Le aziende dispongono di quantità crescenti di dati, documenti e informazioni, ma questo non significa che possiedano automaticamente una conoscenza realmente accessibile. Il sapere può essere distribuito tra repository differenti, applicativi verticali, archivi locali, e-mail, procedure e, soprattutto, nell’esperienza delle persone. Quando recuperare un’informazione richiede troppo tempo o dipende dalla disponibilità di pochi esperti, la conoscenza esiste, ma non riesce a tradursi pienamente in capacità organizzativa e in valore reale.
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Knowledge management con intelligenza artificiale nelle imprese italiane
La capacità delle imprese di valorizzare dati e conoscenze attraverso le tecnologie digitali sta crescendo, ma resta ancora fortemente disomogenea. Secondo gli ultimi dati disponibili di ISTAT, riferiti al 2025, il 16,4% delle imprese italiane con almeno 10 addetti utilizza tecnologie di intelligenza artificiale, una quota raddoppiata rispetto all’8,2% del 2024 e più che triplicata rispetto al 5% del 2023: un bel salto ma sempre sotto la media europea.
Nello stesso anno, il 42,7% delle imprese ha fatto progetti di analisi dei dati, avvalendosi di personale interno o di soggetti esterni, contro il 26,6% del 2023. Il divario dimensionale rimane tuttavia ampio: l’analisi dei dati coinvolge il 41,9% delle PMI e l’83,6% delle grandi imprese, mentre la distanza nell’adozione dell’IA tra le due categorie è salita da circa 20 punti percentuali nel 2023 a 37 punti nel 2025.
Permangono tuttavia ostacoli rilevanti. La mancanza di competenze adeguate frena l’adozione dell’IA in quasi il 60% delle aziende che hanno valutato, ma non realizzato, investimenti in queste tecnologie. Il confronto europeo conferma una diffusione ancora non generalizzata: nel 2025 utilizza tecnologie di AI il 20% delle imprese dell’Unione Europea con almeno 10 addetti, rispetto al 13,5% del 2024. [ec.europa.eu], [istat.it]
La conoscenza aziendale è dunque un asset fondamentale, ma trasformarla in una risorsa accessibile, condivisa e utilizzabile nei processi richiede non soltanto strumenti tecnologici. Servono competenze, organizzazione, responsabilità chiare e un modello di governance capace di assicurare qualità, aggiornamento e corretta circolazione delle informazioni. Gestire la conoscenza, quindi, non significa semplicemente digitalizzare documenti o creare un archivio più capiente. Significa trasformare informazioni ed esperienze in un patrimonio organizzativo disponibile quando serve, comprensibile dalle persone che devono utilizzarlo e collegato ai processi nei quali può generare valore.
Dai dati alla conoscenza con l’intelligenza artificiale
L’Intelligenza Artificiale apre nuove possibilità per il Knowledge Management perché consente di analizzare, classificare e collegare contenuti eterogenei, oltre a renderli interrogabili attraverso il linguaggio naturale. La ricerca semantica permette, per esempio, di individuare documenti pertinenti anche quando chi effettua la ricerca non conosce il nome del file, la struttura del repository o le parole chiave utilizzate al momento dell’archiviazione.
Il passaggio decisivo, tuttavia, non consiste soltanto nell’introdurre un motore di ricerca più evoluto. La prospettiva della conoscenza richiede di mettere le tecnologie di IA al servizio della capacità delle persone di trovare informazioni, comprenderne il contesto, collegarle alle esperienze precedenti e utilizzarle per prendere decisioni.
Il knowledge management con AI nei processi industriali
Le applicazioni del Knowledge Management basato sull’Intelligenza Artificiale possono riguardare attività molto diverse. In ambito industriale, per esempio, la conoscenza può essere utilizzata per supportare il service e la manutenzione, accelerare la preparazione di offerte e la progettazione di soluzioni personalizzate, oppure assistere gli operatori durante la conduzione delle macchine.
In tutti questi contesti, il punto di partenza è lo stesso: ricondurre dati storici, documentazione tecnica, procedure ed esperienza delle persone a una base di conoscenza strutturata e accessibile in modo naturale e veloce. Ciò che cambia è il processo nel quale questa conoscenza deve essere resa disponibile e il tipo di decisione che deve supportare.
Service e manutenzione: la conoscenza ricostruisce i guasti
Un primo scenario riguarda le attività di service, manutenzione e assistenza tecnica. Quando si verifica un malfunzionamento, individuare una soluzione non significa soltanto riconoscere l’anomalia, ma anche ricostruire il contesto nel quale si è manifestata: quando e dove è avvenuta, su quale macchina o impianto, in quali condizioni operative e se episodi analoghi si sono già verificati.
Un sistema di knowledge management può mettere in relazione lo storico dei guasti e degli interventi, i manuali tecnici, i report di assistenza, i ticket di service, i dati della macchina e le note raccolte sul campo. Il personale può così verificare come un problema simile è stato affrontato in precedenza, quali azioni sono state eseguite, chi è intervenuto e quali osservazioni operative potrebbero essere utili per la diagnosi.
L’obiettivo non è sostituire le competenze dei tecnici, ma renderle più facilmente accessibili e riutilizzabili. Le indicazioni maturate durante gli interventi possono infatti arricchire progressivamente la documentazione ufficiale, riducendo la dipendenza da singoli esperti e favorendo una maggiore uniformità nelle attività di service. Tra i risultati attesi rientrano la riduzione dei tempi di diagnosi e intervento e una migliore qualità della risposta al cliente.
Ufficio tecnico: il riuso delle soluzioni progettuali
Un secondo ambito di applicazione riguarda la preparazione delle offerte e la progettazione di macchine o impianti personalizzati. Quando arriva una nuova richiesta, l’ufficio tecnico e commerciale può avere la necessità di individuare rapidamente progetti, configurazioni e offerte precedenti con caratteristiche comparabili.
In questo caso, la ricerca non deve basarsi soltanto sul nome del progetto o sul codice della macchina. Può utilizzare criteri di similitudine tecnica, funzionale, dimensionale o prestazionale, come il tipo di lavorazione, le tolleranze richieste, i materiali utilizzati, i vincoli dimensionali, le prestazioni attese o la presenza di componenti già progettati. Una volta individuato il caso più vicino, il progettista può accedere alla documentazione originale, verificare disegni, distinte base, specifiche funzionali, varianti, collaudi, non conformità e feedback provenienti dalla produzione o dal service.
L’applicazione può supportare due fasi distinte. Durante la preventivazione permette di recuperare configurazioni offerte, prezzi storici, tempi stimati, eccezioni tecniche e scelte progettuali già validate. Nella fase di progettazione facilita, invece, il riutilizzo di soluzioni esistenti e l’accesso ai materiali tecnici associati. L’archivio non è più soltanto uno spazio nel quale conservare i progetti conclusi, ma diventa una base di conoscenza interrogabile a supporto di nuove attività.
Un assistente operativo digitale per la conduzione delle macchine
Il terzo scenario riguarda il supporto agli operatori durante l’utilizzo delle macchine. In questo caso, il sistema assume la funzione di “assistente operativo digitale”, fornendo indicazioni semplici e contestuali sulle operazioni da compiere.
L’operatore può interrogare il sistema per sapere come posizionare correttamente un componente, impostare una lavorazione, interpretare un messaggio della macchina o individuare i controlli da effettuare prima di riavviare un ciclo. Il supporto può riguardare anche il ripristino di un blocco funzionale non riconducibile a un guasto, indicando la sequenza operativa da seguire per poter proseguire il lavoro.
Le risposte possono essere elaborate a partire da manuali per gli operatori, procedure di conduzione, guide alla risoluzione dei problemi, storico dei blocchi funzionali, dati della macchina, stati di allarme, istruzioni di sicurezza e indicazioni raccolte dagli operatori più esperti. L’interfaccia può essere conversazionale e può prevedere istruzioni testuali, sintesi vocale, controllo vocale, immagini, schemi o brevi video, anche attraverso l’integrazione con HMI, tablet o dispositivi indossabili.
Anche in questo caso, l’Intelligenza Artificiale rende la conoscenza disponibile direttamente nel processo in cui deve essere utilizzata. L’obiettivo è favorire una maggiore autonomia degli operatori, rendere più uniformi le modalità operative, supportare la formazione sul campo e ridurre i fermi dovuti a errori di utilizzo.
Knowledge management e AI in tre casi aziendali
Gli scenari descritti mostrano come uno stesso patrimonio informativo può assumere funzioni diverse a seconda delle persone, delle attività e delle decisioni che deve supportare. La conoscenza può infatti aiutare un tecnico a ricostruire un malfunzionamento, un progettista a recuperare una soluzione già sviluppata o un operatore a eseguire correttamente un’attività sulla macchina.
In questa prospettiva si inserisce l’adozione di Cefriel Arca™ – la piattaforma di knowledge management basata sull’Intelligenza Artificiale, progettata per integrare la gestione della conoscenza nei sistemi e nei processi aziendali esistenti – da parte di imprese di settori diversi che hanno deciso di trasformare l’esperienza accumulata in capacità organizzativa, rendendola disponibile, riusabile e scalabile nel tempo.
Il modello di Arca si fonda su un principio chiave: la conoscenza crea valore solo se è disponibile nel momento in cui serve, collegata ai processi reali e alle esigenze delle persone. I casi di Tecon, PRISMA Impianti e Doper mostrano infatti tre applicazioni concrete dello stesso principio: il valore dell’intelligenza artificiale emerge quando la tecnologia viene inserita in un disegno di gestione della conoscenza costruito a partire da un’esigenza specifica.
Il sapere storico nell’ingegneria offshore
Tecon (società di ingegneria specializzata in ambito offshore) aveva l’esigenza di ridurre l’eccessiva complessità nella gestione delle informazioni, preservando il proprio sapere storico e rendendolo rapidamente accessibile anche ai profili più giovani. In questo caso, sono stati combinati processi di mappatura della conoscenza con una piattaforma di gestione basata su Intelligenza Artificiale: la documentazione tecnica viene analizzata in tempo reale, indicizzata semanticamente e resa interrogabile tramite linguaggio naturale. Immediati i benefici, con un’accelerazione nella preparazione delle proposte progettuali, maggiore continuità nel trasferimento di competenze e riduzione dei tempi di inserimento dei nuovi ingegneri.
Dati e documenti in una base interrogabile
PRISMA Impianti (System integration industriale) si è posto l’obiettivo di sistematizzare la conoscenza operativa, un patrimonio ampio ma frammentato, con difficoltà di accesso, riuso e continuità nel trasferimento delle competenze. PRISMA Impianti ha potuto trasformare dati e documenti dispersi in una base di conoscenza strutturata e interrogabile. Gli impatti si sono manifestati in modo concreto e misurabile, in termini di accessibilità immediata su dati tecnici, procedure, specifiche tecniche e documentazione di progetto, e di riduzione dei tempi di produzione, dei costi e dei tempi di inserimento dei nuovi collaboratori.
Decisioni data-informed e sapere artigianale
Doper (panificio artigianale con sede in Trentino-Alto Adige) aveva la necessità di valorizzare il proprio sapere interno e supportare decisioni più rapide, coerenti e data-informed, senza snaturare l’esperienza delle persone. L’azienda ha affrontato il tema del trasferimento della conoscenza in modo strutturato, utilizzando piattaforme digitali e AI per creare un sistema capace di apprendere nel tempo, adattandosi al contesto e alle esigenze degli utenti. Un elemento chiave è stato l’uso di interfacce conversazionali che permettono di interrogare il sapere aziendale in modo naturale, abbattendo le barriere di accesso.
Come progettare il knowledge management basato sull’AI
I tre casi appartengono a settori differenti, ma permettono di individuare alcuni principi comuni.
Il primo è la personalizzazione. Fonti, processi e modalità di utilizzo della conoscenza cambiano da un’organizzazione all’altra. Una piattaforma di knowledge management deve quindi potersi integrare con i sistemi esistenti e adattare le modalità di acquisizione, classificazione e accesso ai contenuti.
Il secondo principio riguarda la preservazione del contesto. Trasformare l’esperienza individuale in patrimonio organizzativo non significa ridurla a un insieme di documenti. È necessario conservare, per quanto possibile, il significato delle informazioni, le relazioni tra i contenuti e il contesto nel quale determinate soluzioni sono state sviluppate.
Il terzo principio è la connessione con i processi reali. La conoscenza produce valore se entra nel lavoro quotidiano: nella preparazione di una proposta, nella progettazione di un impianto, nell’affiancamento di un nuovo collega o nella consultazione di una procedura. Un sistema separato dagli strumenti abitualmente utilizzati rischia, invece, di diventare un ulteriore archivio da alimentare.
Infine, occorre adottare un percorso iterativo, composto da analisi, progettazione, validazione e miglioramento continuo. La centralità dell’utente, la qualità e l’aggiornamento delle fonti, l’integrazione con i sistemi e la misurazione degli impatti sono pratiche essenziali per costruire iniziative di knowledge management efficaci.
Governance della conoscenza nell’era dell’intelligenza artificiale
La ricerca semantica, le interfacce conversazionali e gli agenti AI possono ridurre la distanza tra le persone e il patrimonio informativo dell’organizzazione. Non possono però sostituire la governance della conoscenza. Occorre stabilire quali fonti utilizzare, come aggiornarle, chi è responsabile della loro qualità e quali informazioni devono essere accessibili ai diversi profili. Allo stesso modo, è necessario accompagnare le persone nell’adozione, raccogliere feedback in modo continuativo e verificare che le risposte fornite siano pertinenti rispetto ai processi per i quali il sistema è stato progettato.
L’intelligenza Artificiale non elimina quindi il lavoro organizzativo richiesto dal processo di knowledge management. Al contrario, rende ancora più importante chiarire responsabilità, criteri di qualità e obiettivi. La tecnologia amplifica il valore di una conoscenza ben governata, ma può amplificare anche frammentazione, ambiguità e informazioni non aggiornate se non applicata con un metodo rigoroso, coerente e iterativo come quello proposto da Cefriel Arca TM.
La conoscenza con la C maiuscola non coincide, in definitiva, con l’automazione del sapere. Il knowledge management abilita il collegamento tra esperienza passata e capacità futura, tra competenze individuali e intelligenza collettiva. Le tecnologie possono accelerare questo passaggio, ma il risultato dipende dalla capacità dell’organizzazione di progettare, governare e mantenere nel tempo il proprio patrimonio di conoscenza.
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