Adozione dell’IA: occorre proteggere il tempo per esplorare?
Quando un team trova un impiego soddisfacente dell’IA, il responsabile ha buone ragioni per consolidarlo. Rimane una domanda: quale spazio riservare all’esplorazione di altri usi quando i risultati immediati favoriscono quelli già padroneggiati?
Che cosa stabilisce la letteratura
James G. March (1991, Organization Science) distingue lo sfruttamento delle conoscenze esistenti dall’esplorazione di nuove possibilità. Il suo modello mostra come i rendimenti più vicini e prevedibili dello sfruttamento possano indurre un’organizzazione a privilegiarlo eccessivamente, a scapito della capacità di adattamento a lungo termine. Applicata all’IA, questa distinzione invita a non confondere il perfezionamento di un uso consolidato con l’ampliamento delle possibilità del team.
Il meccanismo: imparare può restringere la ricerca
Daniel A. Levinthal e James G. March (1993, Strategic Management Journal) analizzano le miopie dell’apprendimento, in particolare la tendenza a trascurare gli orizzonti lontani e a privilegiare ciò che l’esperienza rende visibile nel contesto immediato. Un team può quindi diventare più competente nelle pratiche attuali senza conoscere meglio le alternative che non sperimenta. Per il management, il rischio non è soltanto avere poca esperienza con l’IA, ma lasciare che i primi usi riusciti definiscano l’intero campo delle sperimentazioni successive.
La conclusione troppo rapida
Si potrebbe dedurne che occorra moltiplicare le sperimentazioni e diffidare delle routine. Questi lavori non giustificano tale conclusione: lo sfruttamento delle conoscenze esistenti permette anche di stabilizzare la qualità e valorizzare quanto appreso. La questione riguarda un equilibrio tra due attività necessarie, non una preferenza sistematica per la novità. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)
Che cosa i dati non permettono di stabilire
Questi articoli propongono un modello e un’analisi teorica dell’apprendimento organizzativo; non misurano l’adozione contemporanea dell’IA generativa. Non consentono di stabilire né una quota ottimale di tempo da dedicare all’esplorazione né un numero ideale di usi da sperimentare. Un cruscotto limitato al volume dei risultati prodotti con l’assistenza dell’IA non basta tuttavia a documentare questo equilibrio: lascia fuori dalla misurazione le possibilità esaminate e poi scartate.
Una verifica pratica a Sion
Nell’ambito del programma « Conduire l’adoption de l’IA dans son équipe » di SHR — Swiss Human Resources, un team a Sion potrebbe tenere per un mese un registro che distingua il miglioramento di un uso esistente dall’esame di un uso nuovo. Nell’energia idroelettrica, nella sanità, nella viticoltura o nel turismo alpino, l’esplorazione riguarderebbe attività documentali non critiche, con dati autorizzati e validazione umana. La misura proposta sarebbe la quota del tempo di sperimentazione dedicata a ciascuna categoria, accompagnata, per ogni nuova pista, da un risultato documentato e da una decisione motivata di proseguire o interrompere. Questo registro non dimostrerebbe il valore dell’esplorazione, ma permetterebbe di verificare se dispone realmente di uno spazio o rimane soltanto un’intenzione. Per approfondire: scoprite la formazione Guidare l'adozione dell'IA nel proprio team a Sion nel Canton Vallese, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.
In Bildern: Guidare l'adozione dell'IA nel proprio team in Sion
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