Se tecnologia e persone evolvono a velocità diverse, l’adozione dell’AI rischia di rallentare.
Aiuto aziende e team a preparare il terreno umano e organizzativo prima del rilascio dei sistemi AI.
A che cosa serve l’AI Adoption
I Report 2025 di Gartner Inc. mostrano che le organizzazioni con la migliore Change adoption riportano tassi di crescita di fatturato doppi.
Pensiamo al quotidiano: che cosa succede quando un sistema di AI viene rilasciato, ma non viene realmente adottato dalle persone che potrebbero utilizzarlo ogni giorno? Features abbandonate, utilizzi frammentati, resistenze latenti e una progressiva riduzione del ROI atteso. Molti problemi emergono perché il percorso di AI Adoption viene affrontato troppo tardi o lasciato al caso, senza una regia condivisa tra chi sviluppa il sistema e chi dovrà integrarlo nei processi di lavoro quotidiani. Il motivo è che, prima ancora della tecnologia, esistono aspettative, convinzioni, linguaggi e significati differenti che influenzano il modo in cui l’AI viene raccontata e utilizzata all’interno dell’organizzazione.
Chi si occupa di far emergere la semantica quotidiana dei team, definire una tassonomia condivisa e costruire un’ontologia realmente coerente con il funzionamento aziendale? Ancora poche realtà.
Per questo nel 2018 nasce AI.People.Adoption™, il modello di AI Adoption ideato da Federica Tabone e frutto dell’esperienza ventennale come Psicologa del lavoro.
Come funziona AI.People.Adoption™
AI.People.Adoption™ è il ponte tra chi sviluppa l’AI e chi la utilizza. Il Modello fa da regia nella fase di AI Adoption, per massimizzare le possibilità che il sistema di AI trovi davvero spazio nella vita dell’azienda e crei un impatto su:
- una maggiore velocità operativa con l’accelerazione dei workflow
- la riduzione dei tempi tecnici e decisionali
- l’automazione di attività ripetitive
- l’aumento della produttività individuale e di team
- la riduzione del lavoro manuale e un conseguente upskilling
- una maggiore scalabilità
Come Psicologa del lavoro, collaboro con le Organizzazioni e le Società di sviluppo di AI, occupandomi di una parte spesso sottovalutata: il dietro le quinte, ovvero ciò che va compreso e definito prima che la fase di design del Sistema di AI abbia inizio. L’AI promette produttività, innovazione e velocità. AI.People.Adoption™ lavora su ciò che rende questi risultati realmente possibili: persone, linguaggi, aspettative e dinamiche organizzative; aspetti analizzati in una sequenza di 4 workshop.
Le figure chiave per un processo di AI Adoption efficace
Nell’introdurre l’AI in azienda, interlocutori diversi osservano il cambiamento da prospettive differenti: management, internal customers, users, developers leggono lo stesso processo attraverso linguaggi e aspettative, soluzioni non sempre allineati. Nello scarto tra chi immagina una soluzione, chi la sviluppa e chi dovrà utilizzarla ogni giorno ci si gioca il successo reale dell’AI Adoption.
Chi sceglie il Modello AI.People.Adoption™ coinvolge tutti gli attori del sistema: la committenza aziendale, gli esperti del processo che verrà trasformato, gli opinion leaders informali, gli users finali, gli Ingegneri della conoscenza, AI Designers, AI Developers. Tutti questi interlocutori partecipano a 4 focus group che vanno oltre la classica analisi dei fabbisogni. Si ragiona infatti su ciò che serve attivare prima della fase di rilascio, per evitare che soluzioni AI valide restino fraintese o sottoutilizzate.
AI.People.Adoption™ nasce proprio per far dialogare le diverse prospettive, facilitare la comprensione reciproca per creare un allineamento organizzativo su cui costruire il Sistema AI.
Che cosa analizza il Modello AI.People.Adoption™?
Per connettere l’azienda di oggi all’azienda futura, basata sull’intelligenza ibrida, servono più figure che lavorino efficacemente insieme dal design al deployment del sistema AI. Per fare questo, il Modello AI.People.Adoption™ accompagna il gruppo di lavoro partendo dal dietro le quinte, il retroscena ignorato, ma strategico per la fase di design. Ecco quali sono le azioni:
- capire la predisposizione al cambiamento in essere
- analizzare credenze, resistenze e percezioni rispetto all’AI
- comprendere i reali bisogni dietro alle richieste
- creare un linguaggio comune che unisca prospettive diverse e quindi creare maggiore chiarezza attorno alla descrizione della soluzione
- attivare la memoria episodica futura, per capire se stiamo immaginando tutti lo stesso esito e quindi costruire insieme scenari condivisi
Nei progetti di sviluppo di AI coesistono spesso più attori, con prospettive, linguaggi e bisogni diversi. Se questi elementi non vengono letti e accompagnati, il rischio è che l’adozione resti solo apparente o incompleta.
Vuoi evitare resistenze, incomprensioni o utilizzi frammentati dei nuovi strumenti AI?
Confrontiamoci per definire il processo di AI Adoption più efficace e sostenibile per la tua azienda.
Domande frequenti
In che modo la visualizzazione aiuta i processi di AI Adoption?
Solo le aziende che sono pronte a riconoscere i disallineamenti interni, far emergere le differenze interpretative e convergere verso un obiettivo condiviso riescono poi a concordare i nodi chiave di un processo. Per far accadere questa chiarezza, la sintesi visuale del Metodo Visual Psychology® diventa l’add-on chiave. Durante i workshop, lavoriamo su tre questioni determinanti: semantica condivisa, raccolta dei risultati attesi e creazione dello scenario futuro, visti dalla prospettiva di ogni attore coinvolto.
Il contributo di ciascuno è fondamentale per definire come cambieranno i processi, i sistemi decisionali e quindi le skills quando l’intelligenza in azienda diventerà ibrida. Se i contributi trovano rispecchiamento nella sintesi grafica, le conversazioni si integrano e assumono una coerenza progressiva. Come conseguenza, in termini relazionali, si avranno interlocutori chiave allineati fra loro, in grado di farsi portavoce negli small talk alla macchinetta del caffè o nella chat di Teams e di influenzare e rassicurare la popolazione che non ha partecipato al percorso di disegno e implementazione dell’Intelligenza Artificiale.
I rischi della mancata AI Adoption: intelligenza ibrida mal costruita
Quando l’AI viene introdotta senza un reale processo di AI Adoption, il danno riguardante il ROI si osserverà nel funzionamento stesso dell’organizzazione. Un esempio? Se domani si spegnesse la luce, quali decisioni continuerebbero a esistere e quali scomparirebbero insieme al sistema? Tradotto: all’interno dell’organizzazione è davvero chiaro chi decide, chi monitora, chi valida le informazioni e chi utilizza gli output generati dall’AI? Nelle organizzazioni a intelligenza ibrida (umana + agentica), la mancata chiarezza sui ruoli decisionali rischia di creare dipendenza tecnologica, sovrapposizioni operative, rallentamenti e perdita di responsabilità condivisa.
I rischi della mancata AI Adoption: informazioni strategiche disperse
Molte informazioni decisive sull’utilizzo reale dell’AI emergono nelle conversazioni quotidiane, informali e spesso frammentate tra team, management, users e sviluppatori. AI.People.Adoption™ aiuta a intercettare e organizzare queste informazioni prima che restino disperse o invisibili, trasformandole in elementi utili sia per l’azienda sia per chi sviluppa il sistema AI. Aspettative implicite, resistenze latenti, criticità operative e bisogni concreti diventano così materiale prezioso per migliorare l’adozione e l’utilizzo delle future features.
I rischi della mancata AI Adoption: features valide che restano inutilizzate
Quando gli utilizzatori finali non comprendono davvero il senso o il funzionamento di uno strumento AI, anche features tecnologicamente valide rischiano di essere ignorate, utilizzate solo parzialmente o abbandonate nel tempo. Questo riduce il ROI atteso e rallenta il processo di trasformazione digitale.
I rischi della mancata AI Adoption: resistenze che emergono troppo tardi
Molte resistenze all’AI non si manifestano apertamente nella fase iniziale, ma emergono dopo il deployment attraverso rallentamenti operativi, utilizzi frammentati, rifiuto implicito o mancata integrazione nei workflow quotidiani. Intercettarle prima significa ridurre il rischio di sorprese organizzative successive.
I rischi della mancata AI Adoption: perdita di fiducia verso il cambiamento
Quando le persone percepiscono l’AI come distante, imposta o poco comprensibile, il rischio non riguarda solo il singolo progetto, ma la fiducia stessa verso i futuri processi di innovazione. Una mancata AI Adoption può quindi compromettere anche successive evoluzioni organizzative e tecnologiche. Ecco perché la semantica, il contesto, gli obiettivi e le reali aspettative devono emergere in un dialogo guidato, per evitare che aumentino incomprensioni, interpretazioni divergenti e difficoltà di collaborazione tra le diverse figure coinvolte.
Media
Questo video fa parte di una serie!