Presso [ftetoai.com](https://ftetoai.com) suddividiamo i compiti in tre categorie: l'AI può assumere il compito, l'AI può farlo parzialmente con supervisione umana, oppure resta lavoro umano. Questa categoria intermedia è in pratica la più importante, perché non funziona da sola. La "supervisione" non è un concetto fisso con un'unica interpretazione; assume significato solo quando si stabilisce chi controlla cosa, con quale frequenza, e cosa succede in caso di rifiuto. Questa pagina descrive tale meccanismo. Non sostituisce una consulenza legale o giuslavoristica e non fornisce motivazioni per decisioni relative al personale — per questo valgono requisiti legali specifici e un consulente dedicato.
La supervisione umana presuppone una persona autorizzata e competente a valutare il risultato di un compito. Non si tratta automaticamente del dipendente che svolgeva prima quel compito. Per un compito come rispondere a domande sul personale, la valutazione spetta spesso a qualcuno con conoscenze specialistiche in materia, mentre per un compito come la pianificazione la valutazione spetta piuttosto a un responsabile in grado di valutare le conseguenze operative. La domanda "chi approva" varia quindi da compito a compito e dipende da cosa può andare storto se il risultato dell'AI viene utilizzato senza controllo.
La supervisione senza un quadro di valutazione chiaro è difficile da attuare. In pratica si tratta di un numero limitato di domande: il risultato è corretto nei fatti, è completo, è conforme alle norme o agli accordi vigenti, ed è adeguato alla situazione specifica della persona o del caso. Per la registrazione delle ore questo significa ad esempio un controllo su schemi anomali; per la gestione del saldo ferie si tratta più spesso di un controllo sulle eccezioni, come permessi speciali o regimi transitori non elaborati in modo standard in un sistema. Il quadro di valutazione dovrebbe essere messo per iscritto, in modo che l'approvazione sia riproducibile e non dipenda dalla memoria di una sola persona.
La frequenza della supervisione è una scelta separata, indipendente dalla domanda su chi approva e su cosa. Due estremi: ogni risultato viene controllato prima di essere utilizzato, oppure un campione viene valutato a posteriori mentre il resto prosegue. Le forme intermedie sono comuni, ad esempio un controllo completo per una nuova applicazione che si riduce a un campionamento non appena i risultati si dimostrano stabili. Quale frequenza sia adeguata dipende dalle conseguenze di un errore: maggiore è l'impatto su un individuo o sull'organizzazione, minore è lo spazio per una bassa frequenza di controllo. Per i compiti che rientrano nell'AI ad alto rischio sul posto di lavoro, una frequenza di controllo più bassa non è generalmente indicata, e valgono inoltre obblighi specifici in materia di supervisione che devono essere verificati separatamente.
Un elemento centrale di una supervisione praticabile è che un rifiuto riceva una motivazione. Senza motivazione, un rifiuto è un'osservazione isolata; con una motivazione diventa un segnale con cui l'applicazione AI, l'istruzione o il processo possono essere adeguati. In pratica ciò significa solitamente un formato fisso e breve: qual era il risultato, cosa non era corretto, e quale adeguamento ne deriva. Non è necessario un sistema complesso — per applicazioni più piccole spesso basta un registro — ma senza alcuna documentazione non è possibile dimostrare che la supervisione sia stata effettivamente esercitata, e tale dimostrabilità può diventare rilevante nel momento in cui un compito riguarda il trattamento di dati personali o decisioni che hanno conseguenze per individui. Per l'aspetto relativo alla protezione dei dati, si veda il GDPR nell'automazione dei compiti.
Non esiste una percentuale o un termine fisso dopo il quale la supervisione può essere ridotta; ciò dipende dalla natura del compito, dalla propensione all'errore dei risultati nella pratica, ed eventuali requisiti legali applicabili a quello specifico compito. Ciò che vale come meccanismo generale è che la riduzione è difendibile nel momento in cui esiste un'esperienza documentata sufficiente che dimostra che il margine di errore resta entro un limite accettato, e che tale limite è stato fissato in anticipo e non scelto a posteriori per giustificare la riduzione. Per i compiti con conseguenze per singoli dipendenti — si pensi a ferie, ore o retribuzione — una riduzione graduale con mantenimento del controllo a campione è più consueta di una transizione brusca alla categoria 1. Se e quando una riduzione completa sia giustificata è una valutazione che varia per organizzazione e per compito e che non può essere separata da eventuali norme settoriali o legali.
Questa pagina descrive come funziona la supervisione sui risultati dell'AI come meccanismo di controllo. Non dice nulla su se, quanto, o quale personale abbia meno lavoro a causa dell'impiego dell'AI. Questa domanda esula dal meccanismo di supervisione e da questa pagina; le decisioni in materia sono soggette a propri requisiti legali e competono al datore di lavoro e al suo consulente, non a uno strumento che classifica i compiti.
Per determinare se un compito nella sua organizzazione rientra nella categoria 1, 2 o 3, e quindi se e quanta supervisione sia necessaria, è utile avere prima un quadro concreto dei compiti interessati. La quickscan gratuita di ftetoai consiste in dodici domande, non richiede un account, e fornisce un'indicazione di quale parte delle ore nel suo profilo può essere oggi assunta dall'AI. La werkscan completa, che approfondisce compiti individuali e forme di supervisione, è ancora in fase di sviluppo — non la offriamo quindi ancora qui, ma proponiamo la quickscan come primo passo, senza impegno.
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