L'IA accelera l'organizzazione che hai già — nel bene e nel male

Di Gokul Prakash (Thoughtline Digital) e Paul Joore (ICR)

Ovunque, le organizzazioni si pongono la stessa domanda: come possiamo utilizzare l’IA per diventare più produttivi, innovativi e competitivi?

È una domanda legittima. Ma forse non è la prima che dovremmo porci. Una domanda più fondamentale è questa: quanto è esplicita l’organizzazione all’interno della quale vogliamo far operare l’IA?

L’IA non entra in un vuoto. Si inserisce in processi, responsabilità, strutture decisionali e modalità di lavoro già esistenti. Alcuni sono stati progettati intenzionalmente e sono compresi chiaramente. Altri esistono soprattutto nella mente delle persone. Questa distinzione conta più della scelta dello strumento.

Che cosa ci ha già insegnato lo sviluppo con l’IA

In Thoughtline Digital, sviluppare software con l’IA ha portato a una lezione importante. L’IA può generare codice con una velocità straordinaria. Ma l’esistenza del codice non equivale a un software funzionante.

Un team può utilizzare l’IA per sviluppare più rapidamente un frontend e un backend, per poi scoprire che i due non comunicano. Entrambi i componenti esistono. Potrebbero perfino superare i rispettivi test. Eppure il sistema nel suo insieme non funziona, perché le parti non sono mai state integrate correttamente.

I dirigenti riconosceranno la versione organizzativa di questa situazione: singole funzioni possono ottenere buoni risultati mentre l’organizzazione nel suo complesso rimane scarsamente integrata.

Per questo, uno dei principi del manuale Working with AI di Thoughtline è semplice: collega prima un piccolo elemento dall’inizio alla fine, prima di continuare a costruire.

La lezione va ben oltre il software. Come afferma il manuale: «L’IA rende più veloce qualsiasi processo tu abbia già, nel bene e nel male».

Ora sostituisci la parola processo con organizzazione: l’IA accelera l’organizzazione che hai già, nel bene e nel male.

Accelerare non significa migliorare

Immaginiamo un’organizzazione con obiettivi chiari, responsabilità ben definite, informazioni affidabili e meccanismi di feedback efficaci. L’IA può renderla notevolmente più veloce.

Immaginiamo ora che le responsabilità siano poco chiare, che conoscenze importanti siano concentrate in poche persone, che i processi si siano sviluppati informalmente e che le decisioni dipendano da chi si trova casualmente nella stanza. L’introduzione dell’IA può aumentare la produzione senza risolvere le debolezze sottostanti. Può perfino amplificarle. Un processo ambiguo che procede più velocemente rimane ambiguo.

Automatizzare un modo di lavorare implicito non rende esplicita un’organizzazione.

La qualità dell’adozione dell’IA non può quindi essere separata dalla qualità dell’organizzazione in cui viene introdotta.

Capacità organizzativa o compensazione individuale?

Il manuale di Thoughtline avverte gli sviluppatori di non giudicare soltanto dalla dimostrazione. Una demo convincente non dimostra che il software sia solido. Servono test, registri e cronologia dello sviluppo.

Le organizzazioni affrontano la stessa trappola. Buoni risultati non dimostrano che l’organizzazione sottostante sia forte. Spesso le prestazioni dipendono da persone molto capaci che compensano continuamente lacune nei processi, nelle informazioni e nel coordinamento.

Ciò che sembra capacità organizzativa può essere, in realtà, compensazione individuale.

L’IA non elimina questa distinzione. Aumentando velocità e scala, la rende ancora più importante.

L’IA ha bisogno di una logica esplicita

Le organizzazioni funzionano grazie a conoscenze implicite. Un responsabile finanziario esperto sa quali crediti scaduti richiedono un intervento a un livello superiore, quali clienti giustificano un’eccezione e chi deve essere consultato prima di agire.

Un agente IA può automatizzare alcune parti del processo di recupero crediti. Ma se queste regole, responsabilità ed eccezioni non sono esplicite, opera soltanto con una parte della logica che prima risiedeva nella mente di una persona.

Le persone diventano straordinariamente abili nel muoversi in ambienti di questo tipo. Ma, man mano che l’IA passa dall’assistenza ai singoli al supporto delle decisioni e dell’esecuzione, la logica implicita diventa un rischio anziché una comodità.

Questo non significa documentare tutto o trasformare l’organizzazione in una burocrazia.

Significa rendere la logica che conta per un’esecuzione affidabile abbastanza chiara da guidare l’azione: orientamento, responsabilità, poteri decisionali, dipendenze, rischi, controlli e feedback.

Nulla di tutto questo è nuovo. Questi requisiti sono sempre stati importanti. L’IA rende semplicemente più difficile ignorarli.

Dalla produttività individuale alla capacità organizzativa

Gran parte del dibattito sull’IA si concentra sulla velocità individuale. Uno sviluppatore può scrivere codice più rapidamente? Un professionista del marketing può produrre contenuti più velocemente? Un manager può preparare un rapporto più in fretta?

Questi vantaggi sono reali.

Ma le prestazioni di un’organizzazione non sono la somma delle produttività individuali. Le organizzazioni generano risultati attraverso il coordinamento. Le attività dipendono le une dalle altre. Le decisioni hanno conseguenze altrove. Le informazioni devono raggiungere le persone giuste al momento giusto.

Per questo, prima o poi, la domanda cambia. Non più «come può questa persona usare l’IA?», ma «come può l’IA operare nel modo in cui questa organizzazione genera risultati?». A quel punto, l’architettura organizzativa diventa estremamente importante.

Prima rendere esplicito, poi rendere intelligente

Se l’IA funziona meglio in un ambiente esplicito, le organizzazioni hanno bisogno di qualcosa di più di strumenti, politiche e singoli casi d’uso. Hanno bisogno di una logica operativa condivisa che colleghi ciò che vogliono ottenere al modo in cui operano, alle responsabilità, ai possibili ostacoli al successo e al modo in cui apprendono.

Questa è l’idea alla base dell’ICR Organizational Operating System, progettato per rendere esplicita la logica organizzativa prevista e collegarne gli elementi essenziali attraverso il ciclo continuo ICR — Dall’Ambizione ai Risultati —, riducendo la dipendenza da interpretazioni, improvvisazioni e interventi individuali.

L’IA può elaborare informazioni, riconoscere schemi e dedurre il contesto dai dati disponibili. Ma non sa automaticamente che cosa un’organizzazione intenda raggiungere in ultima analisi, perché siano state compiute determinate scelte o come siano collegati obiettivi, responsabilità, rischi e attività.

Questo contesto è importante. Senza di esso, l’IA può produrre risultati tecnicamente convincenti ma non allineati alla direzione prevista dall’organizzazione.

Con un punto di riferimento esplicito, l’IA può fare più che apprendere dai comportamenti già esistenti. Può aiutare un’organizzazione a confrontare la realtà prevista con quella osservata e mostrare dove iniziano a divergere.

In altre parole: prima di sfruttare pienamente l’intelligenza artificiale, le organizzazioni potrebbero dover rendere esplicita una parte maggiore della propria intelligenza organizzativa.

L’opportunità va oltre l’automazione

Forse la più grande opportunità offerta dall’IA non consiste nell’automatizzare ancora di più ciò che già facciamo. Consiste piuttosto nell’avere una ragione per esaminare come lavoriamo realmente.

Che cosa è stato progettato intenzionalmente e che cosa si è semplicemente evoluto? Che cosa è esplicito e che cosa dipende ancora da conoscenze tacite? Dove finisce la capacità organizzativa e dove inizia la compensazione individuale? E soprattutto: l’organizzazione sa distinguere ciò che intendeva far accadere da ciò che è realmente accaduto?

Queste domande erano importanti già prima dell’IA. Con l’IA diventano urgenti.

Le organizzazioni che ne trarranno i maggiori benefici potrebbero non essere quelle che adottano più strumenti di IA o automatizzano più attività. Potrebbero essere quelle che sfruttano questo momento per rendere esplicito come l’ambizione si traduce in risultati e poi utilizzano l’IA per rafforzare quel sistema.

Perché la velocità da sola non crea prevedibilità. La progettazione sì.

Quindi, prima di chiederti che cosa possa fare l’IA per la tua organizzazione, forse vale la pena porre una domanda: la tua organizzazione è sufficientemente esplicita perché l’IA possa lavorarci

Gli autori

Gokul Prakash — Client Solutions Manager di Thoughtline Digital, con esperienza pratica nello sviluppo software assistito dall’IA e nelle soluzioni digitali.

Paul Joore — Fondatore dell’ICR Organizational Operating System. La sua convinzione guida, «Predictability is designed», è alla base di un approccio integrato alla progettazione organizzativa, all’esecuzione e al miglioramento continuo, costruito attorno al ciclo ICR — Dall’Ambizione ai Risultati.