🎧 Prima di iniziare
Irene Grandi — In vacanza da una vita

Sei in una riunione. Qualcuno sta spiegando un problema, un collega interviene con una proposta e un altro suggerisce di rimandare la decisione alla settimana successiva.

Tu intanto cerchi di prendere appunti.

Scrivi una frase, ne perdi un’altra, torni indietro per sistemare qualcosa e quando rialzi gli occhi la discussione è già andata avanti.

Alla fine della riunione hai un documento pieno di abbreviazioni, frecce e frasi incomplete. Ti sembra di aver segnato le cose importanti, ma c’è un punto su cui non sei più sicuro: quella proposta era stata approvata oppure se ne doveva ancora discutere?

È una situazione abbastanza comune. Prendere appunti mentre si ascolta qualcuno richiede di fare due cose contemporaneamente: seguire un ragionamento e decidere quali parti vale la pena conservare.

Da qualche tempo l’intelligenza artificiale promette di occuparsi almeno di una parte di questo lavoro.

L’idea è semplice: tu partecipi alla riunione, lei prende appunti.

Ma che cosa significa, esattamente?

Dalla voce a un documento

Per capire come funziona, immaginiamo di registrare una riunione di mezz’ora.

Il primo passaggio consiste nel trasformare le parole pronunciate in un testo scritto. È quello che si chiama trascrizione automatica, e si basa su sistemi di riconoscimento vocale capaci di analizzare una registrazione e ricostruire ciò che è stato detto.

Già questo può essere utile. Invece di ascoltare nuovamente mezz’ora di conversazione per ritrovare un passaggio, puoi cercare una parola nel testo.

C’è però un problema: una trascrizione completa non è necessariamente un buon resoconto.

Le persone si interrompono, cambiano argomento, ripetono concetti, iniziano frasi che non finiscono. Una conversazione di trenta minuti può diventare un documento di diverse pagine, difficile da consultare quasi quanto la registrazione originale.

Ed è qui che entra in gioco un modello linguistico, come quelli di cui abbiamo parlato nei precedenti articoli.

Il modello riceve il testo della conversazione e prova a individuare gli argomenti principali, le decisioni, le eventuali attività da svolgere e le informazioni che sembrano più rilevanti.

Il risultato può essere un documento piuttosto ordinato. Dove prima c’erano trenta minuti di interventi, adesso trovi una pagina che racconta che cosa è successo.

Strumenti come Google Meet e Microsoft Teams integrano già funzioni di questo tipo, disponibili in determinati piani. Altri servizi permettono di ottenere risultati simili partendo da registrazioni audio.

La parte interessante, però, non è tanto il programma utilizzato. È quello che succede nel passaggio dalla conversazione al riassunto.

Una frase può cambiare significato

Torniamo alla nostra riunione.

A un certo punto qualcuno dice:

«Potremmo consegnare la prima versione venerdì, se riusciamo a completare le verifiche entro giovedì».

Nel resoconto generato dall’intelligenza artificiale potresti trovare:

«Consegna della prima versione prevista per venerdì».

Sembra una sintesi ragionevole. È breve, chiara e conserva buona parte dell’informazione originale.

Eppure qualcosa è cambiato.

Durante la riunione si stava discutendo una possibilità, subordinata al completamento di alcune verifiche. Nel resoconto quella possibilità rischia di diventare un impegno.

Non serve che l’intelligenza artificiale inventi un fatto completamente inesistente per creare un problema. A volte basta che elimini una condizione, interpreti male un’esitazione o attribuisca una decisione alla persona sbagliata.

Avevamo già incontrato un problema simile parlando delle risposte inventate da ChatGPT. Qui, però, c’è una differenza interessante: il sistema parte da informazioni che esistono davvero, perché qualcuno le ha pronunciate.

Questo non garantisce che il documento finale sia fedele.

Anche la trascrizione iniziale può contenere errori. Un nome proprio può essere riconosciuto male, due persone che parlano contemporaneamente possono confondere il sistema e una parola poco chiara può essere sostituita con un’altra.

Il modello linguistico lavora poi su quel testo, senza necessariamente sapere dove la trascrizione sia sbagliata.

Alla fine possiamo ritrovarci con un resoconto scritto molto bene, ma che racconta qualcosa di leggermente diverso da ciò che è accaduto.

E proprio perché è scritto bene, potremmo essere meno portati a dubitarne.

Che cosa gli chiediamo di ricordare?

C’è un altro aspetto che vale la pena considerare.

Quando prendi appunti personalmente, scegli che cosa scrivere. Magari conservi una frase che ti ha colpito, un dubbio che vuoi approfondire oppure un dettaglio che agli altri sembra secondario.

Un sistema automatico deve fare qualcosa di simile, ma non conosce necessariamente le tue priorità.

Se gli chiedi semplicemente di riassumere una riunione, probabilmente cercherà di produrre una sintesi generale. Potrebbe essere perfetta per chi vuole sapere di che cosa si è parlato, ma poco utile per chi deve capire quali attività gli sono state assegnate.

Per questo può essere interessante guidare il lavoro con una richiesta più precisa.

Per esempio:

«Prepara un resoconto distinguendo gli argomenti discussi, le decisioni effettivamente prese e le questioni rimaste aperte. Indica le attività assegnate, con i relativi responsabili e le scadenze, solo quando queste informazioni sono esplicitamente presenti nella conversazione. Se qualcosa non è chiaro, segnalalo».

Non è una formula magica. Stiamo semplicemente spiegando al sistema quale risultato ci serve.

Un’altra richiesta utile potrebbe essere quella di indicare, per ogni decisione importante, il passaggio della trascrizione da cui è stata ricavata.

Così, quando un punto ti sembra dubbio, puoi tornare alla conversazione originale senza doverla rileggere tutta.

È un modo per sfruttare l’intelligenza artificiale senza perdere la possibilità di controllare il suo lavoro.

E se invece ascoltassimo e basta?

Finora abbiamo considerato soprattutto il documento che otteniamo alla fine. Ma forse il vantaggio più interessante si trova durante la riunione.

Se sai che qualcuno sta registrando e trascrivendo la conversazione, puoi dedicare più attenzione a quello che viene detto.

Puoi seguire un ragionamento senza interromperti continuamente per scrivere. Fare una domanda quando qualcosa non è chiaro. Accorgerti che due colleghi stanno interpretando lo stesso problema in modi differenti.

Naturalmente dipende dalla situazione. Per alcune persone prendere appunti è anche un modo per concentrarsi e ricordare meglio. Rinunciarvi completamente potrebbe non essere un vantaggio.

E ci sono riunioni nelle quali cinque righe scritte a mano sono più che sufficienti.

L’intelligenza artificiale diventa interessante soprattutto quando il materiale da ricordare è molto, quando intervengono diverse persone o quando abbiamo bisogno di recuperare informazioni a distanza di tempo.

In questi casi può assumersi una parte del lavoro più meccanico, lasciandoci maggiore libertà di partecipare alla conversazione.

A patto di non confondere il documento generato con un verbale già verificato e condiviso da tutti.

Prima di premere «Registra»

C’è infine una questione piuttosto concreta, che rischiamo di trascurare perché questi strumenti sono diventati così facili da utilizzare.

Una riunione può contenere informazioni riservate, dati personali, opinioni espresse in un contesto professionale e discussioni che i partecipanti non si aspettano vengano registrate.

Immagina di aver appena terminato una riunione con alcuni colleghi. Hai la registrazione sul computer e decidi di caricarla su ChatGPT o Gemini per ottenere un riassunto.

Un gesto semplice, che richiede pochi clic.

Ma in quel momento stai affidando il contenuto della conversazione a una società esterna.

Nella registrazione potrebbero esserci nomi, informazioni su progetti ancora riservati, problemi organizzativi o valutazioni personali. E non sono necessariamente informazioni che riguardano soltanto te.

Quello che accade dopo dipende dal servizio utilizzato, dal tipo di account e dalle impostazioni disponibili. È importante capire dove vengono elaborati e conservati i dati, per quanto tempo e se possono essere utilizzati anche per migliorare i sistemi di intelligenza artificiale.

C’è poi un aspetto meno evidente, che riguarda le regole sulla privacy.

In Europa abbiamo il GDPR, il Regolamento generale sulla protezione dei dati, che stabilisce obblighi e diritti comuni per il trattamento dei dati personali.

Negli Stati Uniti non esiste un’unica legge federale equivalente al GDPR. La tutela della privacy si basa su un insieme di norme federali, spesso riferite a settori specifici, e di leggi dei singoli Stati. Una delle più importanti è il California Consumer Privacy Act (CCPA), successivamente rafforzato dal California Privacy Rights Act (CPRA).

Questo non significa che affidare informazioni a una società americana equivalga automaticamente a rinunciare alle protezioni europee.

Il GDPR può applicarsi anche ad aziende che hanno sede fuori dall’Unione Europea. Inoltre, per i trasferimenti di dati personali verso gli Stati Uniti esistono strumenti specifici, tra cui l’EU-US Data Privacy Framework, che consente il trasferimento verso le organizzazioni americane che vi aderiscono e rispettano i requisiti previsti.

La questione, quindi, non si risolve semplicemente distinguendo tra servizi europei e americani. Bisogna capire quali regole si applicano al servizio che stiamo usando e quali garanzie offre.

Naturalmente non significa che dobbiamo diventare esperti di diritto internazionale ogni volta che vogliamo riassumere un testo.

Ma vale la pena ricordare che caricare un documento o una registrazione su un servizio online significa prendere anche una decisione su come condividerne il contenuto.

Per una riunione di lavoro, prima ancora di scegliere l’applicazione migliore, può essere opportuno verificare quali strumenti siano autorizzati dalla propria organizzazione, informare adeguatamente le persone coinvolte e accertarsi che la registrazione e il successivo trattamento dei dati siano consentiti.

Magari scopriremo di poter utilizzare un servizio già adottato dall’organizzazione, con condizioni specifiche per la protezione dei dati. Oppure che, per quella particolare conversazione, sia preferibile continuare a prendere appunti nel modo tradizionale.

Il fatto che uno strumento sia in grado di registrare, trascrivere e riassumere una riunione non significa che sia sempre opportuno lasciarglielo fare.

Alla prossima riunione

Se vuoi provare, puoi partire da una breve registrazione che hai il diritto di utilizzare e che non contiene informazioni riservate. Oppure puoi inventare una piccola conversazione e usarne il testo come materiale di prova.

Chiedi all’intelligenza artificiale di preparare un resoconto, distinguendo le decisioni dalle semplici proposte.

Poi confronta il risultato con il testo originale.

Guarda soprattutto se sono state conservate le condizioni, i dubbi e le questioni rimaste aperte. Sono proprio le informazioni che tendiamo a perdere quando cerchiamo di ridurre una conversazione a poche righe.

Nell’articolo precedente abbiamo ragionato su quanto lavoro convenga delegare all’intelligenza artificiale senza rinunciare a pensare con la propria testa.

Prendere appunti è un buon esempio per continuare quel ragionamento.

Possiamo lasciare che un sistema ascolti, trascriva e organizzi una conversazione. Potremmo persino scoprire che lo fa meglio di noi, almeno quando si tratta di ricordare tutti gli argomenti affrontati.

Resta però a noi decidere quali informazioni affidargli e verificare che il resoconto rappresenti davvero quello che è successo.

E forse, alla prossima riunione, potremo dedicare qualche minuto in meno a scrivere tutto e qualcuno in più ad ascoltare gli altri.

Fonti e approfondimenti