In Breve
- Come l'AI aiuta a catturare la conoscenza tacita?
- L'AI consente di raccogliere informazioni pratiche dai lavoratori, migliorando le procedure operative.
- Qual è il ruolo degli agenti multimodali?
- Gli agenti multimodali possono gestire informazioni in vari formati, facilitando la comunicazione e la segnalazione di problemi.
- Qual è l'importanza del supporto esecutivo nelle iniziative AI?
- Il supporto esecutivo è cruciale per promuovere una cultura di sperimentazione e garantire il successo delle iniziative AI.
L’introduzione di agenti di intelligenza artificiale (AI) nel settore operativo sta rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono la conoscenza tacita dei loro lavoratori. Questo fenomeno affronta il paradosso di Polanyi, secondo cui la conoscenza tacita, derivante da esperienze pratiche e interazioni informali, può costituire fino all’85% delle informazioni aziendali, ma è raramente documentata nelle procedure operative standard (SOP).
Le procedure centralizzate, spesso rigide e testuali, non riescono a identificare gap operativi e possono portare alla perdita di competenze quando il personale esperto lascia l’organizzazione. Tuttavia, gli agenti di conoscenza addestrati su SOP e materiali di onboarding stanno emergendo come strumenti fondamentali per colmare queste lacune, consentendo un approccio bottom-up che coinvolge direttamente i lavoratori di magazzino, vendita e logistica nel segnalare incongruenze e proporre soluzioni pratiche.
Le interazioni con assistenti AI permettono di raccogliere segnali utili che vengono utilizzati per aggiornamenti dinamici e automatizzati delle procedure e della formazione. Questo processo non solo facilita l’onboarding iniziale, ma promuove anche un continuo aggiornamento delle competenze, noto come ‘everboarding’.
Inoltre, gli agenti moderni sono progettati per essere multimodali, capaci di ricevere e restituire informazioni attraverso diversi formati, come audio, testo, immagini e video. Ciò consente, ad esempio, di segnalare verbalmente un problema o inviare una foto di un allestimento, che viene poi confrontata con il planogram e accompagnata da istruzioni correttive dettagliate. Grazie all’uso di modelli più piccoli e all’inferenza on-device, è possibile mantenere i dati all’interno della rete aziendale, riducendo la latenza e aumentando la privacy.
Per implementare efficacemente queste tecnologie, le aziende devono collaborare con partner che abbiano competenze specifiche nel settore e strumenti di sviluppo adeguati. Un rapporto del MIT evidenzia che le imprese che collaborano con fornitori esterni hanno un tasso di successo dell’AI del 66%, rispetto al 33% di quelle che sviluppano internamente. Inoltre, non è sufficiente il solo intervento dell’IT; ricerche dello Stanford Digital Lab mostrano che il supporto esecutivo, che promuove una cultura di sperimentazione e consente di affrontare il fallimento, è un fattore chiave per il successo delle iniziative di intelligenza artificiale.
Come sottolineato dall’economista David Autor, le attività che richiedono flessibilità, giudizio e buon senso, tutte competenze tipicamente tacite, risultano difficili da automatizzare. Tuttavia, queste possono essere complementate dalla computerizzazione. La combinazione di segnalazione dal basso, agenti multimodali e processi di aggiornamento continuo permette di trasformare la conoscenza implicita in procedure e formazione strutturate, con potenziali benefici per l’efficienza operativa, la qualità del servizio e le condizioni di lavoro.
