Valorizzare il sapere aziendale è sempre più una priorità per le imprese che vogliono rimanere sul mercato.
Non si tratta solo di raccogliere documenti o creare archivi ordinati, ma di mettere realmente a sistema l’esperienza, le competenze e le soluzioni maturate nel tempo, oggi spesso disperse tra silos organizzativi e nella memoria di pochi esperti.
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La sfida della conoscenza nelle imprese digitali
Le imprese affrontano oggi una doppia sfida: da un lato, la gestione di cataloghi sempre più vasti di prodotti e servizi; dall’altro, un’organizzazione interna suddivisa in silos ultra-specializzati che ostacolano la condivisione delle informazioni. Questa situazione genera problemi concreti e costosi quali:
- dipendenza da poche figure esperte, rendendo il sistema fragile;
- lunghi tempi di inserimento per i neoassunti, che possono richiedere fino a sei mesi per diventare operativi;
- decisioni rallentate e di minor qualità a causa della difficile reperibilità delle esperienze passate.
Nel paper Cefriel al quale abbiamo lavorato, “L’Intelligenza Artificiale per valorizzare la conoscenza in azienda”, l’AI rappresenta la leva più potente per affrontare questa sfida: trasformare un sapere frammentato in un patrimonio diffuso, accessibile e utilizzabile in tempo reale da tutta l’organizzazione.
La contraddizione tra competenze specialistiche e condivisione
Il documento parte da una constatazione fondamentale: molte imprese, specialmente nei settori ad alta complessità come ingegneria, energia, trasporti o difesa, vivono una profonda contraddizione. Da un lato investono in competenze e know-how specialistici, dall’altro fanno fatica a mettere in connessione queste competenze tra reparti, progetti e persone. Le conseguenze? Dipendenza critica da pochi professionisti senior, onboarding lento per i nuovi assunti (fino a sei mesi per essere produttivi), processi decisionali rallentati e soluzioni spesso reinventate da zero. È qui che l’Intelligenza Artificiale mostra tutto il suo potenziale.
Le tre fasi della trasformazione intelligente
L’Intelligenza Artificiale emerge come lo strumento fondamentale per trasformare questa conoscenza latente in un patrimonio attivo e accessibile a tutti. Il processo si articola in tre fasi principali;
- acquisizione intelligente: sistemi potenziati da AI possono non solo analizzare dati strutturati e documenti, ma anche “estrarre” la conoscenza tacita dialogando con i dipendenti tramite interfacce conversazionali. Questo permette di catturare esperienze pratiche che altrimenti andrebbero perse.
- Accessibilità e condivisione: la conoscenza raccolta diventa fruibile in tempo reale. Grazie a ricerche semantiche e assistenti virtuali, anche il personale meno esperto può trovare soluzioni pertinenti e ricevere risposte a quesiti complessi in linguaggio naturale garantendo che le risposte dell’AI siano basate su fonti aziendali autorevoli e aggiornate, aumentandone l’affidabilità.
- Collaborazione potenziata: l’AI agisce da facilitatore, suggerendo connessioni tra progetti, promuovendo il riutilizzo di soluzioni già validate e creando spazi di lavoro digitali dove i team possono collaborare efficacemente, abbattendo i silos informativi.
Applicazioni concrete e sperimentazioni in corso
L’applicazione dell’AI alla gestione del sapere cambia il modo in cui si lavora. Una persona che lavora in R&D può accedere a soluzioni e feedback di progetti precedenti in fase di sviluppo. Una persona con ruolo tecnico può ricevere supporto contestuale mentre interviene sul campo. Una con ruolo commerciale può costruire offerte personalizzate basandosi su dati reali. E una persona neoassunta può operare fin da subito con l’efficacia di un esperto.
Non è fantascienza: è un nuovo paradigma organizzativo che Cefriel sta sviluppando e portando in adozione ad esempio per aziende che operano in contesti ad alta intensità tecnica, dove la gestione del sapere è cruciale per attività come l’ingegneria nel settore oil & gas, dove l’accesso immediato alle competenze può fare la differenza tra efficienza e inefficienza, tra intervento risolutivo e blocco operativo.
Il futuro: progetti PERKS e knowledge graph
Anche se molto concreto, questo paradigma è in continua evoluzione e sono in corso sperimentazioni che lo estendono verso forme sempre più intelligenti e adattive di gestione del sapere, grazie a progetti come PERKS, iniziativa europea cofinanziata dal programma Horizon Europe e coordinata da Cefriel. Al centro di PERKS ci sono i knowledge graph, strutture semantiche che consentono di rappresentare il sapere operativo in forma di dati strutturati, interoperabili e facilmente riutilizzabili. L’AI viene integrata in un modello human-in-the-loop, che affianca il lavoro umano valorizzando le competenze esistenti e offrendo strumenti intelligenti per migliorare l’efficienza nei processi produttivi.
Un percorso strutturato per valorizzare il capitale conoscitivo
La gestione della conoscenza potenziata dall’AI quindi permette alle aziende di conservare il “saper fare” tecnico, ridurre la dipendenza da pochi esperti e favorire una cultura del riutilizzo e dell’apprendimento continuo. Per realizzare questa visione, Cefriel propone un percorso strutturato in tre tappe: un’analisi iniziale per mappare le informazioni chiave, lo sviluppo di sistemi di AI personalizzati e integrati con l’infrastruttura esistente, e una validazione sul campo con dati reali per affinare la soluzione. In questo modo, le aziende possono finalmente progettare soluzioni sostenibili per sbloccare il valore nascosto nella propria conoscenza, trasformandola nel loro più grande vantaggio competitivo.
