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 l'efficienza operativa.
- Come può l'AI migliorare le procedure operative?
- Attraverso aggiornamenti dinamici delle SOP basati sulle segnalazioni dei lavoratori, l'AI contribuisce a colmare le lacune informative.
- Quali sono i benefici dell'uso di agenti multimodali?
- Gli agenti multimodali consentono una comunicazione più efficace, facilitando la segnalazione di problemi e la formazione continua.
L’introduzione di agenti di intelligenza artificiale (AI) nel settore operativo sta rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono la conoscenza tacita dei lavoratori di frontline, affrontando così il noto paradosso di Polanyi. Questa forma di conoscenza, che deriva dall’esperienza pratica, dai workaround e dalle interazioni informali, può costituire fino all’85% del patrimonio informativo di un’azienda, ma spesso non è documentata nelle procedure operative standard (SOP).
Le procedure centralizzate e testuali non riescono a rilevare le lacune operative e rischiano di perdere competenze preziose quando il personale esperto lascia l’organizzazione. In questo contesto, gli agenti di conoscenza, formati su SOP e materiali di onboarding, stanno emergendo come strumenti fondamentali per identificare linee guida obsolete e colmare le lacune esistenti.
Questo approccio bottom-up coinvolge i lavoratori di magazzino, vendita e logistica, che possono segnalare incongruenze, eccezioni e soluzioni pratiche. Le informazioni raccolte attraverso le interazioni con gli assistenti AI vengono utilizzate per aggiornamenti dinamici e automatizzati delle SOP, trasformando la conoscenza implicita in micro-learning accessibile. Questo non solo facilita l’onboarding iniziale, ma promuove anche un processo continuo di apprendimento, noto come everboarding.
Gli agenti moderni sono progettati per essere multimodali, in grado di ricevere e restituire informazioni attraverso audio, testo, immagini e video. Ciò consente, ad esempio, di segnalare verbalmente un problema o inviare una foto di un allestimento, che viene poi confrontata con il planogram e accompagnata da istruzioni correttive passo passo. Grazie a modelli più compatti e all’inferenza on-device, è possibile mantenere i dati all’interno del dispositivo o della rete aziendale, riducendo la latenza e aumentando la privacy.
Per un’implementazione efficace di queste tecnologie, è fondamentale collaborare con partner che abbiano competenze specifiche, modelli e strumenti di sviluppo adeguati. Un rapporto del MIT ha evidenziato che le aziende che si avvalgono di fornitori esterni per l’implementazione dell’AI hanno un tasso di successo del 66%, rispetto al 33% di quelle che sviluppano internamente. Inoltre, non basta il supporto del dipartimento IT: ricerche dello Stanford Digital Lab mostrano che il sostegno esecutivo, che promuove una cultura di sperimentazione e consente di apprendere dai fallimenti, 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 piuttosto a essere integrate con la computerizzazione. La sinergia tra segnalazione dal basso, agenti multimodali e processi di aggiornamento continuo offre l’opportunità di trasformare la conoscenza implicita in procedure e formazione strutturate, con potenziali benefici per l’efficienza operativa, la qualità del servizio e le condizioni di lavoro.
