Nel business moderno, l'incertezza è una delle sfide principali per le aziende. In un mondo in cui le preferenze dei consumatori cambiano velocemente, i talenti migrano tra diverse organizzazioni e le regolamentazioni evolvono continuamente, le aziende devono imparare a gestire l'incertezza per sopravvivere e prosperare. Qui entra in gioco il concetto di Augmented Learners, un approccio che combina l'apprendimento organizzativo con le capacità di apprendimento tramite l'intelligenza artificiale (AI), permettendo alle aziende di affrontare con maggiore preparazione le sfide dell'incertezza.
Questo concetto è stato sviluppato grazie alla ricerca condotta da Sam Ransbotham, David Kiron, Shervin Khodabandeh, Michael Chu e Leonid Zhukhov in collaborazione con il MIT Sloan Management Review e il Boston Consulting Group (BCG). La ricerca si è concentrata sull'importanza di combinare l'apprendimento organizzativo con l'AI per migliorare la capacità delle aziende di gestire l'incertezza.
Ricerca e metodologia alla base degli Augmented Learners
La metodologia alla base degli Augmented Learners si fonda su una combinazione di studi quantitativi e qualitativi che hanno coinvolto un ampio spettro di aziende e settori. La ricerca condotta dal MIT Sloan Management Review e dal Boston Consulting Group (BCG) ha raccolto dati da un sondaggio globale con 3.467 partecipanti provenienti da oltre 21 settori e 136 paesi. Questo approccio quantitativo ha permesso di ottenere una visione dettagliata delle capacità di apprendimento e di gestione dell'incertezza delle aziende.
Oltre ai dati quantitativi, la ricerca ha incluso interviste con nove dirigenti che guidano iniziative di intelligenza artificiale in diversi settori, come servizi finanziari, tecnologia, vendita al dettaglio, trasporti e sanità. Queste interviste hanno fornito una prospettiva qualitativa che ha contribuito a comprendere come l'AI sia utilizzata per migliorare l'apprendimento e la resilienza delle organizzazioni.
La ricerca ha anche utilizzato una segmentazione delle capacità di apprendimento per classificare le aziende in quattro categorie: Limited Learners, Organizational Learners, AI-specific Learners e Augmented Learners. Questa segmentazione è stata effettuata sulla base di domande specifiche riguardanti le pratiche di apprendimento organizzativo e l'uso dell'AI per migliorare la conoscenza e le performance aziendali. Le domande includevano aspetti come l'apprendimento dagli esperimenti, la codifica delle lezioni apprese e la capacità di apprendere attraverso l'uso dell'AI.
Inoltre, è stato riscontrato che le aziende che combinano l'apprendimento organizzativo con l'AI (gli Augmented Learners) sono 1.6-2.2 volte più preparate a gestire le incertezze rispetto a quelle con capacità limitate. In particolare, sono significativamente più preparate a gestire discontinuità tecnologiche, normative e di talento rispetto ai Limited Learners. Questa preparazione consente loro di ottenere non solo benefici finanziari, ma anche di sviluppare una maggiore capacità di gestione strategica e di resilienza organizzativa.
La ricerca ha messo in luce anche i benefici pratici e i rischi etici dell'integrazione dell'AI nell'apprendimento aziendale. Ad esempio, mentre l'AI può migliorare significativamente la cattura e la diffusione della conoscenza, esistono anche rischi legati alla percezione di un monitoraggio invasivo dei dipendenti e alla possibile perdita di controllo del capitale conoscitivo. Per questo motivo, è fondamentale adottare pratiche di AI responsabili che rispettino i valori aziendali e promuovano la fiducia tra i dipendenti.
Infine, la ricerca ha evidenziato come l'integrazione dell'AI nei processi di apprendimento non rappresenti un semplice incremento, ma abbia un effetto moltiplicatore sulle capacità organizzative. Utilizzando l'AI per catturare, sintetizzare e diffondere la conoscenza, gli Augmented Learners possono migliorare significativamente la loro capacità di rispondere all'incertezza e di innovare in modo proattivo.
Cosa sono gli Augmented Learners?
Gli Augmented Learners rappresentano un nuovo paradigma nell'apprendimento aziendale, che combina le capacità di apprendimento organizzativo tradizionale con le potenzialità dell'AI per ottenere un vantaggio competitivo. Queste aziende utilizzano l'intelligenza artificiale non solo come uno strumento per automatizzare i processi, ma come un partner attivo che facilita l'apprendimento e la capacità di adattamento.
Gli Augmented Learners hanno una cultura organizzativa orientata all'apprendimento continuo, che comprende la volontà di sperimentare, il coraggio di fallire e la capacità di trarre insegnamenti dai risultati ottenuti, siano essi successi o fallimenti. Questo tipo di apprendimento, potenziato dall'AI, consente alle organizzazioni di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato, delle normative e delle tecnologie. In altre parole, gli Augmented Learners sviluppano una resilienza dinamica che li rende più capaci di affrontare eventi imprevisti e di trarne vantaggio.
La combinazione tra apprendimento organizzativo e apprendimento tramite AI fornisce alle aziende la capacità di gestire diversi tipi di incertezza:
Incertezza tecnologica: Con l'AI, le aziende possono analizzare le tendenze tecnologiche emergenti e adattarsi rapidamente. L'AI può aiutare a identificare le tecnologie che rappresentano un'opportunità strategica e quelle che potrebbero costituire una minaccia.
Incertezza del mercato: Le preferenze dei consumatori cambiano rapidamente, e l'AI consente di monitorare questi cambiamenti in tempo reale. Ad esempio, come nel caso di The Estée Lauder Companies (ELC), che utilizza l'AI per rilevare tendenze di consumo e adattare rapidamente i prodotti, l'AI può trasformare i dati di mercato in insight utilizzabili.
Incertezza legata ai talenti: L'AI può supportare l'apprendimento e la formazione dei dipendenti, fornendo percorsi di apprendimento personalizzati e aiutando a trattenere le conoscenze anche quando il turnover del personale è elevato.
Un altro aspetto distintivo degli Augmented Learners è la capacità di sfruttare l'AI per creare sinergie tra persone e macchine. In queste organizzazioni, l'AI non sostituisce il capitale umano, ma lavora insieme ai dipendenti per potenziarne le capacità. Gli strumenti di AI possono elaborare grandi quantità di dati, identificare pattern e fornire raccomandazioni che gli esseri umani potrebbero non essere in grado di vedere a causa delle limitazioni cognitive. In questo senso, gli Augmented Learners riescono a trasformare i dati in azioni più velocemente, superando le limitazioni tipiche delle organizzazioni tradizionali.
Per implementare questo modello, è fondamentale che le aziende promuovano una cultura che incoraggi la curiosità, l'innovazione e l'uso dell'AI come strumento di supporto all'apprendimento. Le organizzazioni che non riescono a sviluppare queste capacità rischiano di rimanere indietro e di subire gli effetti dell'incertezza senza la capacità di adattarsi.
Un esempio concreto di come questo approccio si traduca in pratica è Aflac U.S., che ha sviluppato un incubatore tecnologico per prototipare nuove tecnologie e valutare il loro potenziale di business. Questo approccio sperimentale ha permesso all'azienda di apprendere rapidamente quali soluzioni tecnologiche supportano meglio la loro strategia, riducendo il tempo necessario per portare nuove idee dal concetto alla realtà operativa.
Come implementare gli Augmented Learners nelle aziende
Per implementare il modello degli Augmented Learners, è necessario seguire alcuni passi chiave. Questo processo richiede un mix di strumenti, tecnologie e cambiamenti culturali che favoriscano la capacità di apprendere e adattarsi. Vediamo nel dettaglio i passaggi principali.
1. Valutare le capacità di apprendimento
Il primo passo consiste nella valutazione delle capacità di apprendimento organizzativo e di apprendimento tramite AI. Questo può essere fatto utilizzando domande come:
L'organizzazione apprende dagli esperimenti?
L'azienda codifica e condivide le lezioni apprese da progetti, sia di successo che fallimentari?
I dipendenti apprendono dagli strumenti AI utilizzati?
In base alle risposte raccolte, l'azienda può essere classificata in una delle seguenti categorie: Limited Learners, Organizational Learners, AI-specific Learners e Augmented Learners. La classificazione permette di identificare i punti di forza e le aree di miglioramento, fornendo una base solida su cui costruire strategie di apprendimento migliorative.
2. Sviluppare una cultura di apprendimento sperimentale
Per diventare un Augmented Learner, è essenziale sviluppare una cultura che valorizzi l'apprendimento sperimentale. Questo significa incentivare la sperimentazione, tollerare i fallimenti e imparare dagli errori. L'uso dell'AI può facilitare questo processo, fornendo insight e feedback rapidi per migliorare continuamente i processi. Inoltre, creare spazi sicuri per l'innovazione, come laboratori sperimentali o team dedicati all'innovazione, è fondamentale per favorire una cultura di sperimentazione costante.
3. Integrare l'AI per la cattura e sintesi della conoscenza
Un aspetto fondamentale dell'apprendimento aumentato è l'uso dell'AI per catturare e sintetizzare la conoscenza all'interno dell'organizzazione. L'AI può aiutare a estrarre conoscenza tacita che non è facilmente formalizzabile. Ad esempio, Slack utilizza soluzioni AI per creare riepiloghi giornalieri delle comunicazioni aziendali, permettendo ai dipendenti di aggiornarsi senza dover leggere ogni singolo messaggio.
L'integrazione dell'AI per la cattura della conoscenza è particolarmente utile in contesti dove la velocità è cruciale e la mole di dati da analizzare è elevata, come nel caso di Expedia Group, che utilizza l'AI per sintetizzare dati provenienti da milioni di proprietà e suggerire raccomandazioni mirate ai suoi partner. È cruciale anche sviluppare sistemi di gestione della conoscenza che possano integrare l'AI per garantire che il sapere accumulato all'interno dell'azienda sia accessibile, utile e continuamente aggiornato.
4. Disseminare la conoscenza
L'apprendimento organizzativo non si limita alla cattura e alla sintesi della conoscenza, ma richiede anche una efficace diffusione. Usare l'AI per distribuire la conoscenza all'interno dell'azienda rende il processo più inclusivo e personalizzato. Ad esempio, l'uso di contenuti formativi adattivi supportati dall'AI può offrire esperienze di apprendimento su misura, rispettando i diversi stili di apprendimento e le necessità specifiche degli utenti.
Per migliorare la diffusione della conoscenza, è anche importante sviluppare una rete interna di condivisione delle best practice. L'AI può facilitare la creazione di piattaforme che permettono ai dipendenti di accedere rapidamente alle migliori soluzioni sviluppate in tutta l'organizzazione. Questa capacità di apprendimento condiviso può ampliare le competenze dei team e promuovere un ambiente collaborativo, dove la conoscenza fluisce liberamente tra dipartimenti e livelli gerarchici.
5. Implementare un approccio iterativo e adattivo
Gli Augmented Learners utilizzano l'AI per supportare un approccio iterativo e adattivo all'apprendimento e alla gestione dei progetti. Questo significa che i progetti non sono visti come statici, ma sono continuamente migliorati sulla base dei dati e degli insight generati dall'AI. Le aziende dovrebbero incoraggiare cicli di feedback continui, in cui l'AI gioca un ruolo chiave nell'analizzare i risultati e fornire suggerimenti per l'ottimizzazione.
Un esempio può essere l'uso di AI per analizzare le performance dei team di progetto e suggerire adattamenti. Ad esempio, un'azienda che sviluppa un nuovo prodotto può utilizzare strumenti di analisi predittiva per identificare potenziali ostacoli e rimuoverli prima che diventino problemi significativi. Questo approccio migliora la qualità dei progetti e riduce il tempo di immissione sul mercato.
6. Formazione e potenziamento delle competenze digitali
Infine, per implementare con successo gli Augmented Learners, è fondamentale investire nella formazione continua e nel potenziamento delle competenze digitali dei dipendenti. Le competenze relative all'uso degli strumenti AI e alla comprensione dei loro risultati sono cruciali per massimizzare il valore dell'apprendimento aumentato. Programmi di upskilling e reskilling devono essere parte integrante della strategia aziendale, consentendo ai dipendenti di lavorare a fianco dell'AI in modo efficiente e produttivo.
I vantaggi degli Augmented Learners
Le aziende che implementano le pratiche degli Augmented Learners ottengono numerosi vantaggi. Innanzitutto, queste organizzazioni sviluppano una maggiore resilienza ai cambiamenti, grazie a una cultura di apprendimento continuo e all'uso strategico dell'AI. Questo consente di adattarsi rapidamente a cambiamenti tecnologici, normativi e di mercato, garantendo una reattività che le rende capaci di affrontare con successo anche contesti imprevedibili.
L'integrazione dell'AI nelle pratiche di apprendimento organizzativo porta, inoltre, a significativi miglioramenti nei risultati finanziari, grazie a una maggiore efficienza operativa e riduzione dei costi, oltre alla capacità di individuare nuove opportunità di ricavo. L'AI aiuta a ottimizzare i processi, migliorare la qualità dei prodotti e dei servizi, e quindi a incrementare i ricavi.
Un altro vantaggio importante degli Augmented Learners è la capacità di esplorare continuamente nuove opportunità di creazione del valore. L'AI consente di identificare opportunità che potrebbero sfuggire agli esseri umani, come tendenze emergenti nel comportamento dei consumatori o tecnologie innovative da integrare nei processi aziendali, rendendo le aziende più proattive e innovative.
Gli Augmented Learners sono anche in grado di migliorare la gestione dei talenti e ridurre il turnover. L'AI personalizza i percorsi formativi dei dipendenti, rispondendo alle loro esigenze e facilitando il miglioramento continuo delle competenze. Questo approccio aiuta a trattenere i talenti, offrendo loro percorsi di crescita significativi e allineati agli obiettivi individuali, garantendo al contempo che il sapere non vada disperso ma sia costantemente aggiornato e condiviso.
Infine, la combinazione dell'apprendimento umano con l'AI garantisce un vantaggio competitivo sostenibile e difficilmente replicabile. Gli Augmented Learners sono in grado di reagire più rapidamente ai cambiamenti del mercato, anticipare le esigenze dei clienti e innovare a un ritmo superiore rispetto ai concorrenti. Questa capacità di adattamento e innovazione continua offre un vantaggio duraturo nel lungo periodo.
Le sfide pratiche nell'implementazione degli Augmented Learners
L'implementazione del modello degli Augmented Learners presenta una serie di sfide pratiche che le aziende devono affrontare per ottenere risultati significativi. La prima difficoltà risiede nella necessità di un cambiamento culturale all'interno dell'organizzazione. Passare a un modello di apprendimento aumentato implica adottare una mentalità orientata alla sperimentazione e all'innovazione, che non sempre trova terreno fertile nelle aziende con strutture gerarchiche rigide o con una cultura orientata alla minimizzazione del rischio. Il cambiamento culturale richiede un forte impegno da parte della leadership, che deve guidare l'organizzazione verso una maggiore apertura al fallimento come parte del processo di apprendimento.
Un'altra sfida significativa riguarda la formazione dei dipendenti. Molti lavoratori potrebbero non avere le competenze necessarie per utilizzare efficacemente strumenti di AI o per integrare i risultati prodotti dall'AI nel loro lavoro quotidiano. Pertanto, è cruciale investire in programmi di upskilling e reskilling che consentano ai dipendenti di sviluppare competenze digitali avanzate. Tuttavia, la formazione non è sempre semplice da implementare, poiché implica un dispendio di tempo e risorse che non tutte le aziende sono pronte a sostenere. Inoltre, la resistenza al cambiamento da parte dei dipendenti stessi può ostacolare l'adozione di nuove tecnologie e modalità di lavoro.
La gestione dei dati è un altro elemento critico. Gli Augmented Learners fanno un ampio uso dei dati per sviluppare insight e prendere decisioni informate, ma la qualità di questi dati può rappresentare una sfida. Dati incompleti, non aggiornati o di scarsa qualità possono compromettere l'efficacia degli algoritmi di AI e portare a decisioni errate. È quindi fondamentale che le aziende investano in una buona gestione dei dati, migliorando le capacità di raccolta, pulizia e analisi delle informazioni. Inoltre, è necessario garantire che i dati siano gestiti in modo etico e conforme alle normative sulla privacy, evitando di creare problemi legali o di fiducia con i clienti e i dipendenti.
Un'altra difficoltà è legata alla scalabilità delle soluzioni di AI. Molte aziende potrebbero riuscire a implementare progetti pilota di successo, ma fallire nella loro estensione su larga scala. Scalare soluzioni di apprendimento aumentato richiede infrastrutture tecnologiche adeguate, competenze specialistiche e una visione chiara su come queste soluzioni possano integrarsi con le altre operazioni aziendali. Le aziende devono essere pronte a investire non solo nelle tecnologie necessarie ma anche nelle persone e nei processi che renderanno possibile una transizione graduale e di successo.
Infine, c'è la questione della fiducia e dell'accettazione dell'AI all'interno dell'organizzazione. Molti dipendenti potrebbero percepire l'AI come una minaccia al proprio ruolo lavorativo o temere un aumento del monitoraggio e del controllo sul loro lavoro. È compito dei leader aziendali affrontare queste preoccupazioni in modo trasparente, comunicando chiaramente come l'AI non sostituirà le persone ma, piuttosto, lavorerà a fianco di loro per migliorare i risultati complessivi. Creare un ambiente di fiducia in cui i dipendenti si sentano valorizzati e coinvolti nel processo di innovazione è essenziale per il successo dell'implementazione degli Augmented Learners.
Superare queste sfide richiede un impegno coordinato su più fronti: investimenti in tecnologie e infrastrutture, formazione continua, leadership forte e comunicazione efficace. Solo affrontando e gestendo proattivamente questi ostacoli le aziende possono realmente beneficiare delle potenzialità degli Augmented Learners e creare un ambiente capace di evolversi e prosperare nell'incertezza.
Conclusioni
L'adozione del modello degli Augmented Learners porta le aziende a confrontarsi con un cambiamento radicale nel modo di vedere l'incertezza e la conoscenza. Tradizionalmente, le aziende hanno interpretato l'incertezza come una variabile da minimizzare o controllare. In questo nuovo paradigma, tuttavia, l'incertezza diventa una risorsa strategica, un elemento da sfruttare per generare valore, poiché l’intelligenza artificiale permette di monitorare il cambiamento con una velocità e una precisione che superano i limiti umani. L’AI trasforma l’incertezza da minaccia in opportunità, aprendo la strada a un’azienda più proattiva che non aspetta di rispondere ai cambiamenti, ma che li anticipa, potenziando la capacità di innovare.
Questo nuovo approccio ci costringe a rivedere i confini della gestione aziendale tradizionale, dove il focus è sul controllo e sulla stabilità dei processi. Gli Augmented Learners adottano un modello fluido, in cui l'AI consente all’azienda di diventare una struttura viva e adattiva, in grado di modificare non solo il proprio modo di operare, ma anche i criteri con cui prende decisioni. Si passa quindi da un'organizzazione rigida, basata su best practice e su processi standardizzati, a una rete dinamica in cui l'apprendimento è continuo e guidato dai dati. Questo approccio sovverte la classica struttura gerarchica, creando un sistema decisionale diffuso che, a lungo termine, può portare a un modello aziendale meno “top-down” e più distribuito.
Un altro aspetto spesso sottovalutato è che la combinazione tra apprendimento umano e intelligenza artificiale favorisce l’emergere di una intelligenza collettiva aumentata, una sorta di mente aziendale che può superare le limitazioni cognitive individuali. Quando l'AI è impiegata per catturare e sintetizzare la conoscenza, le intuizioni e le esperienze individuali non si limitano a essere documentate; esse diventano parte di un “patrimonio cognitivo condiviso”, continuamente aggiornato e accessibile a tutta l'organizzazione. In questo modo, le aziende possono affrontare l’inaspettato attingendo non solo alle competenze presenti, ma a una base di conoscenza che cresce e si raffina con ogni iterazione. L'AI, così, non è un semplice strumento, ma un "moltiplicatore cognitivo" che espande le capacità dell'intero gruppo, aumentando esponenzialmente la resilienza e l'adattabilità dell’azienda.
Questa trasformazione richiede anche una ridefinizione del rapporto tra uomo e tecnologia: non è più l’uomo a dover inseguire il progresso tecnologico, ma è la tecnologia che si integra per ampliare il potenziale umano. Questo pone però una sfida etica ed esistenziale per le aziende, che devono bilanciare il potere analitico dell'AI con la visione e l'intuizione umana, creando sistemi di AI che rispettino i valori aziendali e non sovrappongano il capitale umano. L'AI dovrebbe essere usata non per monitorare o sostituire, ma per accompagnare e potenziare l'autonomia decisionale delle persone. Solo le aziende che sapranno implementare questo equilibrio potranno costruire un ecosistema di fiducia, essenziale per l’adozione e il successo a lungo termine del modello di Augmented Learners.
In conclusione, il modello degli Augmented Learners è un paradigma che sfida i concetti consolidati di struttura, stabilità e controllo aziendale. È un invito a ripensare l’azienda come organismo in continua evoluzione, in cui l'incertezza è il carburante per una crescita trasformativa e in cui l’AI, integrata nei processi, non riduce l'individualità ma la moltiplica, dando forma a un sistema collettivo e adattivo. Il successo futuro delle aziende non dipenderà tanto dalla loro capacità di predire il futuro, ma dalla loro abilità di adattarsi istantaneamente a ciò che non possono prevedere.
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