In breve
Un metodo che dà un punteggio a ogni attività di un’azienda, non a ogni professione, su quattro scale separate: se l’IA può svolgerla, se questa azienda può metterla in uso, se l’IA può aiutare la persona e quanto l’attività dipende da una persona.
Per chi conduce la diagnosi: un responsabile delle risorse umane o delle operazioni, un gruppo di progetto interno o un consulente esterno.
Che cosa misura
TPAH esamina un ruolo in una determinata azienda e lo scompone in attività. Ogni attività riceve quattro punteggi da 0 a 10:
- T, fattibilità tecnica. L’IA potrebbe svolgere l’attività, avendo dati di partenza chiari e un risultato atteso chiaro?
- P, prontezza all’uso. Questa organizzazione potrebbe metterla in atto e mantenerla in funzione? Dipende dai suoi dati, dai suoi processi, dai controlli di qualità e dal costo di un errore.
- A, supporto alla persona. Quanto potrebbe aiutare l’IA la persona che svolge l’attività, senza sostituirsi a lei?
- H, dipendenza dalla persona. Quanto si regge l’attività su giudizio, relazioni, responsabilità, presenza fisica e conoscenze difficili da mettere per iscritto?
I quattro punteggi non vengono mai riuniti in un solo numero. Ognuno risponde a una domanda diversa, e le letture utili nascono dalle combinazioni:
- T alto e P basso: la tecnologia potrebbe farlo, ma l’organizzazione non è pronta.
- A alto e H alto: l’IA è un valido assistente per un esperto, non un sostituto.
- T alto e H basso: un candidato all’automazione, se la messa in uso lo consente.
Il metodo elenca anche il lavoro nuovo che l’IA porta con sé, come controllare i risultati e tenere la documentazione, e indica chi dovrebbe esserne responsabile.
Come usarlo
- Tratti il risultato come una rosa di progetti pilota, non come una decisione.
- Faccia controllare al responsabile di ogni processo i punteggi delle attività che intende cambiare.
- Cominci con poche attività che hanno un punteggio alto in P e un risultato facile da controllare.
- Costruisca assistenti per gli esperti dove A e H sono entrambi alti.
- Prima di estendere l’uso, nomini chi sarà responsabile del nuovo lavoro di controllo e di gestione degli strumenti.
- Misuri tempo e qualità rispetto a una misurazione di partenza. Veda la pratica Misuri il tempo risparmiato per attività rispetto a una misurazione di partenza.
L’esempio pratico mostra questi passi su un’azienda immaginaria.
Che cosa non misura
- I risultati. Un punteggio non è un risparmio, un ritorno né una quota di personale sostituibile.
- Ciò che il personale pensa o fa. Nessuno risponde a un questionario né viene osservato. Per atteggiamenti, fiducia o sicurezza psicologica, usi gli strumenti diagnostici costruiti per questo.
Come è stato verificato
È passato attraverso una revisione di esperti, pubblicata nel rapporto del progetto. Gli autori lo definiscono un prototipo che richiede ulteriori verifiche.
- Revisione di esperti su 50 ruoli. In un laboratorio, persone di imprese, del servizio pubblico per l’impiego e dell’istruzione hanno letto i rapporti sui ruoli e hanno detto se ogni parte corrispondeva alla loro esperienza. Risposte “yes” o “rather yes” [“sì” o “piuttosto sì”]:
| Che cosa è stato esaminato | Risposte positive |
|---|---|
| La diagnosi complessiva | 24 su 28 |
| La divisione tra automazione e supporto alla persona | 23 su 23 |
| Il punteggio di dipendenza dalla persona | 19 su 24 |
| Gli scarti tra ciò che è possibile e ciò che si può mettere in uso | 19 su 29 |
- Che cosa hanno corretto gli esperti. Attività attribuite al ruolo sbagliato, scarti nella messa in uso che sottovalutavano la protezione dei dati e la sicurezza, e il peso dato ad alcune attività umane. Il rapporto dice che la direzione dei risultati è solida, mentre le cifre esatte per le singole attività sono meno certe.
- Un metodo documentato. I passaggi, le scale e le formule sono messi per iscritto, e ogni punteggio si può far risalire al materiale su cui si è basato.
- Punteggi da un modello di IA. Nelle applicazioni attuali un modello di IA produce i punteggi principali, seguendo istruzioni fisse e i documenti assegnati a ogni attività. Si usano un solo modello e una sola configurazione.
- Un punteggio di dipendenza dalla persona costruito con dodici domande. La documentazione del metodo lo definisce un modo pratico per tradurre l’idea in domande, non una scala verificata fino in fondo.
- Nessun dato sui risultati. I punteggi non sono stati confrontati con ciò che è accaduto in aziende reali che hanno messo in uso l’IA.
Licenza e accesso
La pagina del fornitore non indica né una licenza né un prezzo. L’analisi è venduta come servizio dalla fondazione Human for Future, e i suoi materiali sono in polacco. Se vuole riutilizzare le scale o il metodo nel suo lavoro, chieda al fornitore.
Alternative
Altri strumenti diagnostici con uno scopo simile, e quando preferire ciascuno.
- In quali ruoli l’IA generativa potrebbe svolgere attività, e in quali potrebbe dare supporto? ILO index of occupational exposure to generative AI Lo preferisca quando, per scegliere dove guardare, basta un punteggio pubblico e gratuito per professioni tipo. Nessuno risponde a un questionario · Lei abbina i nomi dei suoi ruoli a un elenco standard di professioni Uso e adattamento liberi
- Quali dei nostri ruoli potrebbero essere più toccati dall’IA? AI Occupational Exposure measure (AIOE) Lo preferisca quando vuole una misura sottoposta a revisione tra pari e può lavorare con i codici delle professioni degli Stati Uniti. Nessuno risponde a un questionario · Lei abbina i nomi dei suoi ruoli ai codici delle professioni degli Stati Uniti Uso libero; chieda prima di modificarlo
- Che cosa rende difficile questo progetto tecnologico? NASSS-CAT: complexity assessment tools for technology projects Lo preferisca quando la domanda è perché un progetto tecnologico sia difficile, e vuole una lista di controllo e una traccia di intervista già verificate. Il gruppo di progetto, e il personale nelle interviste · Due liste di controllo, un modulo di 35 domande e una traccia di intervista Uso libero; chieda prima di modificarlo
La veda applicata
Pratiche che lo usano
I dettagli
- Verifiche
- Esperti di imprese, del servizio pubblico per l’impiego e dell’istruzione hanno esaminato in un laboratorio i rapporti su 50 ruoli. La maggior parte delle risposte ha confermato il quadro: 24 su 28 sulla diagnosi complessiva, 23 su 23 sulla divisione tra automazione e supporto alla persona. Nessuno studio ha ancora confrontato i punteggi con i risultati.
- Esamina
- Professione e sue attività
- Come si raccolgono le risposte
- Un modello di IA dà un punteggio a ogni attività a partire da documenti sul ruolo e sull’azienda, seguendo istruzioni fisse. I punteggi devono essere controllati da persone.
- Durata
- Nessun questionario al personale. L’analisi parte da una descrizione dell’azienda e dei suoi ruoli. Poi i responsabili dei processi hanno bisogno di tempo per controllare i risultati.
- Costo
- Servizio a pagamento. Il prezzo non è pubblicato.
- Licenza
- Non indicataIl fornitore non indica alcuna licenza. L’analisi è offerta come servizio. Chieda al fornitore che cosa può riutilizzare.
- Lingue
- Polacco. Non esistono materiali in inglese.
- Autori
- Research team at Rzeszów University of Technology and the Human for Future foundation
- Fornitore
- Human for Future foundation: TPAH La pagina del fornitore è in polacco.
Fonti
- Rzeszów University of Technology and Human for Future foundation (2026). Research report, part I: the state of AI and robotics, with the task analysis of 50 roles and its expert review (in Polish). aits.kia.prz.edu.pl
- Human for Future foundation. TPAH: description of the method (in Polish). human4future.org
Studi collegati su questo sito
- Quali attività possono imparare le macchine? 18.156 attività valutate Brynjolfsson, Mitchell and Rock (2018). What Can Machines Learn and What Does It Mean for Occupations and the Economy?. AEA Papers and Proceedings, 108, 43–47.
- Esposizione non è adozione: che cosa l’IA potrebbe fare e per che cosa la si usa Sedai (2026). Exposure Is Not Adoption: Measuring Generative AI and Labor Demand. SSRN working paper.
- Quando una persona con l’IA batte ciascuna delle due da sola: 106 esperimenti Vaccaro, Almaatouq and Malone (2024). When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis. Nature Human Behaviour, 8(12), 2293–2303.