IA: quanto valgono le esperienze dei soli team pionieri?
L’introduzione dell’IA viene spesso preparata sulla base di alcune esperienze interne considerate promettenti. La domanda manageriale è precisa: si può decidere un’estensione quando presentano i risultati soltanto i team che proseguono la sperimentazione?
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. Osservare le organizzazioni che sopravvivono può far apparire vantaggiose pratiche che non lo sono nella popolazione completa. Applicato ai resoconti sull’IA, questo meccanismo invita a esaminare la selezione dei casi presentati, non soltanto la qualità della loro narrazione.
Come i primi risultati orientano il seguito
James G. March (1991, Organization Science) analizza la tensione tra l’esplorazione di nuove possibilità e lo sfruttamento delle conoscenze già acquisite. Il suo modello mostra come i rendimenti più immediati e prevedibili dello sfruttamento possano indurre a privilegiarlo eccessivamente, a scapito dell’apprendimento a lungo termine. Nell’introduzione dell’IA, un’ipotesi da verificare è quindi che i primi utilizzi visibili attirino risorse, mentre le sperimentazioni meno conclusive scompaiono dal confronto.
La conclusione affrettata
Sarebbe eccessivo dedurne che i team pionieri offrano necessariamente un’immagine ingannevole dell’IA. La loro esperienza può documentare condizioni di successo preziose, senza dimostrare che tali condizioni esistano altrove. La distinzione importante è tra la prova che un utilizzo sia possibile e la prova che sia trasferibile ad altri team. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)
Che cosa non consentono di dire i dati disponibili
I due articoli non riguardano né l’IA generativa né le organizzazioni di Losanna: propongono meccanismi di apprendimento organizzativo, non una stima del successo di un’introduzione locale. Nella pratica, una raccolta di esperienze diventa difficile da interpretare quando non sono documentati il numero totale di sperimentazioni, gli abbandoni e le risorse impiegate. Nemmeno un inventario completo permette di attribuire i risultati allo strumento se i team differiscono per disponibilità di tempo, competenze o supporto.
Una verifica pratica a Losanna
Nell’ambito del programma SHR « Manager à l'ère de l'intelligence artificielle », un esercizio applicabile a Losanna consiste nel censire, per un periodo definito in anticipo, tutte le sperimentazioni di un determinato utilizzo, sia proseguite sia abbandonate. Che si tratti di un’impresa medtech, di una scuola universitaria, di un’organizzazione sportiva internazionale o di una scale-up dell’arco lemanico, il registro deve precisare il compito, le risorse impiegate, il risultato e il motivo della prosecuzione o dell’interruzione. Una misura verificabile è il tasso di copertura del dossier presentato al comitato decisionale: numero di sperimentazioni documentate nel dossier diviso per il totale di quelle censite, con un controllo incrociato delle richieste di accesso e dei registri di progetto. Questo tasso non dimostra l’efficacia dell’IA; permette di verificare se la decisione poggia soltanto sulle esperienze rimaste in vetrina. Per approfondire: scoprite la formazione Gestire nell'era dell'intelligenza artificiale a Losanna nel canton Vaud, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.
In Bildern: Gestire nell'era dell'intelligenza artificiale in Losanna
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