I recenti sviluppi dell’intelligenza artificiale hanno generato grande entusiasmo in molte organizzazioni. Tuttavia, riflettere sui progressi di altre “trasformazioni digitali” negli ultimi anni dovrebbe far suonare un campanello di allarme nella testa dei dirigenti. Ad esempio, uno studio del 2021 sui big data ha mostrato che, mentre gli investimenti aziendali in dati e intelligenza artificiale avevano continuato ad aumentare per anni, vari parametri mostravano in realtà un calo nel successo di tali investimenti.
Perché le aziende faticano ancora a ottenere il massimo da questi investimenti, quindi? Sono in gioco diversi fattori, dalla strategia aziendale e dalle strutture organizzative poco chiare alla mancanza delle giuste competenze e ai processi interni obsoleti.
Vogliamo qui approfondire, però, un altro pezzo fondamentale del puzzle dell’intelligenza artificiale: la cultura. Le aziende che guidano la rivoluzione dell’intelligenza artificiale sono quelle con culture aziendali che consentono ai propri dipendenti di innovare, testare e sviluppare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.
Di seguito esaminiamo cinque elementi di una cultura pronta per l’intelligenza artificiale.
Culture guidate dall’innovazione, sostenute dall’apprendimento e dallo scopo
Il Culture Alignment Framework di Spencer Stuart indica otto stili culturali primari comuni nelle organizzazioni, sulla base di due fattori: indipendenza vs interdipendenza in termini di persone e flessibilità vs stabilità quando si affronta il cambiamento. Di questi otto stili, l’apprendimento continuo ed il senso di purpose si distinguono come i due stili più comuni nelle organizzazioni pronte per l’intelligenza artificiale.
Il senso di purpose è esemplificato dall’idealismo e dall’altruismo, luoghi in cui le persone cercano di fare del bene per il futuro a lungo termine del mondo, dove i leader enfatizzano ideali condivisi e contribuiscono a una causa più grande. L’apprendimento continuo riguarda l’esplorazione, l’espansività, la creatività: luoghi di lavoro dalla mentalità aperta in cui le persone sono unite dalla curiosità e i leader enfatizzano l’innovazione, la conoscenza e l’avventura.
Queste descrizioni risuonano quando si guardano i sostenitori dell’intelligenza artificiale, dove culture incentrate sull’apprendimento sposate con un senso di uno scopo più elevato hanno guidato l’intera esperienza. Microsoft, ad esempio, abbraccia la “growth mindset” come base della sua cultura: “Iniziamo diventando studenti in tutte le cose – avendo growth mindset”, scrive l’azienda sul suo sito Careers. In culture come questa si sperimenta, si accettano i fallimenti e si cerca sempre di migliorare.
“Le culture dell’apprendimento continuo e con un forte purpose si distinguono come i due stili più comuni nelle organizzazioni pronte per l’intelligenza artificiale.”
Per queste culture l’innovazione è nel DNA. Ad esempio, Google, che notoriamente dà ai suoi dipendenti il tempo di sperimentare idee al di fuori dei loro compiti formali. Non è raro vedere l’azienda svelare nuove idee nate da quel tempo libero.
Un approccio strutturato e basato sui dati
Concedere semplicemente ai dipendenti tempo libero per sperimentare non equivale a fare progressi se non combinato con un approccio strutturato e basato sui dati. I migliori innovatori bilanciano le culture dell’apprendimento con un focus che garantisce che tutto sia misurato e supportato dai dati. Presso Amazon Web Services (AWS), ad esempio, i relatori a livello aziendale sono tenuti a presentare un documento scritto ai colleghi dipendenti che dimostri il supporto dei dati di qualsiasi affermazione nella presentazione, durante il quale dovranno affrontare domande su una qualsiasi di tali asserzioni.
Il punto è che nelle culture predisposte all’intelligenza artificiale, capacità di presentazione esemplari o un documento prodotto con perizia contano solo fino al punto in cui sono supportati da dati. Questa attenzione sposta l’accento dallo stile alla sostanza, incoraggiando un’innovazione più profonda e ponderata. Ci si aspetta che qualsiasi affermazione resista a domande rigorose. Questo aspetto della cultura ha due scopi: incoraggia le persone a preparare e comprendere a fondo i propri dati e coltiva anche un ambiente di lavoro in cui il pensiero critico e lo scetticismo sono apprezzati tanto quanto la creatività.
L’innovazione in questo contesto è quindi vista come un processo iterativo. Le idee vengono proposte, supportate da dati, messe in discussione e quindi perfezionate sulla base del feedback e di un’ulteriore analisi dei dati. È un ciclo continuo che garantisce che le idee non siano solo nuove ma siano continuamente migliorate e allineate con gli obiettivi dell’azienda e la realtà del mercato.
“Concedere semplicemente ai dipendenti tempo libero per sperimentare non equivale a fare progressi se non combinato con un approccio strutturato e basato sui dati.”
In tali culture, è fondamentale misurare il risultato di ogni sforzo innovativo. Ciò non solo aiuta a valutare il successo o il fallimento di un progetto, ma fornisce anche dati preziosi per progetti futuri. Garantisce che l’azienda impari da ogni esperimento, indipendentemente dal suo risultato.
Alta considerazione dell’etica dell’IA
Mentre l’intelligenza artificiale espande i confini e apre nuove porte, ci sono comprensibilmente molte preoccupazioni su cosa significherà per la società; dopo tutto, i pronostici e gli scrittori di fantascienza meditano su queste conseguenze da decenni.
Per le aziende in prima linea nella rivoluzione dell’intelligenza artificiale, è fondamentale avere una cultura in sintonia con i rischi etici dell’intelligenza artificiale, insieme alla capacità e alla volontà di affrontare difficili conversazioni su ciò che significherà per la loro azienda e per la società. Come verrà utilizzata l’intelligenza artificiale? Come affrontate i problemi di trasparenza? Stai monitorando se l’intelligenza artificiale incoraggia o ostacola l’inclusione e la diversità? Queste sono domande a cui le principali aziende di intelligenza artificiale non hanno paura né di porre né di rispondere. Questo è chiaramente un argomento vasto che richiede un post dedicato per toccare tutti i suoi punti importanti.
Una tolleranza al rischio
Ciò può sembrare contraddittorio rispetto al punto precedente, ma la tolleranza al rischio non significa trascurare tutti i rischi o, in alternativa, accettare quelli inaccettabili. Le organizzazioni intelligenti non corrono mai rischi quando si tratta di etica, comprese le questioni relative alla conformità, all’integrità legale e alla responsabilità morale; il fallimento etico compromette i valori fondamentali dell’organizzazione e la fiducia del pubblico. Ma accettano – e addirittura incoraggiano – i rischi imprenditoriali quando si tratta di sperimentazione, nuovi strumenti e mercati, innovazione di prodotto e strategie di business non convenzionali. Non si tratta di fallire più velocemente, ma piuttosto di imparare più velocemente dai propri fallimenti. È necessario per la crescita e l’adattamento in un contesto economico in rapida evoluzione.
Fornire “sicurezza psicologica” al personale è una componente chiave della tolleranza intelligente al rischio. Questo concetto, reso popolare da Amy Edmondson della Harvard Business School, si riferisce a un’atmosfera in cui i dipendenti si sentono sicuri nel correre rischi, esprimere le proprie opinioni e ammettere gli errori senza timore di punizioni o umiliazioni. Le culture psicologicamente sicure incoraggiano la sperimentazione e l’apprendimento dai fallimenti, cruciali per l’innovazione e il miglioramento continuo. Non si limitano ad accettare il fallimento; lo abbracciano come una parte vitale del processo di apprendimento. L’approccio prevede l’analisi degli errori, la comprensione delle loro cause e l’utilizzo di queste intuizioni per migliorare strategie e processi futuri. Si tratta di costruire un’organizzazione resiliente e adattiva che cresce attraverso le sfide.
La tolleranza intelligente al rischio implica anche un’attenta valutazione del rapporto rischio-rendimento. Ciò significa non cogliere ogni opportunità che si presenta, ma piuttosto valutare quali rischi vale la pena correre alla luce dei potenziali benefici. Questo approccio strategico all’assunzione del rischio garantisce che l’organizzazione non diventi avventata ma rimanga dinamica e lungimirante. In tali organizzazioni, i dipendenti a tutti i livelli sono incoraggiati a prendere iniziative e pensare in modo creativo. Hanno l’autonomia di prendere decisioni e sperimentare nelle loro aree di competenza. Tuttavia, questo empowerment comporta anche la responsabilità di considerare le implicazioni delle proprie azioni e di imparare dai risultati, siano essi positivi o negativi.
“Le organizzazioni intelligenti non corrono mai rischi quando si tratta di etica. Ma accettano – e addirittura incoraggiano – i rischi legati alla sperimentazione e a nuovi strumenti, mercati e strategie.”
Spesso, la tolleranza intelligente al rischio è allineata con una prospettiva a lungo termine. Riconosce che la vera innovazione e i miglioramenti organizzativi significativi spesso richiedono tempo per svilupparsi e possono comportare battute d’arresto lungo il percorso. Questa visione a lungo termine consente di essere pazienti di fronte alle sfide e di dare priorità alla crescita sostenibile rispetto ai guadagni a breve termine.
In fin dei conti, la tolleranza intelligente al rischio nelle organizzazioni è un approccio sfaccettato che bilancia l’integrità etica con l’agilità imprenditoriale, incoraggia una cultura dell’apprendimento e della sicurezza e si concentra su una crescita sostenibile a lungo termine. Si tratta di creare un ambiente in cui i rischi vengono presi con saggezza, i fallimenti vengono utilizzati come trampolini di lancio per il miglioramento e i dipendenti hanno il potere di contribuire in modo innovativo.
Promuovere la collaborazione e i team interfunzionali
Le iniziative di intelligenza artificiale richiedono una combinazione di competenze e prospettive diverse, dalle competenze tecniche nella scienza e ingegneria dei dati alla conoscenza specifica del settore e al senso degli affari. Incoraggiare la collaborazione tra diversi dipartimenti e team garantisce un ambiente in cui le idee innovative vengono condivise, vengono presi in considerazione diversi punti di vista e vengono sviluppate soluzioni olistiche.
Nelle culture collaborative, i dipendenti di varie discipline sono incoraggiati a lavorare insieme su progetti di intelligenza artificiale, abbattendo i silos che tradizionalmente separano i dipartimenti tecnici da quelli non tecnici. Ciò garantisce che le soluzioni di intelligenza artificiale non siano solo tecnicamente valide, ma siano anche in linea con gli obiettivi strategici dell’azienda e rispondano alle reali esigenze aziendali. Ad esempio, i team interfunzionali di aziende come IBM e Salesforce sono stati fondamentali nello sviluppo di soluzioni IA innovative strettamente legate alle esigenze dei clienti e alle strategie aziendali.
Inoltre, promuovere la collaborazione aiuta a sviluppare una comprensione condivisa dell’intelligenza artificiale all’interno dell’organizzazione. Ciò è fondamentale per demistificare l’intelligenza artificiale e renderla più accessibile a tutti i dipendenti, indipendentemente dal loro background tecnico. Di conseguenza, può accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale, poiché sempre più dipendenti si sentono a proprio agio nel lavorare e contribuire alle iniziative di intelligenza artificiale.
In definitiva, gli ambienti collaborativi e interfunzionali portano a culture più inclusive che sono meglio allineate con obiettivi organizzativi più ampi. In termini di intelligenza artificiale, ciò garantisce un approccio a tutto tondo che considera vari aspetti, dalla fattibilità tecnica alle implicazioni etiche fino all’impatto aziendale.
Conclusioni
In fin dei conti, una cultura pronta per l’intelligenza artificiale inizia dall’alto. La leadership – l’amministratore delegato, il resto dei dirigenti e il consiglio di amministrazione – deve credere sia nel potenziale dell’intelligenza artificiale, sia nel farlo nel modo giusto. Ciò significa non solo avere i processi, la strategia e le infrastrutture per supportarlo, ma anche una cultura che incoraggi le persone a sperimentare, apprendere e crescere insieme alla tecnologia.
