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Deutsch L'adozione dell'intelligenza artificiale viene spesso inquadrata come una sfida tecnica. Dal mio punto di vista, non è così.
Il successo o il fallimento di un'iniziativa di IA dipende, in larga misura, da come l'organizzazione definisce il successo e dalle scelte strategiche che ne derivano.
In pratica, tendo a vedere due approcci principali.
Due strategie comuni per l'implementazione dell'IA
1. Implementazione dell'IA per automatizzare i processi e ridurre i costi riducendo l'organico
In questa strategia, il messaggio implicito (e talvolta esplicito) è chiaro: le macchine stanno sostituendo il lavoro umano.
Quando questa narrazione prende piede, è comune assistere a comportamenti quali:
- Resistenza al cambiamento
- Mancanza di collaborazione
- Bloccare o rallentare le iniziative di adozione dell'IA
Paradossalmente, queste dinamiche spesso minano proprio i guadagni di efficienza che la strategia intendeva ottenere.
2. Implementazione dell'IA per produrre di più con lo stesso numero di persone
Questa seconda strategia è spesso percepita come più sostenibile. E in molti casi lo è. Tuttavia, comporta anche delle sfide.
In questo caso, la paura non è tanto quella di essere sostituiti, quanto quella dell'incertezza:
- Cosa cambierà nel mio lavoro quotidiano?
- Quali nuove aspettative appariranno?
- Quali competenze dovrò sviluppare?
Se queste questioni non vengono affrontate in modo esplicito, può emergere anche una resistenza, spesso in modi più silenziosi e meno visibili.
Un denominatore comune: l'incertezza
In entrambe le strategie compare un elemento comune: l'incertezza.
L'IA introduce modalità di lavoro meno prevedibili e meno deterministiche, in cui i risultati non possono sempre essere definiti a priori. In questo contesto, sia i dipendenti che i dirigenti devono affrontare nuovi tipi di decisioni, spesso senza precedenti chiari.
Il modo in cui le organizzazioni agiscono di fronte a questa incertezza è, in larga misura, ciò che determina se l'adozione dell'IA crea un valore reale o si blocca.
Dal mio punto di vista, l'adozione dell'IA (come molte trasformazioni precedenti) richiede che le organizzazioni imparino a gestire l'incertezza. Sebbene l'incertezza in sé non possa essere eliminata, i rischi possono essere ridotti attraverso un modo di gestire il cambiamento più agile, basato sull'apprendimento, l'iterazione e l'adattamento.
Ho approfondito quest'idea in un precedente articolo sulla impatto dell'IA su agility, in cui sostengo che l'IA non si limita a introdurre nuovi strumenti, ma sfida fondamentalmente i modi deterministici di pianificare, prendere decisioni e organizzare il lavoro. Da questo punto di vista, l'adozione dell'IA non è solo un cambiamento tecnologico, ma una chiamata a ripensare il modo in cui le organizzazioni apprendono, si adattano e rispondono al cambiamento.
Come ridurre l'incertezza nell'adozione dell'IA
In base alla mia esperienza, ci sono alcune decisioni che aiutano a creare condizioni più solide per l'adozione dell'IA in modo sostenibile. Non si tratta di ricette universali, ma di principi pratici che possono servire come punto di partenza.
1. Iniziare con un lavoro più chiaro e strutturato
Credo che abbia senso iniziare l'adozione dell'IA con lavori più chiari o strutturati, piuttosto che con lavori molto complessi.
Il motivo è semplice: questo tipo di lavoro è più deterministico. Le relazioni di causa-effetto sono più facili da comprendere, il che rende più facile per le persone capire cosa sta facendo l'IA, perché lo sta facendo e come si inserisce nel loro lavoro.
Introdurre l'IA direttamente in un lavoro complesso (in cui non esiste un'unica risposta giusta e l'apprendimento emerge nel tempo) tende ad aumentare la confusione e l'attrito. Iniziare con un lavoro più chiaro non elimina il rischio, ma lo rende più gestibile.
2. Definire esplicitamente il significato di “successo”.
Un altro errore comune che osservo è quello di lanciare iniziative di IA senza prima concordare le caratteristiche del successo.
A mio avviso, vale la pena di dedicare un po' di tempo a chiarire:
- Quale problema stiamo cercando di risolvere
- Quali indicatori aiutano a valutare l'impatto
- Come distinguere i miglioramenti reali dagli effetti collaterali
Quando questi criteri non sono esplicitati, l'interpretazione è lasciata aperta e l'incertezza cresce.
3. Accompagnare le persone il cui lavoro sta cambiando
Ogni sforzo di automazione cambia il lavoro di qualcuno.
La progettazione di una chiara strategia di supporto aiuta le persone a capire:
- Cosa sta cambiando nel loro ruolo
- Cosa ci si aspetta ora da loro
- Che tipo di supporto avranno per adattarsi e apprendere
Questo tipo di accompagnamento non consiste nell'eliminare del tutto il disagio, ma nel creare le condizioni per cui le persone possano agire con maggiore chiarezza e fiducia.
4. Trattare l'adozione come un'iterazione, non come una soluzione chiusa.
Infine, ritengo che sia un errore inquadrare l'adozione dell'IA come una trasformazione unica fin dall'inizio.
È più sensato sperimentare, osservare ciò che accade durante le prime settimane, esaminare gli impatti tecnici e organizzativi e modificare in base a quanto appreso. Questo approccio iterativo rafforza l'idea che l'adozione dell'IA è un processo continuo, non un evento unico.
Una nota finale sugli incentivi
Un'ultima considerazione degna di nota è il ruolo degli incentivi.
Anche quando le organizzazioni adottano misure ponderate per ridurre l'incertezza (iniziando con un lavoro più chiaro, definendo il successo in modo esplicito, accompagnando le persone e iterando) i risultati possono essere inferiori se gli incentivi non sono allineati.
Sotto pressione, le persone tendono ad agire in linea con ciò che viene premiato, misurato o penalizzato. In pratica, questi segnali danno forma alle regole non scritte del sistema (ciò che le persone ritengono ci si aspetti da loro). In altre parole, danno forma alla cultura organizzativa.
Da questo punto di vista, L'adozione dell'IA diventa inevitabilmente una sfida culturale. In questo senso, assomiglia molto alla sfida che molte organizzazioni hanno affrontato quando hanno adottato modalità di lavoro agile: sono state introdotte nuove pratiche e narrazioni, ma gli incentivi e le aspettative esistenti hanno spesso spinto il comportamento in una direzione diversa.
È qui che, a mio parere, si determina il vero successo.
Si tratta di un argomento che merita di essere approfondito e che intendo affrontare in un prossimo articolo.
