In Breve
- Cosa è la conoscenza tacita?
- La conoscenza tacita è il sapere non documentato che deriva da esperienze pratiche e interazioni informali.
- Qual è il ruolo degli agenti AI nella gestione della conoscenza?
- Gli agenti AI aiutano a catturare e aggiornare la conoscenza tacita, migliorando le procedure operative e la formazione.
- Quali sono i benefici dell'uso di AI nelle aziende?
- L'uso di AI può aumentare l'efficienza operativa, migliorare la qualità del servizio e ottimizzare le condizioni di lavoro.
L’Intelligenza Artificiale e la Cattura della Conoscenza Tacita: Un Nuovo Approccio per le Aziende
L’introduzione di agenti di Intelligenza Artificiale (AI) nel settore operativo sta cambiando radicalmente il modo in cui le aziende gestiscono la conoscenza tacita dei loro lavoratori. Questo fenomeno affronta il noto paradosso di Polanyi, secondo cui gran parte del sapere aziendale è implicito e non facilmente documentabile.
La conoscenza tacita, che deriva da esperienze pratiche, interazioni informali e memoria muscolare, rappresenta fino all’85% del patrimonio informativo di un’organizzazione. Tuttavia, essa non è facilmente catturabile attraverso le tradizionali procedure operative standard (SOP), creando potenziali lacune nelle competenze quando il personale esperto lascia l’azienda.
Grazie agli agenti AI, le aziende possono ora rilevare e segnalare queste lacune. Questi assistenti, addestrati su SOP e materiali di onboarding, permettono ai lavoratori di magazzino, vendita e logistica di comunicare incongruenze e soluzioni pratiche, contribuendo a un approccio bottom-up nella gestione della conoscenza.
Le interazioni con gli assistenti AI non solo evidenziano linee guida obsolete, ma facilitano anche aggiornamenti dinamici e automatizzati delle procedure e della formazione. Questo processo trasforma l’expertise implicita in micro-learning, supportando non solo l’onboarding iniziale, ma anche un continuo processo di apprendimento, noto come everboarding.
Un aspetto innovativo degli agenti AI è la loro multimodalità: possono ricevere e restituire informazioni tramite audio, testo, immagini e video. Questo consente, ad esempio, di segnalare verbalmente un problema o inviare una foto di un allestimento, che viene confrontata con il planogram e accompagnata da istruzioni correttive dettagliate.
Inoltre, l’uso di modelli più piccoli e l’inferenza on-device permettono di mantenere i dati all’interno del dispositivo o della rete aziendale, riducendo la latenza e aumentando la privacy.
Tuttavia, per implementare efficacemente queste tecnologie, è fondamentale collaborare con partner esperti e utilizzare modelli e strumenti di sviluppo adeguati. Secondo un rapporto del MIT, le aziende che lavorano con fornitori esterni hanno un tasso di successo dell’AI del 66%, rispetto al 33% di quelle che sviluppano internamente.
Non è sufficiente l’intervento dell’IT: ricerche dello Stanford Digital Lab indicano che il supporto esecutivo, che promuove una cultura di sperimentazione e tolleranza al fallimento, è cruciale per il successo delle iniziative AI, contribuendo al 43% del tasso di successo.
Come sottolineato dall’economista David Autor, le attività che richiedono flessibilità, giudizio e buon senso—competenze tipicamente tacite—sono difficili da automatizzare e tendono a essere complementate dalla computerizzazione. La combinazione di segnalazione dal basso, agenti multimodali e processi di aggiornamento continuo consente di trasformare la conoscenza implicita in procedure e formazione strutturate, con potenziali benefici in termini di efficienza operativa, qualità del servizio e condizioni di lavoro.
