L’intelligenza artificiale nel business: come evitare la frammentazione

Secondo Deloitte, solo il 25% delle aziende che investono nell’intelligenza artificiale hanno una strategia chiara per integrarla all’interno dell’organizzazione. Forrester rivela inoltre che il 53% delle aziende fatica a far evolvere le proprie iniziative di intelligenza artificiale a causa della mancanza di allineamento tra i propri dipartimenti. Sebbene sia naturale che l’adozione dell’IA segua uno schema irregolare a seconda delle specificità aziendali, un’eccessiva disparità può tuttavia causare problemi organizzativi esacerbando le lacune operative.

Infatti, quando alcuni collegamenti in un processo sono altamente automatizzati, mentre altri no, possono verificarsi colli di bottiglia, rivelando squilibri nel carico di lavoro e nella produttività. L’adozione disomogenea dell’intelligenza artificiale può anche accentuare i divari tra le unità, in particolare in termini di visione del futuro, concezione della professione o anche analisi delle dinamiche competitive.

A ciò si aggiungono le sfide legate al coordinamento dei sistemi informativi. In breve, il rapporto con tempo, risorse e prospettive può variare notevolmente da un’unità all’altra, a seconda del grado di integrazione dell’IA. La desincronizzazione operativa, tecnica e culturale può quindi paralizzare i processi e interrompere la catena del valore complessiva dell’azienda.

Per evitare una situazione del genere, è fondamentale comprendere i fattori che determinano le dinamiche di adozione e sviluppare strategie volte a promuovere un’integrazione più armoniosa, garantendo una migliore interoperabilità interna. Accenture rileva che le organizzazioni che hanno integrato l’intelligenza artificiale nelle loro funzioni superano i loro concorrenti del 38% in termini di crescita ed efficienza operativa.

Per chiarezza, definiamo l’eterogeneità organizzativa come la coesistenza di quattro livelli di adozione dell’IA all’interno della stessa organizzazione:

1. Adozione sistemica: L’intelligenza artificiale è completamente integrata e trasforma radicalmente aziende e processi.
2. Adozione selettiva: L’intelligenza artificiale viene utilizzata in modo mirato per ottimizzare processi specifici.
3. Adozione cosmetica: L’intelligenza artificiale viene utilizzata principalmente per migliorare l’immagine, senza alcun cambiamento evidente nelle operazioni quotidiane.
4. Adozione inesistente: Nessuna implementazione dell’IA; la resistenza è forte e i processi rimangono tradizionali.

Un’eccessiva eterogeneità può compromettere l’efficacia organizzativa riducendo le sinergie e interrompendo l’allineamento strategico. Identifichiamo tre livelli di diversità per illustrare questo fenomeno:

1. Adattamento strategico: Ogni dipartimento adatta l’intelligenza artificiale alle proprie esigenze specifiche, fornendo un approccio flessibile. Ad esempio, il reparto comunicazione utilizza l’intelligenza artificiale per ottimizzare le vendite online, mentre le risorse umane preferiscono metodi tradizionali per i colloqui di reclutamento.
2. Eterogeneità a cui prestare attenzione: Le lacune nell’adozione dell’intelligenza artificiale stanno iniziando a incidere sulla coerenza organizzativa, ostacolando la comunicazione e la collaborazione tra i dipartimenti. Ad esempio, il reparto vendite potrebbe sentirsi sopraffatto dai rapidi cambiamenti nella produzione, richiedendo una migliore comunicazione e collaborazione per evitare conflitti.
3. Frammentazione pericolosa: L’adozione incoerente dell’intelligenza artificiale crea tensioni e divisioni interne, compromettendo le prestazioni e la stabilità aziendale. Ad esempio, alcuni dipartimenti utilizzano soluzioni di intelligenza artificiale avanzate, mentre altri persistono con processi manuali, creando incoerenze nella gestione dei dati, interruzioni del flusso ed errori costosi.

L’adozione non uniforme è spesso esacerbata dall’esistenza di silos organizzativi che limitano l’implementazione dell’IA ad aree specifiche. Tre fattori principali giocano un ruolo chiave in questo fenomeno: specificità aziendali, l’ambiente interno e l’ambiente esterno dell’organizzazione.

Caratteristiche aziendali

La diversità dei compiti e la loro natura influenzano notevolmente il potenziale dell’intelligenza artificiale.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale è particolarmente efficace nei dipartimenti in cui i compiti sono chiaramente definiti e ripetitivi, poiché possono essere facilmente trasformati in algoritmi precisi. Questa predisposizione è rafforzata quando il servizio gestisce grandi volumi di dati direttamente utilizzabili. Diventa così possibile aumentare la produttività senza grandi modifiche ai processi esistenti. Ad esempio, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale può calcolare rapidamente gli stipendi, integrare le ore lavorate e le detrazioni fiscali e rilevare anomalie per garantire buste paga accurate e conformi alle normative.

Tuttavia, alcuni compiti rimangono decisamente umani.

Al contrario, l’automazione dei compiti che coinvolgono questioni umane e politiche rimane, ad oggi, inappropriata. E questo per un motivo semplice: non sappiamo ancora modellare i parametri emotivi e tecnici che governano le complesse dinamiche organizzative. Questi elementi sottili, essenziali per il processo decisionale, sfuggono ancora alla capacità degli algoritmi. Le professioni che richiedono di rompere le convenzioni, unire o ispirare rimangono (per ora) fuori dalla portata dei robot. Ecco perché, sebbene l’AI possa effettuare una prima cernita attraverso un grande volume di CV, gli aspetti più fini, come i colloqui di lavoro, restano attività umane svolte da specialisti.

L’ambiente esterno

Non è da sottovalutare l’influenza dell’ecosistema esterno.

Anche la maturità tecnologica delle parti interessate, come clienti e fornitori, gioca un ruolo cruciale. Quando questi attori sono avanzati nell’intelligenza artificiale, tendono a influenzare le pratiche dei loro partner, attraverso il contagio o imponendo standard più elevati. Anche la posizione geografica è importante. Un’unità vicina alla Silicon Valley, ad esempio, potrebbe beneficiare di esternalità positive in termini di cooperazione e innovazione. D’altro canto, le unità situate in aree più conservatrici, dove predominano i metodi tradizionali, saranno esposte a un ambiente meno favorevole al cambiamento delle pratiche.

Anche la regolamentazione varia notevolmente a seconda del contesto settoriale.

Anche la regolamentazione ha un impatto notevole. Le applicazioni dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario, ad esempio, devono garantire precisione, affidabilità e protezione dei dati, forse più di qualsiasi altro settore. In confronto, i servizi contabili in questi stessi settori, sebbene anch’essi soggetti a una serie di norme, non sono soggetti a un livello di regolamentazione equivalente. Tale variazione nella regolamentazione influenza le dinamiche di adozione all’interno dell’organizzazione stessa.

L’ambiente interno

L’adozione dell’intelligenza artificiale è determinata dalle condizioni aziendali interne.

Le attività integrate nelle infrastrutture tecniche, come il monitoraggio delle reti informatiche o anche i servizi di marketing quando si basano su CRM o piattaforme di automazione, sono particolarmente favorevoli all’adozione dell’intelligenza artificiale. La presenza di sistemi interconnessi, l’immersione nei dati e una cultura di aggiornamenti regolari creano un terreno fertile per l’implementazione dell’intelligenza artificiale. Al contrario, ambienti più artigianali, disaccoppiati dal mondo IT, non presentano condizioni così favorevoli.

In questa dinamica il ruolo dei manager è decisivo.

Anche il ruolo del manager locale gioca un ruolo cruciale. Se non vede come l’intelligenza artificiale possa aumentare l’efficienza, o se teme che riduca la sua influenza, potrebbe opporsi al cambiamento in modo più o meno sottile. Potrebbe, ad esempio, ridurre al minimo l’interesse nell’adozione dell’intelligenza artificiale; stigmatizzare la motivazione dei dipendenti entusiasti; concentrarsi sugli errori o fallimenti iniziali dell’IA; esagerare i rischi per la sicurezza o etici per giustificare un approccio più cauto; o addirittura enfatizzare eccessivamente i metodi esistenti…

In altre parole, il manager ha il potere di mantenere lo status quo piuttosto che incoraggiare il cambiamento. Anche i complessi fenomeni legati alla stabilità del team e al turnover – strettamente legati al comportamento dei manager – giocano un ruolo cruciale nelle dinamiche di adozione.

L’implementazione disomogenea dell’intelligenza artificiale, spesso esacerbata da silos organizzativi, sottolinea l’importanza di una strategia coordinata, adattata alle specificità di ciascuna professione. Per avere successo è infatti fondamentale adottare un approccio che tenga conto dei diversi ritmi e delle esigenze specifiche di ciascun reparto. La sfida è evitare la trappola dell’incoerenza evitando il passaggio dalla personalizzazione alla frammentazione. Ecco cinque suggerimenti per raggiungere questo obiettivo:

1. Stabilire obiettivi chiari e misurabili integrare l’intelligenza artificiale, in linea con la strategia generale dell’azienda. Assicurati che ogni unità comprenda come questi obiettivi si inseriscono nella missione dell’organizzazione.
2. Configura gli spazi per la condivisione esperienze e risorse tra i diversi dipartimenti. Incoraggiare i team a documentare e condividere le lezioni apprese, i successi e le sfide incontrate per promuovere una cultura di collaborazione e innovazione.
3. Offrire formazione su misura a bisogni specifici di ciascun dipartimento. Utilizza workshop pratici, moduli online e sessioni di mentoring per garantire che i dipendenti traggano il massimo vantaggio dalle tecnologie di intelligenza artificiale.
4. Avviare progetti pilota e iniziative interfunzionali coinvolgendo più dipartimenti. Questi progetti possono fungere da laboratori di apprendimento, promuovendo lo scambio di conoscenze e rafforzando la cooperazione tra i team.
5. Stabilire meccanismi di monitoraggio e valutazione per misurare l’impatto dell’IA. Utilizzare indicatori di prestazione chiari e raccogliere regolarmente feedback dai dipendenti. Adatta le tue azioni in base a questi risultati per rimanere in linea con i tuoi obiettivi.

Armonizzare l’intelligenza artificiale all’interno dell’organizzazione è un’opportunità per superare i silos e migliorare l’efficienza complessiva. Adottando un approccio integrativo, le aziende possono non solo affrontare queste sfide, ma anche creare un ecosistema più coeso e collaborativo.