Sfidare l'intelligenza artificiale generativa (GenAI) su pensiero, progettazione e decisioni da prendere. L’AI generativa, grazie al linguaggio naturale e all’addestramento sottostante, può essere interpellata non solo per darle istruzioni operative, ma per valutare insieme scenari e soluzioni alternative, sia individualmente sia in team.
Una sorta di brainstorming digitale che, con i prompt giusti, può aiutare a uscire dagli schemi, di fronte a sfide e problemi sempre nuovi. È la valorizzazione dello strumento suggerita dai ricercatori del Management Lab di Capgemini Invent Elisa Farri e Gabriele Rosani, che collaborano anche con l’Osservatorio Platform Thinking Hub del Politecnico di Milano.
Tuttavia, l’AI generativa si usa ancora poco in ottica di “Co-Thinking”, in modo da contribuire in modo attivo a generare nuove idee e soluzioni, sia in un dialogo a due, sia come collaboratore attivo nelle riunioni di gruppo. Tra l’altro, chi l’ha sperimentata in team ritiene che funzioni meglio che in autonomia (69%), ma la maggioranza la usa a tu per tu (52%) e il 43% solo occasionalmente con un partner o un gruppo.
Senza governance, prevale Chat GPT per uso individuale
In generale, prevale il suo utilizzo come “Co-Pilot”, assistente personale che fa risparmiare tempo, alleggerisce dagli sforzi operativi e aumenta l’efficienza del lavoro individuale. È un utilizzo superficiale, che secondo l’Osservatorio giustificherebbe i risultati ancora poco incisivi sui bilanci delle aziende.
La governance è ancora debole: la maggioranza delle organizzazioni non offre un vero supporto alla diffusione di GenAI. Il 43% non ha alcun piano strutturato o linee guida. Il 35% ha diffuso solo policy d’uso. Il 31% ha avviato progetti pilota. Solo il 18% permette ai dipendenti di sperimentare direttamente, ad esempio creando agenti o chatbot, come già rilevato dall’Osservatorio HR Innovation Practice.
Secondo la survey condotta dall’Osservatorio Platform Thinking Hub su 419 professionisti italiani rappresentanti di 162 imprese, la GenAI è ampiamente diffusa, ma ad uso prevalentemente individuale.
Il 91% dei dipendenti usa la GenAI almeno una volta alla settimana, il 57,5% più volte al giorno, il 10% almeno una volta al giorno, il 20% più volte a settimana.
Le attività principali sono la ricerca di informazioni (85,9%), la generazione di opzioni alternative, il riassunto di testi e la scrittura di e-mail.
Tra i diversi modelli di GenAI, a livello individuale ChatGPT domina nettamente: è utilizzato dal 65% dei professionisti, seguito da Microsoft Copilot (39%) e poi Google Gemini (26%), Perplexity (19%), Claude (13%) e Grok (3%).
A livello organizzativo, invece, Microsoft Copilot è il più adottato (quasi 6 aziende su 10). Un quarto dei dipendenti però si affida a licenze personali, non approvate dall'azienda, con un rischio di una diffusione di dati sensibili aziendali fuori dai confini aziendali.
Ancora limitato l’uso avanzato dell'AI generativa per sfidare gli schemi
Gli usi più avanzati sono poco diffusi. Solo il 35% usa la GenAI per riflettere su temi strategici, il 32% simula diversi punti di vista, il 18% usa la GenAI come coach. In tal caso infatti l’AI non solo esegue, ma collabora alle riflessioni. Aiuta a esplorare alternative, mettere in discussione ipotesi, generare intuizioni e progettare soluzioni. Richiede fiducia e apertura mentale, perché entra nel processo decisionale e creativo. È pensata per stimolare l’innovazione, non solo per semplificare il lavoro, automatizzando o accelerando compiti.
In conclusione, i lavoratori sono ancora soprattutto “early explorer” (65%), ossia sperimentano occasionalmente senza pratiche strutturate. Il 15% è “efficiency seeker”, cioè si concentra sull’uso immediato dell’AI per velocizzare le attività. L’8% è “effectiveness seeker”, ossia tratta l’AI come Co-Thinking ma non in modo pervasivo. Solo il 12% è GenAI Master, combinando entrambe le dimensioni in modo esteso e continuativo.
Il Platform Thinking può accelerare l’utilizzo strategico dell’AI
L’efficacia percepita nell’utilizzo della GenAI per la soluzione di problemi complessi cresce al crescere delle iterazioni, in particolare quando nel team è presente un membro che utilizzi la metodologia del Platform Thinking. Con questo termine si intende l'approccio con il quale le organizzazioni consolidate possono imparare dai modelli delle piattaforme digitali a fare innovazione di processo, di prodotto, di business.
Nel caso del Platform Thinking, la GenAI mostra potenzialità concrete nel facilitare lo scambio informativo all’interno delle organizzazioni, valorizzando la conoscenza diffusa e favorendo l’innovazione condivisa.
"La GenAI può diventare una vera e propria infrastruttura di collaborazione. Un meccanismo di knowledge management, capace di valorizzare la conoscenza tacita e facilitare l’interazione tra funzioni", commenta Tommaso Buganza, direttore dell’Osservatorio Platform Thinking Hub.
È quanto è emerso dalla sperimentazione con il PlatformThinkingGPT, utilizzato per la soluzione di problemi complessi in 3 workshop dai 14 partner dell’Osservatorio del Politecnico di Milano. Ogni partner ha sviluppato una proposta di applicazione del Platform Thinking per un progetto di Digital Transformation con l’ausilio di un GPT che lo supportasse nell’applicazione della metodologia.
Perché l'uso dell'AI generativa spesso fallisce ancora
"L'AI generativa non fallisce perché inefficace, ma perché la stiamo usando nel modo sbagliato. Stiamo affrontando una rivoluzione sistemica in grado di ridefinire i legami tra attività e processi, ma spesso la riduciamo a un correttore di bozze per le e-mail. Trattata come semplice strumento individuale di produttività, questa tecnologia rischia di restare confinata a compiti marginali. Approcciata come leva strategica e di piattaforma, invece, può diventare il motore di una trasformazione radicale e rappresentare una vera e propria infrastruttura di collaborazione", spiega Daniel Trabucchi, direttore dell’Osservatorio Platform Thinking Hub.
"La combinazione di Platform Thinking e AI generativa 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".
Più in generale, infatti, un modo per liberare la dimensione collaborativa e strategica dell’AI, a livello organizzativo e di business, è quello di utilizzarla su piattaforme integrate per la progettazione di prodotti e servizi e per la valorizzazione dei dati che le aziende raccolgono comunque, ma trascurano. E di conseguenza, per prevedere in modo più accurato gli andamenti di mercato, la domanda e regolare l’offerta e l’organizzazione di conseguenza.