È stato definito il “paradosso della GenAI” (intelligenza artificiale generativa): tante aziende stanno puntando su questa tecnologia ma con pochi risultati. Secondo un recente studio del MIT (Massachusetts Institute of Technology), il 95% dei progetti pilota di intelligenza artificiale generativa non sta portando alcun valore concreto. Il perché è stato approfondito nella terza edizione dell’Osservatorio Platform Thinking HUB del Politecnico di Milano, di cui GS1 Italy è partner, della School of Management del Politecnico di Milano. I risultati sono stati presentati nel corso del recente convegno “GenAI & Platform Thinking: come la GenAI sta trasformando il Platform Thinking tra internal platform, business trasformation e pensiero critico”.
Obiettivo dell’Osservatorio avviato tre anni fa è esplorare le iniziative delle imprese che hanno adottato il “pensiero a piattaforma” (o platform thinking). Il concetto indica qui non tanto un metodo di progettazione per le piattaforme digitali, quanto piuttosto un modello mentale che può aiutare le imprese a fare innovazione anche in contesti non nativi digitali. La terza edizione dell’Osservatorio ha chiuso il primo ciclo di ricerca triennale, dimostrando che le aziende tradizionali, non solo le start-up digitali, possono innovare utilizzando il Platform Thinking e che in questo l’intelligenza artificiale (IA) ha un enorme potenziale, anche se non pienamente sfruttato.
Tanta GenAI impiegata solo in attività semplici
Lo scorso luglio, l’Osservatorio Platform Thinking Hub ha lanciato una survey per indagare il livello di adozione delle GenAI e i principali utilizzi nelle aziende. Le risposte raccolte da 419 manager di 162 imprese in Italia indicano che la quasi totalità degli intervistati e delle intervistate usa oramai abitualmente questa tecnologia nel proprio lavoro. Oltre il 57% anche più volte al giorno. L’utilizzo però è ancora limitato ad attività “banali” come la ricerca di informazioni (86%), il riassunto di testi (63%) o la scrittura di e-mail (63%).
Figura 1 - Per cosa si utilizza la GenAI
I dati della survey confermano dunque quanto già rilevato da Elisa Farri e Gabriele Rosani di Capgemini, che nel loro libro “HBR Guide to Generative AI for managers” hanno quindi evidenziato due modi di approcciare l’Intelligenza Artificiale (IA).
«Il primo ed evidentemente il più diffuso è come “co-pilot”, vale a dire un assistente personale che aiuta a svolgere attività basiche in maniera veloce» ha illustrato Rosani nel corso del convegno. «Il secondo, quello che ancora non tutti riconoscono, è come “co-thinking”, cioè un partner di pensiero, un interlocutore con cui dialogare e riflettere e che eventualmente metta in discussione le nostre opinioni».
Solo il 12% dal campione osservato utilizza la tecnologia a livelli avanzati sia come co-pilot che come co-thinking. La maggioranza è ancora a uno stadio iniziale per entrambi gli utilizzi. «Per alzare la percentuale» ha detto Rosani «bisogna imparare usare prompt dialogici accurati: offrire all’IA una visione quanto più chiara possibile del contesto, dialogare in maniera attiva con la macchina, sfidandola a non compiacerci nell’output».
Un utilizzo ancora molto individuale
L’Osservatorio Platform Thinking HUB ha anche indagato le tipologie e la frequenza di utilizzo della GenAI nelle dinamiche collettive. Ne è emerso che solo occasionalmente l’IA viene utilizzata all’interno di un team strutturato. Tuttavia, chi ha provato a farlo ne ha rilevato benefici in termini di qualità ed efficacia dei risultati, ma anche di ridotta percezione dei rischi normalmente connessi all’uso dell’IA, quali conformità degli output o un’interazione eccessivamente accomodante da parte della macchina.
Figura 2 - Utilizzo della GenAI nei team
Figura 3 - Differenze fondamentali dell’uso della GenAI in gruppo
La survey si è anche concentrata sul cambiamento sistemico che può essere innescato dall’utilizzo di GenAI in processi complessi interni ed esterni all’azienda. Agli intervistati e alle intervistate è stato chiesto di indicare il livello di adozione di questa tecnologia nella propria organizzazione. A fronte di un abbondante 38% delle aziende che dimostra un atteggiamento passivo e attendista, la maggior parte sta facendo qualcosa, ma per lo più con approccio top-down. Poco meno del 17% delle aziende sta usando la GenAI in maniera strutturata.
«Le nostre sperimentazioni rivelano che questa tecnologia può essere usata con successo anche su problemi strategici complessi, soprattutto in team, dove l’efficacia aumenta, in particolare quando il tema è noto e il progetto reale», ha indicato Tommaso Buganza, direttore dell’Osservatorio Platform Thinking HUB.
Figura 4 - Il livello di adozione di GenAI nelle organizzazioni
GenAI & Platform Thinking: i casi di successo
La terza edizione dell’Osservatorio ha quindi cercato di dimostrare come l’adozione di un approccio platform thinking possa aiutare le aziende consolidate ad adottare la GenAI in modo da ottenere un reale impatto positivo. Un esempio in questo senso è il caso di Fujitsu, illustrato nel report conclusivo dell’Osservatorio e presentato durante il convegno.
La multinazionale giapponese ha scelto di introdurre la GenAI non imponendone dall’alto una rigida applicazione, ma favorendo la co-creazione di soluzioni secondo una logica di piattaforma. «Dopo aver provato alcuni agenti AI abbiamo dato a ogni team locale la possibilità di sviluppare il suo sulla base delle proprie esigenze», ha raccontato Cristiano Bellucci, technology vision strategist di Fujitsu. Sono così stati creati circa 4 mila agenti nei contesti più disparati. «Il sales chiedeva case study da presentare ai propri clienti» ha citato ad esempio Bellucci. «Ogni team locale voleva però i suoi casi: a un agente AI è stato affidato il compito di selezionare tra le moltissime storie che abbiamo in archivio quelle di volta in volta adatte e di elaborarle a seconda delle richieste. Per avere valore bisogna rompere i silos e pensare in maniera diversa».
Un’altra esperienza interessante è quella presentata da Silvia Migliavacca, head of demand, supply chain & strategic projects coordination presso Banca Mediolanum: «volevamo utilizzare meglio l’AI a livello individuale e all’interno dei team. Avevano in piedi tanti “use case” isolati che non scalavano. Abbiamo iniziato immaginare come i processi potessero cambiare in uno scenario piattaforma e quindi chiesto a tre team differenti di scambiarsi l’agente AI che avevano sviluppato: ciascun gruppo ha usato l’agente creato da un altro e trovato un modo per farlo lavorare diversamente e magari meglio». L’esperienza ha confermato che in una logica di piattaforma, si sviluppa una collaborazione proficua anche al fine di fare comprendere e accettare una nuova tecnologia complessa.
«Trattata come semplice strumento individuale di produttività, la GenAI rischia di restare confinata a compiti marginali. Approcciata come leva strategica e di piattaforma può diventare il motore di una trasformazione radicale e rappresentare una vera e propria infrastruttura di collaborazione» ha detto Daniel Trabucchi, direttore dell’Osservatorio Platform Thinking Hub. «La combinazione di Platform Thinking e GenAI può sbloccare l’innovazione a più livelli: non solo nei prodotti e nei modelli di business, ma in qualsiasi processo di creazione di valore all’interno dell’organizzazione».
