Ogni generazione vive almeno un cambiamento tecnologico che trasforma radicalmente l'economia del business. La forza del vapore ha trasformato la manifattura. L'elettricità ha riorganizzato l'industria. Internet ha riscritto le regole della distribuzione. Gli smartphone hanno messo un computer in ogni tasca, cambiando permanentemente il comportamento dei consumatori.
L'intelligenza artificiale appartiene a quella categoria.
Ciò che la rende diversa, tuttavia, non è semplicemente la velocità di adozione. È il fatto che l'IA sta trasformando in commodity qualcosa che storicamente abbiamo trattato come il vantaggio competitivo definitivo: l'intelligenza stessa.
Questa affermazione suona quasi assurda la prima volta che la senti. L'intelligenza è sempre stata celebrata. Le scuole la premiano. Le aziende competono per assumerla. Gli investitori sostengono i fondatori perché appaiono eccezionalmente intelligenti. Interi settori sono stati costruiti attorno all'idea di dare alle organizzazioni accesso a competenze specialistiche che non possedevano internamente.
Per decenni, l'intelligenza ha funzionato come una risorsa economica scarsa. Se volevi una consulenza legale di alta qualità, pensiero strategico, ricerche di mercato o sviluppo software, dovevi trovare persone che avevano passato anni ad acquisire quelle capacità. Le competenze richiedevano tempo per essere costruite ed erano corrispondentemente costose da ottenere.
L'intelligenza artificiale sta iniziando a cambiare questa equazione.
Il punto importante non è che l'IA svolga ogni compito meglio degli umani. Non è così. Lo sviluppo più significativo è che ha ridotto drasticamente il costo di produzione di un lavoro intellettuale competente.
Competenza, non genialità.
Questa distinzione conta.
Chiedi a un modello di IA di riassumere un rapporto, redigere una proposta, analizzare un foglio di calcolo o proporre idee di marketing, e di solito produrrà qualcosa di perfettamente utilizzabile. Potrebbe non essere eccezionale. Potrebbe non ridefinire un settore. Ma è spesso abbastanza buono da sostituire ore di lavoro che in precedenza richiedevano professionisti formati.
È esattamente così che le tecnologie trasformano i settori. Raramente eliminano per prima la fascia più alta di un mercato. Piuttosto, ridefiniscono ciò che diventa ordinario.
Pensa alla fotografia.
I fotografi professionisti esistono ancora, e i migliori tra loro sono probabilmente diventati ancora più preziosi. Ciò che è scomparso è il valore economico di scattare una foto media. Gli smartphone hanno reso la fotografia competente disponibile a tutti, costringendo i professionisti a competere sulla creatività, il gusto e la visione artistica piuttosto che sull'accesso all'attrezzatura.
L'intelligenza artificiale sta facendo qualcosa di notevolmente simile con il lavoro della conoscenza.
Il documento strategico medio sta diventando più economico da produrre.
Il software medio sta diventando più facile da scrivere.
Il testo marketing medio sta diventando quasi gratuito.
La ricerca media è sempre più disponibile su richiesta.
Nota lo schema.
Non è l'eccellenza a diventare una commodity.
È l'adeguatezza.
Questa osservazione porta profonde implicazioni su come le organizzazioni dovrebbero pensare al talento.
Molte aziende continuano ad affrontare le assunzioni come se la sola competenza tecnica creasse un vantaggio competitivo duraturo. Le descrizioni delle mansioni restano centrate sull'esecuzione. I processi di selezione continuano a dare priorità alle valutazioni tecniche rispetto a quasi tutto il resto. Le valutazioni delle performance premiano spesso il risultato più del giudizio.
Questi approcci avevano senso in un mondo in cui l'esecuzione tecnica stessa era scarsa.
Hanno considerevolmente meno senso in un mondo in cui l'esecuzione competente può essere sempre più generata, accelerata o potenziata dalle macchine.
Se ogni organizzazione ha accesso a capacità tecnologiche simili, allora il vantaggio migra altrove.
Migra verso il giudizio.
Verso la creatività.
Verso la fiducia.
Verso l'allineamento organizzativo.
Verso l'identificazione di problemi che vale la pena risolvere prima che tutti gli altri li notino.
Queste qualità sono considerevolmente più difficili da automatizzare perché dipendono dal contesto piuttosto che dall'informazione.
Il contesto è uno dei concetti più sottovalutati nel management moderno.
L'informazione ti dice cosa sta succedendo.
Il contesto ti dice perché è importante.
L'informazione spiega il comportamento del cliente.
Il contesto spiega la motivazione del cliente.
L'informazione identifica le tendenze.
Il contesto determina se quelle tendenze sono significative o temporanee.
L'intelligenza artificiale è straordinariamente efficace nell'elaborare informazioni. Gli esseri umani restano significativamente migliori nel comprendere il contesto, perché il contesto emerge dall'esperienza, dalle relazioni, dagli incentivi, dalla storia e dalla cultura. Raramente è contenuto in modo ordinato all'interno di un set di dati.
Questa distinzione diventa particolarmente evidente all'interno dei team di leadership.
Le riunioni del consiglio sono piene di persone intelligenti. I documenti strategici sono supportati da analisi sempre più sofisticate. Le dashboard forniscono più informazioni di quante i dirigenti potrebbero ragionevolmente assimilare.
Eppure le decisioni importanti restano ostinatamente difficili.
Dovremmo acquisire questa azienda?
Dovremmo entrare in questo mercato?
Dovremmo sostituire questo leader?
Dovremmo sacrificare la redditività a breve termine per la crescita a lungo termine?
Nessuna di queste decisioni è limitata dalla mancanza di informazioni.
Sono limitate dall'incertezza.
L'incertezza è sempre stata l'habitat naturale della leadership, ed è precisamente lì che il giudizio diventa economicamente prezioso.
A volte mi preoccupo che le organizzazioni si stiano preparando per l'era dell'IA ottimizzando la variabile sbagliata. Corrono per ridurre il costo di produzione del lavoro, prestando un'attenzione insufficiente al miglioramento della qualità delle decisioni che determinano quale lavoro merita di esistere.
La distinzione suona filosofica finché non consideri come le aziende creano effettivamente valore.
Nessun cliente paga perché un'azienda ha generato cento presentazioni aggiuntive.
Nessun azionista beneficia perché sono stati prodotti altri mille report.
Il valore si crea quando le organizzazioni prendono, ripetutamente, decisioni migliori dei loro concorrenti.
La tecnologia ha sempre amplificato quel processo.
Non lo ha mai sostituito.
Ecco perché trovo il dibattito attuale sull'IA stranamente incompleto.
La narrazione dominante presuppone che l'intelligenza stessa sia la risorsa scarsa. Di conseguenza, ogni conversazione ruota attorno all'acquisirne di più attraverso modelli sempre più capaci.
La storia suggerisce il contrario.
Ogni volta che una risorsa diventa abbondante, il successo dipende meno dal possederla che dallo schierarla con saggezza.
L'elettricità non ha garantito la leadership industriale.
Internet non ha garantito il successo commerciale.
Il cloud computing non ha eliminato il vantaggio strategico.
L'intelligenza artificiale seguirà quasi certamente lo stesso schema.
Diventerà infrastruttura.
Essenziale.
Potente.
Universalmente disponibile.
Le organizzazioni che eccelleranno non si distingueranno per il fatto di usare l'IA. Alla fine diventerà comune quanto usare l'email o il software cloud.
Si distingueranno per la qualità del giudizio che circonda quegli strumenti. Sapranno quando fidarsi della macchina, quando metterla in discussione, quando ignorarla e, forse soprattutto, quando una conversazione fondamentalmente umana conta più di un'altra risposta generata alla perfezione.
Ecco perché credo sempre più che l'intelligenza stia diventando un servizio di pubblica utilità piuttosto che un fattore di differenziazione.
I servizi di pubblica utilità sono trasformativi proprio perché, alla fine, tutti vi hanno accesso.
Il vantaggio competitivo si trova raramente all'interno del servizio stesso.
Si trova in ciò che le persone scelgono di costruirci sopra.