In Breve
- Qual è il ruolo dell'AI nella gestione della conoscenza tacita?
- L'AI aiuta a catturare e aggiornare la conoscenza tacita dei lavoratori, migliorando le procedure operative.
- Come gli agenti AI possono migliorare l'onboarding?
- Gli agenti AI facilitano un processo di formazione continua, noto come 'everboarding', per i nuovi assunti.
- Qual è l'importanza del supporto esecutivo nelle iniziative AI?
- Il supporto esecutivo è fondamentale per il successo delle iniziative AI, contribuendo al 43% dei risultati positivi.
L’introduzione di agenti AI nelle operazioni aziendali sta cambiando radicalmente il modo in cui le aziende gestiscono la conoscenza tacita dei lavoratori di frontline. Questa forma di conoscenza, che deriva da esperienze pratiche, conversazioni informali e memoria muscolare, rappresenta fino all’85% del patrimonio informativo di un’azienda, ma spesso sfugge alle procedure operative standard (SOP).
Le procedure centralizzate non sono in grado di rilevare gap operativi e possono portare alla perdita di competenze preziose quando il personale esperto lascia l’organizzazione. Gli agenti di conoscenza, addestrati su SOP e materiali di onboarding, stanno emergendo come strumenti fondamentali per evidenziare linee guida obsolete e lacune, promuovendo un approccio bottom-up. Questo coinvolge attivamente i lavoratori di magazzino, vendita e logistica nel segnalare incongruenze e soluzioni pratiche.
Le interazioni con gli assistenti AI generano segnali che vengono utilizzati per aggiornamenti dinamici e automatizzati delle procedure e della formazione. Questo processo non solo facilita l’onboarding iniziale, ma promuove anche un continuo processo di ‘everboarding’, dove la formazione diventa un’attività costante e adattativa.
Gli agenti AI moderni sono multimodali, capaci di ricevere e restituire informazioni tramite audio, testo, immagini e video. Ciò consente ai lavoratori di segnalare verbalmente problemi o inviare foto di allestimenti, che vengono poi confrontate con i planogram e accompagnate da istruzioni correttive passo passo. L’adozione 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 un’implementazione efficace, è essenziale collaborare con partner esperti e utilizzare modelli e strumenti di sviluppo adeguati. Un rapporto del MIT ha evidenziato che le aziende che collaborano con fornitori esterni hanno un tasso di successo dell’AI del 66%, rispetto al 33% per quelle che sviluppano internamente. Inoltre, non basta l’intervento dell’IT: ricerche dello Stanford Digital Lab indicano che il supporto esecutivo è cruciale, contribuendo al 43% del successo delle iniziative AI.
Come sottolineato dall’economista David Autor, le attività che richiedono flessibilità e buon senso, competenze tipicamente tacite, sono difficili da automatizzare e tendono a essere complementate dalla tecnologia. La combinazione di segnalazione dal basso, agenti multimodali e processi di aggiornamento continuo consente di trasformare la conoscenza implicita in procedure e formazione strutturate, portando a benefici tangibili in termini di efficienza operativa, qualità del servizio e condizioni di lavoro.
