L’altro giorno stavo leggendo un articolo di Harvard Business Review e mi sono reso conto che stava descrivendo una dinamica che chiunque sia chiamato a innovare in azienda conosce bene.
Parlo del tavolo interfunzionale: quello nato per far emergere soluzioni diverse mettendo più funzioni aziendali nella stessa stanza per due ore e che, molto spesso, finisce per ratificare l’idea del più alto in grado.
Perché gerarchia, politica e calendario pesano più della competenza, e il dissenso costa troppo.
La proposta: AI al tavolo
La cosa nuova è che qualcuno ha proposto di sostituire questo tavolo, almeno in una fase preliminare, con agenti dotati di AI.
La proposta si chiama synthetic deliberation: usare l’AI per mettere sotto pressione le idee prima ancora che il meeting inizi e che le persone entrino nella stanza.
Peraltro, il principio sembra già avere qualche evidenza interessante: un esperimento condotto con professionisti di Procter & Gamble ha mostrato che l’uso dell’AI può ridurre l’effetto silo tra commerciali e R&D.
Come funziona nella pratica
Ora, anche se nell’articolo la metodologia operativa non emerge fino in fondo, non sono particolarmente sorpreso dei risultati perché nei team che guido questo giochetto lo facciamo già, sebbene su casi molto meno eleganti di quelli degli amici di P&G.
Immaginate, per esempio, di dover implementare una nuova funzionalità del PLM che tocca l’ufficio prodotto, l’ERP che importa i nuovi tag, l’e-commerce e le vendite B2C che ricevono le informazioni di prodotto e, infine, la BI che su quei tag costruirà le dashboard.
Per fare questo, servono tre incontri e diversi giri di mail per arrivare a un problema ben definito e a tre soluzioni da indagare. Poi qualcuno si accorge che serve il Legal, che ovviamente chiederà un incontro aggiuntivo per recuperare il contesto… ed è volato un mese.
Ma se invece una o due persone molestano metodicamente un modello, chiedendogli di ragionare come ciascuna delle funzioni che avresti invitato alla prima riunione del tavolo e gli chiedono cosa regge e cosa si rompe, puoi identificare in anticipo molti dei roadblock principali.
A quel punto distribuisci le osservazioni della macchina ai team, e i reparti arrivano alla riunione già preparati.
Questo è, in sostanza, il metodo proposto da HBR e, nella mia esperienza, a spanne, può dimezzare il calendario del progetto.
Il rischio principale
Il rischio, è che il modello tende facilmente a dare ragione a chi scrive il prompt e non conosce tutte le eccezioni che i vari uffici gestiscono a mano da anni.
Se quindi presentate quell’analisi come una decisione, avete semplicemente spostato il groupthink dal capo alla macchina. E il nuovo capo è chi controlla il prompt.
Utile, se volete dominare gli altri grazie all’AI, molto meno utile se il tavolo sintetico deve servire ad allargare, stressare e migliorare le idee prima della decisione vera.
La domanda
Voi usereste questo metodo? E come? In quale fase del decision making? Pensate che la macchina sbaglierebbe?