Intelligenza Artificiale è un termine che oggigiorno la cultura popolare ha caricato di significati oltremodo vari e pittoreschi. Il termine ci giunge infatti con il suo personalissimo bagaglio semantico. Da Asimov a Westworld, le macchine che agiscono e pensano come esseri umani restano ancora un pilastro della fantascienza.
La realtà dei fatti è che i numerosi tentativi d’impiego dell’IA (Intelligenza Artificiale) in vari tipi di attività stanno oggi sottolineandone alla spicciolata i non pochi limiti. Perché? Le macchine non prendono buone decisioni, e non sono creative. Esempi di questi limiti non hanno tardato a manifestarsi, dopo i primi impieghi: pensiamo ad esempio al danno subìto da Tay, il bot di Twitter di Microsoft, ad opera dei Troll. Tay offline, senza passare per il via. Durante gli ultimi mesi l’IA sta provando a scrivere la prima frase di un romanzo, fallendo clamorosamente.
Esempi a supporto di come l’IA non sia sufficiente allo scopo – per come è stata ipotizzata e utilizzata sinora – sono quindi all’ordine del giorno. Ecco perché si rende necessaria una nuova definizione: IA, sì, ma “Augmented” anziché “Artificial”. La nuova definizione procede propriamente dagli esperimenti effettuati. Ha oggi un senso ben fondato – su analisi e studi di varia natura – parlare di Intelligenza Aumentata, ovvero di sistema di tecnologie di IA rigorosamente a supporto dell’uomo, non in sostituzione.
L’intelligenza aumentata non tenta di imitare la mente umana, al contrario: la amplifica, la supporta. In due parole, la rende migliore. Ognuno di voi è già verosimilmente entrato in contatto con Alexa, Siri e OK Google: tutte tecnologie IA. Saprete dunque certamente tutti che queste tecnologie non sono in grado di prendere alcuna decisione in autonomia, in assenza dell’azione dell’uomo. Ciò che possono senza meno fare è invece migliorare la capacità dell’uomo di prendere buone decisioni, fungendo da ponte diretto con la memoria collettiva della società: Internet.
Leggendo l’IA in quest’ottica, essa può assumere un valore esponenziale ed estremamente profittevole.
I dati dell’Augmented Intelligence
L’IA (Augmented) è in grado di raccordare qualità e skill meramente umane (creatività, capacità di apprendimento e decision making) con qualità e skill ad esclusivo appannaggio della Machine (data analysis e data recording). L’intuizione vien da sé: in questo nuovo campo da gioco, ne escono apprezzabilmente migliorati sia gli uomini che le macchine. La sinergia appare dunque l’unica strada percorribile, al fine di far fruttare al top questo tanto discusso incontro di due mondi (abbandonando quindi la fallimentare ipotesi che l’uno debba superare l’altro, nella falsa guerra posta in essere in letteratura sull’assunto).
I ricercatori sono oggi concentrati proprio sull’Augmented Intelligence, anziché sull’Artificial Intelligence. Stando all’autorevole parere di Andrew Moore, preside della School of Computer Science della Carnegie Mellon, il 98% dei ricercatori sta oggi lavorando sulla creazione di sistemi intelligenti che aiutano le persone a prendere decisioni migliori, piuttosto che sulla creazione di macchine in grado di prenderne per proprio conto.
È questo, dunque, il trend della tecnologia correlata ad IA. Ecco perché non è più così anomalo parlare di Augmented Learning.
Sembra suonar strano, eppure ognuno di voi ha già utilizzato questa tecnologia. Ognuno di voi avrà ad esempio utilizzato un calcolatore per svolgere operazioni matematiche. Bene, avete utilizzato un tipo di “apprendimento automatico potenziato”, aka: Augmented Learning. Quindi, come si combina esattamente – e secondo quali parametri – l’Augmented Intelligence con l’e-learning?
L’ascesa dei chatbots
I chatbot sono probabilmente il miglior esempio di IA nel L&D (Learning & Development); una sorta di Alexa dell’e-learning. Se uno studente dovesse ipoteticamente necessitare supporto per una data attività didattica, un e-learning chatbot potrebbe efficacemente guidarlo – e traguardarlo – verso quel percorso formativo che in automatico non avrebbe preso in considerazione con i propri mezzi.
Un chatbot può anche essere in grado di fungere da assistente virtuale per lo studente, all’interno di un percorso di formazione; se uno studente non ha completato un corso come previsto dalla progettazione didattica, il bot può ricordargli di procedere, nonché gli eventuali termini per farlo. Questo tipo di funzione mette lo studente sempre in condizione di poter completare correttamente il proprio percorso formativo, e salvarlo dal dimenticare un corso propedeutico. Il Manager della Formazione esce invece salvo dal dover sollecitare il proprio team.
Questi “promemoria” tramite chatbot sono funzionali altresì al salvataggio di informazioni utili. Un chatbot può migliorare l’abilità acquisita dai tuoi studenti in un dato corso di formazione, fungendo da reminder proprio in relazione all’impiego pratico di quella data abilità. I discenti hanno la tendenza a dimenticare molto rapidamente ciò che apprendono: Cone of Experience di Edgar Dale spiega approfonditamente come le persone conservino solamente il 10% di ciò che leggono e il 20% di ciò che ascoltano. La pratica e il potenziamento dell’abilità acquisita, possono invece concretamente far crescere tale valore sino al 90%. Un chatbot può aiutarti. Ad esempio, se un dipendente segue un corso di formazione serale da casa, un potenziale ed efficace impiego di un e-learning chatbot è quello di ricordare allo studente ciò che ha appreso la sera prima, proprio mentre si trova al lavoro. In questo modo, il dipendente – discente sarà in condizione di mettere prontamente in pratica quanto appreso, sedimentando al meglio le nozioni.
E-Learning personalizzato
Altra efficace forma di IA applicata all’elearning è la formazione personalizzata. Questo task alle volte viene efficacemente svolto dalla piattaforma LMS, intrinsecamente già programmata per cambiare corso in base alle prestazioni del singolo studente.
Alle volte è quindi oltremodo semplice fornire agli studenti che non riescono a superare un dato test materiale addizionale di cui possano fruire immediatamente. Altre volte è invece necessario implementare una forma di apprendimento personalizzato espletabile tramite chatbot. La natura colloquiale del chatbot lo rende infatti un perfetto tutor privato, in grado di rispondere alle domande e soddisfare i bisogni individuali di ciascun discente.
I chatbot possono altresì essere impiegati per fornire responsi tematici in maniera svincolata da uno specifico corso di formazione a chiunque in azienda ne facesse richiesta. Supponiamo che un’azienda richieda a tutti i nuovi assunti di seguire un corso su procedure e policy interne: il corso sicuramente verrà aggiornato regolarmente – il che significa che i nuovi assunti riceveranno sempre le informazioni più recenti – ma i dipendenti di lunga data potrebbero invece non essere perfettamente edotti sugli aggiornamenti.
Un chatbot è l’ideale per fornire informazioni sulle procedure aggiornate su base targetizzata (ovvero a quegli studenti che abbiano superato il livello onboarding), in modo che l’intera “aula” si trovi sulla stessa pagina.
Utilizzo della IA per raccogliere e analizzare dati sugli studenti
Le piattaforme LMS sono in grado in generale di dirci molto dei nostri studenti.
Questo tipo di dati è di enorme valore per i CLO – Chief Learning Officer (Responsabili Formazione e Sviluppo Aziendale), che vogliono ovviamente conoscere il comportamento degli studenti e quanto stanno imparando, ma è ovviamente impossibile per la mente umana registrare e gestire questa mole di dati simultaneamente.
L’intelligenza aumentata può concretamente ed efficacemente supportare formatori e Manager L&D proprio sul data collecting e data analysis. Esiste già un modello tale nel settore sanitario, negli States. Come saprete, i medici hanno infatti accesso a una quantità enorme di informazioni – nonché immagini diagnostiche – sui loro pazienti. Anche il sistema – istruzione sta iniziando ad approcciare a questo genere di modello, implementando ad esempio “sistemi di allerta” per quegli studenti iscritti a corsi online e di natura blended.
Questi sistemi sono in grado di monitorare il comportamento degli studenti in aula e fuori, registrando eventuali abbandoni sia online che offline. Quando viene identificato uno studente in difficoltà, ad esempio, il programma allerta simultaneamente docenti, tutor e lo studente. Ergo, questo può senza meno divenire un modello vincente per la Formazione & Sviluppo.
IA come strumento per l’e-learning
Quando si parla di e-learning, si deve essere ben consapevoli che gli strumenti rappresentano la base dell’apprendimento online, almeno quanto il contenuto di un corso.
Questo è esattamente ciò che l’intelligenza aumentata rappresenta in campo L&D: un ottimo strumento di formazione, impiegabile come parte integrante di un corso, come supporto allo studente, come strumento migliorativo di un dato programma di formazione, o come strumento autonomo atto al soddisfacimento dei bisogni dello studente. Supporta efficacemente i formatori nell’analisi dei dati, identifica gli studenti a rischio e offre contestualmente tutoraggio individuale.
Non conosciamo la portata di ciò che l’intelligenza aumentata può concretamente arrivare a fare in campo e-learning. Come tutte le tecnologie digitali, ci vorrà (as usual…) l’immaginazione umana per traguardare l’IA al suo pieno potenziale.
Grazie a A.J. O’Connell – arguta penna di Litmos – per il prezioso contributo.
