Intelligenza Artificiale e Pmi: non basta la formazione, ci vuole strategia organizzativa

Per tutti e per tutto: l’Intelligenza Artificiale non ha confini, perché non se ne pone. Dal 2022 Chat Gpt di OpenAI è di dominio pubblico e da strumento d’elite – per ricercatori, scienziati, grandi imprese – si è trasformato in strumento di massa. Che ha cambiato le regole del gioco. Anche in economia. Sembra ridondante chiedersi a cosa potrà mai servire l’Intelligenza Artificiale generativa – a Chat Gpt si possono aggiungere Google Gemini, Claude di Anthropic, Perplexity di Perplexity AI, Copilot di Microsoft e tante altre - ma il campo è sufficientemente largo per accogliere le tesi più diverse.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE E PMI: COSA SI PUO’ FARE CON LE DOMANDE GIUSTE

Con l’Intelligenza Artificiale, le piccole e medie imprese hanno dato una spallata alla comunicazione e al marketing: per preparare materiali efficaci, costruire analisi predittive nella generazione dei contenuti, gestire i social e rendersi visibili ad una clientela sempre più ampia con testi e video arricchiti da grafiche e icone.

Ma la stessa attenzione la si è posta nei processi per gestire l’amministrazione, nella logistica, nella manutenzione predittiva e nei reparti produttivi per governare i processi di automazione e robotica. Quindi: gestire in modo più contestuale e flessibile gli aspetti produttivi per definire il ritmo dei macchinari, ottimizzare il magazzino, valutare le richieste dei fornitori, personalizzare i singoli pezzi sulla base delle specifiche richieste dei clienti lavorando sui minimi dettagli. E poi, la progettazione e la creatività: il vero punto di forza della IA è quello di diventare un partner dell’imprenditore, e dei suoi collaboratori, in questi due campi. Non tutti, però, si possono permettere un impegno economico di tale portata e, soprattutto, l’investimento deve interessare anche figure professionali con competenze alte. Ovviamente, giovani.

Le facce del dado, comunque lo si lanci, cadono sempre sulle nuove generazioni. E’ facile parlare di competenze, un po' meno portare in azienda ciò che serve. Primo, perché si deve capire cosa si può fare, e non fare, con gli strumenti basati sulla Intelligenza Artificiale. Secondo, a questi strumenti si devono porre le domande giuste. E’ quello che gli specialisti definiscono problem framing, o prompting, cioè poter descrivere in modo appropriato, dettagliato e contestualizzato quello che si vuole che venga realizzato dal sistema. Terzo, la capacità di integrare in modo corretto la IA nei processi senza delegarle, ciecamente, le decisioni più critiche. In sintesi: la IA è un amplificatore di competenze esistenti, non un loro totale sostituto.

NON BASTA LA FORMAZIONE, SERVE STRATEGIA ORGANIZZATIVA

Le competenze: l’alfabetizzazione insufficiente non permette di conoscere i veri limiti della IA e così incoraggia i tentativi, cela i bias e gli errori (le

cosiddette “allucinazioni” della IA). Inoltre, non permette di valutare la qualità e l’affidabilità degli output. Se si usa questa tecnologia senza una formazione adatta, ci saranno più danni che vantaggi. Dall’altra parte, ci deve essere una strategia organizzativa che sappia scegliere i sistemi di IA più utili all’impresa, che sia ben fondata nella realtà imprenditoriale e che sia condivisa con i collaboratori.
È il titolare dell’azienda a doversi mettere in gioco per primo: per sostenere i percorsi formativi dei dipendenti e monitorare – con verifiche costanti – le fasi di sperimentazione per capire quali sono le pratiche che funzionano bene e quelle che fanno perdere tempo.

Questo è un punto che fa la differenza anche quando si lavora in piccoli gruppi e nelle Pmi, che si devono muovere velocemente e inseguono la produzione/consegna dei prodotti lungo la giornata: la IA assicura un salto d’efficienza solo se viene considerata un processo del cambiamento e non come la semplice introduzione di singoli strumenti. Non ci si può improvvisare nell’uso dei tool: se non sono ben integrati nei processi, generano più inefficienza che efficienza.

COMPLIANCE NORMATIVA E LAVORI A RISCHIO

L’entusiasmo, però, non deve rinunciare alla razionalità. La preparazione, la scommessa sulle competenze, la strategia aziendale non possono allearsi se non nell’ambito della normativa europea. Il campanello d’allarme si accende quando si ha a che fare con prodotti basati sulla IA realizzati negli Stati Uniti e in Asia, che conoscono poco l’European AI Act e quel ponte che lega l’Intelligenza Artificiale al Gdpr, il regolamento europeo sulla protezione dei dati.

La compliance alla normativa Ue è un altro tassello di un cambiamento che, per essere tale, deve seguire le regole. Come lo è la consapevolezza che deve guidare le scelte e l’uso di questi strumenti, che se usati in modo sistematico e senza preparazione rischiano di semplificare troppo, di delegare alla macchina anche competenze specifiche portando all’impoverimento della capacità degli operatori umani.

A questo punto, come cambierà l’officina? Come verrà trasformato il lavoro dalla IA? Bisogna essere realisti: nel breve termine, le posizioni meno qualificate che lavorano su processi altamente automatizzabili, o lavori concettuali che non richiedono una specifica competenza, rischieranno di essere eliminati. Un rischio economico che è anche sociale, perché il nostro Paese si troverà a dover gestire una massa di lavoratori che dovrà essere ricollocato. Nello stesso tempo, però, nasceranno nuovi lavori con qualifiche molto più alte.
Ecco un esempio chiaro: una persona full time dedicata alla preparazione dei contenuti per i social, potrebbe essere sostituita da una nuova persona part-time che usa la IA perché ha una competenza maggiore e, con questi nuovi strumenti, porterà l’azienda ad avere risultati maggiori e di migliore qualità. Questo cambio di passo, però, interesserà tutti i settori: gestione dei clienti, vendite, amministrazione, logistica e produzione. Prepariamoci.

Davide Ielmini

 

L’articolo è stato realizzato con il contributo di Susanna Sancassani, responsabile del Metid - Metodi e tecnologie di innovazione didattica del Politecnico di Milano, docente di Teaching Strategies nella scuola di dottorato del Polimi ed esperta nell’utilizzo delle nuove tecnologie nell'apprendimento.