Per molte grandi aziende, l’intelligenza artificiale vive ancora in progetti paralleli. Piccoli team testano strumenti, eseguono progetti pilota e presentano risultati che faticano a diffondersi oltre alcuni dipartimenti. Citi ha intrapreso una strada diversa, dove invece di mantenere l’intelligenza artificiale limitata agli specialisti, la banca ha passato gli ultimi due anni a spingere la tecnologia nel lavoro quotidiano dell’organizzazione.
Questo sforzo ha portato a una forza lavoro interna dedicata all’intelligenza artificiale di circa 4.000 dipendenti, provenienti da ruoli che vanno dalla tecnologia e operazioni al rischio e al supporto clienti. Il dato è stato riportato per la prima volta da Interno aziendaleche descriveva in dettaglio come Citi ha costruito i suoi programmi “AI Champions” e “AI Accelerators” per incoraggiare la partecipazione e non il controllo centrale.
La portata dell’integrazione è notevole, poiché Citi impiega circa 182.000 persone a livello globale e, secondo lo stesso rapporto, oltre il 70% di loro ora utilizza in qualche modo strumenti di intelligenza artificiale approvati dall’azienda. Questo livello di utilizzo pone Citi davanti a molti concorrenti che ancora limitano l’accesso all’intelligenza artificiale ai team tecnici o ai laboratori di innovazione.
Dai progetti pilota centrali all’adozione a livello di team
Invece di iniziare con gli strumenti, Citi si è concentrata sulle persone. La banca ha invitato i dipendenti a offrirsi volontari come campioni di intelligenza artificiale, dando loro accesso a formazione, risorse interne e prime versioni di sistemi di intelligenza artificiale approvati. I dipendenti hanno poi supportato i colleghi dei rispettivi team, agendo come punti di contatto locali e non come formatori formali.
L’approccio riflette una visione pratica dell’adozione. I nuovi strumenti spesso falliscono non perché manchino di funzionalità, ma perché il personale non sa quando o come utilizzarli. Integrando il supporto all’interno dei team, Citi ha ridotto il divario tra sperimentazione e lavoro di routine.
La formazione ha giocato un ruolo centrale. I dipendenti potevano guadagnare badge interni completando corsi o dimostrando come utilizzavano l’intelligenza artificiale per migliorare le proprie attività. I badge non sono stati associati a promozioni o aumenti salariali, ma hanno contribuito a creare visibilità e credibilità all’interno dell’organizzazione. Secondo Interno aziendalequesto modello basato sui pari ha aiutato l’intelligenza artificiale a diffondersi più rapidamente rispetto ai mandati dall’alto verso il basso.
Uso quotidiano, con guardrail
La leadership di Citi ha inquadrato l’iniziativa come una risposta alla scala e non alla novità. Con operazioni che spaziano dai servizi bancari al dettaglio, ai servizi di investimento, alla conformità e all’assistenza clienti, piccoli miglioramenti in termini di efficienza possono accumularsi rapidamente. Gli strumenti di intelligenza artificiale vengono utilizzati per riassumere documenti, redigere note interne, analizzare set di dati e assistere nello sviluppo di software. Nessuno di questi usi è nuovo di per sé, ma la differenza sta nel modo in cui vengono applicati.
L’attenzione alle attività quotidiane determina anche l’atteggiamento di rischio di Citi. La banca ha limitato i dipendenti a strumenti approvati dall’azienda, con barriere su quali dati possono essere utilizzati e come vengono gestiti i risultati. Questo vincolo ha rallentato alcuni esperimenti, ma ha anche messo i manager più a loro agio nel consentire un accesso più ampio. Nei settori regolamentati, la fiducia spesso conta più della velocità.
Cosa mostra l’approccio di Citi riguardo alla scalabilità dell’intelligenza artificiale
La struttura del programma di Citi suggerisce una lezione per altre grandi imprese. L’adozione dell’intelligenza artificiale non richiede che ogni dipendente diventi un esperto. Richiede che un numero sufficiente di persone comprenda gli strumenti abbastanza bene da applicarli in modo responsabile e spiegarli agli altri. Formando migliaia di persone anziché decine, Citi ha ridotto la propria dipendenza da un piccolo gruppo di specialisti.
C’è anche un segnale culturale in gioco. Incoraggiare i dipendenti con ruoli non tecnici a partecipare invia il messaggio che l’intelligenza artificiale non è solo per ingegneri o data scientist. Diventa parte del modo in cui viene svolto il lavoro, in modo simile ai fogli di calcolo o ai software di presentazione dei decenni precedenti.
Questo cambiamento è in linea con le tendenze più ampie del settore. Sondaggi condotti da aziende come McKinsey hanno dimostrato che molte aziende hanno difficoltà a mettere in produzione i progetti di intelligenza artificiale, spesso citando lacune di talento e proprietà poco chiare. Il modello di Citi elude alcuni di questi problemi distribuendo la proprietà tra i team, mantenendo al tempo stesso la governance centralizzata.
Tuttavia, l’approccio non è privo di limiti. L’adozione guidata dai pari dipende da un interesse costante e non tutti i team si muovono allo stesso ritmo. Esiste anche il rischio che le reti di sostegno informale diventino disomogenee, con alcuni gruppi che ne beneficiano più di altri. Citi ha cercato di risolvere questo problema ruotando i Campioni e aggiornando i contenuti della formazione man mano che gli strumenti cambiano.
Ciò che risalta è la volontà della banca di trattare l’intelligenza artificiale come infrastruttura e non come innovazione. Invece di chiedersi se l’intelligenza artificiale potesse trasformare il business, Citi si è chiesta dove potrebbe rimuovere gli attriti dal lavoro esistente. Questo quadro rende i progressi più facili da misurare e riduce la pressione per produrre risultati drammatici.
L’esperienza mette anche in discussione il presupposto comune secondo cui l’adozione dell’intelligenza artificiale deve iniziare dai vertici. I dirigenti senior di Citi hanno sostenuto l’iniziativa, ma gran parte dello slancio è venuto dai dipendenti che hanno offerto volontariamente il loro tempo per imparare e insegnare. Nelle grandi organizzazioni, quell’energia dal basso verso l’alto può essere difficile da generare, ma spesso determina se la nuova tecnologia attecchirà.
Mentre sempre più aziende passano dalla fase pilota alla produzione, l’esperimento di Citi offre un utile caso di studio. Ciò dimostra che la crescita non deriva dall’acquisto di più strumenti, ma dall’aiutare le persone a sentirsi sicure nell’usare quelli che già possiedono. Per le aziende che si chiedono perché i progressi dell’intelligenza artificiale sembrano lenti, la risposta potrebbe risiedere meno nelle strategie e più nel modo in cui il lavoro viene effettivamente svolto, un team alla volta.
(Foto di Declan Sun)
Vedi anche: JPMorgan Chase considera la spesa per l’intelligenza artificiale come un’infrastruttura principale
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
