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"Gli LLM hanno il potenziale per rivoluzionare il modo in cui le organizzazioni gestiscono e utilizzano la conoscenza, superando i limiti dei tradizionali sistemi di knowledge management"
(Gary Marcus).

"Molte organizzazioni non riescono a sfruttare appieno la conoscenza che possiedono a causa di barriere culturali, tecnologiche e organizzative"
(Peter Senge).

"Un'informazione non viene utilizzata se è troppo difficile da ottenere"
(Calvin Mooers).

L'importanza della gestione della conoscenza nei sistemi di gestione

La conoscenza è una risorsa strategica fondamentale per le organizzazioni. Come ha affermato Peter Drucker, il padre del management moderno, "La conoscenza è l'unica risorsa significativa oggi. I tradizionali 'fattori di produzione' - terra, lavoro e capitale - non sono scomparsi, ma sono diventati secondari." (Drucker 1993 "Post-capitalist society"). Questa affermazione è particolarmente vera nel contesto dei sistemi di gestione, dove la conoscenza organizzativa è un elemento chiave per garantire l'efficacia, l'efficienza e il miglioramento continuo.

I sistemi basati sulla ISO 9001, sulla ISO 45001, sulla ISO 14001, ecc., si fondano sulla capacità dell'organizzazione di acquisire, organizzare, condividere e utilizzare le conoscenze in modo sistematico. Che si tratti di documenti, procedure, best practice o esperienze dei dipendenti, la conoscenza organizzativa è il "carburante" che alimenta il motore dei sistemi di gestione, consentendo all'organizzazione di raggiungere i propri obiettivi, soddisfare i requisiti delle parti interessate e promuovere il miglioramento continuo.

Nonostante la grande importanza della conoscenza, però, molte organizzazioni si trovano ad affrontare una problematica comune: "non sanno quello che sanno". In altre parole, le organizzazioni spesso non sono consapevoli del vasto patrimonio di conoscenze che possiedono, o non sono in grado di accedervi e utilizzarlo in modo efficace. Come ha osservato Lew Platt, ex CEO di Hewlett-Packard, "Se solo HP sapesse quello che HP sa, saremmo tre volte più produttivi".

Questa situazione è dovuta a diversi fattori, tra cui la dispersione delle informazioni in silos organizzativi, la mancanza di strumenti adeguati per mappare e gestire la conoscenza, e la difficoltà di catturare e condividere la conoscenza tacita posseduta dai dipendenti. Di conseguenza, le organizzazioni spesso faticano a sfruttare appieno il potenziale della loro conoscenza, con impatti negativi sull'efficienza operativa, la conformità ai requisiti dei sistemi di gestione e la capacità di innovare.

Le fonti della conoscenza all'interno delle organizzazioni

La conoscenza è un asset prezioso che deriva da molteplici fonti, sia interne che esterne all'organizzazione. Per poterla gestire efficacemente e sfruttarne appieno il potenziale, è fondamentale identificare e mappare queste diverse fonti.

I documenti e le procedure rappresentano la spina dorsale della conoscenza esplicita di un'organizzazione. Questi asset tangibili, che includono manuali, istruzioni operative, politiche, regolamenti e registrazioni, contengono informazioni strutturate e codificate essenziali per il funzionamento dei sistemi di gestione. Ad esempio, nel contesto della ISO 9001, i piani della qualità, le procedure e le registrazioni delle non conformità costituiscono una preziosa base di conoscenza per garantire la conformità ai requisiti e promuovere il miglioramento continuo.

Oltre alla conoscenza esplicita contenuta nei documenti, le organizzazioni possiedono un vasto patrimonio di conoscenza tacita incarnata nelle prassi e nelle esperienze dei dipendenti. Questa conoscenza, spesso non codificata e difficile da trasferire, comprende il know-how, le competenze, l'intuito e la saggezza pratica acquisiti dai dipendenti nel corso del tempo. Come diceva il filosofo ungherese Michael Polanyi, "Sappiamo più di quanto possiamo dire". Catturare e condividere questa conoscenza tacita è fondamentale per le organizzazioni che desiderano eccellere nei sistemi di gestione.

Nella nostra era digitale, i database e i sistemi informativi sono diventati essenziali per l'archiviazione e la gestione della conoscenza organizzativa. Questi strumenti tecnologici consentono di memorizzare, organizzare e rendere accessibili grandi quantità di dati e informazioni, supportando i processi decisionali e operativi dei sistemi di gestione. Ad esempio, nel contesto della ISO 14001, i database ambientali contenenti dati sulle emissioni, i consumi energetici e la conformità normativa sono fonti preziose di conoscenza per monitorare le performance e identificare opportunità di miglioramento.

Oltre alle fonti principali, le organizzazioni possono attingere a una varietà di altre fonti di conoscenza, sia interne che esterne che includono:

• lezioni apprese e best practice derivanti da progetti e iniziative passate
• feedback raccolti da clienti, fornitori e altre parti interessate
• benchmarking e analisi comparative con altre organizzazioni del settore
• ricerche di mercato, report di settore e pubblicazioni scientifiche
• partecipazione a conferenze, seminari e gruppi di lavoro professionali
• collaborazioni e partnership con università, centri di ricerca e altre istituzioni

Integrando queste diverse fonti di conoscenza, le organizzazioni possono costruire un quadro completo e sfaccettato del proprio patrimonio intellettuale, gettando le basi per una gestione efficace della conoscenza a supporto dei sistemi di gestione.

La difficoltà di accedere alla conoscenza

Una delle sfide più comuni è la dispersione e la frammentazione delle informazioni all'interno dell'organizzazione. La conoscenza è spesso distribuita in aree organizzative, con documenti, dati ed esperienza sparsi tra diverse funzioni, dipartimenti e sistemi. Questa frammentazione rende difficile per i dipendenti trovare e accedere alle informazioni di cui hanno bisogno, causando inefficienze, un proliferare di sforzi e decisioni basate su informazioni parziali.

Strettamente legata alla dispersione delle informazioni è il problema dell'accesso e del recupero delle conoscenze. Anche quando le informazioni sono state catturate e archiviate, i dipendenti spesso faticano a trovarle quando ne hanno bisogno. I sistemi di ricerca e recupero inadeguati, la mancanza di una nomenclatura comune e il sovraccarico informativo rendono difficile muoversi all'interno dell'enorme quantità di dati e documenti presenti nelle organizzazioni.

Un altro problema è rappresentato dalla mancanza di condivisione e collaborazione delle conoscenze tra le persone. Spesso, la conoscenza tacita e l'esperienza risiedono nelle menti dei singoli individui e non vengono adeguatamente condivise con i colleghi. Le barriere culturali, come la mentalità della "conoscenza è potere", la mancanza di fiducia e l'assenza di incentivi alla condivisione, possono ostacolare il trasferimento delle conoscenze.

Gli LLM e la mappatura della conoscenza

Negli ultimi anni, l'avvento dell'intelligenza artificiale e, in particolare, dei Large Language Models (LLM) come ChatGPT, Gemini, Claude, ecc. ha aperto nuove prospettive per affrontare la sfida della gestione della conoscenza organizzativa. Gli LLM sono modelli di intelligenza artificiale in grado di elaborare e comprendere grandi quantità di testo, estraendo informazioni rilevanti e generando risposte pertinenti.

Grazie alla loro capacità di analizzare e mappare automaticamente la conoscenza dispersa in documenti, procedure e altre fonti, gli LLM offrono alle organizzazioni strumenti potenti per "sapere quello che sanno" e sbloccare il valore nascosto della loro conoscenza. Che si tratti di indicizzare e rendere ricercabili i documenti, estrarre informazioni chiave dalle procedure o creare knowledge base interattive per i dipendenti, questi strumenti stanno emergendo come una soluzione innovativa per supportare i sistemi di gestione e promuovere l'eccellenza organizzativa.

Il knowledge mapping (mappatura delle conoscenze) è il processo di identificazione, rappresentazione e organizzazione della conoscenza all'interno di un'organizzazione. È una disciplina che mira a creare una "mappa" navigabile delle diverse fonti di conoscenza, mostrando le relazioni e le interconnessioni tra documenti, persone, processi e sistemi.

Tradizionalmente, il knowledge mapping è sempre stato un processo manuale e dispendioso in termini di tempo che richiede agli esperti di identificare, classificare e collegare manualmente le diverse fonti di conoscenza. Con l'avvento degli LLM, questo processo può essere ampiamente automatizzato perché questi strumenti possono analizzare grandi quantità di dati non strutturati, come documenti, e-mail e pagine web, ed estrarre automaticamente concetti, entità e relazioni.

Ad esempio, un LLM può essere addestrato sui documenti del sistema di gestione per la qualità di un'organizzazione e, attraverso le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico, può identificare i principali argomenti trattati in questi documenti e rilevare le relazioni tra questi concetti, ad esempio associando specifiche procedure a particolari requisiti della norma ISO 9001. Il risultato di questo processo è una mappa semantica ricca e interconnessa della conoscenza organizzativa che può essere visualizzata, esplorata e interrogata dagli utenti.

Una delle applicazioni più immediate degli LLM è l'indicizzazione e la ricerca intelligente dei documenti. Le organizzazioni generano e accumulano enormi quantità di documentazione relativa ai loro sistemi di gestione, come manuali, procedure, istruzioni operative, moduli e registrazioni. Trovare informazioni specifiche all'interno di questo vasto corpo di documenti può essere una vera sfida e portare a inefficienze e a perdite di tempo. Attraverso questi strumenti è possibile estrarre da ciascun documento i concetti principali, le parole chiave e i metadati rilevanti. Questa indicizzazione semantica consente la creazione di un motore di ricerca potenziato dall'intelligenza artificiale che può comprendere il contesto e l'intento delle ricerche degli utenti e restituire i documenti più pertinenti.

Un'altra applicazione è l'estrazione automatica di informazioni chiave dalle procedure e dalle prassi. Spesso, la conoscenza di base è sepolta all'interno di lunghi documenti procedurali o nascosta nelle pratiche tacite dei dipendenti esperti. Rendere questa conoscenza esplicita e facilmente accessibile può essere un vero problema per le organizzazioni. I lavoratori possono porre domande in linguaggio naturale e l'intelligenza artificiale può fornire risposte pertinenti attingendo all'intera gamma della conoscenza dell'organizzazione. Ad esempio, un nuovo assunto potrebbe chiedere "Quali sono i requisiti per la segnalazione di un incidente sul lavoro?" e il modello sarebbe in grado di fornire una risposta sintetica basata sulle informazioni contenute nelle politiche e nelle procedure della salute e della sicurezza sul lavoro.

Infine, questi strumenti possono essere applicati per supportare la formazione e l'ingresso nell'azienda dei nuovi assunti.

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