Giuseppe Iacono,
esperto di processi di innovazione e competenze digitali
L’evoluzione sempre più dirompente e rapida dell’intelligenza artificiale determina un cambiamento profondo in tutti gli ambiti sociali ed economici. Nelle organizzazioni si pone il tema di come affrontare questo cambiamento, che richiede prima di tutto una nuova visione. Mutano, di conseguenza, alcuni aspetti fondamentali delle competenze di leadership, e ne è necessaria una rimodulazione. Sulla base di queste premesse, è possibile creare un “decalogo” per l’e-leader.
1 – Una formidabile opportunità tecnologica da orientare
L’IA è tecnologia, fortemente abilitante e trasversale e con una potenzialità molto elevata. Ma pur sempre tecnologia, e come tale orientabile e da orientare secondo gli scopi e le esigenze di chi la utilizza. Questa postura è fondamentale per l’e-leader. Abbiamo il potere di essere i beneficiari principali dell’IA, che abbiamo inventato, anziché diventarne il prodotto. Ed è un problema di volontà, di competenze, consapevolezza e visione. Uscendo dalle alternative catastrofiste, acritiche o mitizzanti, è necessario costruire una strategia di utilizzo per un beneficio collettivo. Occorre riconoscere anche “l’IA negativa”, ovvero usi che percepiamo e riteniamo come disfunzionali al benessere individuale e sociale.
2 – IA “positiva”
L’e-leader ha la responsabilità dell’utilizzo “positivo” dell’IA nella propria organizzazione e, con questa, nella società. Si tratta di definire una strategia che indirizzi verso applicazioni che supportino e aumentino le capacità di azione e decisione delle persone e verso una migliore qualità del lavoro, attraverso un suo ripensamento complessivo e una complementarità tecnologica applicata sui compiti dei singoli lavori. È necessario un incremento del ruolo della direzione del personale e lo sviluppo di figure di “architetti dei lavori”, fulcro di nuclei di innovazione partecipata, e della costruzione di un sistema permanente di governo dell’uso dell’IA nell’organizzazione.
3 – I dati come elemento cruciale
I dati sono fondamentali per poter prendere decisioni “informate”, basate su un quadro chiaro ed esauriente del contesto in cui si opera. È indispensabile programmare le azioni e migliorare le performance dei processi organizzativi, sulla base di attività di valutazione che confrontino il comportamento e i risultati osservati con quelli attesi, così da intervenire per il miglioramento. Perché queste azioni siano supportate dall’IA, sono necessarie l’affidabilità e la qualità dei dati utilizzati, disegnandole già nella progettazione dei processi.
4 – Una strategia complessiva per il suo utilizzo
Occorre capire come potenziare i servizi/prodotti già realizzati e come aumentare le capacità dei processi interni di funzionamento. Si tratta di migliorare i benefici dell’utenza, anche con nuove offerte di servizi/prodotti. Nel campo sanitario, ad esempio, sono diverse le esperienze in cui l’IA introduce nuove capacità, come fa Mirai, un modello di deep learning open source sviluppato dal Mit che analizza le mammografie per prevedere il tumore con 3-5 anni di anticipo. Dal punto di vista dei processi interni, è necessario un disegno organizzativo fondato sull’etica e sulla sostenibilità, che aumenti le capacità delle persone anche a livello collettivo per costruire “organizzazioni intelligenti”.
5 – Organizzazioni intelligenti e IA
Le organizzazioni intelligenti sono basate sulla conoscenza ai tempi dell’IA, in cui le persone guidano i processi e sono nelle condizioni (regolamentari e culturali) di partecipare alla definizione della strategia organizzativa. Nella strategia di “IA positiva”, questa è un lievito formidabile per le singole attività (ad esempio, grazie al co-piloting), e per sviluppare l’innovazione, gestendo in modo integrato tecnologia, processi, sistema sociale, sistema professionale, regole delle risorse umane.
6 – Etica digitale
La consapevolezza etica è fondamentale nelle competenze di e-leadership, mentre la comprensione delle criticità relative agli algoritmi e ai bias correlati costituisce una condizione di base. Per l’e-leader questo significa, soprattutto: costruire le condizioni per la partecipazione del personale nelle politiche di innovazione, in particolare nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale; sviluppare sistemi di responsabilità in cui l’IA svolga compiti di supporto e non decisionali, senza effetti diretti e non supervisionati sul contesto interno o esterno, sia nei processi di selezione sia nei processi operativi di business; orientare l’utilizzo dell’IA all’aumento delle capacità umane, anziché la loro sostituzione, supportando ad esempio lo sviluppo di sistemi collaborativi di intelligenza artificiale.
7 – Sostenibilità digitale
La sostenibilità digitale è organica alla strategia di trasformazione digitale. Questo approccio orienta anche la prassi Uni/PdR 147:2023 sulla sostenibilità digitale, da considerarsi una linea guida per l’attuazione. La prassi prevede un percorso di analisi su tre passi: analisi degli impatti di sostenibilità del progetto nei risultati; analisi degli impatti di sostenibilità nei processi; identificazione degli obiettivi specifici di sviluppo sostenibile sui quali impatta il progetto.
All’analisi seguono due passi di progettazione: l’individuazione di una value proposition correlata alle esigenze degli utenti da soddisfare e l’individuazione del processo di sviluppo dei servizi/prodotti e il ruolo della tecnologia e dell’automazione. Questo significa, ad esempio, che se un servizio richiede la realizzazione e l’utilizzo di una piattaforma, è necessario “preoccuparsi” del modello del lavoro sostenuto, anche in termini di diritti.
8 – Processi di formazione continua e di creazione della conoscenza
In un’organizzazione intelligente la gestione della conoscenza è l’asse portante e l’IA deve svolgere un ruolo fondamentale a supporto. Per mettere a sistema il processo continuo di apprendimento collettivo e creazione della conoscenza è da seguire il modello Seci, in cui l’IA è abilitante per gli ambienti e le applicazioni di supporto alle quattro fasi:
- socializzazione, attraverso interventi di tutoraggio e coaching, comunità di pratica, rotazione del lavoro e shadowing, così da favorire la condivisione delle proprie intuizioni e imparare dagli altri;
- esteriorizzazione, attraverso processi e sistemi collaborativi di creazione di manuali, linee guida, storytelling, sviluppo di framework, modelli che rappresentino la conoscenza tacita e ne rendano più facile la comprensione e l’applicazione;
- combinazione, attraverso l’utilizzo organico di repository di conoscenza, rendendola facilmente accessibile, strumenti di analisi per identificare modelli e relazioni nella conoscenza esistente, piattaforme di condivisione su più contesti organizzativi;
- interiorizzazione, attraverso interventi formativi per applicare le nuove conoscenze, simulazioni e scenari di gioco di ruolo per mettere in pratica e così interiorizzare le conoscenze, fornendo supporto e feedback continui per rafforzare l’apprendimento.
9 – Palestre e ambienti per un’e-leadership diffusa
L’e-leader, il manager innovatore, nel settore pubblico e privato, non si costruisce a tavolino, non è il prodotto di un corso di formazione. L’e-leadership si coltiva, perché l’accompagnamento nella crescita è necessario per uno sviluppo forte e originale. La consapevolezza è che l’innovazione non nasce da ricette prestabilite, ma dalla capacità di interpretare il contesto, cambiare punto di vista e paradigma e costruire le condizioni per un’e-leadership diffusa.
Il percorso di sviluppo, secondo l’apprendimento agile e la “mentalità di crescita”, deve essere ibrido, multiforme, integrando formazione interdisciplinare in aula e online, peer-education, laboratori di condivisione e workshop di confronto di esperienze, coaching, palestre d’innovazione personalizzate basate sull’IA, in un’organizzazione che richiede il miglioramento con risultati misurabili.
10 – IA, ruolo sociale e innovazione
L’organizzazione intelligente, che persegue la sostenibilità digitale, agisce per il benessere sociale, economico e ambientale. È una scelta che segna la strategia di un’organizzazione privata come organizzazione sociale e dell’e leader come attore sociale, e distingue l’organizzazione pubblica che crea valore pubblico da quella che vede il suo fine nell’adempimento amministrativo. Questo orientamento strategico e valoriale si di spiega in tutte le azioni organizzative. In particolare, verso il contesto esterno, ci si può focalizzare sul supporto alla creazione di un ambiente culturale e sociale favorevole all’innovazione, come ad esempio la costruzione di ecosistemi di innovazione territoriali, la realizzazione di sistemi di apprendimento permanente personalizzati, il sostegno a una cultura della partecipazione. Nella rivoluzione digitale e antropologica in atto è necessario che l’e-leader acquisisca la consapevo lezza profonda che l’IA è una grande opportunità tecnologica se la si conosce e la si utilizza per realizzare gli obiettivi dell’organizzazione. Perché la domanda da porsi non è “Cosa potrà fare l’IA?”, ma “Cosa vogliamo che faccia l’IA per noi?”.
COME CAMBIA L’E-LEADERSHIP CON L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Progettare e guidare organizzazioni intelligenti per la trasformazione digitale
di Giuseppe Iacono – Prefazione di Luca De Biase, 198 pagg., FrancoAngeli editore
Giuseppe Iacono, esperto di innovazione e competenze digitali, coordina il programma Repubblica Digitale del Dipartimento per la trasformazione digitale della presidenza del consiglio. Docente di master e corsi sull’innovazione, è autore di libri come E-leadership, Le sfide della società onlife e Come cambia l’e-leadership con l’intelligenza artificiale, oltre che di articoli su diverse testate online.
