Come introdurre l’intelligenza artificiale in azienda quando le idee sono confuse

Chi si sta sorbendo la sua dose di convegni, webinar, presentazioni, minicorsi e tutorial sull’intelligenza artificiale conosce la sensazione: più si ascolta, meno è chiaro che cosa fare.

Nei miei incontri con le imprese la frase ritorna sempre uguale, «Dopo una scorpacciata di webinar e convegni, abbiamo meno idee, ma più confuse di prima». Ha perfino un nome: AI decision paralysis (la paralisi decisionale sull’intelligenza artificiale), lo stato in cui la direzione rimanda la scelta perché le opzioni sono troppe.

In questo articolo approfondisco perché succede e da dove si parte.

Smontiamo che cosa ci blocca

La domanda che ci blocca è una: «Perché dovremmo farlo?» Se la risposta è «perché è di moda», la domanda va riformulata.

Seguire la moda è conformismo, e il conformismo rende poco.

Dietro ogni hype (il clamore mediatico) c’è un cambio di paradigma, cioè un cambiamento che riscrive le regole del lavoro.

Per dare un senso e una direzione a questo percepito (la moda), nella mia attività sono solito girare questa affermazione individuando tre bisogni tanto profondi quanto sentiti.

«Ci pensiamo, ma non è ancora il momento»

È la frase di chi rimanda: «Non siamo pronti: i nostri dipendenti non la usano.» Spesso si pensa che la propria impresa non sia pronta, che servano altre riflessioni, un altro convegno, un altro preventivo.

Senza rendersi conto che i dipendenti la usano già, all’insaputa dell’azienda: un fenomeno che si chiama shadow AI, cioè l’uso dell’intelligenza artificiale da parte dei dipendenti, in modo fai da te e fuori da ogni regola aziendale. Porta con sé seri problemi di sicurezza e di compliance (il rispetto delle norme, dalla privacy al segreto industriale), e ne ho parlato per esteso in questo articolo sulla shadow AI.

La shadow AI è molto più diffusa di quanto si pensi. Sono gli stessi dipendenti che, per fare più in fretta o per rendere meno tedioso un compito, usano strumenti fai da te, anche quando l’azienda lo ha espressamente vietato. E questi dipendenti ci dimostrano due cose:

1. Non li abbiamo ascoltati. Avevano un bisogno, e lo hanno risolto da soli.
2. L’intelligenza artificiale la stiamo già usando, solo che non sappiamo di usarla.

Perciò il momento è già arrivato. La scelta reale è fra governarlo e subirlo.

Perché i corsi generalisti non rispondono alle nostre esigenze

Ci sono i famosi corsi interaziendali e i webinar con ventimila partecipanti. È il classico approccio one to many: uno che parla a molti. Una persona che non ci conosce parla del settore, e il settore è una media che spesso non coincide con le esigenze di nessuna impresa in particolare.

C’è poi un secondo limite. In aula, o in collegamento, siedono i nostri concorrenti. Dobbiamo stare molto attenti a quello che diciamo, perché basta una frase buttata lì per far uscire un’informazione riservata e rompere la compliance. Così le domande vere restano in tasca.

Il risultato? Stiamo guardando un documentario che non rappresenta la nostra realtà. Un bel documentario sui leoni, quando noi viviamo a Milano e a Milano i leoni non ci sono. Oppure un documentario sulle opportunità del petrolio, quando nella nostra zona il petrolio non c’è. Interessante, ben girato, e inutile per decidere che cosa fare lunedì mattina.

Che cosa ci serve: formazione in azienda e consulenza

La formazione monoaziendale entra in casa e lavora sui processi, sui dati e sulle opportunità di quell’impresa, con le sue persone e senza concorrenti in sala. Per capire che cosa illumina, uso uno schema di più di vent’anni fa.

Il 12 febbraio 2002 Donald Rumsfeld, allora segretario alla Difesa degli Stati Uniti, divise la conoscenza in categorie durante una conferenza stampa. Sul momento fece sorridere. Oggi è uno degli strumenti più utili per un’impresa che si avvicina all’intelligenza artificiale, perché obbliga a fare l’inventario prima degli acquisti.

1. Cose che sappiamo di sapere. Le conoscenze comuni e generiche sull’intelligenza artificiale, sul mercato e sul settore. Le stesse che hanno tutti, concorrenti compresi.
2. Cose che sappiamo di non sapere. Che cosa l’intelligenza artificiale può fare per i nostri processi interni, come e con quali strumenti: lo specifico per noi. Ne siamo consapevoli, perché usciamo dal corso dicendo «ci manca la specificità».
3. Cose che non sappiamo di sapere. Competenze, processi e usi dell’IA che abbiamo già in casa. Abbiamo lavorato convinti che queste risorse mancassero, e invece c’erano: il consulente le fa emergere durante la consulenza e la formazione.
4. Cose che non sappiamo di non sapere. Le opportunità e i rischi che nessuno immaginava. Non sapevamo che si potessero fare certe cose, e non sapevamo che i nostri dipendenti, usando l’IA per conto loro, stavano regalando i nostri segreti all’esterno.

Un dettaglio curioso: Rumsfeld ne nominò tre. Il terzo quadrante, le cose che non sappiamo di sapere, lo aggiunse più tardi il filosofo Slavoj Žižek. Ed è proprio quello che le aziende trascurano di più.

Un corso generalista vede solo il primo quadrante. La formazione in azienda, affiancata dalla consulenza, li vede tutti e quattro, perché ciò che conta emerge proprio nei quadranti che il corso lascia al buio.

Non sai chi deve muovere il primo passo?

Resta l’ultimo nodo: chi fa cosa. C’è una poesia attribuita a Charles Osgood, giornalista della CBS, resa famosa in Italia anche da un celebre discorso di Sergio Marchionne. Parla di quattro persone: Ognuno, Qualcuno, Ciascuno e Nessuno.

C’era un lavoro importante da fare. Ognuno era sicuro che Qualcuno l’avrebbe fatto. Ciascuno poteva farlo. Nessuno lo fece.

In azienda suona così: il marketing aspetta l’IT, l’IT aspetta la direzione, la direzione aspetta l’HR, l’HR aspetta il convegno successivo. Il quadrato dice che cosa si sa; la consulenza decide chi si muove, su che cosa ed entro quando.

Come lavoro

Il metodo conta quanto il contenuto, perciò lo dichiaro:

1. La mappa dei quadranti, costruita con la direzione e le prime linee: marketing, vendite, risorse umane. È qui che emerge la shadow AI e diventa un patrimonio da governare.
2. Responsabili e perimetri: una persona, un ambito, una data. Così Nessuno diventa Qualcuno.
3. La formazione sartoriale, cucita sui processi dell’impresa. Sperimento insieme alle sue persone sui casi reali e consegno risultati misurabili, decisi prima di partire.

Da quale quadrante parte la tua azienda? È la prima cosa che guardiamo insieme.