La promessa dell’AI Generativa è potente: creare testi, sintetizzare documenti, estrarre concetti e molto, molto altro. È comprensibile che alcune organizzazioni vedano in questi strumenti la possibilità di automatizzare anche la costruzione della Knowledge Base aziendale. Basta dare in pasto all’AI i documenti disponibili, scrivere un buon prompt e il lavoro è fatto: questo è quello che si è portati a pensare, per bisogno di semplicità, per fretta o per fiducia. Ma è davvero così?
La risposta è no e la realtà è molto diversa e più complessa. Una Knowledge Base costruita esclusivamente con AI rischia di essere formalmente corretta ma concettualmente piena di errori, apparentemente completa ma parziale nella sua sostanza. In questo articolo vogliamo smontare il mito dell’automazione totale nella gestione della conoscenza, mostrando perché la componente umana resta essenziale anche, e soprattutto, quando si lavora con l’AI.
Cos’è una Knowledge Base e perché è un asset strategico
Una Knowledge Base è il patrimonio di conoscenza aziendale strutturato e reso accessibile a beneficio di tutta l’organizzazione. Non si tratta solo di un insieme di contenuti: una Knowledge Base è un’infrastruttura semantica che riflette il sapere operativo, regolamentare e procedurale di un’organizzazione. Può servire sia utenti interni (es. customer service, assistenza tecnica) che esterni (es. clienti, partner), ed è spesso la base di riferimento per applicazioni automatizzate come chatbot, motori di ricerca semantici o agenti conversazionali.
Investire in una Knowledge Base ben progettata significa garantire coerenza delle risposte, scalabilità delle informazioni e tracciabilità delle fonti. È uno degli asset digitali più rilevanti nel supportare la continuità operativa, la qualità del servizio e l’efficacia della comunicazione.
I limiti delle Knowledge Base costruite solo da algoritmi di AI
Con l’introduzione di modelli di AI Generativa, è aumentata la tentazione di automatizzare completamente la costruzione della Knowledge Base, partendo da fonti esistenti (documentazione tecnica, policy, trascrizioni, ecc.) e lasciando che un algoritmo ne organizzi e sintetizzi i contenuti.
Tuttavia, i risultati di questo approccio spesso si rivelano insoddisfacenti e si portano dietro diverse criticità. Dall’esperienza con diversi progetti che erano partiti con il creare e sistemare la Knowledge Base con algoritmi di AI abbiamo riscontrato frequentemente:
- Incoerenza semantica tra risposte generate automaticamente, anche su temi simili.
- Informazioni scorrette oppure non aggiornate, soprattutto se le fonti non erano state ben versionate o curate.
- Assenza di logica editoriale e categorizzazione tematica, che rende difficile navigare e manutenere la base di conoscenza nel tempo da parte del team interno redazionale.
Un caso reale: chatbot nel travel e i problemi di una Knowledge Base costruita solo con algoritmi AI
Un’organizzazione del settore travel aveva recentemente sviluppato un chatbot destinato all’assistenza clienti. La Knowledge Base di partenza era stata costruita attraverso un processo interamente automatizzato: i contenuti erano stati estratti da varie fonti aziendali e sintetizzati da un sistema di intelligenza artificiale, senza alcun intervento redazionale umano.
Al momento del rilascio, però, il sistema si è rivelato inadeguato. Le risposte del chatbot erano spesso errate, contraddittorie o incomplete (tasso di pertinenza: 35%). In alcuni casi, il sistema forniva informazioni incompatibili con i termini di servizio dell’azienda o con i vincoli normativi del settore. La base di conoscenza era formalmente “popolata”, ma non aveva struttura, accuratezza e affidabilità.
Il nostro intervento ha riguardato l’intera revisione della Knowledge Base: analisi dei contenuti, riorganizzazione semantica, validazione con i referenti esperti di ogni area tematica, riscrittura in linguaggio operativo e creazione di un processo di Governance redazionale. Il lavoro ha reso la Knowledge Base prima di tutto idonea al chatbot, e poi è stata estesa, con le dovute accortezze e integrazioni, anche agli operatori umani di Customer Care. L’intelligenza artificiale è rimasta parte del flusso, ma non più l’unico attore.
La conoscenza tacita: il valore che l’AI non può generare
Uno dei limiti strutturali dell’intelligenza artificiale è la non accessibilità alla conoscenza tacita: quella che risiede nell’esperienza dei professionisti, nelle pratiche informali, nella cultura organizzativa e nei ragionamenti contestuali che non sono esplicitati nei documenti.
La conoscenza tacita è fondamentale nella costruzione di una Knowledge Base e coinvolgere gli attori aziendali per farla emergere è un tassello fondante di ogni lavoro di questo tipo, come abbiamo raccontato in questo articolo. Ci sono domande a cui nessun algoritmo di AI riuscirebbe a rispondere con la certezza che la sua deduzione sia corretta., ad esempio:
- Come si gestiscono le eccezioni o i casi borderline?
- Quali sono i criteri con cui l’azienda sceglie di rispondere in un certo modo?
- Come si fa a bilanciare tra ciò che è legalmente corretto e ciò che è operativamente praticabile?
Queste risposte non si trovano nei PDF né nei fogli Excel. Vanno estratte tramite interviste, confronti e mediazione tra reparti, e solo un team umano può trasformarle in contenuti formalizzati e documentabili. L’AI può e deve supportare questo processo, ma non sostituirlo.
Governance e manutenzione della Knowledge Base
Una Knowledge Base non è mai un progetto “una tantum”. Va mantenuta, aggiornata, verificata, e deve poter evolvere insieme all’organizzazione.
Per questo è fondamentale definire una Governance della conoscenza, con ruoli chiari:
- Chi fornisce i contenuti e chi valida le informazioni?
- Come i Knowledge Manager definiscono le strutture logiche e i flussi di aggiornamento?
- Da chi è composto e quali procedure segue il team redazionale che si occupa della scrittura, della coerenza stilistica e della manutenzione dei contenuti?
Strumenti come versioning, cicli di review, modelli di tagging semantico e tracciabilità delle modifiche diventano indispensabili per garantire la qualità nel tempo. Una Knowledge Base senza Governance diventa presto un accumulo disorganizzato, inservibile per gli utenti umani e ingovernabile per l’AI.
La definizione della Governance è un’azione delicata che porterà a tenere in vita la Knowledge Base. Lavorare sui flussi, sui ruoli e sulle procedure non può essere demandato all’intelligenza artificiale: anche in questo caso il ruolo umano, consulenziale ed esperto, diventa insostituibile.
Perché serve un team redazionale anche se si ha l’AI
Affidarsi solo all’intelligenza artificiale nella costruzione della Knowledge Base può sembrare efficiente, ma il costo dell’errore supera spesso il beneficio del risparmio iniziale. Senza un intervento umano competente, si rischia di produrre contenuti formalmente corretti ma semanticamente inconsistenti, redatti in modo generico e inadatto all’operatività.
Un team redazionale specializzato, affiancato da tecnologie di AI, è in grado di costruire Knowledge Base sostenibili e sempre allineate agli obiettivi aziendali. L’AI può essere un acceleratore, un assistente alla stesura, un supporto nell’analisi: ma è la struttura redazionale e metodologica a garantire qualità, tracciabilità e aggiornamento.
Costruire conoscenza richiede metodo, non solo tecnologia
Ne avevamo già parlato di recente: l’Intelligenza Artificiale rappresenta una straordinaria opportunità per scalare e accelerare i processi informativi, ma costruire una Knowledge Base affidabile richiede esperienza, metodo e Governance.
Una Knowledge Base solida è una forma di intelligenza collettiva formalizzata, non un risultato automatico. Affidarsi a un team esperto nella costruzione e gestione della conoscenza è oggi una scelta strategica, per non trovarsi domani con un chatbot “funzionante” ma disallineato, impreciso o, peggio, dannoso per la reputazione aziendale.
