Adozione dell’IA: quali problemi restano fuori campo a Vevey?
L’adozione dell’IA comincia spesso dalle attività per le quali i dati sono accessibili e i risultati facili da mostrare. La domanda manageriale è precisa: questa selezione lascia da parte problemi importanti, ma meno immediatamente compatibili con lo strumento?
Che cosa stabilisce la letteratura
James March (1991, Organization Science) distingue lo sfruttamento delle conoscenze esistenti dall’esplorazione di nuove possibilità. Il suo modello mostra come l’apprendimento possa favorire miglioramenti vicini e prevedibili a scapito di una ricerca più incerta. Applicato all’adozione dell’IA, questo quadro invita a distinguere il miglioramento delle attività note dall’esame di problemi ancora poco definiti.
Il meccanismo: imparare può restringere la ricerca
Daniel Levinthal e James March (1993, Strategic Management Journal) analizzano le miopie dell’apprendimento, tra cui la tendenza a privilegiare gli effetti vicini nel tempo e nell’organizzazione. Un team può quindi diventare più efficace nel proprio ambito abituale senza comprendere meglio ciò che accade altrove. In un progetto di IA, questo suggerisce un rischio da esaminare: i casi facili da documentare potrebbero assorbire l’attenzione a scapito delle difficoltà che coinvolgono più reparti.
La conclusione troppo rapida
Se ne potrebbe dedurre che occorra abbandonare gli impieghi semplici per privilegiare i progetti esplorativi. Questi lavori non giustificano tale inversione: lo sfruttamento delle conoscenze esistenti resta necessario, mentre l’esplorazione comporta costi e risultati incerti. Si tratta piuttosto di verificare che la facilità di una prima applicazione non diventi, da sola, il criterio di selezione delle successive. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)
Che cosa questi lavori non dimostrano
Questi articoli non riguardano l’IA generativa: il primo si basa su una modellizzazione, il secondo sviluppa un’analisi teorica dell’apprendimento organizzativo. Non consentono quindi né di affermare che l’IA riduca l’esplorazione, né di fissare una proporzione ottimale di progetti esplorativi. Neppure un elenco di progetti di IA basta a individuare i punti ciechi: occorre confrontarlo con un inventario di problemi elaborato indipendentemente dallo strumento.
Una verifica pratica a Vevey
A Vevey, nel contesto dell’agroalimentare mondiale, delle sedi di gruppi e delle PMI della Riviera, un responsabile può chiedere alle funzioni aziendali di elencare i problemi prioritari prima di presentare le possibilità dell’IA. Per ogni problema, il team registra poi se viene affrontato con l’IA, in altro modo oppure lasciato senza intervento, indicandone il motivo. La misura proposta è la proporzione di problemi prioritari lasciati senza intervento principalmente per mancanza di dati accessibili o di un’applicazione evidente dell’IA, verificabile nel registro alla revisione successiva. Nel programma SHR « Conduire l’adoption de l’IA dans son équipe », questo esercizio permetterebbe di lavorare su una scelta manageriale concreta: selezionare lo strumento in funzione del problema, anziché il problema in funzione dello strumento. Per approfondire: scoprite la formazione Guidare l'adozione dell'IA nel proprio team a Vevey nel canton Vaud, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.
In Bildern: Guidare l'adozione dell'IA nel proprio team in Vevey
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