Al WOMA, Inspiring the World of Pharma, Zack Kass ha portato la discussione sull’intelligenza artificiale verso una questione che rischia di restare sullo sfondo mentre confrontiamo modelli e prestazioni: che cosa vogliamo fare delle capacità che stiamo costruendo?
Davanti a una platea di leader del pharma e della sanità, il suo intervento ha messo al centro le persone e le scelte che questa trasformazione ci chiederà di compiere.
Il concetto che mi ha colpito di più è quello di unmetered intelligence. L’idea di un’intelligenza artificiale progressivamente più accessibile, distribuita ed economica, la cui disponibilità potrebbe smettere di essere un privilegio delle organizzazioni più grandi e dei centri di ricerca più ricchi.
È una prospettiva, non una condizione già raggiunta. E avere accesso a strumenti cognitivi più potenti non significa diventare automaticamente più capaci di comprendere e decidere. Significa avere nuove possibilità. Il modo in cui le utilizzeremo dipenderà ancora dalla nostra preparazione, dagli obiettivi e dalla qualità delle domande.
In sanità questo apre uno spazio molto ampio. La ricerca, la formazione, l’accesso alla conoscenza, il supporto alle decisioni e la comunicazione scientifica possono beneficiare di strumenti capaci di rendere più gestibile la complessità. Lo stesso vale per l’accompagnamento del paziente, la prevenzione e la continuità dei percorsi di cura.
Per valutare queste opportunità, trovo utile chiedersi quali capacità professionali possano essere rafforzate, oltre a quali attività possano essere automatizzate. Recuperare un’informazione più velocemente ha valore se permette di comprenderla meglio e utilizzarla nel contesto giusto.
Kass ha richiamato anche il lato fragile di questa transizione. La slide nell’immagine parla del rischio di smettere di esercitare il pensiero critico quando lo si considera non più necessario. È un avvertimento che riguarda da vicino il nostro rapporto con strumenti capaci di fornire risposte immediate e convincenti.
Una maggiore disponibilità di intelligenza artificiale potrebbe accompagnarsi a una maggiore passività umana. Se deleghiamo anche la formulazione dei problemi, la verifica delle risposte e la scelta dei criteri, rischiamo di perdere familiarità proprio con le competenze che servono a governare questi strumenti.
Per questo l’adozione nelle organizzazioni richiede formazione, revisione dei processi e occasioni di confronto. Mettere un modello a disposizione delle persone è soltanto una parte del lavoro.
Anche il tema dell’occupazione merita una lettura più concreta della consueta domanda sulla sostituzione. Se l’AI alleggerisce attività amministrative, ripetitive e documentali, il tempo recuperato può essere dedicato all’ascolto, alla spiegazione e alle decisioni che richiedono responsabilità. Ma questa destinazione del tempo va scelta. Non è una conseguenza automatica della tecnologia.
Se ogni guadagno di efficienza si traduce soltanto in un aumento dei volumi, potremmo ritrovarci con servizi più veloci e professionisti ancora sotto pressione. La qualità della relazione dipenderà anche dalle scelte organizzative con cui accompagneremo l’innovazione.
In una medicina sempre più sostenuta da dati, algoritmi e strumenti digitali, credo che la competenza umana resterà essenziale anche per dare significato alle informazioni. Il paziente avrà bisogno di qualcuno capace di collegare ciò che la tecnologia rende disponibile alla propria situazione, alle proprie preoccupazioni e alle decisioni da affrontare.
Anche per il pharma vedo qui una responsabilità: contribuire a costruire servizi intorno alla terapia che aiutino medici e pazienti a orientarsi, senza aggiungere altra frammentazione.
Se l’accesso ai modelli diventerà più diffuso, conterà sempre di più la capacità di inserirli in processi utili, valutarne gli effetti e governarne i limiti. L’abbondanza di strumenti renderà ancora più importante sapere a quale idea di cura vogliamo metterli al servizio.