Come le aziende devono ripensare la formazione dei giovani con l’AI

Fino a poco tempo fa i giovani appena usciti dalla scuola superiore o dall’Università iniziavano il loro percorso professionale come apprendisti. Poi i ruoli sono diventati più affascinanti e sono stati definiti con termini anglosassoni come intern o trainee. Dopo aver fatto un giusto percorso di apprendimento, spesso di “trial & error”, venivano promossi non appena superavano i primi ostacoli dell’apprendimento e ottenevano i primi risultati, a dimostrazione del percorso fatto. Si trattava di un percorso mediamente lungo, che poteva (e che può ancora oggi) durare dai 12 ai 18 mesi.

Facevano la cosiddetta gavetta. Lo abbiamo fatto tutti in un modo o nell’altro. Ricordo che ai miei tempi ho fatto una gavetta di lusso seguendo passo passo un giovane ricercatore all’Università di Napoli, oggi professore a Roma, che mi ha supervisionato per mesi finché non ho imparato a fare quello che lui mi chiedeva di fare. E a quel tempo l’uso dei PC era diffuso, ma non così evoluto. È stato un passaggio importante nella mia crescita, che ricordo perfettamente, soprattutto perché ero una studentessa di Economia che voleva studiare Qualità totale a Ingegneria Meccanica. Se non avessi fatto questo passaggio, molte delle cose che oggi conosco e insegno ai giovani non le avrei imparate da subito.

Cosa è cambiato? Con l’arrivo della Gen AI, che ha un compito abbastanza chiaro di generare contenuto avendo accesso a milioni di informazioni, il lavoro di base, ovvero quello più semplice e quello dove se si sbaglia e non succede nulla, incomincia a essere delegato, appunto, all’intelligenza artificiale. Il suo compito è quello di dare accesso a una quantità esorbitante di informazioni che un essere umano potrebbe valutare, ma solo dopo aver avuto accesso ai dati (sempre se è in grado di trovarli) e dopo un dispendio di ore di lavoro enorme.

Fino a due anni fa la lettura di un contratto e la richiesta di modifiche venivano lasciate all’ultimo arrivato, che faceva le annotazioni necessarie e poi passava, dopo supervisione, al legale. Ora questo lavoro lo può fare un LLM in pochi minuti e confrontarlo con materiale interno se esiste un RAG (Retrieval Augmented Generation). In pochissimi minuti il sistema è in grado di sottolineare le parti che necessitano di una supervisione umana e rimandare al manager il compito di verificare la presenza di allucinazioni o bias.

Sempre più spesso mi sento dire dai clienti che il team ora è composto da 2 senior, 2 risorse off-shore e da Claude o ChatGPT che vengono ormai considerati come il quinto uomo. Sono completamente spariti, invece, i cosiddetti stagisti o apprendisti.