Rifinire i prodotti nell’era dell’IA: sette pratiche per creare lavori che le persone scelgono, non lavori che sembrano fatti con l’IA

Testi, immagini, design, codice: con l’IA oggi si ottiene in pochi minuti qualcosa che sembra finito. Siti web, articoli, app, banner pubblicitari. Siamo circondati da lavori digitali fatti con l’aiuto dell’IA.

Allo stesso tempo, «sembra fatto con l’IA» è diventato un giudizio chiaramente negativo. Design che sembrano già visti, testi senza sostanza, immagini un po’ innaturali. Gli utenti li riconoscono in fretta, passano oltre e a volte ne provano persino fastidio.

Allora è meglio evitare l’IA? La risposta è chiaramente no. L’IA continuerà a migliorare e i motivi per non usarla continueranno a ridursi. La vera domanda non è se usarla, ma se si riesce a rifinire ciò che si crea con l’IA fino a renderlo qualcosa che le persone scelgono.

Questo articolo parte dal presupposto che Lei usi l’IA attivamente, e vede che cosa fare, e a che cosa fare attenzione, per trasformare quel lavoro in prodotti che gli utenti accettano.

Nota: questo articolo è scritto dallo sviluppatore di GeckoFlag.

L’IA è uno strumento da usare senza esitazioni

Innanzitutto, il valore dell’IA è chiaro.

• Velocità: produce molte prime bozze e schizzi in pochi minuti
• Quantità e completezza: elenca le opzioni e segnala ciò che potrebbe esserLe sfuggito
• Verifica: segnala refusi, bug nel codice, problemi di accessibilità e altro ancora
• Aiuto fuori dal proprio campo: le conoscenze al di fuori della propria specializzazione sono a portata di mano
• Localizzazione: fornisce traduzioni di base e spunti per adattarsi a ogni mercato

Queste capacità migliorano di anno in anno. Piccoli team e singoli professionisti possono ora affrontare lavori di una portata che un tempo richiedeva una grande organizzazione. Non c’è motivo di rinunciarci.

Ma c’è una cosa da tenere a mente: lo stesso strumento è disponibile per tutti. L’IA che usa Lei la possono usare anche i Suoi concorrenti. Usare l’IA non distingue più. La differenza sta in ciò che si aggiunge a quello che l’IA restituisce.

Perché ciò che «sembra fatto con l’IA» infastidisce

Quando gli utenti hanno l’impressione che qualcosa «sembri fatto con l’IA» e passano oltre, ciò che non piace loro non è l’IA in sé. È un insieme di segnali che quel lavoro trasmette.

Sembra qualcosa di già visto

Ciò che l’IA produce tende a scivolare verso una «media plausibile» dei dati su cui è stata addestrata. Quando tutti usano strumenti simili con istruzioni simili, i risultati iniziano ad assomigliarsi. Equilibrati, ma dimenticabili. È il primo segnale.

Non è chiaro a chi sia rivolto

Un contenuto che «vale per tutti» è, in altre parole, un contenuto per nessuno. Quando si limita a elencare considerazioni generiche senza mai entrare nella situazione o nei problemi di chi legge, gli utenti sentono che non parla di loro.

Suona bene, ma non dice nulla

I titoli sono ordinati e le frasi scorrono. Ma non ci sono numeri concreti, né esperienze reali, né una conclusione chiara. I testi che non lasciano nulla esistevano molto prima dell’IA, ma l’IA li ha moltiplicati.

I dettagli sono trascurati

Punti strani nelle immagini, icone senza significato, etichette dei pulsanti fuori contesto, schermate in cui nessuno ha pensato agli stati vuoti o agli errori. I dettagli grossolani dicono agli utenti che nessuno ha guardato tutto fino in fondo.

Man mano che questi segnali si sommano, gli utenti concludono che il prodotto non è stato fatto con cura per loro. In altre parole, ciò che non piace non è l’IA, ma l’impressione di lavoro tirato via e di nessuno che se ne assume la responsabilità.

Che cosa hanno in comune i prodotti che vengono scelti

Al contrario, i prodotti che usano l’IA e vengono comunque scelti hanno alcuni tratti in comune.

Contengono informazioni di prima mano

I risultati di una prova reale, ciò che si è visto sul campo, ciò che hanno detto gli utenti, ciò che si è imparato dai propri errori. Le informazioni che l’IA non ha hanno valore di per sé. Per quanto l’IA migliori, non può fornire al posto Suo informazioni di prima mano.

Hanno un punto di vista e fanno delle scelte

Quando è chiaro per chi è stato fatto un prodotto, che cosa si è tenuto e che cosa si è lasciato fuori, si percepisce l’intenzione di chi lo ha creato. Invece di una risposta media che cerca di accontentare tutti, sceglie una risposta che colpisce a fondo persone precise.

I dettagli sono voluti

Ogni etichetta di pulsante, ogni messaggio di errore, ogni spaziatura ha un motivo. Chi lo ha creato ha previsto dove gli utenti potrebbero inciampare e se n’è occupato. Questi dettagli, sommati, creano la fiducia che il prodotto sia «fatto bene».

Sono coerenti

Il tono dei testi, lo stile del design e la sensazione delle interazioni coincidono ovunque si guardi. Mettere semplicemente insieme parti che l’IA ha prodotto una per una raramente porta a questa coerenza.

Si vede chi ne risponde

Chi lo realizza, se risponde quando si fa una domanda, se continua a migliorare. Vedere chi lo crea e la sua responsabilità è un grande motivo per cui gli utenti si sentono tranquilli nello scegliere un prodotto.

Che cosa affidare all’IA e che cosa tengono le persone

Per sfruttare a fondo l’IA e arrivare comunque a un prodotto che viene scelto, la via più breve è chiarire chi fa che cosa.

Il punto chiave è che le persone non rinunciano mai a porre le domande, scegliere e assumersi la responsabilità. L’IA è un’ottima esecutrice e un’ottima controllora, ma decidere che «è pronto per uscire» è compito di una persona.

Sette pratiche per rifinire un prodotto

1Cominci scrivendo in una frase per chi è, e in quale situazione

Prima di chiedere qualsiasi cosa all’IA, scriva una frase su chi lo userà, in quale situazione e quale problema ha in quel momento. Per esempio: «La responsabile di un team creativo di circa cinque persone che adotta per la prima volta uno strumento di gestione dei progetti e cerca materiale per spiegarlo al proprio capo». Se questa frase è vaga, anche ciò che produce l’IA sarà nella media.

2Tratti la prima bozza dell’IA come materia prima

Il primo risultato dell’IA è, in sostanza, una media. Se si ferma lì, ottiene qualcosa che sembra già visto. Consideri la prima bozza non come un lavoro finito, ma come materiale da tagliare e riorganizzare.

Vedi ancheCome scegliere tra le proposte dell’IA e conservare il motivo delle scelte è spiegato nella parte 4 della serie «Gestire le attività in un team che lavora con l’IA», «Le proposte dell’IA sono materiale per decidere, non lavoro finito»

3Aggiunga informazioni di prima mano

La propria esperienza, numeri reali, ciò che non ha funzionato, una frase detta di sfuggita da un cliente. Aggiungere anche solo un’informazione di questo tipo rende il lavoro davvero Suo.

4Tagli

L’IA è brava ad aggiungere. Aggiunge titoli, accumula spiegazioni e appende avvertenze «per sicurezza». Proprio per questo la decisione di tagliare deve restare alle persone. Eliminare con decisione ciò che non serve al messaggio fa risaltare il messaggio.

5Metta intenzione nei dettagli

Le parole di pulsanti e messaggi, ciò che si vede quando non ci sono dati, le indicazioni quando qualcosa va storto, l’aspetto del caricamento. I dettagli con cui gli utenti hanno davvero a che fare sono proprio quelli che più facilmente restano come li ha prodotti l’IA. Li riveda uno per uno, pensando a che cosa prova l’utente in ogni momento.

6Lo usi, lo legga, lo dica ad alta voce in prima persona

Usi ciò che ha creato come farebbe un utente. Legga i testi ad alta voce; usi un’app nel Suo lavoro reale. Ciò che stona diventa visibile quando lo si usa, non quando lo si guarda soltanto sullo schermo. Annoti subito ciò che stona e lo corregga un punto alla volta.

7Definisca il Suo stile e ciò che non userà

Concordi con il team il tono di voce, lo stile del design e le formulazioni preferite, oltre alle formulazioni ed espressioni che non userete, e le condivida. Se le riporta nelle istruzioni che dà all’IA, il risultato si avvicina al Suo stile fin dall’inizio. Ma le riveda di tanto in tanto, perché lo stile stesso non diventi un nuovo «modello preconfezionato».

A che cosa fare attenzione quando si rifinisce

Non faccia di «nascondere l’IA» l’obiettivo

Ciò che conta è aggiungere valore per gli utenti, non nascondere le tracce dell’IA. I «travestimenti», come inserire apposta dei refusi per sembrare umani o inventare esperienze e testimonianze di utenti, danneggiano gravemente la fiducia quando vengono scoperti. Rifinire non significa camuffare.

Verifichi fatti e diritti

L’IA a volte afferma con grande sicurezza errori plausibili. Verifichi sempre numeri, nomi, citazioni e specifiche sulla fonte originale. È indispensabile anche verificare i diritti: se immagini o design generati somigliano a opere o marchi esistenti, o raffigurano persone reali.

Pensi in anticipo a come dichiarare l’uso dell’IA

A seconda della regione o della piattaforma, indicare che un contenuto è generato con l’IA è sempre più spesso richiesto in alcune situazioni. Invece di ragionare in termini di nascondere o rivelare, sia pronto a spiegare dove ha usato l’IA, dove sono state le persone a decidere e chi ne è responsabile. È questo, alla fine, a conquistare la fiducia degli utenti.

Non punti sulla quantità

Con l’IA si possono produrre articoli e pagine in serie. Ma motori di ricerca e utenti stanno diventando più severi con i contenuti poveri prodotti in massa. Nel lungo periodo, 10 articoli approfonditi continuano a essere scelti più di 100 articoli nella media.

Non perda la capacità di rifinire

Più si affida all’IA, meno occasioni hanno le persone di allenare l’occhio per distinguere ciò che è buono da ciò che non lo è. Se quel giudizio si affievolisce, non si riesce più a rifinire affatto. Mantenere l’abitudine di condividere nel team i motivi delle decisioni e di rivedere il lavoro gli uni degli altri è il modo migliore per conservare questa capacità.

Vedi ancheCome condividere le decisioni e organizzare le revisioni è spiegato in dettaglio in «La comunicazione di team nell’era dell’IA»

Rifinire significa sommare piccoli miglioramenti

Rifinire un prodotto non finisce con una sola grande revisione. Ciò che stonava durante l’uso, i rilievi emersi in revisione, i feedback degli utenti. Si raccolgono questi piccoli miglioramenti uno per uno, si correggono e si verificano. Col tempo, si sommano nella sensazione di un prodotto «fatto bene».

Per questo è importante non lasciarsi sfuggire i punti da migliorare. Un commento come «questo non mi convince» in chat di solito viene dimenticato. Se registra ciascuno come attività, insieme a chi se ne occupa e al motivo per cui è stata scelta quella correzione, il lavoro di rifinitura si accumula come un patrimonio del team.

Vedi ancheCome scrivere i punti da migliorare è spiegato in «Scrivere attività che tutti capiscono», e come lasciare tracce una volta terminato il lavoro in «Come chiudere le attività: decidere quando un lavoro è completato e lasciare tracce da rileggere» (serie «Consigli per gestire le attività in team»)

Come rifinire con GeckoFlag

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

«Crea con l’IA» di GeckoFlag è una funzione con cui l’IA propone i valori dei campi per ticket, commenti, progetti e pagine Wiki a partire da verbali di riunione, appunti, screenshot di chat e simili. Non crea il lavoro finito che si pubblica, come articoli o design. Possono usarla solo gli utenti autorizzati da un amministratore, nel modulo vengono inseriti solo gli elementi selezionati e a salvare è una persona. Si basa sulla stessa divisione dei ruoli di questo articolo: l’IA propone, le persone scelgono e si assumono la responsabilità.

Poiché lo si installa sul proprio server, gli scambi sul prodotto che si sta creando si accumulano sotto il Suo controllo (la gestione del server è sotto la Sua responsabilità; quando usa «Crea con l’IA», i testi e le immagini inseriti vengono inviati all’API di Anthropic). A ogni rilascio, lo sviluppatore esegue personalmente dei controlli di sicurezza e ne pubblica i risultati nella pagina Sicurezza (non si tratta di una certificazione né di un audit di terze parti). 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 è uno strumento da usare attivamente e senza esitazioni. Ma usarla non distingue più
• Ciò che non piace agli utenti non è l’IA, ma l’impressione di qualcosa di generico, fatto per nessuno e trascurato, di lavoro tirato via e di nessuno che se ne assume la responsabilità
• I prodotti che vengono scelti hanno informazioni di prima mano, un punto di vista, dettagli voluti, coerenza e una responsabilità visibile
• All’IA si affidano la produzione di materia prima e le verifiche; le persone pongono le domande, scelgono e si assumono la responsabilità
• Rifinire significa aggiungere valore, non camuffare. E significa sommare piccoli miglioramenti

Più l’IA si diffonde, più risaltano le parti che le persone rifiniscono a mano. Sfrutti a fondo l’IA e dedichi il tempo che Le libera a rifinire. Con ogni probabilità, sarà questa la base del modo di creare prodotti da qui in avanti.