L’intelligenza artificiale (Artificial Intelligence, spesso indicata con l’acronimo AI) è un trend tecnologico di cui si parla tanto.
Per molti un’innovazione “disruptive” (una innovazione disruptive è una innovazione che crea un nuovo mercato ed una nuova rete di valori ed eventualmente distrugge un mercato esistente) che porterà ad una revisione dei modelli organizzativi e gestionali.
Mi sono chiesto quindi quali potessero essere gli impatti dell’intelligenza artificiale sul project management ed ho scritto questo articolo per condividere con te una po’ di riflessioni che ho maturato a riguardo.
Prima di questo però ti accenno brevemente a quella che è stata l’evoluzione dell’intelligenza artificiale nel corso degli ultimi anni.
Lo ammetto, la prossima sezione è un pochino tecnica.
Ma credimi vale la pena leggerla per capire quali possano essere gli impatti di questa affascinante branca della scienza sul modo in cui in futuro, probabilmente, gestirai i tuoi progetti.
La storia (breve) dell’intelligenza artificiale
Ti riporto quelle che possono essere considerate le pietre miliari dello sviluppo dell’intelligenza artificiale.
I PRECURSORI
1308 il poeta catalano e teologo Raimondo Lullo pubblica l’Ars generalis. Molti ritengono che i concetti presenti in tale opera potrebbero aver avuto un influenza sugli sviluppi del calcolo computazionale e dell‘intelligenza artificiale.
1666 il filosofo, giurista e matematico Gottfried Leibniz – forse il pensatore più lungimirante dei tempi moderni – pubblica Dissertatio de arte combinatoria.
In quest’opera Leibniz pone le basi per la progettazione del primo computer e perfino delle recenti forme di intelligenza artificiale.
I PILASTRI DEL VENTESIMO SECOLO
È nel ventesimo secolo che, grazie sopratutto a scienziati quali Alan Turing (1912-1954) e John von Neumann (1903-1957), sono state poste le basi per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale così come la conosciamo oggi.
ALAN TURING
È conosciuto principalmente per i risultati raggiunti in termini di computabilità.
Secondo Turing:
se un problema è codificabile con un algoritmo allora esiste un’apposita macchina (detta appunto di Macchina di Turing, MDT) in grado di risolverlo.
La MDT risultava, ai tempi in cui fu introdotta, un puro esperimento concettuale, ma conteneva tutti gli elementi più significativi dei computer moderni: input, output, elaborazione interna sequenziale e così via.
Turing pensava a tali macchine come a degli “impiegati diligenti”, capaci di svolgere task in modo meccanico e senza sbavature.
Il matematico inglese, però, fu anche il primo a pensare esplicitamente all’eventualità che queste macchine potessero un giorno pensare.
Elaborò, infatti, il famoso test che porta il suo nome e che costituisce a tutt’oggi uno dei riferimenti fondamentali della moderna Intelligenza Artificiale.
Una macchina che riusciva ad “ingannare” un uomo riguardo alla sua natura umana poteva essere definita intelligente
Visione che apriva la strada a tutto il futuro filone della cosiddetta AI debole.
JOHN VON NEUMANN
Von Neumann è ricordato principalmente per i suoi studi sulle architetture dei moderni computer, ma il contributo che il matematico americano (ungherese di nascita) ha dato sullo sviluppo dell’AI è davvero notevole.
Egli fu il primo a pensare a programmi che potessero autonomamente duplicarsi esattamente come succede agli organismi viventi più semplici (cellule, batteri).
Von Neumann fu quindi il padre dell’idea che ha portato allo sviluppo dei moderni virus informatici.
Questa considerazione è ritenuta fondamentale soprattutto nell’ambito della cosiddetta AI forte, ossia che:
le macchine potrebbero, a un certo punto detto oggi “di singolarità”, cominciare a determinare da sole il loro sviluppo.
LA NASCITA DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Eccoci quindi alla nascita dell’Intelligenza Artificiale vera e propria.
Siamo nel 1956 e a Dartmouth, New Hampshire (USA), viene svolto un seminario estremamente particolare, convocato dal matematico americano John McCarthy.
All’epoca la convinzione generale era che di lì a poco si sarebbe arrivati a vere e proprie macchine pensanti (visione estremamente ottimistica dato che ad oggi, a quasi sett’anni di distanza, ciò non è ancora accaduto).
Con quella data è partito comunque il percorso di evoluzione dell’AI: dai parser ai sistemi esperti ai sistemi black box.
Il resto è storia moderna.
L’aumento della capacità di calcolo, la disponibilità di grandi quantità di dati e di strumenti sempre più sofisticati per la loro analisi, hanno accelerato lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Ad oggi quali sono le tecnologie legate all’AI maggiormente applicate nel mondo del business?
Così come riportato nell’interessante articolo pubblicato su iquii.com, quando si parla di intelligenza artificiale nel mondo del business spesso si usa il termine cognitive systems per identificare tecnologie il cui scopo non è sostituire l’uomo ma aumentarne le capacità in 4 aree funzionali:
Understand
Sistemi tecnologici che si occupano della correlazione di dati ed eventi per il riconoscimento di testi, immagini, tabelle, video, ecc. e dell’analisi necessaria ad estrapolare informazioni utili ai processi decisionali.
Reasoning
Sono le cosiddette tecnologie di ragionamento, quelle che permettono di aggregare le informazioni mediante algoritmi che simulano le connessioni neurali del cervello umano, per esempio per prendere decisioni o risolvere problemi complessi.
Learning
Qui parliamo degli algoritmi veri e propri, cioè delle tecnologie e dei sistemi che consentiranno in modo sempre più sofisticato ai sistemi cognitivi (intelligenza artificiale) di restituire degli output sempre più efficaci e di qualità rispetto ai dati iniziali;
Human Machine Interaction
In questo caso parliamo delle tecnologie di comunicazione/relazione basate sul linguaggio naturale che faciliteranno e semplificheranno sempre più l’interazione tra l’uomo e le macchine (come sta avvenendo per esempio con gli assistenti vocali o i chatbot).
Come cambierà il project management con l’avvento dell’AI?
Completato il breve excursus sull’evoluzione dell’AI ritorniamo alle questioni a noi più vicine.
Con l’avvento delle tecnologie legate all’AI come cambierà il project management e, soprattutto, come cambierà il ruolo del project manager?
Utilizzeremo strumenti più sofisticati per fare grosso modo le stesse cose che facciamo adesso, oppure cambieremo radicalmente il modo in cui gestiamo i progetti?
Per rispondere a questa domanda è importante innanzitutto premettere che:
un professionista che sul progetto svolge solo attività tecniche non può definirsi un project manager.
Concordi?
Alle conoscenze tecniche (che restano un requisito necessario, ma non sufficiente) è fondamentale abbinare leadership e uno spiccato senso per il business.
Gestione tecnica del progetto, spiccate doti di leadership ed un buon senso per il business rappresentano le tre caratteristiche fondamentali del project manager moderno.
Quindi per capire se e come l’AI modificherà il project management dobbiamo capire prima quali saranno gli impatti sulle singole aree.
GESTIONE TECNICA DEL PROGETTO
Per gestione tecnica del progetto intendo tutte quelle attività di carattere gestionale che il project manager deve assolutamente presidiare per non perdere la cosiddetta “visione d’insieme”.
Penso, ad esempio, ad attività quali la determinazione dell’ambito, la pianificazione, la scomposizione del lavoro, la schedulazione delle singole attività, la stima dei costi, determinazione del budget, gestione dei fornitori, analisi dei rischi, gestione dei contratti, produzione stati di avanzamento per il cliente, ecc.
Per questo tipo di attività è evidente che la disponibilità di una tecnologia avanzata (e matura) rappresenta un valido supporto alla gestione delle attività di progetto.
In definitiva, nell’area relativa alla gestione tecnica delle attività di progetto, l’avvento dell’AI, introdurrà sempre nuovi strumenti che offriranno un valido supporto per il project manager.
Attenzione: la disponibilità di tool avanzati non è cosa da poco.
Il responsabile di progetto potrà svolgere le attività di carattere amministrativo-gestionale con maggiore accuratezza e, soprattutto, in minor tempo.
SENSO PER IL BUSINESS
In passato si pensava che il project manager dovesse “semplicemente” gestire il progetto senza avere la minima idea di quali fossero gli impatti di quest’ultimo sulla strategia aziendale.
Questo oggi è considerato un grande limite.
Il project manager, nell’accezione moderna, deve conoscere il peso che il progetto ha per l’intera organizzazione. Deve unire alla visione tecnica una spiccata visione di business.
Quali i possibili impatti dell’AI in quest’area?
Anche in questo caso, l’avvento dell’AI comporta l’adozione di nuovi strumenti che ti aiutano a comprendere meglio come il progetto da te gestito si incastra in quella che è la strategia dell’organizzazione.
Uno di questi, ad esempio, è Narratives for Tableau che genera delle descrizioni (narrazioni) in linguaggio naturale a partire da grafici e dati.
Si tratta di un’estensione di Google Chrome che ti invito a provare.
LEADERSHIP
Beh, qui la vedo davvero dura per qualsivoglia tecnologia.
Siamo ancora lontani (per fortuna) dall’avere macchine in grado di gestire i comportamenti e le emozioni.
Macchine che possano “guidare con autorevolezza”, che siano in grado di mantenere il team sempre “polarizzato” in direzione degli obiettivi di progetto NON ESISTONO.
Sai bene che la leadership è una caratteristica irrinunciabile per un responsabile di progetto, ed in generale per qualsiasi professionista che debba confrontarsi con “sistemi di persone”.
Se non sei un leader difficilmente porterai a termine un progetto con successo. Non scordarlo mai.
Per capire quanto per me sia importante questo aspetto, ti invito a leggere il mio post sulle quattro caratteristiche fondamentali per un leader di progetto e, se ti va, a scaricare il mio ebook Project Management e Leadership che trovi qui.
Ti confesso che ho davvero difficoltà a pensare ad eventuali connessioni tra AI e leadership.
Di sicuro l’introduzione di nuovi strumenti comporta, come ti ho detto in precedenza, ad un risparmio di tempo. Il project manager illuminato può utilizzare parte di questo tesoretto per lavorare meglio sulle dimensioni comportamentali ed emozionali che coinvolgono il team.In definitiva ci saranno cambiamenti sostanziali per il project management con l’avvento dell’AI?
Grazie all’AI, le attività che rientrano nella gestione tecnica del progetto, sono eseguite con maggiore velocità ed accuratezza rispetto a quanto possa fare un “operatore” umano.
L’AI ti dà anche la possibilità di effettuare analisi complesse, correlando dati eterogenei ed estraendone narrazioni facilmente fruibili, avendo la possibilità di “vedere meglio” ed in modo “più rapido” come si innesta il tuo progetto all’interno della strategia della tua organizzazione.
Risparmiando tempo, molto tempo.
Ma quello che sicuramente l’AI non ti dà è la possibilità di migliorare la tua posizione come leader.
Il modo in cui guidi le tue persone, la capacità che hai di gestire gli stakeholder a qualsiasi livello e le relazioni che sei in grado di coltivare con il top management della tua azienda restano caratteristiche che non è possibile migliorare grazie ad un BOT!
Io ho una passione sfrenata per la tecnologia e per tutto ciò che porta innovazione, ma ti voglio lasciare con una frase del grande Umberto Eco:
Il computer non è una macchina intelligente che aiuta le persone stupide, anzi, è una macchina stupida che funziona solo nelle mani delle persone intelligenti.
That’s all folks!
A presto.
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Immagine di copertina di jcomp su Freepik.
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