L’intelligenza artificiale entra nei board aziendali

A luglio Gartner ha pubblicato un’indagine su 204 CFO. Il 45% degli investimenti in intelligenza artificiale della funzione AFC è orientato alla produttività. Solo il 20% dei progetti è orientato alla qualità delle decisioni.

È un dato su una funzione aziendale, diamogli il giusto peso ma descrive bene il modo in cui quasi tutte le imprese stanno usando l’AI: per fare le stesse cose in meno tempo. Molto meno per vedere cose che prima non vedevano, o per scegliere meglio fra le alternative.

Nella vostra azienda, come sono divisi i progetti? Quanti fanno risparmiare ore, e quanti vi aiutano a decidere?

Tre ondate, e la terza è la vostra

La prima ondata è stata la tecnologia. Quale strumento, quale fornitore, quanto costa, dove finiscono i dati. Domande serie, che di solito si delegano a chi segue i sistemi informativi.

La seconda ondata sono i processi. Quale lavoro si automatizza, quale passaggio si accorcia, quante ore si recuperano in amministrazione, negli acquisti, nell’ufficio tecnico. Domande serie anche queste, che si delegano ai responsabili di funzione.

Vanno bene tutte e due, e vanno fatte. Ma hanno una cosa in comune: lasciano fuori dalla porta il board aziendale. L’amministratore delegato approva il budget, il direttore generale chiede i risultati, e il modo in cui il board legge il mercato, sceglie le priorità e prende le decisioni importanti resta esattamente quello di prima.

La terza ondata entra nella stanza dei bottoni. L’intelligenza artificiale può supportare la strategia dell’impresa, potenziando il lavoro di chi la guida. Ed è un cambio di paradigma, perché sposta la domanda: da «quanto tempo risparmiamo» a «quanto meglio decidiamo».

È anche l’ondata che nessuno può delegare. Un fornitore può installarvi uno strumento e un consulente può ridisegnarvi un processo. Ma il modo in cui il vostro board pensa lo potete cambiare solo dall’interno.

Potenziare o sostituire: la prova

C’è uno studio pubblicato a febbraio che mostra bene la differenza.

Paul Leonardi e Virginia Leavell, che insegna alla Cambridge Judge Business School, hanno seguito su Organization Science due enti di pianificazione urbana negli Stati Uniti, chiamati nello studio Ocean e Mountain. 110 interviste e oltre 72 ore di osservazione. I due enti usavano lo stesso strumento di intelligenza artificiale, un simulatore che prevede gli effetti di una scelta urbanistica a vent’anni di distanza.

A Ocean i pianificatori hanno spinto lo strumento al massimo: previsioni dettagliate, numeri presentati come se parlassero da soli. Gli amministratori hanno cominciato a trattare quelle previsioni come la realtà, e i pianificatori di Ocean sono stati messi sempre più da parte. Se la macchina sa già come andrà, a che cosa servono?

A Mountain hanno usato lo stesso strumento al servizio del giudizio degli esperti. Meno dettaglio, modelli tenuti astratti, l’incertezza lasciata visibile. I pianificatori sono rimasti dove servivano: in mezzo, a spiegare che cosa si può sapere e che cosa no.

Gli autori chiamano quello che è successo a Ocean certezza artificiale: l’illusione che una situazione complessa andrà in un modo certo e conoscibile, anche quando è incerta per natura.

Stesso strumento, stesso lavoro. A Ocean l’AI ha sostituito il giudizio degli esperti, a Mountain lo ha potenziato... e solo a Mountain gli esperti sono rimasti nella stanza.

È la differenza su cui si gioca la terza ondata. Un board che usa l’AI per farsi dire che cosa succederà diventa Ocean, uno che la usa per pensare meglio diventa Mountain.

Che cosa vuol dire potenziare chi dirige

Il lavoro di un board aziendale, guardato da vicino, è fatto di poche operazioni che si ripetono. Notare che cosa sta cambiando. Esplorare le alternative. Mettere alla prova le proprie convinzioni. Far eseguire le decisioni. Coordinarsi con chi sta fuori dall’impresa: clienti, fornitori, partner.

L’intelligenza artificiale può potenziare ognuna di queste cinque operazioni. In modi diversi, con rischi diversi, e lasciando ogni volta al manager una parte che non si delega.

«Vedere prima.» Il segnale che conta arriva quasi sempre in anticipo, e quasi sempre si perde per strada: una richiesta che un cliente ripete in tre riunioni tecniche, un reclamo che cambia tono, un concorrente che assume in un’area nuova. Un board non ha il tempo di leggere tutto. Un sistema di AI può leggere verbali, email dei clienti, notizie di settore e segnalare quello che torna, che cambia, che non torna. Al manager resta la cosa più importante: decidere quale segnale conta. Il rischio è il contrario del silenzio, cioè cento segnalazioni al giorno che nessuno guarda più.

«Esplorare più alternative.» Davanti a una scelta importante, un board confronta di solito due o tre opzioni, quelle che vengono in mente per prime e che somigliano alle scelte già fatte. L’AI può costruire in un pomeriggio dieci scenari diversi: che cosa succede se il primo cliente riduce gli ordini del trenta per cento, se il costo dell’energia raddoppia, se entriamo in un mercato vicino. Non sceglie lo scenario giusto. Allarga il campo prima che il board scelga.

«Farsi contraddire.» Questo è il potenziamento meno usato e quello che consiglierei per primo. Prendete la prossima decisione importante, quella su cui il board è già quasi d’accordo, e chiedete all’AI di smontarla: i punti deboli, i controargomenti, le analogie con chi ha fatto la stessa scelta e ha sbagliato. In un board affiatato nessuno vuole fare l’avvocato del diavolo davanti all’amministratore delegato. La macchina non ha questo problema. Le intenzioni, il giudizio e la responsabilità restano vostri. L’AI porta una diversità di punti di vista che in sala riunioni spesso manca.

«Liberare attenzione.» Una parte del tempo di un direttore se ne va a seguire l’esecuzione: approvare il riordino, controllare lo stato di una pratica, rincorrere un dato. Qui l’AI può lavorare con più autonomia, portando avanti flussi di lavoro in più passaggi. Il guadagno per un C-level non sono le ore dell’ufficio acquisti: è l’attenzione del board che torna libera per le decisioni che solo il board può prendere. A una condizione, che è la stessa di Mountain: l’autonomia si gradua sul rischio, e sopra una certa soglia una persona approva prima che l’azione parta.

«Pensare con la filiera.» Il potenziamento più ambizioso esce dai confini dell’impresa. Mettere in comune con clienti e fornitori informazioni che oggi stanno separate: le previsioni di domanda, i dati di qualità, le emissioni di ogni componente. Pochissime imprese ci sono arrivate, e non è da qui che si comincia. Ma è la direzione verso cui andrà la catena del valore, e chi guida l’impresa farebbe bene a sapere se è pronto a farne parte.

Cinque potenziamenti, e nessuno è un acquisto. Sono cinque modi diversi di lavorare nel board.

Il 47% che non passa dal board

A febbraio l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano ha misurato quante persone usano l’AI al lavoro in Italia. In media il 47% dei lavoratori usa strumenti di intelligenza artificiale in azienda.

Quasi uno su due!

Adesso fatevi una domanda scomoda. In quante di quelle aziende anche il board usa l’AI per decidere, e non solo i suoi collaboratori per produrre?

Il commerciale si fa preparare l’analisi del cliente, l’amministrazione si fa riassumere i contratti, l’ufficio tecnico si fa scrivere le specifiche. Ognuna di queste persone sta potenziando il proprio lavoro, e fa bene. Intanto, al piano di sopra, il board continua a decidere come prima, sulle analisi che quelle persone gli preparano... con dentro pezzi di interpretazione fatti da una macchina che nessuno nel board ha mai visto all’opera.

È la situazione peggiore delle tre possibili. L’AI influenza le decisioni dell’impresa, ma chi decide non sa né quanto né come.

La regola che serve: chi ha l’ultima parola

Potenziare il giudizio vuol dire anche proteggerlo. E il modo più semplice di proteggerlo è scrivere, per ogni tipo di decisione, chi ha l’ultima parola.

Basta una pagina. Le decisioni si dividono in classi: operative a basso rischio, operative a rischio più alto, tattiche, strategiche, quelle sulle persone. Per ogni classe il board sceglie se l’AI decide, propone, supporta o resta fuori, e scrive accanto il nome della persona che ne risponde.

Sembra burocrazia, e invece è l’opposto. È la pagina che permette di dare all’AI più autonomia dove serve, perché si sa dove non ne ha. E il giorno del primo errore dice chi doveva controllare.

Una persona che non è sicura lo dice, rallenta, aggiunge un «credo». Una macchina scrive con la stessa sicurezza la cosa giusta e quella sbagliata. La sintesi dello studio di Cambridge lo dice in modo ancora più netto: l’AI crea pericolose illusioni di competenza in chi non è esperto, che può convincersi di capire fino in fondo fenomeni complessi. Leggetela pensando al vostro board.

Da dove cominciare

Nessuna di queste cose richiede un investimento in tecnologia. Richiedono qualche ora del board, insieme, sulle decisioni vere dell’impresa.

«Scoprire dove non siete d’accordo.» Chiedete a ciascun membro del board, separatamente: come leggiamo il mercato? Quali segnali non arrivano mai al nostro tavolo? Chi può dire che un’analisi è abbastanza solida per decidere? Poi confrontate le risposte. Il valore sta nelle differenze: se l’amministratore delegato vede solido quello che il direttore di stabilimento vede fragile, avete trovato un tema di cui non avete mai parlato.

«Rifare il conto di Gartner in casa vostra.» Mettete in fila tutte le iniziative AI dell’azienda, anche quelle informali, e dividetele in due colonne: quelle che fanno risparmiare tempo e quelle che migliorano una decisione. Se la seconda colonna è vuota, sapete da dove cominciare.

«Provare un potenziamento alla prossima riunione.» Il più semplice è farsi contraddire. La prossima decisione importante, prima di votarla, passatela all’AI con una richiesta sola: trova le ragioni per cui è sbagliata. Poi discutete che cosa accogliere e che cosa no. Dopo due o tre volte il board ragiona in un altro modo anche quando la macchina è spenta.

La decisione

«Quale intelligenza artificiale adottiamo» è una domanda che ha risposte, e prima o poi ve le darà il mercato.

La domanda che resta al board è un’altra: vogliamo un’AI che ci dica che cosa succederà, o un’AI che ci aiuti a decidere meglio? La prima strada è più comoda e porta a Ocean, dove le persone che dovevano giudicare sono state messe da parte. La seconda chiede più lavoro e porta a Mountain, dove sono rimaste al centro.

Processi e tecnologia continueranno a contare, e qualcuno nella vostra azienda se ne sta già occupando. La strategia è l’unica parte che resta a voi.

Nel vostro board, qual è stata l’ultima decisione importante che avete messo alla prova con l’intelligenza artificiale prima di prenderla?