In sintesi
- Azienda
- Procter & GambleProduttore di beni di consumo
- Dimensione
- Grandi imprese (1.000+ dipendenti)
- Settore
- Manifattura Il lavoro studiato era lo sviluppo di prodotti, non la produzione in fabbrica.
- Dove e quando
- Europa e Americhe. Maggio–luglio 2024.
- Chi ha prodotto le cifre
- Misurate da ricercatoriLe cifre vengono da un documento di lavoro di ricercatori di Harvard, Wharton e altre business school. Quattro degli undici autori lavorano in Procter & Gamble. Il documento non è stato sottoposto a revisione tra pari.
Che cosa hanno fatto
Procter & Gamble ha organizzato laboratori online di un giorno per 776 dipendenti. Ogni persona ha lavorato su un problema di prodotto reale della propria unità di business: cura del neonato, igiene femminile, rasatura e cura personale, o igiene orale. I partecipanti venivano da due aree: ricerca e sviluppo, e ruoli commerciali.
Le persone sono state assegnate a caso a una di quattro configurazioni: da sole, da sole con l’IA, in coppia, o in coppia con l’IA. Ogni coppia aveva una persona per area. L’IA era uno strumento basato su GPT-4. Chi lo usava aveva fatto prima un’ora di formazione. Poi giudici esperti hanno dato un punteggio alla qualità di ogni proposta. Non sapevano quale configurazione l’avesse prodotta.
I numeri
La qualità è misurata rispetto alle persone che lavoravano da sole senza IA. L’unità è la deviazione standard, una misura comune di quanto un risultato si discosta dalla media.
| Configurazione | Qualità rispetto a una persona sola, senza IA | Tempo impiegato |
|---|---|---|
| Coppia, senza IA | 0,24 più alta | Più o meno lo stesso |
| Una persona con l’IA | 0,37 più alta | 16,4% in meno |
| Coppia con l’IA | 0,39 più alta | 12,7% in meno |
- Le idee migliori. Le coppie con l’IA avevano 9,2 punti percentuali di probabilità in più di produrre una proposta classificata nel 10% migliore. Tra le persone che lavoravano da sole senza IA, il 5,8% ha raggiunto quel livello.
- Meno divisi per reparto. Senza IA, il personale di ricerca proponeva idee tecniche e quello commerciale idee commerciali. Con l’IA, entrambi hanno prodotto proposte equilibrate.
- Umore. Le persone che hanno usato l’IA hanno dichiarato sensazioni più positive sul lavoro.
Che cosa mostra il caso
- L’IA ha aiutato nel lavoro sui prodotti in fase di ideazione. Il guadagno è stato misurato in un esperimento con un gruppo di confronto, dentro un vero produttore. I giudici hanno valutato proposte. Nessun prodotto è stato lanciato e venduto nell’ambito dello studio.
- Una persona con l’IA ha fatto più o meno come una coppia senza. Il documento descrive i due gruppi di punteggi come molto simili.
- È servita poca formazione. Un’ora, per dipendenti che gli autori descrivono come piuttosto nuovi alla scrittura di istruzioni per l’IA.
Altri esperimenti mostrano che l’IA aiuta in alcune attività e danneggia in altre. Veda lo studio su 758 consulenti.
Cosa dice sulle pratiche
Pratiche che l’azienda ha applicato
Fonti
- Dell’Acqua, Ayoubi, Lifshitz, Sadun, Mollick, Mollick, Han, Goldman, Nair, Taub and Lakhani (2025). The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise. NBER Working Paper 33641. nber.org
- Dell’Acqua, McFowland, Mollick, Lifshitz-Assaf, Kellogg, Rajendran, Krayer, Candelon and Lakhani (2026). Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of Artificial Intelligence on Knowledge Worker Productivity and Quality. Organization Science, 37(2), 403–423. Cosa ha fatto e cosa ha trovato questo studio
- 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. Cosa ha fatto e cosa ha trovato questo studio