Vai al contenuto
Economia · Imprese · Mercati
Innovazione

L’Intelligenza Artificiale e la Trasformazione della Conoscenza Tacita nel Settore Operativo

di Redazione Ottobre 27, 2026 2 min di lettura
L’Intelligenza Artificiale e la Trasformazione della Conoscenza Tacita nel Settore Operativo

In Breve

Qual è il ruolo dell'Intelligenza Artificiale nella gestione della conoscenza tacita?
L'AI aiuta a catturare e strutturare la conoscenza tacita dei lavoratori, migliorando l'efficienza operativa.
Cosa rappresenta la conoscenza tacita nelle aziende?
La conoscenza tacita costituisce fino all'85% del patrimonio informativo aziendale e include esperienze pratiche e interazioni informali.
Quali sono i benefici dell'uso di agenti AI nel settore operativo?
Gli agenti AI migliorano l'onboarding, aggiornano le SOP e aumentano l'efficienza operativa.

L’introduzione di agenti di Intelligenza Artificiale (AI) nel settore operativo sta rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono e catturano la conoscenza tacita, affrontando il noto paradosso di Polanyi. Questa forma di conoscenza, che deriva da esperienze pratiche, workaround, conversazioni informali e memoria muscolare, rappresenta fino all’85% del patrimonio informativo di un’azienda, ma spesso non è documentata nelle procedure operative standard (SOP).

Le procedure centralizzate, infatti, possono non rilevare gap operativi e rischiano di far perdere competenze preziose quando il personale esperto lascia l’organizzazione. In questo contesto, gli agenti di conoscenza addestrati su SOP e materiali di onboarding stanno emergendo come strumenti chiave per identificare linee guida obsolete e lacune, promuovendo un approccio bottom-up che coinvolge direttamente i lavoratori di magazzino, vendita e logistica.

Questi agenti AI sono in grado di ricevere e restituire informazioni in modalità multimodale: audio, testo, immagini e video. Questo consente, ad esempio, di segnalare verbalmente un problema o inviare una foto di un allestimento, che viene poi confrontata con il planogram e accompagnata da istruzioni correttive passo passo. Inoltre, grazie a modelli più piccoli e all’inferenza on-device, è possibile mantenere i dati all’interno della rete aziendale, riducendo la latenza e aumentando la privacy.

Per implementare efficacemente queste tecnologie, è fondamentale collaborare con partner esperti e utilizzare modelli e strumenti di sviluppo adeguati. Un rapporto del MIT ha evidenziato che le aziende che collaborano con fornitori esterni hanno un tasso di successo dell’AI del 66%, rispetto al 33% di quelle che sviluppano internamente. Tuttavia, non è sufficiente il solo intervento dell’IT: ricerche dello Stanford Digital Lab mostrano che il supporto esecutivo, che promuove una cultura di sperimentazione e consente di fallire, è un fattore determinante per il successo delle iniziative AI.

Come sottolineato dall’economista David Autor, le attività che richiedono flessibilità, giudizio e buon senso, competenze tipicamente tacite, sono difficili da automatizzare e tendono a essere complementate dalla computerizzazione. La combinazione di segnalazione dal basso, agenti multimodali e processi di aggiornamento continuo permette di trasformare la conoscenza implicita in procedure e formazione strutturate, con benefici potenziali per l’efficienza operativa, la qualità del servizio e le condizioni di lavoro.

Scritto da

Redazione