L’Intelligenza Artificiale e la Cattura della Conoscenza Tacita nel Settore Operativo

L’introduzione di agenti di intelligenza artificiale (AI) nel settore operativo sta rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono e catturano la conoscenza tacita dei loro lavoratori. Questo fenomeno affronta il paradosso di Polanyi, secondo cui gran parte del sapere aziendale non è formalmente documentato e spesso sfugge alle procedure operative standard (SOP).

La conoscenza tacita, che deriva da esperienze pratiche, interazioni informali e memoria muscolare, può rappresentare fino all’85% del patrimonio informativo di un’azienda. Le procedure centralizzate, purtroppo, non riescono a identificare le lacune operative e possono portare alla perdita di competenze preziose quando il personale esperto lascia l’organizzazione.

Grazie all’uso di agenti di conoscenza addestrati su SOP e materiali di onboarding, le aziende possono ora evidenziare linee guida obsolete e lacune nei processi. Questo approccio bottom-up coinvolge attivamente i lavoratori di magazzino, vendita e logistica, permettendo loro di segnalare incongruenze, eccezioni e soluzioni pratiche. Le informazioni raccolte attraverso le interazioni con gli assistenti AI vengono utilizzate per aggiornamenti dinamici e automatizzati delle procedure e della formazione, trasformando l’expertise implicita in micro-learning accessibile.

Gli agenti moderni sono progettati per essere multimodali, capaci di ricevere e restituire informazioni attraverso audio, testo, immagini e video. Ad esempio, un lavoratore può segnalare verbalmente un problema o inviare una foto di un allestimento, che viene poi confrontata con il planogram e accompagnata da istruzioni correttive dettagliate. L’uso di modelli più piccoli e l’inferenza on-device consentono di mantenere i dati all’interno della rete aziendale, riducendo la latenza e aumentando la privacy.

Per implementare efficacemente queste tecnologie, è fondamentale collaborare con partner che abbiano competenze specifiche nel settore e strumenti di sviluppo adeguati. Un rapporto del MIT ha rivelato che le aziende che collaborano con fornitori esterni hanno un tasso di successo dell’AI del 66%, rispetto al 33% di quelle che sviluppano internamente. Inoltre, l’intervento del team IT non è sufficiente: ricerche dello Stanford Digital Lab hanno mostrato che il supporto esecutivo, che promuove una cultura di sperimentazione e accetta il fallimento come parte del processo, è cruciale per il successo delle iniziative AI.

Come evidenziato dall’economista David Autor, le attività che richiedono flessibilità, giudizio e buon senso, tutte competenze tipicamente tacite, sono difficili da automatizzare e tendono a essere potenziate dalla computerizzazione. La combinazione di segnalazione dal basso, agenti multimodali e processi di aggiornamento continuo permette di trasformare la conoscenza implicita in procedure e formazione strutturate, con potenziali benefici per l’efficienza operativa, la qualità del servizio e le condizioni di lavoro.