Gli strumenti di intelligenza artificiale sono ovunque, quindi perché la maggior parte delle persone li usa ancora come se fosse il 2015?

      Gli strumenti di intelligenza artificiale sono ovunque, quindi perché la maggior parte delle persone li utilizza ancora come se fosse il 2015? L'intelligenza artificiale ora si trova all'interno di quasi ogni strumento che apri, dai motori di ricerca e dalle app per ufficio ai browser, ai telefoni e ai software creativi.

      Gli aggiornamenti continuano ad aggiungere assistenti, copiloti e generatori, ognuno promettendo di cambiare il modo in cui si svolge il lavoro.

      Sulla carta, l'adozione sembra alta. Milioni di utenti hanno già queste funzionalità disponibili, spesso attivate per impostazione predefinita, in attesa all'interno di menu che la maggior parte delle persone esplora raramente.

      Il comportamento reale si muove più lentamente. Molti utenti scrivono ancora documenti riga per riga, cercano sul web nello stesso modo in cui lo facevano anni fa e completano compiti manualmente, anche quando il software suggerisce un'altra opzione.

      Il 💜 della tecnologia dell'UE Gli ultimi rumori dalla scena tecnologica dell'UE, una storia del nostro saggio fondatore Boris e alcune opere d'arte AI discutibili. È gratuito, ogni settimana, nella tua casella di posta. Iscriviti ora! L'obiettivo non è mai stato quello di sostituire la creatività o il talento, ma di aumentarlo, e questo funziona solo quando le persone capiscono dove si inserisce la nuova capacità in ciò che già fanno.

      In questo articolo, esaminiamo perché gli strumenti di intelligenza artificiale sono ovunque, eppure l'uso quotidiano del software sembra ancora bloccato nel passato. Il vero problema non è l'accesso all'IA, ma l'adozione.

      I fornitori di software non si muovono lentamente. Nuove funzionalità di intelligenza artificiale appaiono negli aggiornamenti quasi ogni settimana, aggiunte a strumenti che le persone già utilizzano per scrivere, programmare, progettare, cercare e comunicare.

      L'accesso non è più la barriera. Ciò che manca è il momento in cui l'utente impara effettivamente dove si inserisce la nuova funzionalità nel proprio flusso di lavoro esistente.

      La maggior parte del software si aspetta ancora che le persone lo scoprano da sole, motivo per cui strumenti come WalkMe Learning Arc si concentrano sull'insegnare le funzionalità all'interno dell'applicazione piuttosto che inviare gli utenti a documentazione o portali di formazione separati.

      Il cambiamento riflette una realizzazione più ampia nell'industria che rilasciare funzionalità non significa automaticamente che le persone le utilizzeranno, un problema discusso anche nei dibattiti sull'oversight dell'IA e sull'usabilità in chiarezza come strategia.

      La maggior parte dell'apprendimento avviene ancora al di fuori dello strumento stesso. Ci si aspetta che gli utenti leggano guide, guardino tutorial o partecipino a sessioni formali simili ai tradizionali programmi di formazione per dipendenti, anche se la vera difficoltà appare solo una volta che sono tornati all'interno del software, cercando di completare un compito sotto pressione temporale.

      In pratica, le persone tornano alle abitudini di cui si fidano già, ignorando funzionalità che non hanno mai avuto tempo di esplorare adeguatamente. L'innovazione continua a progredire, ma le capacità degli utenti si muovono a un ritmo diverso.

      L'eccesso di funzionalità rende il software moderno più difficile da usare

      Le app moderne non stanno lottando perché mancano di capacità. Lottano perché ogni aggiornamento aggiunge un altro strato su ciò che era già presente. L'IA non ha sostituito le vecchie interfacce; si è sovrapposta a esse, il che significa che gli utenti ora affrontano più opzioni, più pannelli e più assistenti di prima.

      Anche le discussioni su come gli agenti di analisi IA necessitino di guardrail, non di più dimensioni del modello, riflettono la stessa preoccupazione che aggiungere intelligenza non rende automaticamente il software più facile da usare.

      Apri quasi qualsiasi strumento oggi e il modello sembra familiare: software per ufficio con copiloti e barre laterali integrate, strumenti di design pieni di generatori, modelli e suggerimenti, app di produttività con chatbot all'interno di ogni menu e piattaforme che si aspettano che gli utenti apprendano attraverso guide simili alla formazione dei dipendenti.

      Quando l'interfaccia diventa affollata, le persone smettono di sperimentare e tornano a ciò che già conoscono. Maggiore potenza suona bene nelle note di rilascio, ma in pratica, spesso significa più decisioni su ogni schermo. Ecco perché i modelli di utilizzo spesso rimangono indietro di anni rispetto alla tecnologia già disponibile.

      Le persone non resistono all'IA; resistono a cambiare il modo in cui lavorano

      La maggior parte degli utenti non è contraria all'intelligenza artificiale. Ciò a cui resistono è cambiare il modo in cui già sanno lavorare.

      Una volta che una routine sembra affidabile, le persone la ripetono senza pensarci, anche quando il software offre un metodo più veloce. L'abitudine diventa il predefinito, il che aiuta a spiegare perché il divario sta crescendo tra la disponibilità dell'IA e la reale capacità.

      Sebbene ci si aspetti che la maggior parte dei dipendenti utilizzi l'IA al lavoro, solo una minoranza si sente adeguatamente formata per farlo. La ricerca di Microsoft mostra che il 66% dei leader afferma che non assumerebbero qualcuno senza competenze in IA.

      Molti stanno imparando da soli mentre i requisiti lavorativi si avvicinano alle competenze ora associate ai nuovi lavori futuri piuttosto che ai ruoli tradizionali.

      Imparare un nuovo flusso di lavoro sembra semplice fino a quando non interrompe il lavoro reale. La memoria muscolare prende il sopravvento, le scadenze si avvicinano e raramente c'è abbastanza guida all'interno dello strumento stesso per far sentire il nuovo metodo sicuro da provare.

      Il divario tra innovazione e adozione è per lo più umano, non tecnico, motivo per cui il prossimo cambiamento nell'IA non verrà solo da modelli migliori.

      La prossima ondata di IA si concentrerà sull'insegnamento, non solo sull'automazione

      La prossima fase dello sviluppo dell'IA sta iniziando a muoversi lontano dall'aggiunta di ulteriori funzionalità e verso l'aiuto agli utenti per comprendere quelle già presenti.

      Invece di aspettarsi che le persone leggano guide o guardino tutorial come se fosse il 2015, i nuovi strumenti stanno iniziando a guidare le azioni direttamente all'interno dell'interfaccia, mostrando suggerimenti passo dopo passo man mano che il compito progredisce.

      Copiloti che raccomandano il prossimo comando, walkthrough che appaiono nel mezzo di un flusso di lavoro e interfacce che si adattano a come lavora l'utente stanno diventando più comuni nei software di produttività, design e sviluppo.

      Questo cambiamento è anche il motivo per cui più team stanno ponendo domande su come scegliere una piattaforma di adozione digitale, poiché l'apprendimento non è più qualcosa che avviene prima di utilizzare il software, ma durante.

      Gli strumenti che si distinguono non saranno quelli con le liste di funzionalità più lunghe, ma quelli che le persone possono effettivamente comprendere senza fermare il loro lavoro per capirli.