Oltre la sperimentazione: Trasformare la curiosità per l'AI in valore aggiunto per le aziende

Questa è la seconda di una serie in due parti dedicata a come le aziende europee stanno investendo nella gestione della conoscenza per avere successo nell'era dell'intelligenza artificiale.

Nel mio articolo precedente abbiamo esplorato il paradosso della conoscenza: La maggior parte delle aziende europee riconosce l'importanza di una gestione centralizzata delle conoscenze, ma fatica a metterla in pratica nel quotidiano. E i manager europei che abbiamo intervistato hanno affermato chiaramente che non è possibile sfruttare l'intelligenza artificiale in modo efficace senza una solida base di informazioni organizzate e accessibili.

Una volta gettate le basi teoriche, come si fa concretamente a trarre vantaggio dall'intelligenza artificiale?

Il settore dell'intelligenza artificiale evolve rapidamente e la maggior parte dei team non ha il tempo (né la fiducia) per progettare fin dall'inizio una soluzione definitiva che sia perfetta. I manager con cui abbiamo parlato continuavano a sottolineare l’importanza di questo approccio: concentrarsi sui piccoli progressi concreti e partire da lì. Individua le attività ripetitive che rallentano il tuo lavoro, automatizzale, scopri cosa funziona e ripeti il processo. Col passare del tempo, questi piccoli progressi contribuiranno a creare una cultura e un’abitudine che favoriscono l’uso dell'intelligenza artificiale.

Da quasi tutte le conversazioni è emerso un punto di partenza particolarmente significativo. Gli appunti delle riunioni generati dall’AI sono emersi come un caso d'uso semplice ma efficace. E per una buona ragione. Quando i team possono contare sulla registrazione automatica delle conversazioni, le riunioni possono cambiare in meglio:

• Le conversazioni si concentrano sull'argomento, perché vengono messe nero su bianco le decisioni e i passi successivi

• Più persone possono mantenersi aggiornate in modo asincrono, senza dover partecipare necessariamente a ogni riunione

• Gli appunti si rivelano utili in seguito, perché possono essere consultati insieme al resto del lavoro fatto.

In Rakuten Francia, i team di prodotto dedicavano tra il 50 e il 75% del loro tempo alle riunioni, spesso perdendo tempo a redigere gli appunti anche di sera. Centralizzando le conoscenze su Notion e utilizzando Appunti AI, l'azienda è riuscita a trasformare le riunioni con 25 partecipanti, spesso poco gestibili (in cui solo pochi intervenivano attivamente), in sessioni decisionali mirate. Le persone che non hanno bisogno di essere presenti possono consultare gli appunti in un secondo momento ed esprimere la propria opinione in modo asincrono.

Thomas Zeller, CDO di UnternehmerTUM, ha sottolineato che, una volta che gli appunti delle riunioni diventano ricercabili insieme alle e-mail, alle chat e ai documenti, non vengono più percepiti come «lavoro extra». Entrano a far parte del sistema informativo dell’azienda e la loro assenza inizia a percepirsi come mancanza di contesto. In più, favoriscono quella cultura della ricerca personale a cui ho accennato nel mio articolo precedente: Invece di inviare aggiornamenti a tutti (più riunioni, più follow-up), le persone possono recuperare informazioni di contesto quando ne hanno bisogno, dato che la trascrizione della riunione è consultabile in un secondo momento.

Man mano che l'adozione dell'AI si diffonde e inizi a vedere i primi risultati, diffondili il più possibile. Spesso le persone hanno bisogno di esempi concreti per trovare nuovi spunti, e osservare il workflow di un collega in azione è spesso più efficace di una formazione obbligatoria.

In Pleo, Priscilla (Pri) Nagashima, VP of Data and AI, ha creato un canale Slack chiamato "Control AI Delight" appositamente per questo. «È un gruppo che nasce dal basso, composto da persone appassionate di intelligenza artificiale, tool e tecnologia in generale», spiega Pri. «Condividono ciò che stanno creando e imparando, cosa funziona e cosa no.» "Questo ha aiutato tutti a rendersi conto di quali siano le reali possibilità di questa tecnologia."

Lo stesso principio vale anche per i formati dal vivo più strutturati. In Above, Tore Fjaertoft, Operational Excellence and Strategy Director, utilizza i demo day con lo stesso scopo: i team presentano i propri workflow basati sull'intelligenza artificiale nel corso di sessioni periodiche.

Quando le persone vedono come i colleghi utilizzano l'intelligenza artificiale nel lavoro quotidiano, sono più propensi a individuare casi d'uso adatti alle proprie esigenze, e l'adozione si diffonde tra pari anziché venire imposta dall'alto. Si tratta di creare una cultura in cui l'apprendimento avviene attraverso la dimostrazione pratica e la sperimentazione, piuttosto che solo tramite lo studio o le sessioni di formazione.

Quando le persone iniziano a sperimentare, alcuni casi d'uso dell'AI tendono a diventare i preferiti. Ecco cosa utilizzano quotidianamente i manager con cui abbiamo parlato:

Controlli rapidi del contesto e dello stato. Mentre Dan Bathurst, CPO di Nscale, porta la sua azienda ad avere centinaia di dipendenti, si affida a Notion AI per fare chiarezza e ottenere una rapida panoramica dell'andamento aziendale, invece di organizzare riunioni di aggiornamento o scorrere infinite conversazioni su Slack. «Quella breve sintesi mi offre la vista d'insieme di cui ho bisogno per tenermi aggiornato senza disturbare il mio team», condivide. «È davvero utilissimo.»

Sintesi delle ricerche. I team di Tore ad Above conducono interviste approfondite con i clienti: a volte ne vengono fatte anche 20 o più per un singolo progetto. Invece di ricercare manualmente tra le varie trascrizioni, salvano gli appunti delle interviste su Notion e pongono domande del tipo: «Quali sono i dieci punti chiave emersi da tutte queste interviste in relazione a questa sfida in particolare?» La sintesi avviene all'istante, mettendo in luce aspetti chiave che altrimenti richiederebbero giorni per essere individuati.

Acquisizione delle conoscenze istituzionali. In Rakuten Francia, i 25 anni di storia dell’azienda sono custoditi nella memoria delle Persone: è quella che il CPO Clément Caillol definisce «cultura orale», in cui le conoscenze vanno perdute quando i dipendenti lasciano l’azienda. La sua soluzione consiste nell'intervistare i dipendenti con maggiore anzianità di servizio, registrare tutto e lasciare che l'intelligenza artificiale trasformi automaticamente quelle conversazioni in documentazione. «Ci sono persone in alcuni angoli dell’azienda che sanno delle cose: è quasi come scalare la montagna per chiedere all’oracolo, perché solo loro le sanno», racconta Clément. «Non sarà un sistema perfetto, ma almeno ci aiuta a ridurre un po’ questa dinamica.»

Idee e riflessioni personali. Alexandre Imbeaux, Head of Talent Management Products per Lucca, ha tre figli, quindi le sue mattine sono caotiche e le serate sono il vero momento in cui riesce a riflettere. Mentre si rade la sera, usa Appunti AI e in cinque minuti scarica in modo spontaneo idee, decisioni e cose da sbrigare. La mattina dopo, prende quei blocchi trascritti e li inserisce nei messaggi e nelle bozze delle note. È diventato il suo rituale serale per liberare la mente.

Consolidamento dei tool strategici. Pleo utilizza oltre 300 software: una situazione che comporta costi elevati e si rivela inefficiente. Il team di Pri ha importato il proprio foglio di calcolo con l'inventario degli strumenti in Notion AI e gli ha chiesto di analizzare le opportunità di consolidamento in base alle date di rinnovo e ai modelli di utilizzo. Il progetto ha riunito persone provenienti da vari settori come, analisi dei dati, programmazione, prodotto, finanza e procurement, che hanno collaborato su un database condiviso per definire la strategia di approvvigionamento per il prossimo anno e individuare potenziali risparmi.

Anche con le basi giuste, l'intelligenza artificiale non si diffonde da sola. Nella maggior parte delle aziende, servono delle persone che trasformino i primi esperimenti in workflow concreti e ripetibili, e che poi condividano ciò che hanno creato in modo che gli altri possano adottarlo. Gli esseri umani sono i creatori, e l'AI (in particolare gli agenti personalizzati) è qui per moltiplicare la loro produttività.

Per le aziende che si trovano ad affrontare il paradosso della gestione della conoscenza, esistono alcune misure concrete che si possono adottare per iniziare a trarre valore dall'intelligenza artificiale:

1. Iniziare con una base di conoscenze centralizzata. Prima che l'intelligenza artificiale possa fornire supporto, il tuo team ha bisogno di un unico punto di riferimento affidabile per le decisioni, i documenti e il contesto del progetto, in modo che le risposte non siano sparse tra diversi strumenti e conversazioni.

2. Creare una cultura della documentazione. Inizia dal «perché», in modo che il valore sia personale, poi fai in modo che sia facile (e ne valga la pena) prendere appunti man mano che procedi. L'obiettivo non è una documentazione perfetta, ma un contesto condiviso su cui il tuo team possa basarsi.

3. Trasformare i piccoli successi in workflow condivisi. Inizia con casi d'uso di grande impatto e facili da implementare, come gli appunti delle riunioni creati dall’AI e condividi le strategie più efficaci per stimolare l'adozione tra colleghi. Col passare tempo, i team passeranno dall’usare l’AI occasionalmente al renderla parte della propria quotidianità.

Il paradosso della conoscenza è un problema concreto, ma non è irrisolvibile. Le aziende che sfruttano l'intelligenza artificiale non aspettano una strategia perfetta. Stanno creando uno slancio iniziale con a piccoli workflow di grande impatto, per poi diffondere le soluzioni più efficaci attraverso gli utenti più esperti ed esempi condivisi. Con il giusto approccio, le aziende possono trasformare informazioni sparse in un contesto condiviso, favorendo un allineamento più rapido, eliminando le attività superflue e liberando più tempo da dedicare a ciò che conta davvero.