Approfondimenti Il ML migliora le decisioni, ma aumenta lo sforzo dei decisori

Dario Orlandi

Tempo di lettura: 1' 58''

Pubblicato il: 22/05/2023

Un gruppo di ricercatori dell’università ESMT Berlin ha pubblicato i risultati di una nuova ricerca che analizzano l’impatto dell’uso del machine learning sul posto di lavoro.

Una delle evidenze più rilevanti mostra come l’impatto dell'apprendimento automatico migliori sempre l’accuratezza del processo decisionale umano, ma ha anche l’effetto collaterale di indurre maggiori sforzi cognitivi negli esseri umani quando prendono decisioni.

Lo studio, pubblicato su Management Science, suggerisce che l'IA può migliorare l'accuratezza delle decisioni, ma anche aumentare lo sforzo cognitivo degli esseri umani, specialmente quando questi sono già sotto pressione.

Inoltre, l'uso dell'IA può aumentare la probabilità di alcuni tipi di errori, come i falsi positivi. Il modello di apprendimento automatico utilizzato nello studio ha confrontato esclusivamente le decisioni umane con quelle assistite dalla macchina.

Francis de Véricourt, professore di management all’ESMT e co-autore della ricerca, ha commentato: “La rapida adozione di tecnologie di intelligenza artificiale da parte di molte organizzazioni ha recentemente sollevato preoccupazioni sul fatto che l'intelligenza artificiale possa eventualmente sostituire gli esseri umani in determinati compiti”.

“Tuttavia, se utilizzate insieme alla logica umana, le macchine possono migliorare significativamente il processo decisionale offrendo punti di forza complementari degli esseri umani”, ha proseguito de Véricourt.

Il vantaggio della collaborazione

I ricercatori hanno utilizzato l'esempio di un medico e di un paziente per dimostrare che l'implementazione dei sistemi basati sull’apprendimento automatico può portare a un maggiore sforzo cognitivo umano necessario per diagnosticare, a causa dell'ambiguità delle risposte dei sistemi automatici.

Il valore delle previsioni fornite dai sistemi automatici dipende dal contesto specifico in cui vengono utilizzate. L'input della macchina può essere utile, ma deve essere considerato attentamente per evitare effetti collaterali indesiderati.

La progettazione della collaborazione uomo-macchina dovrebbe tenere conto di questi risultati e mirare a massimizzare i vantaggi dell'utilizzo delle macchine senza aumentare lo sforzo cognitivo degli esseri umani o la probabilità di errori.

Tamer Boyaci, professore all’ESMT, ha dichiarato: “Le macchine possono eseguire compiti specifici con eccezionale precisione, grazie alla loro potenza di calcolo, mentre al contrario, i decisori umani sono flessibili e adattivi ma limitati dalla loro limitata capacità cognitiva: le loro abilità si completano a vicenda”.