La gestione della conoscenza non funziona. Ecco come la stiamo risolvendo

Molte organizzazioni hanno un problema legato alla conoscenza, solo che non sempre lo vedono in questi termini. Lo attribuiscono a difficoltà nell’inserimento dei nuovi assunti, a team isolati tra loro o a una scarsa cultura della documentazione. Ma alla base di tutto c’è spesso la stessa causa: la conoscenza istituzionale risiede in gran parte nelle menti delle persone, nelle conversazioni su Slack, in cartelle che nessuno riesce a trovare e in quel sapere “tribale” che se ne va ogni volta che qualcuno presenta le dimissioni.

Per molto tempo, la risposta comunemente accettata è stata quella di acquisire più informazioni. Documentarle, archiviarle, etichettarle e presumere che, se esistevano da qualche parte, fossero gestite. Ma non era così, e le conseguenze erano abbastanza gestibili da far sì che la maggior parte delle organizzazioni imparasse a convivere con questa disfunzione.

L’intelligenza artificiale ha cambiato questo calcolo. Quando un modello linguistico è in grado di sintetizzare migliaia di documenti in pochi secondi, la qualità e la struttura delle vostre conoscenze diventano un problema centrale. Contenuti disordinati, obsoleti e contraddittori vengono portati alla luce, e per di più con sicurezza, a persone che non hanno modo di sapere che sono sbagliati. Le organizzazioni che hanno trattato la gestione della conoscenza come un semplice esercizio di archiviazione stanno scoprendo che ciò che hanno archiviato non è adatto allo scopo.

Non è un problema nuovo, ma è diventato più costoso. La portata e il ritmo del lavoro moderno hanno modificato notevolmente la posta in gioco. I team sono più distribuiti che mai: attraverso fusi orari, uffici e il confine sfumato tra dipendenti a tempo pieno, collaboratori esterni e partner di agenzie. La condivisione informale della conoscenza che un tempo avveniva nei corridoi e nelle sale riunioni – quella che nessuno pianificava né documentava, ma su cui tutti facevano affidamento – non ha un equivalente evidente in un mondo in cui metà del team si trova in un altro continente e l’altra metà lavora da remoto il martedì e il giovedì. Il tessuto organizzativo che un tempo teneva insieme la conoscenza si è assottigliato e la maggior parte delle aziende non lo ha sostituito con nulla.

Allo stesso tempo, il costo di un approccio sbagliato si è aggravato. L’anzianità media di servizio dei dipendenti nella maggior parte delle aziende è inferiore rispetto a dieci anni fa. Ogni volta che qualcuno se ne va, porta con sé non solo le proprie competenze, ma anche il proprio contesto: la comprensione non scritta del perché le cose funzionano in un certo modo, chi chiamare quando qualcosa si rompe, cosa è stato provato in passato e non ha funzionato. L’inserimento di un sostituto richiede mesi e, anche in quel caso, il nuovo assunto si trova spesso a lavorare con una visione incompleta della situazione. Se si moltiplica questo fenomeno in un’organizzazione in crescita, il rallentamento diventa significativo.

Inoltre, c’è semplicemente più conoscenza da gestire. Il volume di informazioni interne prodotte dalla maggior parte delle aziende è cresciuto notevolmente, mentre gli strumenti utilizzati per raccoglierle non hanno tenuto il passo. Più informazioni, minore reperibilità, maggiore turnover: non è una buona combinazione.

Il problema viene attribuito erroneamente

La risposta standard è stata quella di aggiungere strumenti al problema. Un wiki qui, una knowledge base là – aggiunti a qualsiasi CRM l’azienda già utilizzi. La logica di fondo è che, se diamo alle persone un posto dove inserire le informazioni, queste le inseriranno lì, e altre persone le troveranno e le useranno. A prima vista è una teoria ragionevole, ma semplicemente non funziona.

Non funziona perché la gestione della conoscenza è stata storicamente trattata come un problema di infrastruttura, mentre è anche, in parte, un problema comportamentale. Gli strumenti sono passivi: aspettano di essere utilizzati correttamente. Ma le persone non documentano naturalmente ciò che sanno. Non sanno cosa valga la pena di mettere per iscritto. Scrivono delle cose ma non le aggiornano mai. E anche quando la documentazione esiste, trovare la cosa giusta al momento giusto, nel flusso del lavoro effettivo, è una sfida a sé stante che la maggior parte degli strumenti non ha ancora risolto. Per non parlare del fatto che chi trae beneficio dalle informazioni documentate è solitamente qualcun altro, in un momento futuro. Le persone sono impegnate. Per l’individuo nel momento presente, contribuire alla conoscenza condivisa è un costo senza un ritorno immediato, e nelle organizzazioni che non lo valorizzano (o non lo rendono possibile!), la documentazione viene costantemente messa in secondo piano rispetto al lavoro che si ha immediatamente davanti.

Di conseguenza, ci si ritrova con archivi di conoscenza statici che sono essenzialmente cimiteri digitali. Tantissimi contenuti, pochissimi aggiornati e quasi nessuno reperibile in modo significativo. Quindi, come possiamo ridurre questo divario?

Cosa ha sbagliato il panorama della gestione della conoscenza

La risposta a cui sono giunti la maggior parte degli strumenti è quella di ridurre l’onere amministrativo della documentazione: modelli, suggerimenti, integrazioni che generano automaticamente sintesi delle riunioni o estraggono il contesto da altri strumenti. E questi sono utili. Ma gli strumenti che si fermano qui si basano anch’essi sullo stesso modello errato: che il problema sia l’attrito e che, se si semplifica abbastanza la documentazione, le persone la realizzeranno. Ma nella pratica, probabilmente non lo faranno. Non in modo coerente, almeno. Abbassare la barriera al contributo non cambia il calcolo di fondo. Se nessuno sta chiedendo questa conoscenza, in questo momento, l’incentivo a crearla continua a non esistere.

Inoltre, la più recente ondata di strumenti di gestione della conoscenza basati sull’intelligenza artificiale ha riformulato il problema senza risolverlo realmente. Il discorso è solitamente questo: collegate tutte le vostre fonti di conoscenza, lasciate che l’IA faccia emergere ciò che è rilevante e osservate come la produttività ne trarrà beneficio.

Tuttavia, la maggior parte di questi strumenti continua a ottimizzare il recupero delle informazioni, rendendo più veloce e facile trovare ciò che è già stato scritto. Si tratta di un problema che vale la pena risolvere, ma è il secondo problema, non il primo. Se la creazione e la manutenzione della conoscenza sono compromesse a monte, un recupero più efficiente non fa altro che fornirti la risposta sbagliata più velocemente. Un’IA che presenta con sicurezza informazioni obsolete o imprecise è, per certi versi, peggiore della totale assenza di IA, perché crea l’illusione di avere la risposta quando in realtà non ce l’hai.

C'è anche una questione strutturale. La maggior parte degli strumenti è costruita attorno a un'unica modalità: un wiki, un'interfaccia di ricerca, un bot di domande e risposte. Ma la conoscenza all'interno di un'organizzazione non risiede in un unico posto né assume un'unica forma, e i momenti in cui le persone ne hanno effettivamente bisogno non si adattano perfettamente a un unico strumento. Il risultato è che le aziende si ritrovano con una manciata di sistemi sovrapposti, ciascuno dei quali risolve solo una parte del problema, senza che nessuno di essi comunichi con gli altri, e con dipendenti che hanno imparato per esperienza che cercare qualcosa all’interno dell’azienda non vale lo sforzo.

Il problema più profondo è che la maggior parte degli strumenti di gestione della conoscenza è stata progettata partendo dal presupposto che la conoscenza esista già in forma documentata e debba semplicemente essere organizzata meglio. Per le ragioni descritte sopra, tale presupposto è in gran parte errato. La maggior parte di ciò che un’organizzazione sa effettivamente, come ad esempio il ragionamento alla base delle decisioni o il contesto dei processi, non è mai stata messa per iscritto. Nessuna riprogettazione dell’interfaccia né alcun livello di intelligenza artificiale può cambiare questa situazione. Non è possibile far emergere la conoscenza mancante.

Come la pensiamo noi in Happeo

La maggior parte degli strumenti di gestione della conoscenza ti chiede di scegliere tra struttura e intelligenza. O ottieni una intranet ben organizzata, oppure un livello di ricerca che cerca di dare un senso al caos che già esiste. La prima opzione ti offre una base che dipende comunque interamente dalle persone che la mantengono. La seconda è efficace solo nella misura in cui lo è ciò che è già stato documentato.

Ma Happeo è entrambe le cose, di proposito. Il livello intranet — Pagine, Canali, integrazioni con gli strumenti che il tuo team già utilizza — offre alle conoscenze una sede all’interno dell’organizzazione. È lì che risiede la memoria istituzionale della vostra azienda: strutturata, gestita, collegata alle persone e ai team responsabili di mantenerla aggiornata. Ma una intranet ben organizzata da sola presenta comunque gli stessi punti deboli fondamentali di qualsiasi altra cosa: può solo far emergere ciò che è già presente.

È qui che il Knowledge Engine cambia le carte in tavola. La domanda più utile nella gestione della conoscenza non è «dove dovrebbe risiedere la conoscenza», ma «come facciamo a sapere cosa manca». La maggior parte degli strumenti non ha una risposta a questa domanda. Qualcuno cerca qualcosa, non trova nulla di utile, chiede invece a un collega su Slack e l’organizzazione non impara nulla da quel momento. La lacuna che si è appena rivelata non viene registrata, la conoscenza che la colma rimane non documentata e la persona successiva che ha bisogno della stessa cosa riparte da zero.

Happeo è costruito proprio attorno a quel momento. Quando qualcuno non riesce a trovare ciò che sta cercando, quello è un segnale. Ti dice qualcosa su ciò che le persone stanno cercando, su ciò che la tua organizzazione sa, su ciò che non ha ancora acquisito e su dove è necessario intervenire a livello di documentazione. Noi portiamo alla luce queste lacune e rendiamo facile colmarle, sia per la persona che ha effettuato la ricerca sia per l’esperto che possiede la risposta. La conoscenza viene creata quando e perché è necessaria. Non in modo speculativo, né come esercizio di documentazione che nessuno ha richiesto.

Il nostro approccio ribalta la logica comune: invece di chiedere alle persone di contribuire in modo astratto o secondo un calendario prestabilito, collega il contributo direttamente a un’esigenza dimostrata.

Una nota specifica sull’IA

Stiamo integrando l’IA in Happeo in modo intenzionale, il che significa che la stiamo sviluppando con moderazione. I casi d’uso in cui l’IA trova la sua collocazione nel contesto della gestione della conoscenza sono specifici: aiutare le persone a trovare ciò che non riuscirebbero a trovare da sole, segnalare contenuti obsoleti, far emergere in modo proattivo le conoscenze rilevanti nel momento in cui qualcuno ne ha bisogno e ridurre le difficoltà legate alla creazione di una buona documentazione. Riteniamo che questi siano problemi reali che l’IA può aiutare a risolvere in modo significativo.

Quello che non faremo è implementare l’IA come sostituto della chiarezza organizzativa. Se la vostra azienda non sa di cosa è a conoscenza, se nessuno si assume la responsabilità dell’accuratezza dei contenuti e se la condivisione della conoscenza non fa parte del modo in cui operano i vostri team, allora un livello di IA sovrapposto a tutto ciò non risolve il problema, ma non fa altro che amplificare il rumore di fondo. Le organizzazioni che trarranno il massimo vantaggio dalla gestione della conoscenza assistita dall’IA sono quelle che hanno già svolto il lavoro strutturale.

Considerazioni finali

Se la vostra organizzazione ha già provato a risolvere questo problema in passato senza successo, probabilmente il problema era che lo strumento si limitava a gestire l’archiviazione e nessuno prestava attenzione alle lacune. Ogni ricerca fallita che si è trasformata in un messaggio su Slack, ogni elemento di contesto che è andato perso con la partenza di qualcuno, ogni decisione presa senza la memoria istituzionale che avrebbe potuto cambiarla: sono questi i momenti che si sommano. Presi singolarmente sono invisibili, ma su larga scala, in un’organizzazione in crescita, hanno un costo elevato. È proprio questo che Happeo si propone di interrompere.

Se desideri saperne di più su come possiamo aiutare la tua organizzazione, prenota oggi stesso una consulenza gratuita con noi.

Domande frequenti

Perché la maggior parte degli strumenti di gestione della conoscenza non riesce a risolvere il problema della conoscenza?

La maggior parte degli strumenti di gestione della conoscenza considera la gestione della conoscenza come un problema di archiviazione piuttosto che di comportamento, partendo dal presupposto che se le persone dispongono di uno spazio in cui documentare le informazioni, lo useranno in modo coerente; tuttavia, in assenza di un’esigenza comprovata, raramente esiste l’incentivo a documentare.

In che modo l’IA ha cambiato la posta in gioco per la conoscenza organizzativa?

L’IA è in grado di sintetizzare migliaia di documenti in pochi secondi, il che significa che contenuti disordinati, obsoleti o contraddittori vengono ora presentati con sicurezza a persone che non hanno modo di sapere che sono errati, rendendo la scarsa qualità della conoscenza un problema molto più visibile e costoso.

Cosa rende diverso l’approccio di Happeo alla gestione della conoscenza?

Happeo combina un livello intranet strutturato con un Knowledge Engine che identifica le lacune monitorando le ricerche non andate a buon fine, in modo che la documentazione venga creata in risposta a un’esigenza comprovata piuttosto che come un esercizio speculativo di cui nessuno ha fatto richiesta.

Che ruolo svolge l’IA nell’approccio di Happeo alla gestione della conoscenza?

L’IA in Happeo viene utilizzata specificamente per aiutare le persone a trovare ciò che non sono riuscite a trovare da sole, segnalare contenuti obsoleti e far emergere in modo proattivo le conoscenze rilevanti — non come sostituto della chiarezza organizzativa o della responsabilità sull’accuratezza dei contenuti.