L’AI literacy per preparare la forza lavoro al futuro: cosa abbiamo imparato da Agentforce

L’AI sta modificando ogni singola azienda: la tua è pronta al cambiamento? Quasi l’80% delle piccole e medie imprese che utilizzano l’AI afferma che questa sta trasformando la loro attività. Eppure molte aziende faticano a scalare efficacemente l’intelligenza artificiale per trarne un vantaggio reale. Il segreto non risiede solo nell’adozione dell’AI, ma nell’abilitare la forza lavoro al suo utilizzo. Senza un’adeguata AI literacy, le aziende rischiano di andare incontro a inefficienze, problemi di conformità e opportunità mancate. 

In ambito finanziario, solide competenze AI possono fare la differenza e permettere il rilevamento precoce delle frodi evitando di perdere milioni. Nella produzione manifatturiera, la manutenzione predittiva basata sull’AI riduce al minimo i tempi di inattività, a condizione che il personale sappia come usarla.

I dipendenti desiderano apprendere, ma il 74% di essi afferma che la mancanza di formazione impedisce loro di stare al passo. Investire fin da ora nell’AI literacy non solo prepara la tua azienda al futuro, ma favorisce anche l’innovazione, aumenta il tuo vantaggio competitivo e assicura che i tuoi team sappiano sfruttare appieno le potenzialità dell’AI.

Costruire una forza lavoro competente nella gestione dei dati non avviene da un giorno all’altro; tuttavia, con le giuste basi ciascun team potrà trasformare le informazioni in un vantaggio competitivo.

Che cos’è l’AI literacy?

L’AI literacy non si limita a conoscere l’esistenza dell’AI, ma consiste nel comprenderne le funzionalità, applicarla in modo efficace e utilizzarla per il miglioramento dei processi di lavoro. Man mano che questa tecnologia assume un ruolo sempre maggiore nelle funzioni operative aziendali, aiutare il personale a conoscerne i concetti fondamentali crea nuove opportunità e riduce i rischi.

Ciò include apprendere come collaborare con l’intelligenza artificiale e come progettare un’AI che collabori con le persone. “Progettare l’esperienza tra agenti AI e umani è un ulteriore sfaccettatura di questa nuovissima competenza”, afferma Irina Gutman, Global Leader of AI Professional Services di Salesforce, in un recente episodio di Experts of Experience. “Sviluppare le competenze delle persone è il prossimo passo decisivo nell’implementazione dell’AI.”

Cosa comporta realmente costruire l’AI literacy, intesa non soltanto come comprensione della tecnologia, ma come creazione di interazioni di valore tra AI e umani? Eccone gli aspetti essenziali:

Come migliorare fin da subito la tua AI literacy 

• Familiarizzare con l’AI e il machine learning: il personale dovrebbe conoscere le nozioni di base dell’AI, ovvero come funziona, come il machine learning permette alle aziende di prendere decisioni più intelligenti e in che modo l’automazione può semplificare le attività quotidiane.
• Sentirsi a proprio agio con gli strumenti basati sull’AI: i chatbot AI, l’analisi del sentiment e altri strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono diffusissimi. I dipendenti devono sapere cosa questi tool sanno fare bene, in cosa falliscono e come utilizzarli per rendere più semplice il proprio lavoro.
• Interpretare gli insight generati dall’AI: il personale dovrebbe essere in grado di esaminare i dati ottenuti dall’AI, valutarne l’accuratezza e utilizzarli a supporto di decisioni intelligenti ed etiche.

Le aziende che mettono al primo posto lo sviluppo delle competenze AI riscontrano risultati quantificabili: aumento dell’efficienza, processo decisionale più solido e crescita dei ricavi. 

Perché è importante investire in programmi di AI literacy

L’AI non è soltanto un trend, è un cambiamento radicale nel modo in cui le imprese lavorano. Pensa alle innovazioni tecnologiche passate, ad esempio all’avvento dei computer negli uffici. Le aziende che hanno investito precocemente nell’alfabetizzazione informatica ottennero enormi vantaggi in termini di efficienza, mentre quelle che non sono riuscite a integrare questa tecnologia sono rimaste indietro. Succederà la stessa cosa con l’AI.

Secondo l’AI Jobs Barometer 2024 di PwC, l’intelligenza artificiale sta ridefinendo le competenze professionali, rendendo i lavoratori più produttivi e aumentando la data literacy. Il personale formato per l’AI lavora in modo più efficiente affiancato da sistemi intelligenti, ottimizzando i workflow e prendendo decisioni migliori. Secondo i report di Deloitte, i team addestrati per l’AI riscontrano un aumento dell’efficienza del 20-30%, a dimostrazione del fatto che l’AI literacy porta a risultati concreti.

Agentforce➚ sta aiutando le imprese a introdurre l’AI autonoma nei reparti di assistenza, vendite e marketing. Ma se i team non vengono formati per lavorare efficientemente con l’AI, le aziende rischiano di non sfruttarne pienamente il potenziale.

Cosa accadrà in realtà? A causa dei cambiamenti legati all’AI, entro i prossimi 3 anni il 40% dei lavoratori necessiterà di nuove competenze professionali (Global AI Adoption Index 2024 di IBM). Le aziende che investono ora nell’AI literacy mettono la propria forza lavoro nelle condizioni di affrontare il futuro; inoltre garantiscono la conformità agli standard etici e conquistano un significativo vantaggio di mercato.

Come preparare la forza lavoro per l’AI

La formazione del personale sul tema dell’AI inizia con una strategia chiara. Le aziende devono valutare il livello di competenze di partenza, identificare eventuali lacune nelle conoscenze e definire un programma formativo che corrisponda all’utilizzo dell’AI nel mondo reale.

Le tappe della preparazione all’AI

1. Offri una formazione sull’AI su misura: workshop pratici e corsi digitali personalizzati a seconda del ruolo dei dipendenti assicurano che l’adozione dell’intelligenza artificiale sia percepita in modo pratico e non astratto.
2. Incoraggia l’apprendimento continuo: favorisci una formazione sull’AI costante attraverso i programmi di mentoring e la condivisione interna delle conoscenze.
3. Promuovi una cultura AI-friendly: allo scopo di ridurre le resistenze, i leader dovrebbero spiegare il ruolo dell’AI nell’aumentare, e non sostituire, il lavoro umano.
4. Stabilisci la governance e l’etica dell’AI: linee guida chiare assicurano un utilizzo responsabile dell’AI e l’allineamento con gli obiettivi aziendali.

Aziende come Salesforce sono riuscite efficacemente a rendere il personale competente nell’AI investendo in formazione, mentoring e piattaforme interne di apprendimento AI. Ciò fa parte di un movimento più ampio che ha lo scopo di aumentare la padronanza dell’intelligenza artificiale, ad esempio tramite iniziative come il National AI Literacy Day, che ha coinvolto oltre 100 organizzazioni in eventi formativi sul territorio statunitense. I progetti formativi sull’AI di Salesforce hanno permesso un’adozione più rapida dell’intelligenza artificiale nei team, migliorando il processo decisionale e semplificando i flussi di lavoro. 

In che modo Agentforce ci ha insegnato l’importanza dell’AI literacy

Garantire l’AI literacy non è concedersi un lusso: è un elemento indispensabile per implementare efficacemente agenti AI come Agentforce. Se non si comprendono le basi del funzionamento dell’AI, cosa può o non può fare e come possiamo collaborare con essa, non sarà possibile sfruttare il pieno potenziale neppure degli strumenti più potenti. È per questo motivo che Salesforce ha conferito all’AI literacy un ruolo decisivo nell’implementazione interna di Agentforce, dal creare inizialmente fiducia fino ad arrivare all’adozione da parte dei vari team.

Ma come abbiamo implementato Agentforce all’interno del nostro portale di assistenza?

Abbiamo iniziato dall’ascolto, osservando come la clientela navigava all’interno della piattaforma, che genere di domande poneva ai tecnici dell’assistenza e le modalità di interazione con gli ottimi contenuti già presenti. Abbiamo messo in evidenza un’ampia gamma di risorse di valore già disponibili che includeva sia le informazioni sui prodotti e gli articoli di knowledge base su Help.Salesforce.com, sia i moduli Trailhead e la documentazione per sviluppatori.

Successivamente, ci siamo basati sui dati. L’analisi dei contenuti più visualizzati e degli argomenti che generavano il maggior volume di casi di assistenza ci ha permesso di individuare pattern e lacune, fornendoci insight essenziali sui contenuti a cui dare priorità in Agentforce. Ci siamo avvalsi di Data Cloud per connettere dati strutturati, ad esempio oggetti e campi di Salesforce, con dati non strutturati come articoli e risorse di supporto. Questo ha creato un’esperienza più ricca e intelligente per i nostri utenti. Abbiamo inoltre mappato le domande dei clienti in oggetti Salesforce strutturati, ottenendo un’integrazione che ha ottimizzato il contesto dell’LLM e l’accuratezza delle risposte.

Per garantire un alto livello di qualità e costruire fiducia, abbiamo coinvolto nel processo i nostri tecnici dell’assistenza, chiedendo loro di valutare in prima persona le risposte di Agentforce. Capaci di risolvere problemi complessi e dotati di una conoscenza approfondita dell’intento del cliente, sono i collaboratori perfetti per la valutazione degli output generati dall’AI. Questo tipo di approccio ci ha permesso di capire dove Agentforce funzionava bene e dove invece necessitava di miglioramenti.

Ma, soprattutto, ci ha fornito un’opportunità concreta e valida per costruire l’AI literacy all’interno del team di assistenza. Interagendo direttamente con il modello, i nostri tecnici hanno iniziato a considerare l’AI non come un sostituto ma come un aiutante affidabile, uno strumento che può essere perfezionato, guidato e su cui poter contare. Il feedback umano si è rivelato essenziale per migliorare l’accuratezza e incentivare l’adozione di questa tecnologia, nonché per promuovere una cultura volta alla collaborazione tra le persone e l’AI.

Il risultato? Agentforce è diventato più utile e intelligente, capace di offrire risposte contestualmente pertinenti e basate sulle necessità reali dei nostri clienti.

È qui che entra davvero in gioco l’AI literacy: per ottenere ottimi output dall’AI, devi saperle fornire i giusti input. Significa comprendere i tuoi clienti e conoscere quali problemi stanno cercando di risolvere, dove rimangono imbrigliati e cosa rappresenta per loro un successo. Più saranno precisi i dati, i prompt e la mappa degli intenti, più alto sarà il livello di performance degli agenti AI. Agentforce ne è la prova concreta.

Errori comuni nell’adozione dell’AI e come evitarli

Anche le aziende consapevoli dell’importanza dell’AI possono incontrare difficoltà nell’implementarla in modo efficace. L’errore più grande consiste nel sottovalutare la necessità di un’attenta supervisione umana. Senza una chiara responsabilità, le decisioni dell’AI possono rivelarsi incoerenti, inefficienti o persino non rispettare la conformità.

Ecco alcune delle insidie più frequenti che abbiamo osservato durante l’introduzione dell’AI e delle iniziative di AI literacy:

• Lanciarsi senza avere una strategia: l’intelligenza artificiale può essere percepita come soverchiante se non cominci con un piano ben chiaro. Una roadmap ben studiata assicura che le tue iniziative AI non siano soltanto un trend passeggero ma siano collegate agli obiettivi aziendali.
• Concentrarsi solo sulla tecnologia anziché sulle persone: l’AI non è una formula magica, bensì una partnership tra la tecnologia e la tua forza lavoro. Garantire una formazione accessibile e pratica è fondamentale per sviluppare sicurezza e competenze.
• Non dare importanza alla gestione dei cambiamenti: manifestare resistenze di fronte ai cambiamenti è una reazione normale. Le persone vogliono capire che impatto avrà questa tecnologia su di loro. Un approccio basato sulla trasparenza e sulla comunicazione aiuta a far comprendere che l’AI ha una funzione di supporto.
• Voler fare troppo e troppo presto: inizia gradualmente e scala in modo ponderato. Individua un caso d’uso e parti da esso.
• Sottovalutare gli aspetti etici: le decisioni dell’AI influiscono su persone reali. Agisci fin da subito con correttezza, trasparenza e responsabilità.

Evitando questi passi falsi, le organizzazioni possono andare ben oltre la semplice automazione e permettere una reale trasformazione del business, alimentata dalle persone e mirata al raggiungimento degli obiettivi.

Errori commessi dai team durante l’implementazione dell’AI

Man mano che un numero sempre maggiore di aziende si affretta a introdurre l’AI nella propria customer experience, abbiamo osservato alcuni errori ricorrenti. Questi ultimi non rappresentano soltanto un rallentamento, ma possono seriamente compromettere l’adozione stessa e l’efficacia a lungo termine. Ecco a cosa devi prestare attenzione:

Trattare l’AI come un software tradizionale

L’AI non è deterministica, ma probabilistica: significa che non ti darà sempre una risposta “giusta” o “sbagliata”. L’aspettativa di ottenere output puliti e binari causa frustrazione nel momento in cui l’AI sembra produrre allucinazioni o avere un comportamento imprevedibile. I team di successo adeguano le proprie aspettative e accolgono le capacità uniche che caratterizzano l’AI.

Saltare la fase di progettazione umana

L’AI non è uno strumento “plug-and-play”. Necessita dell’input umano, sia esso tramite feedback, addestramento o processo decisionale, per evolvere e migliorare. Se manca questa collaborazione, l’AI rimane stagnante o fallisce.

Non dare importanza a fiducia e trasparenza

Le persone tendono a non usare ciò che non comprendono. Se non ottieni la fiducia degli utenti (mediante spiegabilità, trasparenza e formazione continua) l’implementazione dell’AI resterà ferma, indipendentemente da quanto il tuo modello sia avanzato.

Concentrarsi troppo sulle prestazioni del modello

Sebbene l’accuratezza sia importante, non è l’unico aspetto da considerare. Un modello sofisticato potrebbe non essere soddisfacente se l’esperienza utente risulta frammentata, con risposte lente e un output percepito come robotico. Un’AI eccezionale necessita di eccellenti user experience.

Sottovalutare la proprietà e la governance

Chi risponde se l’AI commette un errore? Senza una chiara proprietà, percorsi di escalation e linee guida etiche, anche l’intelligenza artificiale mossa dalle migliori intenzioni può causare danni. Un’AI responsabile richiede organizzazione, accountability e supervisione continua.

Dimenticare che l’AI ha bisogno di intelligenza emotiva

Così come il personale necessita dell’AI literacy, l’intelligenza artificiale ha a sua volta bisogno di conoscere le caratteristiche umane. Non è sufficiente che gli agenti AI siano precisi dal punto di vista tecnico: devono anche comunicare in modo chiaro ed empatico, utilizzando un tono di voce che rispecchi i valori del brand. Come ha affermato Bernard Slowey di Salesforce in Experts of Experience: “Abbiamo addestrato Agentforce sulle hard skill, senza tenere conto delle soft skill. Ci siamo focalizzati sulla testa e non abbastanza sul cuore.” L’intelligenza emotiva non è soltanto una caratteristica umana, è un aspetto essenziale della progettazione che permette di ottenere interazioni che appaiano utili e non robotiche.

Cosa abbiamo imparato implementando Agentforce

Al momento dell’inserimento di Agentforce nel nostro portale di assistenza, noi stessi abbiamo commesso alcuni di questi errori.

Per prima cosa, pensavamo che più contenuti avrebbero automaticamente creato risposte migliori. Ma in poco tempo abbiamo capito che maggiore non equivale sempre a migliore. Sebbene i large language model si basino sui dati, le loro performance dipendono dalla qualità e non soltanto dalla quantità.

Se i contenuti erano incoerenti, obsoleti o poco pertinenti rispetto alle domande dei clienti, gli output risultavano ambigui e presentavano le cosiddette allucinazioni. In sostanza, se i contenuti confondevano noi, avrebbero confuso anche Agentforce.

Abbiamo quindi cambiato il nostro approccio e lo abbiamo reso intenzionale. Dare precedenza ai giusti contenuti ci ha permesso di basare Agentforce su Data Cloud. Ecco come:

• Contenuti di alta qualità con feedback positivo della clientela: pur avendo un numero ancora ridotto di riscontri provenienti dai sondaggi, confidavamo nel fatto che i clienti avessero già risposto positivamente. Ciò ha contribuito a rendere Agentforce in grado di fornire risposte accurate e affidabili.
  
• Contenuti con molte visualizzazioni: gli articoli con un maggior numero di visite riguardavano le domande principali della clientela. Dato che i clienti li leggevano, abbiamo fatto in modo che anche Agentforce potesse reperirli.
  
• Contenuti correlati a problemi tipici dell’assistenza: abbiamo rivolto l’attenzione ai casi d’uso di maggiore impatto in cui Agentforce potesse essere di supporto reindirizzando i ticket di routine e concedendo più tempo ai nostri team per gestire interazioni più complesse e personalizzate.

Durante questo processo abbiamo trovato delle lacune nei contenuti: laddove le informazioni erano assenti, l’AI non era in grado di lavorare. Invece di riparare aggiungendo dati a posteriori, grazie a questo insight abbiamo ottimizzato la nostra strategia di contenuti prima di trasferirli in Data Cloud.

Cosa devi fare ora? Per cominciare valuta il livello di conoscenze del tuo team e definisci una pianificazione dettagliata per l’apprendimento continuo. I team competenti in AI sono più produttivi, ma non è tutto: saranno loro a dettare il futuro del business.