L’Intelligenza Artificiale come alleata nella cattura della conoscenza tacita

L’introduzione di agenti di Intelligenza Artificiale (AI) nelle operazioni quotidiane sta cambiando radicalmente il modo in cui le aziende gestiscono la conoscenza tacita dei loro lavoratori. Questo fenomeno si inserisce nel contesto del paradosso di Polanyi, secondo cui la maggior parte delle informazioni utili in un’organizzazione non è documentata, ma si basa su esperienze pratiche e interazioni informali.

La conoscenza tacita, che può rappresentare fino all’85% del patrimonio informativo aziendale, è spesso difficile da catturare attraverso le tradizionali procedure operative standard (SOP). Le procedure centralizzate, infatti, non riescono a rilevare gap operativi e possono portare alla perdita di competenze quando il personale esperto lascia l’organizzazione.

Grazie agli agenti di conoscenza addestrati su SOP e materiali di onboarding, le aziende possono ora identificare linee guida obsolete e colmare le lacune esistenti. Questo approccio bottom-up coinvolge i lavoratori di magazzino, vendita e logistica nel segnalare incongruenze e proporre soluzioni pratiche. Le interazioni con gli assistenti AI generano segnali che vengono utilizzati per aggiornamenti dinamici e automatizzati delle procedure e della formazione, trasformando l’expertise implicita in micro-learning accessibile.

Gli agenti moderni sono progettati per essere multimodali, in grado di ricevere e restituire informazioni attraverso audio, testo, immagini e video. Questo consente, ad esempio, di segnalare verbalmente un problema o inviare una foto di un allestimento che viene confrontata con il planogram e accompagnata da istruzioni correttive dettagliate. Inoltre, l’uso di modelli più piccoli e l’inferenza on-device permettono di mantenere i dati all’interno della rete aziendale, riducendo la latenza e aumentando la privacy degli utenti.

Tuttavia, l’implementazione di queste tecnologie richiede la collaborazione con partner esperti e l’uso di 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 soluzioni internamente. Inoltre, il supporto da parte della direzione è fondamentale: ricerche dello Stanford Digital Lab indicano che un forte sponsorship esecutivo, che promuove una cultura di sperimentazione e tolleranza al fallimento, è un fattore determinante per il successo delle iniziative AI.

Come sottolineato dall’economista David Autor, le attività che richiedono flessibilità, giudizio e buon senso — competenze tipicamente tacite — risultano difficili da automatizzare e tendono 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, apportando potenziali benefici in termini di efficienza operativa, qualità del servizio e condizioni di lavoro.