L’AI tra Hype e Processi

Ogni giorno una persona che lavora nel digital si alza e sa che sarà uscito un nuovo tool di AI, che i tool già esistenti avranno presentato una nuova funzionalità e che ci saranno innumerevoli post su LinkedIn che raccontano di quanto sia interessante l’ultimo Ai Agent (con tanto di “commenta e chiedi il contatto per ricevere” che ha sostituito le landing page con i whitepaper).

Se da un lato abbiamo tanto hype con alte aspettative, dall’altro c’è una domanda frequente a cui è difficile dare una risposta immediata: “come possiamo ottenere dei benefici nella nostra azienda con queste incredibili AI?”. La risposta dovrebbe essere semplice, ma non lo è per una ragione estremamente banale: spesso mancano le basi, ma andiamo con ordine.

Nota: il post richiede 5-10 minuti per essere letto. Se vuoi una sintesi ho preparato un prompt con il riassunto su Perplexity.

Possiamo ipotizzare che tra le varie AI ci siano quasi sicuramente soluzioni che possano migliorare sotto qualche profilo di efficienza ed efficacia diverse attività che vengono svolte in un’azienda. Lo abbiamo detto all’inizio, nascono costantemente nuovi tool (e se non ci sono basta aspettare qualche giorno) per cui qualcosa si può fare, ma cosa?

Potremmo usare le AI per fare le sintesi delle riunioni e mandare gli appunti!

Certamente, ma ci sono persone che usano queste sintesi e ci fanno qualcosa?

No, non le usiamo.

Allora perché dovremmo fare qualcosa che non genera valore (ma “waste”) per il puro gusto di farla?

Questo qui sopra è un esempio di scambio che negli ultimi anni ho affrontato più volte, ma non è nulla di nuovo: credo che diverse persone possano annuire pensando ad altri tool o iniziative di comunicazione fatte senza un obiettivo reale o “perché le ha fatte il competitor e noi non possiamo rimanere indietro”. Pura FOMO.

Per introdurre questo strumento e generare una significativa quantità di valore servono delle basi.

Consapevolezza del lavoro e dei processi

Se guardiamo alle varie AI si possono trovare due livelli di utilizzo:

• Personale: l’AI come Protesi Magnificativa che aumenta le capacità degli individui consentendo di fare più velocemente alcune attività per concentrarsi su elementi a valore aggiunto (dove il contributo della persona è fondamentale)
• Sistemica: l’AI come strumento di efficienza nei processi aziendali che consente di migliorare in maniera strutturale delle attività inefficienti nel flusso di creazione del valore.

Queste due modalità richiedono domande importanti: quali sono le attività personali da automatizzare? Quali sono le aree di miglioramento dei processi?

Livello personale

Rispondere alla prima domanda è sicuramente più facile a patto che

1. le persone abbiano consapevolezza del proprio ruolo
2. dei processi che seguono
3. di quale sia l’apporto nella creazione di valore.

Si potrebbe immaginare a questo punto una semplice matrice a due assi:

• Cratività: quanto è standard l’attività? Poco creativa (molto ripetitiva) – Tanto creativa (risultati unici)
• Valore: quanto è importante/unico il contributo della persona? Poco (persona o macchina non cambia – Tanto (l’apporto umano è di grande valore)

Ovviamente le attività nel quadrante giallo sono quelle da ridurre grazie all’uso delle AI, nei quadranti grigi iniziative che possono beneficiare e in verde quelle sulle quali concentrarsi.

Ipotizzando che i tre elementi sopra siano veri e che gli individui (o i team) abbiano conoscenza delle varie AI ¹ e strutturato dei meccanismi di miglioramento interno e abbiano voglia di sperimentare e possano prendere decisioni in autonomia si possono introdurre benefici a livello locale.

Livello aziendale

Se ci alziamo di un livello e guardiamo all’azienda come ecosistema ecco che per molte realtà le cose si fanno più difficili: dove inseriamo l’AI? Dipende (risposta ricorrente) e le variabili abbiamo la struttura e l’organizzazione.

La situazione più semplice è quando abbiamo organizzazioni funzionali (i famigerati silos) o a progetto (molto più rare): le attività sono verticali, poche integrazioni e decidere cosa fare rispetto all’AI è relativamente semplice dove le difficoltà principali riguardano la coerenza di tool e il relativo uso.

La maggior parte delle imprese si trovano in difficoltà quando la realtà distrugge questi silos e chiede di fare attività integrate che richiedano una collaborazione tra le varie funzioni: le famigerate organizzazioni a matrice ². Qui il livello di difficoltà sale e capire dove introdurre l’AI si aggiunge alla complessità organizzativa.

In questi casi, indipendentemente dal modello organizzativo, torniamo alla domanda con la quale abbiamo aperto il post: cosa facciamo? E soprattutto perché?

Rispondere a questa domanda è relativamente semplice:

basterebbe guardare ai processi, valutare quali si possono automatizzare e implementare in maniera strutturata

Ed è proprio qui che nascono buona parte dei problemi visti negli ultimi anni in cui l’AI non è che l’ultimo sintomo di una difficoltà implementativa che è radicata nella mancanza di basi solide e strutturate.

Introdurre una nuova soluzione che mi consente di velocizzare delle attività è molto semplice se c’è consapevolezza dei processi reali: consapevolezza vuol dire che esistono degli standard e sono rappresentati in maniera leggibile ³. Senza questi elementi non potremo decidere se ha senso inserire un nuovo strumento e quale potrebbe essere l’impatto, ma ci muoveremo a sentimento.

Se ricolleghiamo i puntini (e i modelli organizzativi) è ovvio che risulterà più semplice mappare i processi in una struttura funzionale/progetto rispetto alla matrice che pero rappresenta la maggior parte delle imprese. Cosa fare? Non dico di arrivare al Value Stream Mapping (anche se sarebbe l’ideale), ma banalmente una mappa reale di che cosa succede ⁴.

Per chiudere il cerchio e agire

Sicuramente siamo in una fase di Hype i cui anche i mouse hanno l’AI, ma invece di agitarsi pur di fare qualcosa è un ottimo momento per implementare e ricostruire alcune delle basi che potremmo aver dimenticato (o ignorato per una serie di buone ragioni in passato).

Implementare l’AI non dovrebbe essere un obiettivo, ma una modalità per raggiungere determinati obiettivi. Frequentemente si confondono i “come” con il “perché”: vogliamo essere Lean, Sostenibili, Inclusivi, Augementati… perché? In generale dovrebbe governare la strategia e gli strumenti abilitarne il raggiungimento nella maniera più semplice.

Vogliamo implementare l’AI (ma vale anche per tante altre cose) e ottenere impatti significativi? Pensiamo a come lavoriamo (possibilmente partendo dal cliente), valutiamo cosa potremmo fare e facciamolo. Easy.