In Breve
- Qual è il ruolo dell'AI nella cattura della conoscenza tacita?
- L'AI aiuta a identificare e documentare la conoscenza tacita dei lavoratori, migliorando le procedure aziendali.
- Come gli agenti AI migliorano il processo di onboarding?
- Gli agenti AI facilitano un apprendimento continuo, rendendo la formazione più accessibile e dinamica.
- Quali sono i vantaggi dell'uso di agenti multimodali?
- Gli agenti multimodali permettono di comunicare attraverso vari formati, aumentando l'efficacia della segnalazione dei problemi.
L’Intelligenza Artificiale e la Cattura della Conoscenza Tacita: Un Nuovo Approccio per le Aziende
L’introduzione di agenti di intelligenza artificiale (AI) nelle operazioni quotidiane delle aziende sta aprendo nuove strade per la valorizzazione della conoscenza tacita dei lavoratori. Questo approccio affronta il noto paradosso di Polanyi, secondo cui la conoscenza tacita — derivante da esperienze pratiche, interazioni informali e memoria muscolare — rappresenta una parte significativa del patrimonio informativo aziendale, fino all’85%. Tuttavia, questa forma di conoscenza è raramente documentata nelle procedure operative standard (SOP), creando potenziali lacune operative.
Gli agenti di conoscenza, addestrati su SOP e materiali di onboarding, stanno rivelando linee guida obsolete e lacune nei processi. Questo consente un approccio bottom-up, in cui i lavoratori di magazzino, vendita e logistica possono segnalare incongruenze e proporre soluzioni pratiche. 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. Questo non solo facilita l’onboarding iniziale, ma promuove anche un processo continuo di apprendimento, definito ‘everboarding’.
Gli agenti moderni sono progettati per essere multimodali, in grado di ricevere e restituire informazioni attraverso diversi formati: 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 del dispositivo o della rete aziendale, riducendo la latenza e aumentando la privacy.
Per un’implementazione efficace dell’AI, 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. Tuttavia, non è sufficiente il solo 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% dei fattori determinanti.
Come evidenziato 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. L’integrazione di segnalazioni dal basso, agenti multimodali e processi di aggiornamento continuo consente di trasformare la conoscenza implicita in procedure e formazione strutturate. Ciò porta a potenziali benefici in termini di efficienza operativa, qualità del servizio e condizioni di lavoro.
redazione
Redazione Diarioeconomico.