L’azienda media Fortune 1000 ha più di 30.000 dipendenti e crew di ingegneria, vendite e advertising and marketing con centinaia di membri. Squadre altrettanto grandi esistono nelle organizzazioni governative, scientifiche e di difesa. Eppure, la ricerca mostra che la dimensione ideale per una conversazione produttiva in tempo reale è solo da 4 a 7 persone.
Il motivo è semplice: man mano che i gruppi diventano più grandi, ogni persona ha meno opportunità di parlare e devono aspettare più a lungo per rispondere, aumentando la loro frustrazione per il fatto che le loro opinioni non vengono sufficientemente prese in considerazione. Ciò è vero sia che i gruppi collaborino di persona, tramite video o teleconferenza, o anche tramite chat di testo (che seppellisce gli utenti in un arretrato di messaggi che riducono la partecipazione e minano la deliberazione).
In poche parole, conversazioni di gruppo produttive non ridimensionare.
Allora, cosa fai se hai un crew numeroso e vuoi sfruttare la loro conoscenza, saggezza, intuizione e competenza? Per molte organizzazioni, l’unica scelta è ricorrere a sondaggi, sondaggi o interviste. Ciò consentirà di acquisire dati sulle prospettive individuali, ma nessuno si “sentirà ascoltato” una volta terminato il processo e raramente si troveranno soluzioni ottimali.
Questo perché sondaggi, sondaggi e interviste non sono strumenti deliberativi. Non c’è alcun dare e avere mentre i membri del crew discutono questioni, forniscono ragioni e motivazioni, presentano argomentazioni e controargomentazioni e alla wonderful convergono sulle soluzioni in virtù dei loro meriti deliberativi. I sondaggi trattano le persone come eccessivamente semplificate punti datimentre le conversazioni interattive trattano le persone come premuroso responsabili del trattamento dei dati. Questa differenza è profonda.
Studio questo problema da più di un decennio e sono convinto che il modo migliore per sbloccare il vera intelligenza collettiva di grandi crew avviene attraverso autentiche conversazioni in tempo reale su larga scala. Mi riferisco a discussioni ponderate in cui decine di persone possono fare brainstorming, definire le priorità e fare previsioni insieme, convergendo infine su soluzioni che sfruttano realmente la loro conoscenza, saggezza e intuizione combinate.
Ma le conversazioni sono impossibili da scalare, giusto?
Sbagliato: negli ultimi anni una nuova tecnologia di comunicazione, IA dell’iperchatè emerso. Consente a crew ampi e distribuiti di tenere discussioni produttive in cui possono dibattere problemi, fare brainstorming di idee, dare priorità alle different, fornire argomenti e controargomentazioni e in modo efficiente trovare soluzioni.
Ispirato dai grandi sistemi naturali, Hyperchat AI combina i principi biologici di Intelligenza dello sciame con il potere emergente degli agenti IA. Funziona dividendo qualsiasi grande gruppo connesso in rete in una serie di piccoli sottogruppi interconnessi, ciascuno dimensionato per conversazioni ponderate in tempo reale tramite testo, voce o video. L’ingrediente magico è uno sciame di agenti IA chiamati “surrogati conversazionali” che partecipano a ogni discussione locale e lavorano per collegare tutti i sottogruppi insieme in un’unica deliberazione coerente.
Utilizzando Hyperchat AI, gruppi potenzialmente di qualsiasi dimensione possono discutere problemi, scambiare ideedare priorità alle opzioni, prevedere i risultati e risolvere i problemi in tempo reale. E funziona: la ricerca mostra che quando grandi crew conversano in questo modo, convergono su soluzioni più intelligenti, più veloci e più exact. In uno studio in cui sono stato coinvolto personalmente, gruppi collegati da Hyperchat AI amplificato il loro QI collettivo al 97° percentile.
In un altro studiocondotto in collaborazione con la Carnegie Mellon College, gruppi di 75 persone che hanno tenuto conversazioni utilizzando la tecnologia Hyperchat AI hanno affermato di sentirsi più collaborativi, produttivi e ascoltati rispetto alle strutture di comunicazione tradizionali come Microsoft Groups, Google Meet o Slack. Si sentivano anche maggiore buy-in alle soluzioni emerse.
Per testare le virtù di Hyperchat AI in un formato divertente e tempestivo, ho chiesto al gruppo di ricerca di Unanimous AI (sviluppatore di Thinkscape, una piattaforma che utilizza Hyperchat AI) di riunire 100 membri del pubblico che hanno guardato il Tremendous Bowl questa domenica e hanno discusso quale pubblicità del Tremendous Bowl è stata la più efficace e perché?
So che non è una questione di grande importanza sociale, ma il Tremendous Bowl è tra gli eventi più seguiti al mondo, sia per lo spettacolo atletico che per la pubblicità. Quest’anno uno spot di 30 secondi è costato tra gli 8 e i 10 milioni di dollari, esclusi i costi di produzione. Con un story livello di investimento, ogni marchio cerca di distinguersi, ma solo pochi riescono a riuscirci.
Quindi, abbiamo riunito 110 membri casuali del pubblico – la loro unica qualifica period aver guardato il Tremendous Bowl – e abbiamo chiesto loro di discutere e dibattere sulle pubblicità. Durante il gioco sono stati pubblicati sessantasei annunci unici. Qualcuno di loro si è distinto fortemente dagli altri e, in caso affermativo, Perché è stato così efficace?
I 110 partecipanti sono stati divisi in 24 sottogruppi, ciascuno con 4 o 5 esseri umani e un singolo agente AI. Ogni agente è stato incaricato di osservare il proprio sottogruppo, identificando quindi le informazioni chiave in tempo reale condividere queste informazioni con gli agenti IA in altri sottogruppi. Quando gli agenti ricevevano queste intuizioni esterne, partecipavano alla conversazione locale, esprimendo le intuizioni come membri del loro gruppo. Questo processo intreccia tutte le deliberazioni in un’unica conversazione in tempo reale che scorre senza soluzione di continuità e converge all’unisono.
Nel complesso, i 110 partecipanti umani hanno suggerito 54 annunci diversi da prendere in considerazione e hanno raggiunto una risposta decisiva in soli 10 minuti di discussione iperconnessa. E, poiché gli agenti di intelligenza artificiale monitoravano le dinamiche all’interno di tutti i 24 dibattiti locali, nell’istante in cui la conversazione terminava, il sistema generava un elenco ordinato di tutti i 54 annunci in base al supporto conversazionale dell’intera popolazione.
Ecco i primi dieci individuati dai partecipanti alla deliberazione:
Come puoi vedere, la pubblicità della Pepsi che utilizzava l’orso polare della Coca-Cola è risultata essere la più efficace della serata con un ampio margine. Infatti, il sistema Thinkscape ha riportato che questo period un risultato statisticamente significativo per una popolazione di consumatori selezionati casualmente (p<0,01).
Inoltre, il sistema tiene traccia automaticamente delle ragioni che emergono in ogni sottogruppo e delle reazioni a tali ragioni (se hanno influenzato le opinioni degli altri, ispirato controargomentazioni o entrambi). Ciò consente al sistema di produrre istantaneamente una panoramica deliberativa per ogni annuncio prodotto, valutando il motivo per cui il gruppo ha visualizzato ciascun annuncio nel modo in cui lo ha visualizzato.
Ecco il ragionamento generato immediatamente per l’annuncio dell’Orso Polare:
“La nostra prospettiva collettiva è che lo spot più efficace del Tremendous Bowl del 2026 è stato lo spot della Pepsi Polar Bears. Lo abbiamo trovato efficace grazie al suo umorismo, all’uso intelligente degli orsi polari, al colpo alla Coca-Cola, alla memorabilità, agli elementi nostalgici, all’ampio attraction, all’attenzione al prodotto e alla capacità di stimolare conversazioni. Mentre alcuni di noi lo hanno criticato per essersi concentrato su una faida, la grande maggioranza ha ritenuto che catturasse con successo l’essenza di un classico spot del Tremendous Bowl.”
Per la cronaca, il crew di Unanimous AI ha anche chiesto a questo collettivo in tempo reale di considerare una domanda di follow-up, Quale pubblicità del Tremendous Bowl è stata la meno efficace e perché? Questo è ciò che il sistema ha riportato dopo 10 minuti di deliberazione:
“La nostra prospettiva collettiva è che la peggiore pubblicità del Tremendous Bowl del 2026 sia stata lo spot di Coinbase. Abbiamo riscontrato che mancava di chiarezza, con messaggi confusi e un’incapacità di spiegare il prodotto in modo efficace. Inoltre, molti hanno trovato la pubblicità fastidiosa, imbarazzante e poco impegnativa, con poca promozione del prodotto e una disconnessione dai servizi di Coinbase. Nel complesso, non è riuscita a creare fiducia ed è stata scoraggiante per molti spettatori.” Nota: la selezione di questo annuncio è stato un risultato statisticamente significativo (p<0,01) nell'intera popolazione.
Ancora una volta, questo è stato solo un esempio divertente per coinvolgere il pubblico, non una grande deliberazione di grande importanza. Detto questo, ho osservato grandi gruppi, dagli analisti di grandi istituti finanziari agli scienziati del Dipartimento dell’Energia, discutere questioni importanti utilizzando questa tecnologia – e in tutti i casi i gruppi sembrano convergere con maggiore velocità, precisione e partecipazione.
Per una panoramica degli studi accademici su Hyperchat AI, consulta questo recente articolo.
Louis Rosenberg ha conseguito il dottorato di ricerca presso la Stanford College, è stato professore alla California State College (Cal Poly) e ha ottenuto oltre 300 brevetti per il suo lavoro nell’interazione uomo-computer, nell’intelligenza artificiale e nell’intelligenza collettiva.
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