Tendenza dell’intelligenza artificiale nel 2026: il contesto risolverà il paradosso della produttività dell’intelligenza artificiale

I leader considerano la produttività come il ritorno più immediato sui loro investimenti nell’intelligenza artificiale. Anche se ci sono alcuni progressi, l’impatto non è aumentato. In alcuni casi è vero il contrario. Questo è il paradosso della produttività dell’intelligenza artificiale: i leader si aspettano che l’intelligenza artificiale acceleri le prestazioni, ma le persone spesso si sentono più impegnate, i flussi di lavoro sono più frammentati e la qualità dell’output diminuisce.

L’intelligenza artificiale al lavoro oggi è sia sovrautilizzata che sottoutilizzata. Molte persone si affidano all'intelligenza artificiale per ottenere risultati rapidi come riassumere, perfezionare o generare diapositive dal testo. E questi casi d’uso generalmente funzionano bene. Il problema è che non sono le applicazioni più preziose dell'intelligenza artificiale e spesso creano più contenuti che altri possono consumare, contenuti che qualcun altro utilizzerà in seguito l'intelligenza artificiale per riassumere e digerire. Nel frattempo, i casi d’uso di valore più elevato spesso falliscono perché l’intelligenza artificiale non dispone del contesto necessario per portare avanti il ​​lavoro o perché i suggerimenti non sono abbastanza abili da fornire i risultati giusti. Nel corso del tempo, la necessità di suggerimenti elaborati diminuirà, ma l’importanza di dare all’IA il giusto contesto non potrà che aumentare.

Consideriamo uno schema familiare: qualcuno chiede all’intelligenza artificiale di “trasformare questi proiettili in una proposta”, quindi invia l’output al proprio team. La persona successiva chiede all’IA di “riassumere i punti chiave” in modo da poter scremare le informazioni. Entrambi i passaggi potrebbero sembrare efficienti, ma in realtà non portano avanti il ​​lavoro. L'espansione generata dall'intelligenza artificiale aggiunge volume senza aggiungere chiarezza. Il riepilogo lo comprime nuovamente, introducendo una perdita di segnale ancora maggiore lungo il percorso. Il risultato sono più contenuti, più passaggi e più lavoro per tutti i soggetti coinvolti. Questi tipi di “vittorie rapide” non sono sempre vittorie. Quando l’intelligenza artificiale viene utilizzata semplicemente perché è facile, spesso aggiunge attrito anziché valore.

Questo squilibrio ha lasciato la maggior parte dei luoghi di lavoro bloccati nel caos. L’intelligenza artificiale è nel mix, ma non ha ancora avuto un impatto determinante. Le persone utilizzano l’intelligenza artificiale per rendere il lavoro più veloce, non migliore. Per portare avanti il ​​lavoro, i leader devono ripensare il modo in cui i loro team utilizzano l’intelligenza artificiale, da uno strumento che produce di più a un partner che capisce di più.

Previsioni per il 2026

Se le persone continuano a utilizzare l’intelligenza artificiale solo per ottenere risultati rapidi, i luoghi di lavoro si troveranno ad affrontare un nuovo tipo di crisi di produttività. Parole, documenti e messaggi si moltiplicheranno su canali già sovraccarichi, ma il contenuto al loro interno diventerà sempre più vuoto. Le persone troveranno l'articolo della knowledge base che stavano cercando, solo per rendersi conto che è una sciocchezza ben formattata. Più l’intelligenza artificiale riempie i nostri sistemi con contenuti di bassa qualità, più diventa difficile trovare le informazioni che contano davvero.

Il futuro della produttività e le basi del lavoro nativo dell’intelligenza artificiale dipendono da un’intelligenza artificiale che comprende veramente il lavoro che supporta.L'intelligenza artificiale deve essere integrata nel flusso di lavoro, con accesso alle basi di conoscenza, ai dati, ai documenti e ai tracker dei progetti dell'organizzazione in modo che ne comprenda gli obiettivi, le priorità e il pubblico. Quando l’intelligenza artificiale porta avanti questo contesto, può andare oltre il supporto di attività una tantum per offrire una vera partnership, aiutando le persone ad analizzare, elaborare strategie, pensare in modo più approfondito e prendere decisioni creative e ben informate.

In questo momento, le persone devono fornire manualmente all’IA il contesto definendo compiti e obiettivi, fornendo informazioni di base e fornendo le sfumature necessarie per risultati accurati. Per farlo bene è necessario tradurre gli obiettivi e il contesto organizzativi in ​​una direzione chiara per l’intelligenza artificiale. Si tratta di un passaggio dall'ingegneria immediata all'ingegneria degli obiettivi , in cui le persone si concentrano su intenzioni, risultati e vincoli per ottenere risultati di qualità superiore. Ma nel prossimo futuro, gli strumenti nativi dell’intelligenza artificiale, profondamente connessi tra strumenti e flussi di lavoro, inizieranno ad alleviare questo onere portando il contesto alla persona anziché il contrario. Questi sistemi di intelligenza artificiale capiranno già l’organizzazione, ricorderanno il progetto, sapranno quali informazioni contano di più e offriranno supporto in modo proattivo invece di aspettare che gli venga chiesto.

Quando ciò accade, l’intelligenza artificiale smette di affollare il posto di lavoro con più contenuti e inizia a essere utilizzata per lavori di valore più elevato, come un pensiero più profondo, una comunicazione più nitida, una maggiore creatività e un migliore processo decisionale. Il risultato non è solo un output più veloce; è un lavoro più intelligente e di maggiore impatto che fa avanzare l'intera organizzazione.

Elementi di azione per i leader aziendali

Per risolvere il paradosso della produttività dell’IA, le organizzazioni devono concentrarsi sul contesto, non solo sulle capacità. Ciò significa dotare le persone della formazione e degli strumenti giusti per creare un lavoro più significativo e di qualità superiore.

• Trova le lacune in cui l’intelligenza artificiale è sottoutilizzata.Aiuta le persone ad andare oltre le attività di livello superficiale e a identificare dove l'intelligenza artificiale potrebbe aggiungere valore strategico supportando l'innovazione, il pensiero critico e la risoluzione creativa dei problemi.
• Formare le persone per guidare l'intelligenza artificiale in modo efficace.Aiuta i team a sviluppare competenze di ingegneria degli obiettivi. Formarli su come definire chiaramente i problemi, fornire un contesto pertinente e articolare intenti, risultati desiderati e vincoli. Il valore dell'intelligenza artificiale dipende dalla qualità delle informazioni fornite e dalla chiarezza degli obiettivi verso cui si sta lavorando.
• Investi nell'intelligenza artificiale che funziona con le tue conoscenze e il tuo contesto organizzativo.Scegli sistemi progettati per integrarsi con i dati, gli strumenti e i flussi di lavoro della tua azienda in modo che i risultati siano reali, pertinenti e allineati al lavoro reale. L'intelligenza artificiale generica non produce solo risultati generici; spesso ne produce di sbagliati.
• Rifocalizzare gli obiettivi di produttività.Misurare il successo non in base al volume della produzione, ma in base al raggiungimento degli obiettivi aziendali reali. La vera produttività significa meno rumore, pensieri più chiari e un lavoro ben fatto.

Quando contesto e chiarezza incontrano strumenti nativi più intelligenti, l’intelligenza artificiale smette di contribuire al paradosso della produttività e inizia a risolverlo.

Questa è solo una delle tendenze che gettano le basi del lavoro nativo dell’intelligenza artificiale. Esplorali tutti e tre nellalista dei candidati AI 2026: 3 trend che definiscono la prossima era della produttività nativa dell'intelligenza artificiale.