Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale è entrata con forza nel vocabolario e nelle pipeline delle aziende. Le aspettative sono alte: dalla semplificazione della ricerca di informazioni alla generazione automatica di contenuti, dalla sintesi di report alla classificazione intelligente di documenti. Ma prima di investire in questi strumenti, è cruciale porsi una domanda: quanto è solida la nostra base di conoscenza?
“AI is only as good as your Knowledge Base.”
Thomas H. Davenport, esperto di analytics e knowledge management
L’illusione tecnologica: perché l’AI non è (ancora) la soluzione
In molte organizzazioni, le informazioni esistono ma non sono accessibili. Sono disperse in repository non comunicanti, archiviate in formato non strutturato, spesso obsolete o ridondanti. L’introduzione di sistemi di AI su queste basi può portare a risultati fuorvianti, inefficienze e perdita di fiducia.
Per fare un esempio reale: un grande gruppo bancario europeo ha introdotto un sistema di Knowledge Retrieval (sistema per cercare e accedere alla conoscenza di un’organizzazione) basato su AI per i propri operatori di sportello. Dopo tre mesi, il tasso di adozione era sotto il 15%. Perché? I contenuti non erano stati rivisti né classificati. La ricerca AI restituiva risultati irrilevanti o duplicati.
La conoscenza come ecosistema: serve visione e cura strategica
L’efficacia di ogni sistema di KM (Knowledge Management) dipende da tre fattori non tecnologici:
- Governance chiara: chi decide cosa va pubblicato, aggiornato, archiviato o rimosso?
- Flussi strutturati: esistono processi chiari per la creazione, validazione e condivisione della conoscenza?
- Architettura informativa progettata: le informazioni sono organizzate secondo modelli logici, navigabili e comprensibili?
“La gestione della conoscenza non è un problema tecnologico. È una sfida organizzativa.”
Larry Prusak, co-autore di Working Knowledge
Dal contenuto al contesto: tre azioni strategiche
Prima ancora di scegliere uno strumento, ogni organizzazione dovrebbe investire in tre ambiti fondamentali:
1. Audit dei contenuti
Effettuare una mappatura sistemica della conoscenza interna:
- Dove si genera? In quali formati?
- Chi la utilizza? Con quali bisogni?
- Dove si accumula (e dove si perde)?
2. Definizione dei ruoli editoriali
In un altro articolo avevamo parlato di tutte le professionalità legate al mondo del Knowledge Management. Nell’ottica di curare e preparare la Knowledge Base all’introduzione dell’AI in azienda, basterebbe iniziare a introdurre figure come:
- Content Editor: garantisce aggiornamento e coerenza dei contenuti.
- Knowledge Owner: responsabile della validità delle informazioni su un ambito specifico.
- Information Architect: progetta la struttura e la navigabilità dell’ecosistema informativo.
3. Architettura logica dell’informazione
Progettare sistemi in cui:
- Ogni contenuto ha una metadatazione coerente.
- I percorsi di ricerca e scoperta sono guidati.
- La navigazione è centrata sull’utente e non sui silos organizzativi.
L’AI amplifica ciò che trova
Un sistema di AI non crea valore dal nulla. Amplifica ciò che incontra: se la conoscenza è frammentata, amplifica il rumore; se è strutturata, potenzia l’accesso.
Per questo motivo, ogni progetto AI che ambisca a gestire la conoscenza deve essere preceduto da un lavoro strategico su contenuti, ruoli e flussi.
Progettare il terreno prima di seminare tecnologia
Il Knowledge Management non può essere risolto soltanto con un’implementazione software. Serve una visione integrata che parta da governance, cultura e architettura dell’informazione. Solo così la tecnologia – AI inclusa – può diventare un reale moltiplicatore di valore.
