La comunicazione di team nell’era dell’IA: cinque pratiche con cui i team creativi possono ritrovare il dialogo quando la divisione del lavoro si riduce

Oggi l’IA produce le prime bozze dei design, scrive codice e rifinisce i testi. Nel lavoro creativo, la quantità di cose che una persona può gestire da sola è cresciuta enormemente.

Allo stesso tempo, sentiamo sempre più spesso frasi come queste: «Dovremmo essere una squadra, ma non ho idea di cosa pensino gli altri.» «I nuovi arrivati non crescono.» «Dopo la consegna abbiamo trovato un problema che nessuno aveva notato.»

Questo articolo esamina che cosa sta succedendo alla comunicazione di team con la diffusione dell’IA e del lavoro da remoto, e di che cosa hanno bisogno i team creativi da qui in avanti. Per anticipare la conclusione: ciò che ci viene chiesto non è una nuova competenza. È un’estensione di ciò che è sempre stato importante.

Nota: questo articolo è scritto dallo sviluppatore di GeckoFlag.

Con l’IA, più lavoro si può portare a termine da soli

Fino a poco tempo fa, la produzione web era divisa tra più persone, come cosa ovvia. Il project manager raccoglieva i requisiti, il designer creava i mockup, lo sviluppatore li realizzava e alla fine qualcuno controllava il risultato. Tra una fase e l’altra c’era sempre un passaggio di consegne.

Oggi, con l’IA, una sola persona può occuparsi di gran parte del lavoro, dai wireframe all’implementazione fino alla sistemazione dei testi. Con la diffusione anche del lavoro da remoto, buona parte del lavoro ormai si svolge sullo schermo di una sola persona.

Di per sé è una buona cosa. Il lavoro è più veloce, e anche i team piccoli possono affrontare progetti grandi. Ma riducendosi la divisione del lavoro, è scomparso con essa qualcosa di importante e difficile da vedere.

La conversazione come effetto collaterale della divisione del lavoro

Quando il lavoro era diviso, ogni passaggio di consegne portava con sé, in modo naturale, conversazioni come queste:

• «Come dovrebbe comportarsi questo pulsante al passaggio del mouse?»
• «Questo spazio è così largo di proposito?»
• «Il cliente è davvero convinto di questa formulazione?»

Scambi come questi facevano emergere i malintesi, trasmettevano l’intenzione dietro un design e insegnavano ai nuovi arrivati come ragionavano i colleghi più esperti. Le conversazioni non sono mai state l’obiettivo. Nascevano come effetto collaterale della divisione del lavoro.

Quando la divisione del lavoro si riduce, si riduce anche questo effetto collaterale. Nel lavoro da remoto, poi, non ci sono domande né chiacchiere che arrivano dalla scrivania accanto. La comunicazione nel team non si è ridotta perché qualcuno si è impegnato meno. Si è ridotta perché è cambiata la struttura del lavoro.

Che cosa succede a un team quando le conversazioni diminuiscono

1La qualità diventa una scatola nera

Ciò che produce l’IA di solito «sembra funzionare». Ha un aspetto curato e, a prima vista, non c’è niente che non vada. Ma se nessuno ne rivede il contenuto, falle di sicurezza, lacune di accessibilità e bug che compaiono solo in certi ambienti vengono scoperti dopo la consegna.

2Le ragioni delle decisioni vanno perse

I risultati restano, ma il «perché» no. Sei mesi dopo, quando il cliente chiede «Perché l’avete strutturato così?», nessuno sa rispondere se la persona che l’ha fatto non c’è più. Il lavoro resta legato alle singole persone, e solo loro sanno come funziona.

3I nuovi arrivati non crescono

Realizzare banner, scrivere codice semplice, fare piccole modifiche: i lavori di gavetta con cui i nuovi arrivati facevano esperienza sono proprio quelli che l’IA si prende per primi. Attraverso quel lavoro e le osservazioni dei colleghi più esperti, i nuovi arrivati costruivano il proprio giudizio. Se si salta quella fase, tra qualche anno nel team mancheranno le figure intermedie.

4Le persone si sentono isolate e perdono la sensazione di contribuire

Quando non si vede a chi è servito il proprio lavoro, né in che modo, è difficile sentire che abbia contato. Finire da soli, consegnare da soli. Sarà anche efficiente, ma il senso di lavorare in team comincia a sbiadire.

Quattro punti di forza del team che contano di più nell’era dell’IA

L’IA ha abbassato di molto il costo del produrre. Di conseguenza, il lavoro umano che viene prima e dopo la produzione è diventato relativamente più prezioso. Nessuno dei quattro punti di forza qui sotto è nuovo. E nessuno funziona senza conversazione.

Cogliere il vero problema del cliente

«Vogliamo rifare il sito» è una richiesta. Il vero problema spesso sta altrove, per esempio «le richieste di contatto stanno calando» o «perdiamo candidati a favore dei concorrenti». L’IA risponde in base a ciò che le viene fornito, quindi ciò che le si fornisce stabilisce il limite massimo del risultato.

Ciò che si apprende negli incontri con il cliente non dovrebbe restare nella testa di una sola persona, ma diventare una comprensione condivisa dal team. Se il team condivide anche ciò che raramente viene detto ad alta voce, come la posizione del Suo referente all’interno della sua azienda o i problemi avuti in passato con un’altra agenzia, ciò incide sulla qualità del lavoro.

Guardare oltre l’aspetto

Sicurezza, marketing, velocità di caricamento, accessibilità. Ora che è più difficile distinguersi solo con l’aspetto, a fare la differenza è la qualità nelle parti che nessuno vede. Nessuno deve essere esperto di tutto, ma accorgersi di un rischio e coinvolgere chi ne sa di più è indispensabile. Che i membri del team con specializzazioni diverse si parlino o meno determina quanto terreno il team riesce a coprire.

Fare proposte che nessuno può copiare

I risultati dell’IA tendono a scivolare verso la «media plausibile» dei dati con cui è stata addestrata. Quando tutti usano gli stessi strumenti, le proposte cominciano ad assomigliarsi. La banalizzazione iniziata con il passaggio al digitale non fa che accelerare.

A fare la differenza sono le informazioni che l’IA non ha: ciò che si è appreso andando di persona sul posto, la voce degli utenti finali, qualcosa che il cliente ha detto di sfuggita. E il punto di vista che nasce quando il team ne discute insieme. L’originalità non sta nell’essere appariscenti, ma nel fatto che il cliente percepisca che «questo team ci ha pensato apposta per questo progetto».

Assumersi la responsabilità delle decisioni

Quando l’IA può produrre un’opzione dopo l’altra, il ruolo centrale che resta alle persone è scegliere e dire con sicurezza: «Così può uscire.» La qualità regge quando qualcun altro verifica quella decisione. Un flusso in cui una sola persona produce, controlla e consegna da sola ha bisogno, in qualche punto, di un secondo paio d’occhi.

La comunicazione di team nell’era dell’IA: cinque pratiche

Se la divisione del lavoro non crea più conversazioni, l’unica strada è progettare di proposito dei modi per farle nascere. Ecco cinque pratiche che può cominciare ad applicare già da domani.

1Condividere le decisioni, non solo i risultati

Non si dovrebbero condividere solo i file finiti. Tenga traccia di che cosa ha deciso, perché e che cosa ha scelto di non fare. Bastano più o meno tre righe.

Conta dove la si registra. Scritta in chat, scorre via in fretta: la registri quindi in un punto legato a quel lavoro o a quell’attività. Così potrà ricostruire più avanti che cosa è successo.

Vedi anchePerché gli scambi in chat si perdono lo spieghiamo nella parte 3 della nostra serie per principianti, «Perché le richieste via e-mail e chat si perdono?», e come impostare le decisioni come attività a sé nella parte 2 della serie «Gestire le attività in un team che lavora con l’IA», «Impostare le attività su ciò che va deciso, non solo su ciò che va prodotto»

2Inserire la revisione nel processo

Più l’IA ha contribuito a qualcosa, più serve che una persona lo guardi. Inserisca una fase di revisione tra «In corso» e «Completato» e decida in anticipo chi farà la revisione. Le revisioni affidate alla buona volontà o al tempo libero sono le prime a saltare quando c’è molto da fare.

La revisione non protegge solo la qualità. È anche un’occasione sicura perché nel team nasca una conversazione.

Vedi ancheCome rendere visibili con gli stati le situazioni di attesa come «In attesa di revisione» è spiegato in dettaglio nella parte 3 della serie «Gestire le attività in un team che lavora con l’IA», «Rendere visibile l’“attesa di una decisione”»

3Dividere i ruoli per responsabilità, non per mansione

Dividere il lavoro per mansioni, come «chi fa il design» e «chi scrive il codice», sta perdendo significato a causa dell’IA. Divida invece i ruoli per aree di responsabilità: «chi tutela l’intenzione del cliente», «chi garantisce la qualità», «chi controlla la sicurezza».

Dove ci sono confini di responsabilità ci sono passaggi di consegne, e le conversazioni necessarie per verificare tornano in modo naturale.

4Usare sincrono e asincrono in modo consapevole e progettare il tempo per le chiacchiere

Registrazioni e resoconti vanno in asincrono; dubbi e ragionamenti ad alta voce con qualcuno vanno in sincrono. Nei team da remoto, se non si tiene presente questa distinzione, tutto finisce per passare per iscritto.

Consigliamo di riservare regolarmente circa 15 minuti per «parlare di ciò su cui si è incerti». Non è una riunione sull’avanzamento, ma uno spazio in cui ciascuno può portare liberamente ciò che non riesce a decidere o che lo preoccupa. Lo immagini come un modo per ricreare di proposito il breve consulto che un tempo avveniva spontaneamente con la scrivania accanto. Ciò che vi si decide va registrato in una riga nell’attività, come nella prima pratica.

5Far crescere i nuovi arrivati non più «per caso», ma «per progetto»

Con meno lavori di gavetta, non esiste più un ambiente in cui si cresce da soli. La formazione dei nuovi arrivati va progettata di proposito.

• Far rivedere loro i risultati dell’IA: chiedere di spiegare che cosa va bene e che cosa no affina il loro occhio per la qualità.
• Far mettere in parole il «perché»: dia loro più occasioni di spiegare le ragioni delle decisioni, invece che soltanto più lavoro da fare.
• Mostrare come ragionano le persone esperte: con il lavoro in coppia e simili, condivida il processo di ragionamento, non solo il risultato.
• Affidare loro un piccolo progetto dall’inizio alla fine: in una dimensione in cui sbagliare non è un problema, dia loro l’esperienza di portare a termine qualcosa con responsabilità.

Le decisioni registrate nella prima pratica diventano così come sono materiale di studio per i nuovi arrivati. Un ambiente in cui si può ricostruire che cosa è successo è già, di per sé, parte del modo in cui le persone crescono.

La comunicazione con i clienti funziona allo stesso modo

Tutto questo vale anche oltre il team. Man mano che la produzione accelera, i clienti vedono prima i risultati. D’altra parte, anche gli scarti come «non è quello che immaginavo» emergono a intervalli più brevi.

Per questo è importante comunicare le ragioni delle decisioni insieme ai risultati, allineare presto le aspettative chiarendo che cosa si può e non si può fare, e dare le cattive notizie il prima possibile. Nessuno di questi consigli è nuovo, ma ora che l’IA ha accelerato il lavoro, la differenza si vede più chiaramente nei risultati.

Vedi ancheCome chiedere ai clienti di verificare e decidere è spiegato nella parte 5 della serie «Gestire le attività in un team che lavora con l’IA», «Andare avanti mentre si attende l’approvazione del cliente»

Alla fine, il motivo per cui un cliente affida un lavoro a un team ha a che fare meno con il numero di competenze che con la fiducia: «Con questo team possiamo stare tranquilli.» Quella fiducia nasce solo da una comunicazione attenta, giorno dopo giorno.

Gli strumenti servono a conservare le conversazioni, non a eliminarle

Degli strumenti di gestione dei progetti e delle attività si parla spesso in termini di efficienza: meno riunioni, meno scambi avanti e indietro.

Ma nell’era dell’IA il ruolo degli strumenti cambia un po’. L’IA svolge rapidamente gran parte del lavoro, quindi ciò che serve da uno strumento è un luogo in cui conversazioni e decisioni si accumulano.

La chat scorre via, ma i commenti legati a un’attività restano con quel lavoro. Chi sta facendo che cosa, perché si è deciso così, dove si è fermata una revisione: quando tutto questo è visibile, chi arriva dopo può ricostruire che cosa è successo, e i nuovi arrivati possono rivivere le decisioni dei colleghi più esperti come materiale di studio.

Vedi ancheCome cambia il ruolo degli strumenti di gestione delle attività per i team che lavorano con l’IA è spiegato nella serie «Gestire le attività in un team che lavora con l’IA», a partire dalla parte 1, «Con l’IA serve ancora uno strumento di gestione delle attività?»

Metterlo in pratica in GeckoFlag

Le cinque pratiche viste sopra funzionano con qualsiasi strumento. Come esempio, ecco come applicarle in GeckoFlag, uno strumento self-hosted di gestione dei progetti.

GeckoFlag non ha impostazioni del flusso di lavoro che impediscano di saltare la revisione, né funzioni di automazione. «Passare da “In attesa di revisione” prima di segnare come completato» è una regola che il team concorda. In cambio, le impostazioni sono poche e si può cominciare a usarlo senza incertezze fin dal primo giorno.

Poiché lo si installa sul proprio server, anche gli scambi che contengono informazioni sui clienti restano sotto il Suo controllo (la gestione del server è sotto la Sua responsabilità). È un acquisto unico di $30 / €27, senza costi aggiuntivi quando il team cresce (i costi del server sono a parte e, se usa «Crea con l’IA», sono a parte anche i costi di utilizzo dell’API di Anthropic). Può provare le schermate reali nella demo.

Riepilogo

• L’IA e il lavoro da remoto hanno ridotto la divisione del lavoro, e sono diminuite anche le conversazioni che ne erano l’effetto collaterale
• Di conseguenza, la qualità diventa una scatola nera, le decisioni dipendono dalle singole persone, i nuovi arrivati non crescono e le persone si sentono isolate
• Acquistano valore il saper cogliere il vero problema, guardare oltre l’aspetto, fare proposte che nessuno può copiare e assumersi la responsabilità delle decisioni. Tutte cose che sono sempre servite
• Se le conversazioni non nascono da sole, le si crea di proposito: condividere le decisioni, inserire la revisione, dividere i ruoli per responsabilità, progettare il tempo per le chiacchiere e progettare la crescita dei nuovi arrivati

L’IA non è il nemico. La questione è se si riesce a usare il tempo che l’IA libera per le conversazioni e le decisioni. I team che continuano a considerare il lavoro in sé come il proprio valore faranno fatica, mentre quelli che danno valore a comprensione, giudizio, responsabilità e fiducia continueranno a essere scelti.