Prima del lancio della tua IA, sistema questo
Governance: Un'adozione efficace dell'IA inizia da processi unificati e dalla governance, non dalla scelta della piattaforma o dalla distribuzione delle licenze.
Riordino: Il riordino della documentazione ha fatto emergere flussi di lavoro in conflitto e ha creato la base affidabile di cui l'automazione aveva bisogno per collegare i team.
Visibilità: I sistemi integrati hanno offerto ai team di progettazione, commercio e ingegneria una visibilità condivisa su decisioni, dipendenze e passaggi di consegne.
Limiti di sicurezza: Agenti IA circoscritti con checkpoint manuali riducono i rischi di dipendenza, preservando al contempo la supervisione umana nei flussi di lavoro automatizzati.
Inserimento: Piccole attività non documentate, come le istruzioni per la stampante, hanno rivelato lacune conoscitive preziose che l'IA può contribuire a distribuire.
Per molte aziende, l'adozione dell'IA inizia con una discussione sugli strumenti: quale piattaforma, quale livello di licenza, quale team deve ottenere per primo l'accesso. Ma secondo Jeffrey Cedeno, Design Program Manager presso NBCUniversal, che ha trascorso l'ultimo anno ad aiutare a implementare l'IA nei team di design e ingegneria, questo è il punto di partenza completamente sbagliato.
"Abbiamo lanciato un sistema di governance per ogni singolo processo operativo esistente, così da poter iniziare a unificare i diversi team", afferma Cedeno. Gli strumenti di IA sono venuti dopo. Prima è venuta la governance.
Abbiamo lanciato un sistema di governance per ogni singolo processo operativo esistente, così da poter iniziare a unificare i diversi team
L'ordine "processo prima della piattaforma" è ciò che fa la differenza tra un'IA che semplifica un'organizzazione e un'IA che automatizza semplicemente lo stesso caos un po' più velocemente.
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Abbiamo parlato con Cedeno per conoscere il suo punto di vista su come tutto questo si sia concretamente tradotto nel lavoro del suo team: i successi, le misure di controllo e il lavoro di pulizia, tutt'altro che glamour, che ha reso possibile l'implementazione dell'IA. Ecco cosa ci ha raccontato.
Il segnale: l'IA rivela ciò che non è mai stato definito
Cedeno non si era prefissato di ricostruire la documentazione operativa. Voleva fare in modo che i team di design e ingegneria utilizzassero l'IA in modo più coerente. Ma nel momento in cui hanno provato a fornire flussi di lavoro reali agli strumenti di IA, le lacune sono emerse immediatamente.
"Abbiamo riscontrato lacune concrete nella gestione delle nostre attività operative. Per esempio, un team utilizzava un piano di progetto e un altro team aveva un documento completamente diverso per la stessa attività", spiega. "Questo non aiutava a semplificare le cose né a creare continuità."
Abbiamo riscontrato lacune concrete nella gestione delle nostre attività operative.
È il tipo di problema che può rimanere sotto gli occhi di tutti per anni. Ognuno dà per scontato che il proprio processo sia sostanzialmente adeguato, finché non serve consultare tutti i processi contemporaneamente e ci si rende conto che, in realtà, non ne è mai esistito uno unico.
Prima è arrivata la soluzione tutt'altro che glamour
Prima di implementare qualsiasi automazione, il team di Cedeno ha svolto la parte che nessuno voleva fare: ha scelto uno strumento per una singola attività, lo ha riordinato ed eliminato le ridondanze.
"Per noi, nello specifico, SharePoint è davvero ottimo per la documentazione aggiornata in tempo reale, ed è questo l'uso che ne facciamo", spiega. "Abbiamo ripulito ogni singola cartella, inserendo informazioni aggiornate su ogni argomento per ogni singolo team."
Confluence ha ricevuto lo stesso trattamento ed è stato ristrutturato come un vero wiki, con una gerarchia chiara. La pulizia non è stata delicata. "Ho eliminato centinaia di pagine solo per poter ristrutturare tutti i dati in modo che corrispondessero al nostro sistema di governance", afferma Cedeno.
Solo dopo aver creato questa struttura l'automazione ha iniziato a svolgere un lavoro concreto: collegare SharePoint, Jira e Confluence, in modo che l'inserimento di un ticket in Airtable potesse creare automaticamente un ticket Jira corrispondente, senza dover reinserire manualmente i dati. "Niente di tutto questo sarebbe stato possibile senza l'integrazione dell'IA", afferma. Ma l'integrazione dell'IA non sarebbe stata possibile senza la pulizia iniziale.
Il risultato è stato chiarezza, non solo velocità
Il risultato più concreto non è stato una maggiore velocità di produzione, ma una visibilità tra i team che prima semplicemente non esisteva. Cedeno indica come esempio lampante il disallineamento di lunga data tra i team di design e quelli commerciali.
"Abbiamo un team commerciale contrapposto a un team di [design]. Questi team lavorano in silos e ora siamo tutti integrati", afferma. In precedenza, una decisione di design poteva procedere senza considerare qualcosa come un'interruzione pubblicitaria, perché i team "si limitavano a passarsi le cose e non avevamo idea di cosa ne fosse stato". Ora, spiega, "a ogni passaggio bisogna considerare anche qualcun altro, e questo è anche il team coinvolto in quell'unico aspetto a cui non pensi".
L'aneddoto della stampante
Non tutte le lacune nella documentazione sono strategiche. Alcune diventano semplicemente evidenti non appena ci si accorge della loro esistenza.
"Anche cose casuali — come, ad esempio, il modo in cui le persone usano la stampante in azienda — che era una delle domande più frequenti nell'intero team, mancavano dalla documentazione", dice Cedeno. "E solo due persone sapevano spiegarti come fare."
Anche cose casuali — come, ad esempio, il modo in cui le persone usano la stampante in azienda — che era una delle domande più frequenti nell’intero team, mancavano dalla documentazione.
È un esempio di piccole dimensioni, ma è l'illustrazione più chiara del problema reale: conoscenze non documentate, custodite nella mente di due persone, che in precedenza erano considerate troppo banali per essere inserite nella documentazione. Eppure sono proprio frammenti di conoscenza come questi a rendere l'AI molto più utile, soprattutto per le persone appena entrate in un'organizzazione che la utilizza per l'inserimento dei nuovi dipendenti.
La barriera di sicurezza: agenti circoscritti, non un mega-cervello
Nonostante tutto l'entusiasmo, Cedeno è notevolmente prudente rispetto a un'eccessiva centralizzazione. Il suo team non sta cercando di costruire un unico sistema in grado di fare tutto.
"Stiamo cercando di creare agenti, casi d'uso e flussi di lavoro molto specifici, per poi limitarli a quell'ambito", afferma. Un unico sistema che gestisca ogni cosa sembra efficiente, ma vede chiaramente il compromesso: "Si crea una situazione in cui si diventa dipendenti da quell'unica cosa e, quanto meno interagisci con le persone, tanto maggiore è la possibilità che le cose vadano a rotoli."
Per questo ogni flusso di lavoro automatizzato di NBCUniversal prevede ancora quello che lui definisce un punto di controllo manuale. "C'è un livello di interazione umana, come una chiave di bypass, in ogni singolo punto di contatto", spiega, "così, se qualcosa non va, qualcuno se ne accorgerà."
In conclusione
L'esperienza di Cedeno confuta abbastanza direttamente il modo in cui la maggior parte delle aziende parla dell'adozione dell'AI. L'istinto è partire dallo strumento: acquistare licenze per tutti, organizzare alcuni workshop, aspettare che la produttività aumenti. Ciò che ha davvero fatto la differenza a Peacock è stato più lento e meno entusiasmante: raggiungere un accordo su un unico processo, sistemare la documentazione alla base di quel processo e solo in seguito lasciare che l'AI automatizzasse ciò che era già stato definito con chiarezza.
"Non sarà mai perfetto", dice Cedeno. "Posso sicuramente dirti che ci ha aiutato a renderlo il più perfetto possibile, per ora."
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