Il vero vantaggio competitivo non nasce dall'intelligenza artificiale, ma dalla capacità di trasformare conoscenza, processi e persone in un'organizzazione capace di apprendere e migliorare continuamente.
di Silvia Taretto — CEO di Impresoft Syscons
Quando si parla di intelligenza artificiale, la domanda che sento più spesso nei Consigli di amministrazione e nei comitati direttivi è sempre la stessa: 'Quale tecnologia dobbiamo adottare?' È una domanda comprensibile, ma spesso parte da un presupposto sbagliato. La realtà che osservo da quasi trent'anni è diversa. Le tecnologie sono oggi più accessibili, potenti e diffuse che mai. Eppure, molte organizzazioni continuano a ottenere risultati inferiori alle aspettative nonostante investimenti significativi. Il motivo è semplice: la tecnologia amplifica ciò che l'organizzazione è già. Per questo motivo la vera domanda non dovrebbe essere quale tecnologia adottare, ma quanto l'organizzazione sia pronta ad adottarla.
Il metodo cartesiano invita a scomporre i problemi complessi nelle loro componenti essenziali prima di intervenire. È esattamente ciò che dovrebbe avvenire nei progetti di trasformazione digitale: comprendere, verificare e condividere un processo prima di tentare di automatizzarlo. Occorre inoltre agire con onestà di principi e di intenti. Nella mia esperienza ho suggerito anche di fermare progetti di trasformazione quando mancavano i prerequisiti necessari al loro successo.
Ricordo un caso in cui i dati anagrafici dei clienti erano incompleti e l'introduzione del nuovo sistema richiedeva contemporaneamente una revisione organizzativa che l'azienda non era ancora pronta a sostenere. Proponemmo di sospendere il progetto, vincolando la ripartenza al raggiungimento dei due prerequisiti: dati completi e organizzazione adeguata. Fu l'inizio di un percorso durato anni che permise di digitalizzare con successo un processo fino ad allora gestito quasi esclusivamente attraverso la conoscenza di poche persone chiave e l'utilizzo di Excel, trasformandolo in un patrimonio condiviso e gestibile dall'intera organizzazione.
Questa esperienza ci ha insegnato una lezione fondamentale: la tecnologia interviene quasi sempre alla fine del percorso, non all'inizio.
Gran parte della conoscenza aziendale non risiede nei sistemi informativi, nei manuali o nelle procedure. Vive nell'esperienza quotidiana delle persone, nelle decisioni maturate sul campo e nelle pratiche sviluppate nel tempo.
Ikujiro Nonaka e Hirotaka Takeuchi hanno definito questo tipo di conoscenza \"tacita\", distinguendola dalla conoscenza esplicita, cioè quella formalizzata e codificabile. Nel loro modello, uno dei passaggi più critici per l'apprendimento organizzativo consiste proprio nel trasformare la conoscenza tacita in conoscenza condivisa, verificabile e trasferibile.
È un passaggio che precede qualunque iniziativa di automazione efficace: prima di applicare algoritmi, workflow o intelligenza artificiale, l'organizzazione deve comprendere e rendere esplicito ciò che oggi esiste soltanto nella testa delle persone. L'AI può elaborare bene la conoscenza già codificata; molto più difficile è estrarre valore da ciò che l'organizzazione non ha ancora reso comprensibile, strutturato e condiviso.
L'AI non possiede esperienza diretta, responsabilità decisionale, né quella comprensione del contesto che si costruisce in anni di attività professionale. Il giudizio che nasce dall'integrazione tra dati, esperienza e contesto organizzativo resta umano non per concessione, ma per definizione. Il rischio non è che l'AI decida al posto nostro: è che, affidandoci troppo alle sue risposte, smettiamo progressivamente di allenare quella capacità critica.
Introdurre tecnologia senza offrire tempo, formazione e contesto non significa trasformare l'azienda. Significa semplicemente accelerare il disordine esistente. Non sorprende quindi che molte iniziative di trasformazione non raggiungano pienamente gli obiettivi attesi. Come mostrano da tempo gli studi sul cambiamento organizzativo a partire dal lavoro di John Kotter, gli ostacoli principali non sono quasi mai tecnologici, ma legati a governance, cultura organizzativa, gestione del cambiamento e capacità di adozione da parte delle persone. L'AI non sostituisce chi giudica, decide e costruisce fiducia. Ne riposiziona il contributo verso attività a maggiore valore.
Le aziende che vinceranno la partita dell'AI non saranno necessariamente quelle che adotteranno per prime le tecnologie più avanzate. Saranno quelle che avranno sviluppato la disciplina necessaria per comprendere, governare e migliorare continuamente i propri processi, trasformando la conoscenza individuale in patrimonio organizzativo e il cambiamento in una capacità permanente. Perché l'intelligenza artificiale non trasforma organizzazioni disordinate in organizzazioni eccellenti: rende semplicemente più visibile ciò che esse sono già diventate e rende impossibile continuare a rimandare il lavoro di metterle in ordine.
Kotter, J.P. (1996), Leading Change.
Nonaka, I., Takeuchi, H. (1995), The Knowledge-Creating Company.