Le imprese stanno introducendo su larga scala strumenti di intelligenza artificiale capaci di scrivere documenti, analizzare dati, preparare offerte, condurre ricerche o produrre contenuti in una frazione del tempo che in passato era necessario. A questa accelerazione individuale, tuttavia, non sempre corrisponde un pari aumento della produttività complessiva dell'organizzazione. Sul tema Adnkronos/Labitalia ha intervistato Andrea Boscaro, esperto di AI e digitale, formatore per le imprese e partner della società di consulenza The Vortex.

La produttività individuale generata dagli strumenti di intelligenza artificiale risulta poco efficace in termini di produttività organizzativa. Perché, cosa fare per ovviare a questa situazione?

L’intelligenza artificiale sta rendendo molto più veloci numerose attività individuali, ma i processi interni di un’azienda non sono la sola somma delle produttività dei singoli: sono un sistema di flussi informativi e decisioni interdipendenti. Se una persona riesce a completare in mezz’ora un’attività che prima richiedeva tre ore, ma il risultato deve poi essere trasferito manualmente fra software che non dialogano o attendere decisioni che seguono procedure immutate, il beneficio complessivo rimane limitato. In alcuni casi, l’AI può addirittura aumentare la pressione su questi colli di bottiglia generando incertezze e delusioni.

L’evoluzione recente dell’intelligenza artificiale sta creando però le condizioni per superare - almeno in parte - questo limite. Le memorie di contesto dei chatbot sono via via aumentate, rendendo possibile lavorare contemporaneamente su quantità maggiori di documenti e informazioni. Inoltre, i connettori che permettono ai sistemi di AI di accedere, nel rispetto delle autorizzazioni previste, alle applicazioni aziendali, li possono integrare pienamente nei processi interni. A questo si aggiunge la progressiva connotazione 'agentica' dei modelli linguistici: non soltanto sistemi ai quali porre una domanda, ma strumenti capaci di orchestrare flussi e svolgere sequenze di attività.

La prima fase dell’adozione dell’AI riguardava soprattutto la produttività della singola persona, la fase nella quale stiamo entrando riguarda invece l’organizzazione e dovrebbe portare a ripensare la collaborazione interna di chi opera all'interno dell'organizzazione mappando i processi, individuando i colli di bottiglia, integrando dati e sistemi. Occorre soprattutto distinguere ciò che può essere delegato all’AI, ciò che deve essere supervisionato e ciò che deve rimanere sotto piena responsabilità umana.

L’Intelligenza artificiale può davvero 'aiutare' l’organizzazione aziendale senza andare a scapito della forza lavoro?

Se l’AI viene introdotta esclusivamente come strumento di riduzione dei costi, è probabile che ogni aumento di produttività venga letto soprattutto in termini di lavoro necessario in meno. Se invece si utilizza quella capacità aggiuntiva per ridurre le attività ripetitive, migliorare la qualità del lavoro, accelerare l’accesso alle informazioni e permettere alle persone di concentrarsi maggiormente sulle attività che richiedono esperienza, giudizio, relazione e responsabilità, allora questa tecnologia diventa un alleato per chi lavora in un'impresa.

C’è inoltre un aspetto che considero particolarmente importante per le piccole e medie imprese. Una parte rilevante della conoscenza aziendale non è formalizzata in procedure, manuali o sistemi informativi: si trova nella 'conoscenza tacita' delle persone, nelle e-mail, nelle cartelle condivise, nei documenti accumulati negli anni e nel modo in cui 'si è sempre fatto' un determinato lavoro. La crescente facilità con cui è possibile costruire chatbot personalizzati e collegarli alla documentazione interna offre una possibilità nuova: trasformare progressivamente questa conoscenza dispersa in una sorta di memoria aziendale facilmente consultabile.

Questo può essere particolarmente utile proprio nelle organizzazioni nelle quali i processi sono poco formalizzati o solo parzialmente digitalizzati. Paradossalmente, l’AI può diventare anche uno strumento per far emergere ciò che prima era implicito e per accelerare il processo di onboarding dei nuovi lavoratori. Per queste ragioni, la governance diventa decisiva. Policy interne, contrasto allo Shadow AI, gestione delle autorizzazioni, qualità dei dati e responsabilità non sono soltanto forme di controllo. Sono le condizioni necessarie per passare da un utilizzo individuale e spontaneo dell’intelligenza artificiale a una vera capacità organizzativa.

Che cosa cambia, quindi, rispetto a pochi anni fa?

Stiamo passando gradualmente da un’AI utilizzata come assistente personale a un’AI che può diventare parte dell’infrastruttura attraverso cui l’azienda accede alla propria conoscenza e gestisce alcuni processi. Il salto di produttività più rilevante potrebbe quindi non derivare dal fatto che una persona scriva una mail in trenta secondi anziché in cinque minuti. Potrebbe derivare dal fatto che quella persona non debba più cercare per mezz’ora un’informazione, chiedere a tre colleghi come sia stata gestita una pratica precedente o ricostruire ogni volta un processo che l’organizzazione non ha mai formalizzato.

A mio avviso, l’obiettivo non dovrebbe poi essere soltanto sostituire attività umane, ma rendere disponibile a più persone la conoscenza dell’organizzazione, ridurre la dipendenza dalle informazioni custodite da pochi e utilizzare l’automazione per eliminare attriti che oggi assorbono tempo senza produrre valore. L'intelligenza artificiale deve essere guardata non come una tecnologia per fare prima, ma per fare meglio.

C’è però un paradosso che riguarda tutte le forme di automazione: delegare alle macchine le attività più ripetitive può liberare tempo e aumentare la produttività, ma può anche ridurre le occasioni attraverso cui le persone costruiscono esperienza, sviluppano competenze e imparano a riconoscere errori e anomalie. E' proprio quella esperienza, però, che diventa indispensabile quando occorre controllare la qualità del lavoro prodotto dall’intelligenza artificiale. Se l’AI svolge sempre più spesso i compiti di base, il rischio è quindi di indebolire progressivamente le competenze necessarie per supervisionarla. La sfida non consiste soltanto nel decidere che cosa delegare alle macchine, ma anche quali attività continuare a far svolgere alle persone perché possano sviluppare il giudizio necessario a valutare ciò che le macchine producono. Il 'diritto alla competenza' sarà sempre di più un valore da proteggere per i lavoratori e per le imprese.