IA on the job: quando interrompere un progetto pilota?

Dopo aver scelto un assistente e adattato alcuni processi, interrompere la sperimentazione può sembrare uno spreco del lavoro svolto. La domanda manageriale è più precisa: come decidere se proseguire un progetto pilota di IA senza trasformare gli sforzi già compiuti in un argomento a suo favore?

Che cosa stabilisce la letteratura

Hal Arkes e Catherine Blumer (1985, Organizational Behavior and Human Decision Processes) hanno documentato l’effetto dei costi irrecuperabili: un investimento precedente di denaro, tempo o impegno può accrescere la tendenza a proseguire un’azione. Il desiderio di non apparire inclini allo spreco contribuisce a spiegare questo effetto. Per un progetto pilota di IA, le ore già dedicate alla configurazione non costituiscono quindi, da sole, una ragione per continuare.

Quando la responsabilità iniziale pesa sulla decisione successiva

Barry Staw (1976, Organizational Behavior and Human Performance) ha mostrato sperimentalmente che la responsabilità personale per una decisione iniziale poteva favorire ulteriori investimenti dopo risultati negativi. Proseguire può allora servire a giustificare la scelta precedente, anziché rispondere esclusivamente alle prospettive future. Applicato all’IA, questo meccanismo suggerisce di non affidare la valutazione del progetto pilota al solo promotore.

La conclusione troppo rapida

Questi studi non consentono di concludere che un progetto pilota deludente debba essere interrotto immediatamente. Una difficoltà iniziale può ancora portare a un apprendimento utile, e cambiare strumento può comportare costi futuri reali. La distinzione pertinente è tra gli sforzi passati, impossibili da recuperare, e i benefici attesi e le spese ancora evitabili. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)

Che cosa i dati non permettono di decidere

Questi studi classici non riguardano l’IA generativa e non stabiliscono alcuna soglia universale per interrompere un progetto. Mettono in luce un rischio nel ragionamento, senza dimostrare che ogni forma di perseveranza costituisca un’escalation dell’impegno. Nella pratica, un bilancio che somma le ore investite senza precisare le condizioni di prosecuzione rende questo rischio difficile da esaminare.

Una verifica pratica a Lugano

Nell’ambito di «IA on the job» di SHR, un esercizio consiste nel fissare prima della sperimentazione una condizione di prosecuzione e una data di verifica: per esempio, continuare soltanto se il tempo totale di preparazione e correzione è inferiore a quello del processo abituale, senza aumento delle non conformità definite in anticipo. A Lugano, il confronto può riguardare bozze in italiano di corrispondenza bancaria, schede prodotto nella moda, richieste di quotazione nel commercio o risposte ai clienti in una PMI familiare italofona, utilizzando casi comparabili in un ambiente autorizzato. Alla verifica, una persona che non ha promosso la scelta iniziale controlla le registrazioni dei tempi e le non conformità, quindi documenta se la condizione è soddisfatta. Qualsiasi proroga concessa nonostante il mancato rispetto della condizione deve precisare un beneficio futuro verificabile e una nuova scadenza, anziché richiamare il lavoro già svolto. Per approfondire: scoprite la formazione IA nel lavoro quotidiano a Lugano, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.

In Bildern: IA nel lavoro quotidiano in Lugano

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