In Breve
- Qual è il ruolo dell'AI nella cattura della conoscenza tacita?
- L'AI aiuta a catturare la conoscenza tacita dei lavoratori, migliorando l'efficienza e riducendo le lacune informative.
- Cosa si intende per conoscenza tacita?
- La conoscenza tacita è quella che deriva dall'esperienza pratica e non è facilmente documentabile.
- Quali sono i benefici dell'uso di agenti AI nei processi operativi?
- I benefici includono un miglioramento dell'efficienza operativa, una maggiore qualità del servizio e un continuo aggiornamento delle competenze.
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 dipendenti. Questa forma di conoscenza, che si sviluppa attraverso l’esperienza pratica, le conversazioni informali e le memorie muscolari, rappresenta fino all’85% del patrimonio informativo di un’organizzazione. Tuttavia, essa è raramente documentata nelle procedure operative standard (SOP), creando potenziali lacune quando il personale esperto lascia l’azienda o viene trasferito.
Gli agenti di conoscenza, addestrati su SOP e materiali di onboarding, stanno rivelando linee guida obsolete e lacune operative. Questo approccio bottom-up coinvolge i lavoratori di magazzino, vendita e logistica, i quali possono segnalare incongruenze e proporre soluzioni pratiche. Le interazioni con gli assistenti AI generano aggiornamenti dinamici e automatizzati delle procedure e della formazione, trasformando la conoscenza implicita in micro-learning accessibile. Questo processo non solo facilita l’onboarding iniziale, ma promuove anche un continuo aggiornamento delle competenze, noto come everboarding.
Gli agenti AI moderni sono progettati per essere multimodali, in grado di ricevere e restituire informazioni tramite audio, testo, immagini e video. Ciò consente, ad esempio, di segnalare verbalmente un problema o inviare una foto di un allestimento, che viene poi confrontata con il planogram e corredata da istruzioni correttive passo passo. Grazie a modelli più piccoli e all’inferenza on-device, è possibile mantenere i dati all’interno della rete aziendale, riducendo la latenza e aumentando la privacy.
Per implementare efficacemente queste tecnologie, le aziende devono collaborare con partner esperti e utilizzare modelli e strumenti di sviluppo adeguati. Un rapporto del MIT evidenzia che le imprese che collaborano con fornitori esterni hanno un tasso di successo dell’AI del 66%, rispetto al 33% di quelle che sviluppano internamente. Inoltre, il supporto esecutivo è cruciale: ricerche dello Stanford Digital Lab mostrano che il 43% del successo delle iniziative AI dipende dalla creazione di una cultura che incoraggi la sperimentazione e il permesso di fallire.
Come sottolineato dall’economista David Autor, le attività che richiedono flessibilità, giudizio e buon senso — competenze tipicamente tacite — sono difficili da automatizzare e tendono invece 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 benefici potenziali per l’efficienza operativa, la qualità del servizio e le condizioni di lavoro.
