Gestione della conoscenza con l’IA: perché è importante per le aziende

La gestione della conoscenza è diventata un aspetto cruciale per le organizzazioni di ogni dimensione. Essa non solo consente di capitalizzare le informazioni esistenti, ma permette di generare nuove idee e accelerare i processi decisionali. Tuttavia, le sfide in questo ambito sono molteplici e complesse, richiedendo soluzioni innovative ed efficaci.

La Generative AI entra in gioco come una delle tecnologie emergenti più promettenti in questo ambito, offrendo nuovi modi per creare, distribuire e utilizzare la conoscenza.

Oltre a superare le barriere umane nella gestione della conoscenza, questa tecnologia ha il potenziale per favorire lo sviluppo di una cultura aziendale condivisa basata sulla continua generazione e condivisione del sapere. Insomma, la Generative AI si sta delineando come strumento fondamentale per chiunque desideri incorporare un approccio più avanzato alla gestione della conoscenza.

Gestione della conoscenza: definizione e benefici

La gestione della conoscenza, o knowledge management (KM), si riferisce ai processi che un’organizzazione utilizza per creare, rappresentare, recuperare, trasferire e abilitare l’adozione di intuizioni ed esperienze. Queste conoscenze possono essere incorporate nelle persone (individui, gruppi od organizzazioni), nei processi organizzativi (documenti e pratiche) o nella tecnologia (pc, software e macchine connesse).

Le compagnie potrebbero addirittura esser intese come sistemi di produzione e applicazione di conoscenza; e quindi come un’organizzazione che orchestra risorse di conoscenza, per svolgere processi di creazione e applicazione di questa, dando vita a prodotti e servizi che non solo altro che il risultato della gestione della stessa.

Il KM deve ormai quindi esser trattato come punto centrale delle strategie organizzative, al fine di perseguire cruciali benefici:

• Innovazione: la capacità di sviluppare nuove idee e soluzioni in maniera condivisa è direttamente collegata alla gestione delle conoscenze.
• Efficienza operativa: le organizzazioni possono migliorare l’efficienza interna e la produttività condividendo le migliori pratiche e riducendo la duplicazione degli sforzi.
• Processi decisionali: riduzione dell’incertezza nelle prese di decisioni, basate su dati concreti e conoscenze documentate.
• Competitività: le aziende che gestiscono bene la conoscenza sono più capaci di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato e di anticipare le tendenze future.
• Collaborazione: la condivisione delle informazioni e delle competenze facilitano e migliorano la cooperazione e il lavoro di squadra.
• Efficacia operativa: la preservazione della conoscenza aziendale riduce il rischio di perdita di informazioni critiche, aumentando l’efficacia dei propri processi e la qualità degli output.

Le sfide attuali nella gestione della conoscenza

Secondo uno studio di Etica Sgr, in Italia quasi 2 milioni di lavoratori hanno lasciato il posto di lavoro nel 2021, segnando un aumento del 33% rispetto all’anno precedente; tra questi, le dimissioni volontarie rappresentano il 67% del totale delle cessazioni dei rapporti di lavoro. Tuttavia, l’elevato tasso di abbandono è solo una delle sfide che i datori di lavoro devono affrontare. Il tasso di posti di lavoro vacanti è quasi raddoppiato, passando al 3% nel giugno 2022, dall’1,6% del giugno 2020, rendendo più difficile per le aziende occupare le posizioni aperte. Le organizzazioni devono inoltre far fronte a un divario di competenze tra quelle richieste e quelle disponibili, e a un elevato numero di pensionati che difficilmente torneranno al lavoro. È chiaro che queste tendenze necessitano di contromisure capaci di trattenere le conoscenze all’interno delle organizzazioni, così da distribuirle agilmente anche a tutti i nuovi impiegati che si inseriscono.

Oltre alla presenza questi trend problematici, che sembrando esser destinati a permanere, l’importanza della gestione della conoscenza è amplificata dal bisogno di adattamento continuo delle organizzazioni, e dalla preservazione del proprio vantaggio competitivo. La capacità di aggiornare, condividere e applicare rapidamente la conoscenza esistente può infatti determinare il successo o il fallimento in un mercato concorrenziale.

I principali processi di gestione della conoscenza

Sono quattro i principali processi di gestione della conoscenza che un’azienda dovrebbe eseguire per realizzare un controllo efficace ed efficiente.

Cattura e creazione

Processo attuato attraverso l’innovazione, la ricerca, la collaborazione tra team e l’apprendimento continuo dei dipendenti, secondo il quale esperienze, competenze, dati e informazioni vengono documentati e condivisi, generando nuova conoscenza.

Immagazzinamento e recupero

Processo che si riferisce all’archiviazione sistematica delle informazioni in database e sistemi digitali, organizzandole tramite tassonomie e metadati così da permettere un agile recupero, trovando e accedendo rapidamente alla conoscenza necessaria tramite strumenti di ricerca avanzati e interfacce user-friendly.

Trasferimento e distribuzione

processo di condivisione di informazioni tra individui e team al fine di diffondere e distribuire la conoscenza utilizzando piattaforme digitali, strategie di comunicazione e di apprendimento.

Uso e applicazione

processo che si riferisce all’integrazione delle informazioni nei processi decisionali e operativi quotidiani per prendere decisioni informate e migliorare l’efficienza e l’efficacia, applicando e implementando praticamente la propria conoscenza per sviluppare nuovi prodotti, ottimizzare i processi e migliorare le prestazioni aziendali.

Sfide attuali

Dando per scontato oggigiorno che ogni azienda dovrebbe gestire come asset chiave la propria conoscenza tramite un apposito Knowledge Management System, cioè una piattaforma digitale IT che abilita e supporti i relativi processi di KM, persistono comunque diverse sfide che le organizzazioni devono affrontare. Queste sfide sono principalmente riconducibili a una delle tre fonti di conoscenza prima citate: l’uomo… e alle sue barriere.

Le tre tipologie di barriere alla gestione e al trasferimento di conoscenza

L’essere umano presenta infatti tre tipologie di barriere alla gestione e al trasferimento di conoscenza:

• Barriere cognitive: le barriere cognitive comprendono la resistenza al cambiamento, la difficoltà nell’assimilare nuove informazioni e nel gestire quelle già assimilate. Le persone spesso si affidano alle loro conoscenze esistenti e possono trovare difficile adattarsi a nuove metodologie o tecnologie. Inoltre, la sovrabbondanza di informazioni può causare un sovraccarico cognitivo, rendendo difficile per gli individui identificare e utilizzare le informazioni rilevanti.
• Barriere culturali: le barriere culturali includono differenze linguistiche e di comunicazione tra i membri dell’organizzazione. In un ambiente globale, le differenze culturali possono ostacolare la condivisione della conoscenza e la collaborazione. Inoltre, le diverse percezioni sulla gestione della conoscenza possono portare a conflitti e incomprensioni.
• Barriere comportamentali: le barriere comportamentali riguardano la riluttanza a condividere la propria conoscenza, spesso dovuta alla paura di perdere il proprio vantaggio competitivo personale o a una mancanza di fiducia nelle tecnologie emergenti. L’assenza di incentivi adeguati può anche limitare la partecipazione attiva dei dipendenti nei processi di KM.

Per affrontare queste sfide, le organizzazioni devono adottare strategie efficaci che coinvolgano le persone, i processi e le tecnologie, promuovendo una cultura della condivisione e dell’apprendimento continuo. La Generative AI rappresenta una promettente soluzione tecnologica per superare molte di queste barriere, facilitando una gestione della conoscenza più efficiente e accessibile.

Applicazioni della generative AI nel knowledge management

L’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il modo in cui viviamo e lavoriamo, e fra le numerose opportunità che offre presenta diverse potenziali applicazioni anche nei processi di gestione e trasferimento della conoscenza:

1. Creazione automatica di contenuti: GenAI può generare documenti, report, articoli e altre forme di contenuto in modo autonomo. Questo è particolarmente utile per la documentazione tecnica, la creazione di manuali e la redazione di report di ricerca, migliorando l’efficienza e riducendo il tempo necessario per la produzione di tali materiali.
2. Sintesi di informazioni: la capacità di GenAI di sintetizzare informazioni provenienti da diverse fonti consente di creare riassunti dettagliati e pertinenti. Questo è utile per l’analisi di dati complessi e per fornire agli utenti una visione d’insieme delle informazioni critiche senza dover leggere grandi volumi di dati.
3. Personalizzazione dei contenuti: GenAI può adattare i contenuti per diversi segmenti di pubblico, migliorando la rilevanza e l’efficacia delle comunicazioni. Ad esempio, può generare versioni diverse di uno stesso documento per utenti con livelli di competenza diversi o in lingue diverse, facilitando la comunicazione interculturale.
4. Supporto decisionale: GenAI può assistere nei processi decisionali analizzando i dati storici e fornendo raccomandazioni basate su modelli predittivi. Questo supporto può essere cruciale per i manager che devono prendere decisioni rapide e informate in un ambiente dinamico.

Benefici della Generative AI nella gestione della conoscenza

L’integrazione di tecnologie di Generative AI nei KM Systems ha il potenziale di fornire elevati benefici attraverso varie opportunità:

• Aumento efficienza ed efficacia: aumentare l’automazione della creazione e distribuzione della conoscenza, riducendo il carico di lavoro per i dipendenti e liberando risorse per attività più strategiche incrementando l’efficienza, l’efficacia e la flessibilità dei KMS.
• Superamento problemi turnover: ridurre alcuni problemi dovuti all’elevato tasso di rotazione dei posti di lavoro, ai posti vacanti, e ai disallineamenti tra competenze richieste e disponibili, catturando e codificando le competenze e l’esperienza dei dipendenti al fine di non perdere la conoscenza aziendale.
• Estrapolazione del silent knowledge: sfruttare le capacità di analisi e generazione dei modelli GenAI per estrarre e rendere esplicita e codificabile la conoscenza tacita e l’esperienza implicita posseduta dagli esperti e dai veterani dell’organizzazione.
• Superamento delle barriere umane: ridurre alcuni problemi dovuti alle barriere umane, e ai loro limiti cognitivi, culturali e comportamentali.
• Collective brain: creare una sorta di “cervello collettivo” che unifica e sintetizza in modo efficiente le diverse conoscenza distribuite e frammentate all’interno dell’organizzazione, abilitando anche pratiche cooperative come il co-design, la collaborative engineering e l’apprendimento condiviso.
• Digital tutor: aumentare l’accessibilità alle informazioni attraverso la sintesi e la generazione di linguaggio naturale, rendendo le conoscenze più facilmente fruibili da parte di tutti i membri dell’organizzazione grazie anche a contenuti adattati alle esigenze e alle caratteristiche specifiche dell’utente.
• Cultura condivisa: facilitare la creazione di una cultura aziendale coesa e condivisa, tramite l’unificazione di una vision che promuova la comprensione reciproca e la collaborazione tra i vari team all’interno di trasformazioni aziendali culturali e strategiche, come quelle digitali.

In sintesi, la Generative AI non solo migliora le prestazioni operative, ha anche il potenziale di trasformare le modalità di gestione e trasferimento della conoscenza, rendendola più adattabile, accessibile e rilevante per l’intera organizzazione.

Call to Action

Invitiamo i lettori a considerare l’implementazione della Generative AI nella loro organizzazione per migliorare la gestione e il trasferimento della conoscenza. All’interno dell’Ibis Lab, nel Dipartimento d’Ingegneria Industriale dell’Università degli Studi di Firenze (UNIFI), stiamo svolgendo attività di ricerca proprio per investigare come l’AI possa integrarsi nei processi di KM; nei prossimi mesi in seno al centro di ricerca interuniversitario ASAP, proseguiremo con gli studi sul campo delle diverse realtà imprenditoriali affiliate alla community.