Distribuzione senza adozione: il vero problema dell'AI in azienda
Nelle ultime settimane sto leggendo molti interventi che, da angolazioni diverse, convergono sullo stesso punto. La tesi è una: il problema dell'AI in azienda non è di natura tecnologica.
L'AI viene trattata come un upgrade di prodotto. Si lavora per cambiare gli strumenti, non il modo di lavorare.
Il primo spunto viene da Gartner, che prevede che entro il 2028 la maggior parte delle imprese abbandonerà i Copilot e gli assistenti AI similari. Non perché l'AI non funzioni, ma perché un assistente che affianca l'uomo nel processo esistente non cambia nulla di strutturale. Gartner chiama il passo successivo outcome-focused workflow: delegare l'esecuzione delle attività all'AI, non solo accelerare l'esecuzione di quelle esistenti. Eppure, questo passaggio viene sistematicamente saltato: i CEO decidono, le licenze vengono comprate, gli strumenti distribuiti. Il middle management, che dovrebbe tradurre la strategia in workflow operativo concreto, rimane fuori dalla trasformazione che dovrebbe guidare. Distribuzione, senza adozione reale.
Il secondo caso viene dal National Health Service britannico, il sistema sanitario pubblico del Regno Unito con 1,5 milioni di dipendenti, uno dei più grandi datori di lavoro al mondo. Nel 2023 ha firmato un contratto da 330 milioni di sterline con Palantir per una piattaforma di integrazione dei dati clinici. Il risultato, documentato da The Register: staff che boicotta e rallenta deliberatamente la piattaforma. La causa è semplice: "Non fa niente di nuovo per noi", ha dichiarato un operatore. La resistenza viene letta come un problema di atteggiamento al cambiamento. È invece un segnale che qualcosa è sbagliato in fase di progettazione.
È come aver installato macchinari nuovi in ogni reparto di una fabbrica, lasciando le attività identiche e senza spiegare agli operai cosa farci.
Il rischio più silenzioso, però, è un altro. Il mio collega Marcello Vena lo nomina in un approfondito articolo su Wired.it utilizzando il neologismo coniato dalla Treccani Epistemia: la confortevole illusione di conoscenza prodotta dall'interazione con l'AI generativa, dove la plausibilità del discorso fluente sostituisce l'efficienza cognitiva e l'affidabilità dei dati.
Quando un'organizzazione si affida agli output dell'AI senza costruire governance e giudizio interno, non fallisce un progetto. Accade qualcosa di più lento e più grave: le persone smettono progressivamente di svolgere il lavoro cognitivo che il sistema sembra gestire al loro posto.
Il problema dell'AI in azienda non dipende da quanto ci investi, né dal prodotto che hai scelto. Si tratta di riprogettare il lavoro e di non perdere, nel processo, la capacità di metterlo in discussione.