Oggi è il mio compleanno!
E poiché sono apparentemente incapace di festeggiare come una persona normale, ho deciso che il regalo migliore possibile è provocare i miei amici nerd e la mia rete a discutere con me dei miei argomenti preferiti: tecnologia, filosofia e la domanda che mi tormenta MOLTO ultimamente:
Con l'abbondanza di intelligenza, cosa rimane di umano?
Per favore, considerate i vostri pensieri, disaccordi, oscuri riferimenti filosofici e commenti inutilmente lunghi come regali di compleanno.
C'è anche un altro regalo, fatto dal mio Team, di cui non posso fare a meno di parlare: il nuovo www.wiserwork.ai. Per favore, provatelo gratuitamente e datemi feedback; questo è il regalo più utile!
Quindi, quando la gente chiede perché WiserWork sia diverso dai prendi-appunti AI, di solito si aspetta una risposta tecnica.
Un modello migliore? Sì; un mix di modelli per diversi livelli cognitivi di compiti. Una migliore orchestrazione. Certo. Un contesto migliore. Sì! Il migliore. Il contesto della conoscenza tacita, il modo strutturato in cui immagazziniamo il giudizio collettivo, non solo i dati, le informazioni e la conoscenza documentata.
Sì, facciamo tutto questo.
Ma la verità è molto più semplice. Il vantaggio più grande non è tecnico.
È filosofico.
Prima di chiederci cosa l'AI potesse automatizzare, ci siamo posti una domanda molto più antica:
Cosa dovrebbe rimanere umano, mentre l'intelligenza diventa abbondante?
Aristotele: Relazioni di Utilità vs. di Virtù
Aristotele distingueva tre tipi di amicizia nell'“Etica Nicomachea.” Amicizie di utilità: persone che si aiutano a vicenda per portare a termine le cose. Amicizie di piacere: persone che si procurano gioia a vicenda. E amicizie di virtù: persone che desiderano il meglio l'una per l'altra e vengono trasformate dalla relazione. Il terzo tipo era, per Aristotele, l'unica forma completa, e l'unica capace di trasformare le persone al suo interno.
Alcune cose esistono perché ci aiutano a raggiungere un risultato. Altre esistono perché cambiano chi diventiamo. L'AI Generativa è diventata straordinariamente brava nell'utilità. Recupera informazioni. Scrive. Riassume. Pianifica. Coordina. Sono risultati notevoli.
Ma le organizzazioni non diventano eccezionali perché automatizzano l'utilità. Questo è già diventato una commodity. Diventano eccezionali perché le persone sviluppano giudizio insieme.
Questa distinzione è diventata uno dei fondamenti di WiserWork. L'AI dovrebbe ottimizzare l'utilità. Non dovrebbe mai ottimizzare la crescita umana.
Vogliamo rimuovere tutto l'attrito con l'AI?
Due Tipi di Attrito
L'AI rimuove enormi quantità di attrito. Questo è positivo. Ma non tutto l'attrito è spreco. Parte dell'attrito crea significato. Abbiamo realizzato che esattamente la stessa cosa accade all'interno delle organizzazioni. C'è attrito che spreca le persone. E attrito che forma le persone. E le organizzazioni.
Quando dico organizzazioni intendo il giudizio collettivo e il gusto su cui l'intera organizzazione si allinea.
a. Attrito di Utilità
Questo attrito spreca il potenziale umano: Cercare, Pianificare, Ricordare, Scrivere follow-up, Trovare documenti, Ripetere il contesto, Ricostruire decisioni.
Questo dovrebbe scomparire.
b. Attrito Formativo
Questo attrito crea organizzazioni migliori.
Disaccordo. Giudizio. Gusto. Leadership. Compromessi. Principi condivisi. Visione. Impegno. Questo dovrebbe rimanere.
Non perché sia inefficiente. Ma perché è proprio così che si sviluppa l'intelligenza collettiva.
Che tipo di azienda siamo? Decisioni di Scelta vs. Decisioni di Ottimizzazione.
Il Collo di Bottiglia Non Sono Più le Risposte. Sono le Scelte.
L'AI è eccezionale nell'ottimizzazione: trovare una via più veloce, migliorare un processo, confrontare alternative o generare migliaia di risposte plausibili.
Ma le decisioni aziendali più importanti non sono problemi di ottimizzazione. Sono problemi di scelta.
Anche le aziende più ottimizzate al mondo; gli stessi laboratori di AI, selezionano le risposte in modo diverso quando prendono le loro Decisioni di Scelta, anche se giocano con un SkillSet di Ottimizzazione --> Decisioni di Ottimizzazione simili: capacità di modelli abbastanza simili; ogni nuovo modello ha una durata di un mese, alimentano i loro modelli con set di dati simili dalle stesse aziende di dati; Mercor, Micro1, Handshake e altre 20, raccolgono giganteschi round di Serie C, D, E, F.... da simili Venture Capital di crescita della Valley e l'elenco delle somiglianze sulle capacità di Ottimizzazione continua.
ma stanno prendendo Decisioni di Scelta distintamente diverse sul futuro che stanno attualmente costruendo:
Anthropic è focalizzata al laser sulle soluzioni enterprise che servono i diversi dipartimenti; finanza, operazioni, customer success, legale e molteplici ruoli professionali, concentrandosi su governance, sicurezza e valore aziendale,
OpenAI è un'azienda commerciale B2C che è persino entrata nel settore hardware per individui e famiglie, con l'obiettivo di fornire a tutti un agente AI personale.
Grok/xAI è un'AI più opinionata, in tempo reale (grazie al suo feed x), che rispecchia la mentalità del suo creatore!
Tutti questi sono futuri piuttosto diversi che sono il prodotto di Decisioni di Ottimizzazione simili ma Decisioni di Scelta piuttosto diverse.
Quale prodotto dovremmo costruire? Quali clienti dovremmo prioritizzare, e principalmente quali siamo disposti a deludere? Quale modello di prezzo riflette l'azienda che vogliamo diventare? Quale opportunità merita anni della nostra vita? Quale montagna vale la pena scalare?
L'AI può mostrarci futuri più credibili. Non può decidere quale futuro dovrebbe essere il nostro.
Un errore che molti professionisti commettono è pensare che queste siano le decisioni strategiche che prendiamo una volta al trimestre o una volta all'anno.
Sbagliato.
Con l'AI abbiamo Decisioni di Scelta ogni giorno
Ogni giorno i leader prendono dozzine di micro-decisioni.
Prodotto. Ogni settimana abbiamo una battaglia sulla prioritizzazione delle funzionalità; dobbiamo rimanere concentrati al laser su come ogni prossima micro-funzionalità, quale bug risolvere dopo, quale miglioramento apportare, specialmente ora che l'esecuzione è diventata così veloce.
Crescita. Ogni giorno decidiamo a quali clienti dire sì, a quali dire no. Non siamo adatti per tutti, ad esempio, riceviamo molte richieste da singoli individui che vogliono provare WiserWork ma sono contributori individuali. Raccomandiamo altri strumenti o di restare con Google Gemini. Se fanno parte di un team o sono imprenditori individuali, sì, li accettiamo.
Assunzioni. Ogni mese e ultimamente ogni poche settimane prendiamo la decisione più importante: chi è il prossimo membro del nostro team? Assumiamo per competenze o per estrema agency, responsabilità ed etica? Quest'ultima. Certo, se i candidati eccellono in entrambi i fronti, ci semplificano la vita!
Ogni giorno i leader prendono dozzine di micro-decisioni. L'AI non le riduce. Le moltiplica.
Problemi di Ottimizzazione vs Problemi di Scelta. L'AI domina l'ottimizzazione. Gli umani rimangono responsabili delle scelte.
Umano nel ciclo, perché il modello non è ancora abbastanza bravo…?
In molte narrazioni sull'AI, specialmente qui nella Valley, la partecipazione umana è trattata come un inconveniente temporaneo.
L'umano è “nel ciclo” perché il modello non è ancora abbastanza bravo.
Una volta che il modello migliora, si presume, l'umano dovrebbe scomparire.
Respingiamo questa premessa. Sosteniamo che la partecipazione possa essere una fonte permanente di capacità perché gli esseri umani possiedono conoscenza, obiettivi e giudizio in evoluzione di cui il modello ha bisogno.
La partecipazione umana diventa più preziosa man mano che la capacità dell'AI aumenta.
Perché le persone non devono più passare tanto tempo a svolgere le parti meccaniche del lavoro. Possono concentrarsi sulle parti in cui la partecipazione umana conta davvero.
Ad esempio, in una riunione oggi, gran parte del carico cognitivo viene sprecato per ricordare ciò che è stato detto, prendere appunti, convertire gli appunti in compiti, formattare l'output, scrivere il follow-up e assemblare una prima bozza.
La nostra AI svolge queste funzioni (il più delle volte meglio di qualsiasi concorrente :), ma la riunione non scompare necessariamente. Tutt'altro; la riunione diventa più umana. Ecco come noi/i “team AI-first” gestiscono le riunioni: https://www.linkedin.com/pulse/how-ai-first-teams-run-meetings-yiorgos-nikoletakis-cafwf/
Le persone possono concentrarsi sul disaccordo formativo, sulla prioritizzazione, sull'allineamento, sull'impegno e la direzione, sul giudizio e il gusto.
Questo permette agli umani di tornare al centro del sistema a un livello superiore. L'AI rimuove gli umani dal macchinario dell'esecuzione. Li riporta a ciò in cui gli umani sono migliori:
Giudizio e gusto sulle grandi decisioni strategiche macro e sulle micro-decisioni quotidiane
e poi, quando parliamo a livello di team
trovare allineamento e direzione sui migliori performer del team.
Vuoi avere i tuoi migliori esperti nella stanza. E quando hai esperti, sono opinionati. Una buona riunione non è quando tutti sono d'accordo, ma quando il disaccordo è attrito formativo e porta a giudizio collettivo e saggezza istituzionale (in contrapposizione alla sola intelligenza individuale e conoscenza istituzionale).
Viktor Frankl: Il Significato Nasce dall'Incontro. Non tutto l'Attrito Dovrebbe Scomparire
Frankl sosteneva che il significato non può essere semplicemente consegnato. Emerge attraverso gli incontri: con il lavoro, con l'amore, con la responsabilità, con la sofferenza, con realtà che ci resistono.
Le organizzazioni funzionano allo stesso modo. Le grandi aziende non vengono costruite perché tutti sono d'accordo.
Vengono costruite perché le persone lottano con compromessi difficili finché non scoprono insieme risposte migliori. Lo scopo dell'AI non è rimuovere quegli incontri. È rimuovere tutto ciò che impedisce loro di accadere. E poi fornire la tecnologia che rende questo attrito formativo.
La “Conoscenza Tacita” di Michael Polanyi: Sappiamo Più di Quanto Possiamo Dire
Polanyi ha introdotto l'idea di conoscenza tacita. La conoscenza più preziosa all'interno di un'organizzazione è raramente scritta. Vive nel giudizio delle persone. Nella loro intuizione. Nel loro senso del gusto. Nella loro comprensione del contesto. Ironia della sorte, questa conoscenza tacita appare più chiaramente all'interno delle conversazioni. Raramente all'interno dei documenti. Le riunioni contengono qualcosa che la documentazione perde quasi sempre: il perché una decisione è stata presa. Quali presupposti sono stati respinti. Quale principio è stato alla fine più importante. Ecco perché cercare su Google Drive non è sufficiente. L'intelligenza viva dell'azienda esiste nelle sue conversazioni - nella sua conoscenza e saggezza non documentate, al vertice di questo modello piramidale della “Teoria della Conoscenza”:
I modelli di frontiera sono diventati straordinari nella conoscenza esplicita. Stanno rapidamente assorbendo tutto ciò che è documentabile. Ma i livelli più alti della piramide rimangono profondamente umani. Saggezza. Giudizio Collettivo e Gusto che formano le Decisioni dell'azienda. Certamente potenziati da AI e Agenti specifici del dominio.
Stelios Ramfos: La Formazione Avviene Attraverso l'Attrito
Ramfos torna spesso a un'idea semplice ma profonda. Gli esseri umani non sono formati dal comfort. Sono formati dall'incontro. Dalla resistenza. Dall'altra persona. Da realtà che si rifiutano di piegarsi completamente alla nostra volontà.
L'AI cambia questa equazione. Per la prima volta nella storia, stiamo creando sistemi progettati per adattarsi quasi perfettamente a noi.
Questo è straordinario. È anche pericoloso. Perché un mondo senza resistenza potrebbe diventare un mondo con meno formazione.
"Tua moglie non è stata progettata per essere d'accordo con te."
Nemmeno tuo figlio. Nemmeno il tuo miglior ingegnere. Nemmeno il tuo co-fondatore.
La loro resistenza non è un bug del prodotto. È parte di come ti cambiano. La domanda per l'AI non è come rimuovere la resistenza. È come rimuovere tutto tranne la resistenza che rende le persone e le organizzazioni più sagge, più esperte (una persona esperta, potrebbe essere una molto giovane che ha 2-3 anni di esperienza in ambienti ad alta crescita e alto attrito formativo, contro un professionista anziano in un ambiente di lavoro a basso ritmo).
In altre parole: “La lotta è la madre dell'innovazione e dell'apprendimento”.
Dobbiamo sviluppare la volontà di essere cambiati da persone che non sono progettate per noi.
Questo Ha Cambiato Tutto
Nel momento in cui abbiamo fatto questa realizzazione, abbiamo smesso di pensare di costruire un prendi-appunti AI o semplicemente un assistente.
Abbiamo capito che stavamo costruendo un sistema che agisce come un mentore che protegge lo spazio e il tempo pubblico dell'organizzazione per l'attrito formativo,
l'agente AI che permette ai team AI-First di formare un forte allineamento e direzione per eseguire molto velocemente,
non per la velocità in sé, ma per l'immediatezza che aumenta il ritmo delle iterazioni. Di iterazioni allineate, che permettono ai nostri utenti di superare chiunque altro nei loro mercati.
Il nostro lavoro non è eliminare le riunioni. Il nostro lavoro è eliminare tutto ciò che impedisce alle riunioni di produrre un pensiero migliore. Il risultato non è la trascrizione. Molte volte il risultato è il consenso (vedi di nuovo il nostro “Come i team AI-first gestiscono le riunioni”: https://www.linkedin.com/pulse/how-ai-first-teams-run-meetings-yiorgos-nikoletakis-cafwf/
Il risultato è un giudizio migliore.
Una Filosofia Diversa dell'AI
La tecnologia non ci ha portato qui. La filosofia sì.
Il futuro dell'AI non riguarda il rendere gli umani superflui.
Riguarda il decidere quali parti dell'essere umano non dovrebbero mai essere automatizzate. Certamente saranno potenziate dall'AI. Tutto il resto è implementazione.
La maggior parte dei prendi-appunti AI tratta la riunione in modo amministrativo come qualcosa che è accaduto nel passato e chiede: "Come possiamo riassumere questa riunione per ogni individuo?"
WiserWork chiede: "Cosa sta imparando questa organizzazione?"
La maggior parte dell'AI recupera informazioni. WiserWork recupera il giudizio in evoluzione. L'anima/carattere del nostro agente è innescare il team per formare un giudizio collettivo. Molto velocemente. Più velocemente dei vostri concorrenti.
La maggior parte dell'AI ricorda ciò che è stato detto. WiserWork ricorda ciò che il team crede attualmente.
Rimuovi l'attrito che spreca le persone.
Preserva l'attrito che forma le persone.
Questo ci rende umani.
