IA on the job: migliorare l’efficienza senza chiudere le opzioni
Nel programma « IA on the job » di SHR — Swiss Human Resources, l’uso dell’IA merita di essere esaminato anche attraverso le opzioni che un team mantiene aperte. La domanda manageriale è precisa: come evitare che il miglioramento delle pratiche esistenti sottragga tutto lo spazio all’esplorazione?
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 diversi orizzonti temporali e rendimenti possano favorire lo sfruttamento dell’esistente, rischiando di compromettere l’adattamento a lungo termine. Non è un risultato sull’IA, ma un quadro per distinguere due attività che un obiettivo generale di produttività tende a confondere.
Il meccanismo: imparare può restringere la ricerca
Daniel A. Levinthal e James G. March (1993, Strategic Management Journal) analizzano le miopie dell’apprendimento organizzativo, tra cui la tendenza a trascurare gli orizzonti lontani e gli insuccessi. Un’organizzazione può così rafforzare ciò che sa già fare bene senza esaminare abbastanza altre strade. Applicato all’IA, questo quadro suggerisce un’ipotesi da verificare: riutilizzare istruzioni e formati immediatamente soddisfacenti potrebbe ridurre la ricerca di approcci diversi.
La conclusione affrettata
Se ne potrebbe dedurre che occorra chiedere sistematicamente più idee all’IA. Moltiplicare le formulazioni, tuttavia, non garantisce né la diversità delle ipotesi né la loro verifica. La distinzione utile riguarda ciò che il team mette effettivamente alla prova, non il numero di varianti ottenute. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)
Che cosa questi lavori non permettono di concludere
Questi articoli propongono modelli e un’analisi teorica dell’apprendimento; non misurano gli effetti degli attuali assistenti generativi. Non consentono quindi di stabilire né una quota ottimale di tempo per l’esplorazione né un effetto atteso sull’innovazione. Un monitoraggio limitato al tempo risparmiato lascerebbe però fuori una domanda centrale: il team prova ancora qualcosa di diverso dalle soluzioni abituali?
Una verifica pratica a Losanna
Per un team losannese del settore medtech, di una scuola universitaria, dello sport internazionale o di una scale-up dell’arco lemanico, SHR può proporre in « IA on the job » una verifica di due settimane, limitata ad attività non sensibili e reversibili. Per ogni attività selezionata, documentare l’approccio abituale, un approccio fondato su un’ipotesi diversa, quindi la prova svolta e il relativo criterio di valutazione definito in anticipo. La misura è la proporzione delle attività documentate per le quali l’approccio alternativo è stato effettivamente testato, con una traccia consultabile della prova. Questo tasso non dimostra un miglioramento dell’innovazione, ma verifica che l’esplorazione abbia uno spazio osservabile nel lavoro quotidiano. Per approfondire: scoprite la formazione IA nel lavoro quotidiano a Losanna, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.
In Bildern: IA nel lavoro quotidiano in Losanna
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