Progetti pilota di IA: quando è opportuno fermarsi?
Avviare un progetto pilota di intelligenza artificiale è una decisione visibile; interromperlo lo è altrettanto, soprattutto per il manager che lo ha sostenuto. La domanda utile è precisa: come decidere se proseguire senza trasformare le spese passate nella giustificazione di nuove spese?
Che cosa stabilisce la letteratura
Barry M. Staw (1976, Organizational Behavior and Human Performance) ha mostrato sperimentalmente che la responsabilità di una decisione iniziale poteva favorire un ulteriore impegno finanziario dopo risultati sfavorevoli. Questo risultato descrive un meccanismo di escalation dell’impegno, non un’incapacità generale dei responsabili di riconoscere i propri errori. Per un progetto pilota di IA, invita a esaminare se la prosecuzione si fondi sulle prospettive future o sulla necessità di difenderne l’avvio.
Il peso di ciò che non si può recuperare
Hal R. 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 continuare. I loro lavori evidenziano, in particolare, il ruolo del desiderio di non dare l’impressione di sprecare le risorse già impiegate. Applicato all’IA, questo meccanismo suggerisce che la configurazione dello strumento o le ore di formazione possano diventare argomenti per mantenerlo, anche quando non dicono nulla sui benefici futuri.
La conclusione troppo rapida
Se ne potrebbe dedurre che un progetto pilota deludente debba essere interrotto immediatamente. Significherebbe confondere una spesa irrecuperabile con un’informazione utile: una sperimentazione può rivelare una condizione d’uso correggibile o produrre conoscenze pertinenti per il seguito. La distinzione riguarda la giustificazione della tappa successiva: benefici e costi attesi, anziché la volontà di rendere redditizio a ogni costo quanto è già stato speso. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)
Che cosa questi dati non permettono di decidere
Questi studi non riguardano né l’IA generativa né la sua introduzione nelle organizzazioni vallesane. Non forniscono una soglia universale oltre la quale interrompere un progetto e non dimostrano che proseguire dopo un insuccesso sia necessariamente irrazionale. Una valutazione manageriale deve considerare anche i costi futuri di uscita, le alternative e il valore di un’ulteriore sperimentazione chiaramente delimitata.
Una verifica pratica a Sion
Nell’ambito del programma « Manager à l'ère de l'intelligence artificielle » di SHR — Swiss Human Resources, un esercizio consiste nel redigere, prima della sperimentazione, una scheda con il risultato atteso, la soglia di successo, la data di riesame e le condizioni di interruzione. A Sion, la scheda può riguardare un’attività documentale non critica nell’energia idroelettrica, un supporto amministrativo senza dati dei pazienti nella sanità, una scheda prodotto nella viticoltura o informazioni per i visitatori del turismo alpino. Alla data prevista, misurare la quota di risultati utilizzabili senza correzioni sostanziali secondo una griglia definita all’inizio, quindi confrontarla con la soglia annunciata e registrare i costi ancora da sostenere. Una persona che non ha promosso l’avvio riesamina la decisione di proseguire, modificare o interrompere: la verifica riguarda la coerenza tra criteri iniziali, risultati osservati e motivazione scritta, non l’importo già speso. Per approfondire: scoprite la formazione Gestire nell'era dell'intelligenza artificiale a Sion nel Canton Vallese, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.
In Bildern: Gestire nell'era dell'intelligenza artificiale in Sion
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