Adozione dell’IA: gli esempi riusciti alterano il bilancio a Basilea?
Per presentare i progressi nell’adozione dell’IA, un responsabile sceglie volentieri alcuni risultati convincenti. La domanda manageriale è più esigente: come evitare che questa selezione trasformi una raccolta di successi in un bilancio fuorviante?
Che cosa stabilisce la letteratura
Jerker Denrell (2003, Organization Science) mostra, attraverso un’analisi teorica e simulazioni, che la sottorappresentazione degli insuccessi può distorcere l’apprendimento dall’esperienza altrui. Alcune pratiche possono apparire associate al successo perché i casi osservabili costituiscono un campione selezionato. Per l’IA, questo invita a distinguere gli esempi che si possono mostrare dall’insieme dei tentativi su cui dovrebbe basarsi un bilancio.
Imparare quando le esperienze sono poche
James G. March, Lee S. Sproull e Michal Tamuz (1991, Organization Science) analizzano come le organizzazioni apprendono quando gli eventi osservabili sono rari. Esaminano, tra le altre possibilità, come arricchire l’esperienza attraverso interpretazioni diverse e la considerazione di ciò che sarebbe potuto accadere. Applicato a una prova con l’IA, questo ragionamento porta a esaminare le revisioni e le soluzioni scartate, anziché soltanto il risultato finale utilizzato.
La conclusione affrettata
Si potrebbe dedurne che basti aggiungere qualche insuccesso alle presentazioni dei risultati positivi. Ma una raccolta equilibrata di aneddoti resta una selezione: non indica la frequenza dei risultati nell’insieme dei tentativi. L’obiettivo non è quindi scoraggiare le dimostrazioni, bensì evitare di attribuire loro il valore di un bilancio rappresentativo. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)
Che cosa questi studi non permettono di concludere
Questi articoli non riguardano né l’IA generativa né le imprese basilesi; chiariscono meccanismi di apprendimento organizzativo senza misurarne l’entità in questo contesto. Un tentativo abbandonato, inoltre, non è necessariamente un insuccesso dello strumento: può indicare una richiesta poco definita o una decisione prudente di fermarsi. Una registrazione utile deve quindi distinguere il risultato osservato dalla causa che gli viene attribuita.
Una verifica pratica a Basilea
Nell’ambito del programma « Conduire l’adoption de l’IA dans son équipe » di SHR — Swiss Human Resources, un responsabile basilese può definire un periodo di osservazione e un compito autorizzato: per esempio, preparare una nota di coordinamento non sensibile tra un team farmaceutico o delle scienze della vita, un partner della logistica renana e un’unità internazionale di R&S. Un registro essenziale rileva ogni tentativo entro questo perimetro, compresi quelli interrotti, distinguendo i risultati utilizzati senza modifiche, rielaborati o scartati, senza registrare contenuti riservati. La misura da verificare è la proporzione di risultati utilizzati senza rielaborazione rispetto a tutti i tentativi, non soltanto agli esempi presentati. Il responsabile può quindi confrontarla con quella dei casi selezionati per il proprio bilancio: una differenza rende visibile l’effetto della selezione, senza dimostrare da sola il valore dello strumento. Per approfondire: scoprite la formazione Guidare l'adozione dell'IA nel proprio team a Basilea nel cantone di Basilea Città, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.
In Bildern: Guidare l'adozione dell'IA nel proprio team in Basilea
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