Sempre più aziende si affidano all’Intelligenza Artificiale in diverse fasi del processo decisionale. Prezzi dinamici, selezione automatizzata dei CV dei candidati, previsioni, le AI vengono spesso adottate con la promessa di velocità, efficienza e oggettività.
Ma dietro ogni AI c’è e ci deve essere un essere umano: dalla scelta di quali dati usare per addestrale, quali obiettivi ha impostato, quanta tolleranza del rischio ha accettato, e ignorare il tocco umano è un errore che può portare a conseguenze serie. Oggi vediamo tre errori comuni che le imprese commettono quando usano l’AI e come evitarli.
Affidare all’AI il controllo dei prezzi
Alcune aziende affidano lo studio e il controllo dei prezzi all’Intelligenza Artificiale: il software analizza autonomamente e in tempo reale la domanda, le tendenze del mercato, i prezzi e le offerte dei competitor e propone all’azienda il prezzo “ottimale”, il meccanismo cioè del dynamic pricing. Ma chi è a definire cosa è “ottimale”? Le AI sanno qual è la reale percezione del valore da parte dei clienti? Queste sono tutte definizioni umane, che un AI non può (e non deve) fare.
Se si lascia fare tutto all’AI il risultato può essere disastroso: ad esempio un abbassamento improvviso e automatizzato del prezzo può causare un calo percepito del valore, che a sua volta può causare un calo della fiducia nel brand.
Per evitare questo errore, è essenziale addestrare l’AI fornendogli obiettivi chiari, fattori come la fidelizzazione o la sostenibilità dei margini, ed è fondamentale che ci sia sempre un monitoraggio umano.
Delegare la selezione del personale all’AI
Nell’ambito delle risorse umane, l’AI viene spesso usata nei processi di selezione dei candidati. Oggi esistono tantissimi software di screening dei curriculum basati sul machine learning che fanno uno screening automatico dei CV, promettendo una riduzione del tempo di scrematura iniziale, una standardizzazione della valutazione ed un’eliminazione delle valutazioni soggettive.
Ma è davvero così? In realtà no, perché il sistema AI non valuta i candidati in modo neutrale, ma riproduce i bias cognitivi nascosti nei dati con cui è stato addestrato, cioè quei pregiudizi, spesso inconsci, legati al sesso, provenienza geografica, percorso accademico ecc. Se i dati riflettono questi bias, il risultato è che gli algoritmi delle AI li amplificheranno sistematicamente, scartando per esempio un candidato brillante ma non convenzionale.
La soluzione è supervisionare l’AI con logiche trasparenti, dataset diversi, e garantire che ci sia sempre una revisione umana dei risultati prima che vengano prese decisioni.
Scambiare una previsione per una certezza
Tra le varie tipologie di AI ci sono quelle predittive che, sfruttando modelli statistici e machine learning, analizzano dati storici e forniscono insight futuri riguardanti tendenze comportamenti, probabilità e anche vendite. È importante sottolineare che ciò che un’AI predittiva non fa è fornire certezze: per questo motivo non bisogna agire ciecamente e prendere decisioni irreversibili sulla base delle ipotesi di previsione.
Per questo è fondamentale usare le previsioni come strumento di supporto e non come ordine operativo da attuare immediatamente. L’AI serve a prendere decisioni più informate, non sostituirsi alla strategia e decisione umana.
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