Tra efficienza e sovraccarico mentale, i costi nascosti dell’intelligenza artificiale

TANSTAAFL - There Ain’t No Such Thing As A Free Lunch! Così Milton Friedman rese popolare un aforisma prevalentemente economico che sottolinea, oggi come allora, che ogni risorsa ha un costo. A me piace ricordare come anche Carl Rogers, uno dei padri della psicologia umanista e fondatore della terapia centrata sul cliente (e di conseguenza della “customer centricity”), abbia ripreso questo principio nel contesto della crescita e dello sviluppo personale.

Da sempre l’uomo ha cercato di ottimizzare fatiche e sforzi per evolvere e progredire. A volte cercando delle scorciatoie, diciamolo. La condanna divina dopo la cacciata dal Paradiso Terrestre “mangerai il frutto della terra con affanno tutti i giorni della tua vita. Esso ti produrrà spine e rovi, e tu mangerai l’erba dei campi; mangerai il pane con il sudore del tuo volto” (Genesi 3, 14-24), forse è lo slancio di riscatto all’autonomia e la tensione verso il ritorno ad uno stato di beatitudine, che più hanno condizionato ed emancipato l’umanità. La ricerca di ottimizzare le energie, le risorse e il tempo è alla base di ogni conquista tecnica e tecnologica. Il progresso, però, ha spesso mascherato i famosi costi di cui sopra; essi sono diventati poco visibili nel tempo anche a causa di effetti cumulo emergenti solo nella lunga distanza, oppure perché monetizzarli e renderli tangibili risultava difficile per mancanza di KPI. L’intelligenza artificiale, oggi, si propone come ottimizzatore di tempo, fatiche e sforzi per molte professioni. La domanda che possiamo porci è duplice: da un lato se per lei, l’IA, la fatica e il costo non esistono e dall’altro se veramente ci solleverà da sprechi/costi di energia mentale e fisica.

La risposta alla prima domanda, volutamente provocatoria, la possiamo sintetizzare ricordandoci che dietro ad ogni risposta lavorano data center energivori, hardware complessi e infrastrutture globali. E qui mi fermo, perché non è un ambito in cui sono esperta. Mentre, per quanto riguarda la seconda, posso condividere alcune riflessioni maturate sul campo negli ultimi 18 mesi e gli esiti di alcune ricerche recenti. Lo chiamano “IA brain fry” - letteralmente “cervello fritto dall’IA” - e lo definiscono come un affaticamento mentale derivante dall’uso eccessivo o dalla supervisione di strumenti di IA al di là delle proprie capacità cognitive.

I partecipanti ad una ricerca di Harvard (condotta dopo una serie di rilevazioni di indagini di benessere organizzativo che riportavano un aumento di sovraccarico cognitivo e burnout) lo hanno descritto come una sensazione di “ronzio” o di annebbiamento mentale con difficoltà di concentrazione, rallentamento nel processo decisionale e mal di testa. Lo studio è stato condotto su 1.488 lavoratori a tempo pieno con sede negli Stati Uniti (49% uomini e 51% donne tra collaboratori indipendenti e dirigenti) presso grandi aziende di diversi settori. Dalla ricerca risulta evidente che, sebbene l’intelligenza artificiale prometta di rendere il lavoro più efficiente, in molti casi sta producendo l’effetto opposto: invece di semplificare le attività, aumenta il carico cognitivo dei lavoratori. Questo accade particolarmente quando le persone devono monitorare diversi sistemi di IA contemporaneamente o quando l’IA aumenta il volume di lavoro invece di sostituire attività ripetitive. La produttività cresce quando si usano uno o due strumenti di IA, ma diminuisce sensibilmente se questo numero sale a causa del “tentativo” di multitasking e dell’overload informativo.

Questo affaticamento costa anche all’azienda, concretamente: più errori, maggiore “fatica decisionale”, quindi tempo e comunicazioni infinite e una più alta propensione a cambiare lavoro (dato correlato, non causale). Al contrario, quando l’IA viene usata per eliminare compiti ripetitivi, il burnout appare diminuire. Alla luce di questa e di innumerevoli ricerche in corso, risulta evidente quanto sia necessario sviluppare nuove competenze per gestire efficacemente il lavoro con l’IA, come definire meglio i problemi, elaborare nuovi piani di analisi e stabilire priorità strategiche. Senza queste capacità, le persone potrebbero rischiare di impiegare più tempo a gestire gli strumenti di IA che a risolvere i problemi reali. Inoltre, un monito per le organizzazioni è quello di trattare l’attenzione umana come una risorsa limitata. Competenze cruciali come giudizio, decisione e strategia richiedono concentrazione, che per l’essere umano non è lineare o binario, on-off.