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OpenAI lancia Dots, l’AI che lavora anche quando chiudi ChatGPT (e cosa lasciarle fare da sola).

Il lavoro di un Dot in tre riquadri. Prima l’obiettivo, con app e regole scelte da te, poi il Dot sul suo computer nel cloud, poi il risultato da approvare, evidenziato, che aspetta il tuo via libera. Sotto, in un riquadro tratteggiato, la chat di ChatGPT chiusa alle 23:40 e tre puntini accesi, perché il Dot sta ancora lavorando. In alto l’etichetta “OpenAI · Dots · agenti sempre accesi”.

Uno dei primi a provarlo si era dimenticato di fatturare un lavoro. Se n’è accorto il suo agente AI, che ha ritrovato i dettagli nelle email, ha preparato la fattura e gliel’ha messa davanti. L’ha spedita solo dopo il suo via libera.

L’agente è un Dot, e OpenAI lo ha presentato il 29 settembre al DevDay, la sua conferenza per sviluppatori a San Francisco. Vive dentro ChatGPT, ma a differenza della solita chat non aspetta che tu gli scriva qualcosa: gli dai un obiettivo e lui ci lavora anche dopo che hai chiuso la finestra.

Confesso che la mia prima reazione è stata una sana invidia per quello sviluppatore. La seconda è stata una domanda meno divertente, che riguarda chiunque pensi di mettere al lavoro un agente così in azienda: fin dove lo lasci andare da solo?

Un computer tutto suo

Funziona così. Dai al Dot un obiettivo, colleghi le applicazioni che gli servono e decidi che cosa può fare senza chiederti niente. Da lì in avanti lavora su un computer nel cloud tutto suo, con il suo browser, separato dal tuo portatile a meno che non sia tu a collegarli. Quando ha un risultato da farti controllare, o una decisione da farti prendere, torna da te.

Gli parli da ChatGPT, oppure da Slack e Microsoft Teams, e attraverso i plugin di ChatGPT può arrivare a più di 4.000 applicazioni. Con il tempo impara come preferisci che le cose vengano fatte, a forza di correzioni.

Quando non ci sei, il Dot fa quella che OpenAI chiama ricerca proattiva: dà un’occhiata alle app collegate per capire se c’è qualcosa di nuovo di cui occuparsi. In questa fase, però, può solo leggere. Non manda messaggi, non modifica niente e non mette le mani sul browser.

Tra gli esempi fatti da OpenAI ce n’è uno che in molte aziende suonerà familiare: tenere aggiornata un’offerta commerciale mentre il cliente cambia le sue richieste. Chi ha passato una settimana a rincorrere la versione sette di un preventivo sa di cosa parlo.

Schema di come lavora un Dot. In alto tu, che dai un obiettivo, colleghi le app e decidi cosa può fare da solo. Al centro il Dot, sul suo computer nel cloud, che lavora anche a chat chiusa e, quando non ci sei, guarda le app in sola lettura. In basso, evidenziato, il Dot torna da te con un risultato da controllare o una decisione da prendere. In fondo la nota: il tuo portatile resta separato, a meno che non lo colleghi tu.
Fig. 01 Come lavora un Dot: tu dai obiettivo e regole, lui lavora per conto suo e torna da te quando serve.

In Italia, per ora, solo in ufficio

Il primo Dot è compreso negli abbonamenti ChatGPT Pro e Business Premium, senza costi in più. Per i piani Enterprise, Edu e Healthcare c’è una versione beta, che deve attivare l’amministratore.

C’è però un’eccezione che ci riguarda da vicino. Per gli abbonati Pro, cioè chi paga ChatGPT di tasca propria, il lancio esclude lo Spazio Economico Europeo, la Svizzera e il Regno Unito, quindi anche l’Italia. OpenAI non ha spiegato il perché e non ha indicato una data. Il piano Business Premium invece non ha questo limite e arriva in tutti i paesi in cui ChatGPT è disponibile.

Chi lo vorrebbe per sé, in Italia, per ora aspetta. Un’azienda con il piano giusto, invece, può già metterlo al lavoro. Quanto costeranno i Dot oltre al primo, OpenAI non l’ha ancora detto.

Le chiavi dell’ufficio

Quando un chatbot sbaglia, ti ritrovi davanti una frase sbagliata: la leggi, sbuffi e la correggi. Quando sbaglia un agente che lavora dentro i programmi dell’azienda, con le tue credenziali, può modificare un dato, mandare un’email o far partire un processo. Come ha notato VentureBeat, è per questo che con gli agenti le regole devono far parte del prodotto dal primo giorno, invece di essere aggiunte dopo.

OpenAI ne ha messe parecchie. Con le Custom Rules decidi, azione per azione, se il Dot può farla da solo, se deve chiederti il permesso o se non deve farla proprio. Prima di un’azione che ha conseguenze, un controllo automatico verifica che sia in linea con le tue istruzioni e con le tue regole. E in una schermata dedicata vedi tutto quello che sta facendo, anche in background, così puoi intervenire e cambiargli strada.

Le Custom Rules, azione per azione, con tre possibilità. Lo fa da solo, per esempio cercare un dato o preparare una bozza. Ti chiede prima, evidenziata, per esempio mandare un’email a un cliente. Non lo fa, per esempio pagare un fornitore. In fondo: restano sempre a te le operazioni delicate, come cambiare una password.
Fig. 02 Per ogni azione decidi tu se il Dot la fa da solo, se ti chiede prima o se non la fa. Gli esempi sono nostri.

Poi ci sono le password. Il Dot entra nei siti con le credenziali salvate senza che il modello le veda, e le operazioni più delicate, come cambiare una password, restano a te. OpenAI però avverte che una password incollata in un messaggio o in un documento il modello può vederla. Quindi niente password nei messaggi, nemmeno quando hai fretta.

E c’è una frase che OpenAI stessa mette nero su bianco: i Dot possono ancora sbagliare, e il lavoro che ha conseguenze va ricontrollato. Aggiunge che le difese contro le istruzioni malevole nascoste nei contenuti, per esempio in una pagina web o in un’email che l’agente legge, riducono il rischio ma non lo azzerano. Quando chi ti vende lo strumento ti dice di non lasciarlo senza guinzaglio, conviene dargli retta.

Sui dati, per i piani Business, Enterprise ed Edu OpenAI dice che di base i contenuti dello spazio di lavoro non vengono usati per addestrare i modelli.

Il mansionario del collega digitale

Per le aziende OpenAI sta preparando anche gli specialist Dots, agenti con un’identità propria, le credenziali aziendali e un ruolo fisso. Li ha provati al suo interno negli acquisti, nella gestione delle fatture, nell’email marketing, nell’assistenza clienti e nei contratti commerciali, cioè proprio nel lavoro d’ufficio che in una PMI si mangia le giornate. E con le prime aziende che li provano fa una cosa interessante: i suoi ingegneri si siedono con il cliente e stabiliscono, per ogni agente, di cosa si occupa, quali strumenti può usare e come funzionano le approvazioni.

In una parola, prima di metterlo al lavoro gli scrivono il mansionario. Mi sembra un ottimo consiglio anche per chi un ingegnere di OpenAI in ufficio non lo vedrà mai.

Prima di provare un agente, quindi, prendi un lavoro che si ripete e scrivi il suo mansionario su un foglio. Facciamo l’esempio del sollecito delle fatture scadute, che nessuno ha voglia di fare e tutti rimandano.

Si comincia dall’obiettivo, in una frase: ogni lunedì mattina, l’elenco delle fatture scadute con una bozza di sollecito per ciascun cliente. Se non riesci a scriverlo in una frase, l’agente non lo capirà meglio di te.

Poi le app che può aprire, e solo quelle che servono a quel lavoro. Per i solleciti bastano il gestionale e la posta dell’amministrazione: la cartella condivisa con i documenti di tutta l’azienda può restare chiusa.

Poi le regole. Cercare le fatture scadute e preparare le bozze può farlo da solo. Ogni email che parte verso un cliente te la fa vedere prima. Pagamenti, anagrafiche e accordi presi con i clienti non li tocca mai.

Infine, come ti accorgi che funziona. Dopo un mese guarda quanti solleciti sono partiti senza bisogno di correzioni e quante volte hai dovuto rimettere mano a una bozza. Poi chiediti quanto ti sarebbe costato se uno fosse arrivato al cliente sbagliato. Secondo VentureBeat, è così che le aziende dovranno misurare questi agenti, più come si misura il lavoro di una persona che come si valuta l’abbonamento a una chat.

Esempio di mansionario per un Dot, sui solleciti delle fatture scadute. Obiettivo: ogni lunedì, l’elenco delle fatture scadute con una bozza di sollecito per ciascuna. App: gestionale e posta dell’amministrazione. Da solo: cerca le scadute e prepara le bozze. Chiede prima, evidenziato: ogni email verso un cliente. Mai: pagamenti, anagrafiche, accordi con i clienti. Dopo un mese: solleciti partiti senza correzioni e bozze da rifare.
Fig. 03 Un mansionario sta su un foglio. Se non ci sta, il lavoro è ancora troppo vago per un agente.

Un’ultima cosa: le regole si allargano un po’ alla volta. A un nuovo assunto, il primo giorno, non dai la carta di credito aziendale e le chiavi del magazzino. Gli mostri come si lavora, controlli le prime pratiche e, quando si è guadagnato la tua fiducia, gli lasci più spazio.

Con un agente vale lo stesso. Si parte da lavori in sola lettura, si passa alle bozze che approvi tu e solo dopo, per le cose a basso rischio, lo si lascia fare da solo. I pagamenti e le decisioni importanti, almeno per come la vedo io, restano a una persona.

Una scala di tre gradini. Primo gradino: guarda e riassume, in sola lettura. Secondo: prepara le bozze e tu approvi. Terzo: fa da solo, ma solo le cose a basso rischio. In alto, evidenziato, un riquadro separato: pagamenti e decisioni importanti restano sempre a una persona. In fondo: si sale quando l’agente se l’è guadagnato.
Fig. 04 Le regole si allargano un gradino alla volta, quando l’agente se l’è guadagnato.

Quello che voglio lasciarti

Gli agenti che lavorano mentre chiudi il portatile non sono più una demo da conferenza. Dal 29 settembre stanno arrivando dentro ChatGPT, e in Italia le aziende con il piano giusto possono già usarli.

La tecnologia, a giudicare da quanto corre, migliorerà ogni mese. Il mansionario invece puoi scriverlo solo tu, perché solo tu sai quale errore la tua azienda può permettersi e quale no.

Le informazioni vengono dall’annuncio di OpenAI del 29 settembre, così come l’hanno riportato le testate di tecnologia: disponibilità e prezzi possono cambiare nelle prossime settimane.

E tu, se domattina avessi un collega digitale che lavora anche di notte, quale lavoro gli affideresti per primo?

Marco CEO@Neuracy