come ChatGPT di OpenAI e Gemini di Google
• Soluzioni aziendali
• Contratti di approvvigionamento
• Modelli personalizzati

I modelli open source offrono maggiore controllo e flessibilità, ma richiedono competenze tecniche e risorse significative.

Il Business Case per l'Uso Responsabile della genAI

Usare la genAI in modo responsabile è una scelta aziendale intelligente. Può rafforzare la fiducia e la reputazione del marchio, mantenere la conformità normativa, mitigare i rischi e guidare una crescita sostenibile.

Costruire Fiducia e Reputazione del Marchio: Le pratiche responsabili di AI migliorano la fiducia degli stakeholder, promuovendo un'immagine positiva del marchio e la fidelizzazione dei clienti. Un sondaggio IBM ha rivelato che il 57% dei consumatori si sente a disagio con il modo in cui le aziende usano le loro informazioni personali o aziendali e il 37% ha cambiato marchio per proteggere la propria privacy.

Conformità alle Normative ed Evitare Costosi Cambiamenti: Le nuove normative sulla genAI, come l'EU AI Act, comportano sanzioni fino al 7% del fatturato annuo per la non conformità. Le aziende che implementano strutture etiche di AI e di governance sono in una posizione migliore per rispettare le normative emergenti ed evitare costose battaglie legali.

Mitigare i Rischi e Guidare la Crescita Sostenibile: Affrontare preventivamente le preoccupazioni etiche riduce al minimo i rischi e supporta una maggiore creazione di valore nel tempo. Questo approccio implica investire in pratiche etiche di AI, che possono supportare la fiducia, migliorare la soddisfazione del cliente e guidare una crescita sostenibile.

Rischi

Ci sono diversi rischi e preoccupazioni legati all'AI generativa, tra cui:

• Bias
• Allucinazioni
• Misinformazione
• Violazioni della privacy dei dati

Questi problemi possono manifestarsi in vari modi in diversi casi d'uso quotidiani.

Privacy dei dati: Le aziende raccolgono, elaborano e archiviano dati e potrebbero non avere chiarezza su come gli utenti possono controllare l'utilizzo dei loro dati.

Trasparenza: La natura "a scatola nera" di molti modelli di AI rende difficile capire come vengono prese le decisioni e perché vengono prodotti determinati risultati.

Allucinazioni e imprecisioni: Gli strumenti di AI sono noti per affermare con sicurezza informazioni false o "allucinate", il che ha un impatto sulla loro utilità e affidabilità.

Bias: Gli strumenti di AI possono mostrare distorsioni basate sui dati di addestramento.

Sicurezza: Le vulnerabilità, come gli attacchi di iniezione di prompt, possono causare perdite di dati o la fornitura di informazioni pericolose.

Sfide nell'utilizzo della genAI in modo responsabile

Ci sono diverse sfide nell'utilizzo responsabile della genAI, tra cui:

Mancanza di politiche e approcci organizzativi: Le organizzazioni si stanno ancora confrontando su come rispondere alla crescente adozione di questa tecnologia e molte non hanno politiche chiare che ne regolamentino l'uso sul posto di lavoro.
Incentivi organizzativi disallineati: Nell'utilizzo della genAI in nuovi prodotti o funzionalità, l'uso responsabile può richiedere un rallentamento, che può essere in contrasto con la velocità di commercializzazione.
Mancanza di istruzione individuale: Gli individui che utilizzano la genAI per lavoro o in nuovi prodotti spesso mancano di istruzione e formazione su questioni etiche e uso responsabile della genAI.
Modelli di iniquità rafforzati nella società: Gli strumenti GenAI – come macchine per il riconoscimento di modelli – riprendono i modelli esistenti nella società (ad esempio, stereotipi dannosi o limitanti, iniquità), che poi diventano radicati e amplificati.

"Plays": Azioni pratiche per un'IA generativa responsabile

Questa sezione del documento è il "manuale operativo". Descrive in dettaglio un insieme di azioni o "plays" suddivise in due categorie principali:

• Plays per Leader Organizzativi (OL 1-5): Queste azioni sono rivolte alla leadership aziendale e si concentrano sull'integrazione della responsabilità a livello organizzativo.

• Plays per Product Manager (PM 1-5): Queste azioni sono pensate per i singoli product manager e si concentrano sull'implementazione di pratiche responsabili nello sviluppo e nella gestione dei prodotti.

Si consiglia di seguire i "plays" in ordine sequenziale per massimizzare l'efficacia.

Prima di Iniziare: Play 0 – Valutare se la GenAI è lo strumento Giusto

Prima di implementare qualsiasi iniziativa di genAI, è fondamentale chiedersi se la tecnologia è effettivamente necessaria e appropriata per il compito da svolgere.

Chi è Coinvolto: Tutti i dipendenti

Cosa Considerare:

• Efficacia Alternativa: È possibile raggiungere gli stessi obiettivi in modo efficiente ed efficace senza genAI? In caso affermativo, è necessario utilizzarla?

• Costi Integrativi: Quali sono i costi economici (ad esempio, ore di lavoro aggiuntive, calcolo), i costi sociali più ampi e la scalabilità sostenibile nel tempo?

• Valore vs. Ripercussioni: I benefici della genAI superano le possibili ripercussioni?

A seconda della struttura aziendale, potrebbe essere utile formare un team interfunzionale per valutare queste domande in modo più approfondito.

Se si determina che la genAI è appropriata, si può procedere con i "plays" successivi.

Leadership Organizzativa (OL) Plays

OL: Play 1 – Assicurare l'Impegno della Leadership e Sviluppare Principi Responsabili

È fondamentale che i leader riconoscano il valore dell'uso responsabile della genAI, sviluppino principi di IA responsabili e comunichino l'impegno dell'organizzazione verso la responsabilità a tutti i dipendenti.

OL: Play 2 – Implementare Politiche e Standard Accompagnatori

Le politiche aziendali che spiegano usi accettabili e inaccettabili della genAI sul posto di lavoro e nella progettazione dei prodotti sono essenziali.

OL: Play 3 – Costruire un Quadro di Governance Completo

Le organizzazioni di successo raggiungono un equilibrio tra una chiara responsabilità all'interno dei ruoli e una responsabilità condivisa in tutta l'organizzazione.

OL: Play 4 – Aggiornare gli Incentivi per Allineare Performance, Sviluppo del Prodotto e Metriche con la Responsabilità

Coltivare una cultura della responsabilità, in cui tutti i dipendenti si sentano responsabili nei confronti dell'uso delle tecnologie emergenti e dell'AI.

OL: Play 5 – Implementare una Formazione Su Misura

Implementare una formazione personalizzata per affrontare le lacune e supportare l'uso responsabile della genAI.

Product Manager (PM) Plays

PM: Play 1 – Condurre "Gut Checks" per Valutare i Rischi di Responsabilità

Prima di utilizzare gli strumenti di genAI, è necessario valutare attentamente i rischi per la responsabilità. In alcuni casi, potrebbe non essere appropriato utilizzare affatto la genAI.

PM: Play 2 – Scegliere un Modello Valutando le Necessità e i Rischi Potenziali

Selezionare un modello per i prodotti genAI valutando le necessità e i rischi potenziali. Garantire la trasparenza documentando il modello, affinando i dati e le considerazioni chiave.

PM: Play 3 – Condurre Valutazioni e Audit dei Rischi

Identificare e mitigare i potenziali rischi legali, etici e per la sicurezza, proteggere l'integrità del marchio e garantire la conformità normativa.

PM: Play 4 – Implementare Test di Red-Teaming e Adversarial Testing

Il red-teaming e gli adversarial test implicano la sfida intenzionale del modello Al e la simulazione di attacchi o casi d'uso impropri per identificare vulnerabilità.

PM: Play 5 – Tenere Traccia dei Micro-Momenti di Responsabilità e Mostrarli nelle Valutazioni delle Performance

Ogni dipendente ha l'agenzia individuale per agire sui micro-momenti di responsabilità, che sono piccole, semplici decisioni verso la responsabilità quando si utilizza genAl.

Conclusione

Implementando approcci per l'uso responsabile della genAI, i leader aziendali e i product manager possono sbloccare l'immenso potenziale della genAI per i loro prodotti e organizzazioni, supportando al contempo un impatto sociale positivo su un panorama in continua evoluzione.