Le aziende che vincono con l'IA potrebbero non assomigliare affatto a delle aziende

Negli ultimi due anni, la conversazione aziendale dominante sull'intelligenza artificiale è stata dolorosamente prevedibile. I dirigenti parlano di produttività, copiloti, guadagni di efficienza e risparmi sui costi. I consigli di amministrazione chiedono roadmap sull'IA. I consulenti impacchettano l'urgenza in presentazioni. Interi organizzazioni si affannano per dimostrare che stanno "facendo qualcosa con l'IA".

Ma sotto tutto quel rumore si nasconde un cambiamento molto più grande, uno che molte aziende sembrano ancora determinate a non vedere: l'IA non è semplicemente uno strumento per rendere le organizzazioni più efficienti. È una tecnologia che cambia la dimensione minima vitale di un'organizzazione.

E una volta che ciò accade, molte delle ipotesi che hanno definito l'azienda moderna iniziano a sembrare molto meno stabili di quanto non fossero in passato.

Ho già sostenuto che l'IA non sostituirà la strategia, ma la esporrà, e che concentrarsi sul taglio dei costi durante la rivoluzione dell'IA è un errore strategico. Entrambe le idee indicano la stessa direzione: le aziende che trattano l'IA come un livello di ottimizzazione operativa probabilmente perderanno la vera trasformazione.

Perché la vera trasformazione non è che l'IA aiuta le persone a lavorare più velocemente. È che l'IA cambia quanto può essere fatto da quante poche persone.

Per più di un secolo, la scala significava numero di dipendenti. Se volevi fare di più, assumevi più persone. Se volevi crescere, aggiungevi livelli: più analisti, più manager, più coordinatori, più ruoli specializzati, più reporting interno, più processi. La moderna società per azioni è stata costruita attorno a un'unica semplice ipotesi: la complessità richiede esseri umani, e gli esseri umani richiedono struttura.

Quell'ipotesi è ora sotto pressione. Una singola persona equipaggiata con gli strumenti di IA giusti può già fare lavoro che, non molto tempo fa, richiedeva un piccolo team. Ricerca, stesura, codifica, analisi, traduzione, esplorazione del design, sintesi, supporto clienti, prototipazione: nessuna di queste funzioni scompare, ma molte di esse vengono sempre più compresse.

La ricerca accademica sta iniziando a mostrare esattamente questo effetto: la collaborazione uomo-IA può aumentare significativamente la produttività e ridurre la necessità di strutture di team tradizionali in determinati flussi di lavoro. Quella compressione conta molto più di quanto la maggior parte dei manager sembri disposta ad ammettere. Perché quando l'output smette di essere legato così strettamente al numero di dipendenti, la logica stessa dell'organizzazione inizia a cambiare.

La domanda non è più solo come l'IA influisce sui lavori. La domanda molto più interessante è come l'IA influisce sull'architettura stessa dell'azienda.

La maggior parte delle aziende sta ancora pensando all'IA in termini manageriali. Come può migliorare la produttività? Come può automatizzare i compiti? Come può ridurre l'attrito? Come può abbassare i costi senza causare troppa interruzione?

Queste non sono domande irrilevanti. Ma sono secondarie. Il cambiamento più importante è dal management all'orchestrazione.

Nell'azienda tradizionale, il valore derivava dal coordinare grandi gruppi di persone. Nell'azienda abilitata dall'IA, il valore deriva sempre più dalla progettazione di sistemi in cui un numero relativamente piccolo di esseri umani coordina flussi di lavoro, agenti, modelli, fonti di dati e processi decisionali.

Questa è una capacità molto diversa. È meno una questione di supervisione del lavoro e più una questione di architettura della capacità.

I vincitori non saranno necessariamente le aziende con i budget IA più grandi, i modelli più grandi o gli annunci più rumorosi. Saranno quelle che imparano a combinare il giudizio umano con la leva della macchina in un modo che cambia effettivamente il loro modello operativo.

E questo è esattamente dove molte organizzazioni incumbent potrebbero avere difficoltà. La burocrazia non scompare semplicemente perché un'azienda acquista licenze. In effetti, molte organizzazioni stanno per scoprire che l'IA non solo automatizza i compiti. Espone anche quanto della loro struttura esisteva per compensare inefficienza, frammentazione e inerzia interna.

La domanda sbagliata è questa: come può l'IA rendere la nostra azienda attuale più efficiente?

La domanda giusta è molto più scomoda: se dovessimo costruire questa azienda oggi, in un mondo in cui l'IA esiste già, la costruiremmo così?

In molti casi, la risposta è ovviamente no. Non costruiremmo così tanti passaggi di consegne. Non creeremmo così tanti livelli di reporting. Non separeremmo le funzioni nello stesso modo. Non assumeremmo che ogni forma di crescita richieda assunzioni proporzionali. Non definiremmo il professionismo dalla capacità di navigare la complessità interna. Eppure, questo è esattamente ciò che molte strategie sull'IA stanno cercando di preservare.

Ecco perché così tante iniziative aziendali sull'IA sembrano deludenti. Sono progettate non per ripensare l'azienda, ma per proteggerla dal ripensare se stessa. Usano una tecnologia trasformativa nel modo più conservatore possibile.

Questo potrebbe essere politicamente conveniente. Potrebbe persino produrre un breve aumento della produttività. Ma non è lì che risiede il vero valore strategico. Perché le tecnologie general-purpose non ottimizzano semplicemente le strutture esistenti. Tendono a rendere obsolete alcune di quelle strutture.

Gli economisti hanno da tempo descritto tecnologie come l'elettricità, i motori a vapore e i computer come tecnologie general-purpose: innovazioni che rimodellano interi sistemi economici piuttosto che singoli settori. L'intelligenza artificiale sembra sempre più appartenere a quella categoria.

Internet ha ridotto il costo della pubblicazione, e i media sono stati trasformati. Improvvisamente, individui e team molto piccoli potevano fare cose che una volta richiedevano intere istituzioni. L'IA sta iniziando a fare qualcosa di simile alle organizzazioni in modo più ampio.

Stiamo entrando in un'era in cui piccoli team saranno in grado di generare output, velocità e impatto di mercato che una volta richiedevano aziende molto più grandi. Non perché gli esseri umani siano diventati sovrumani, ma perché la leva è cambiata.

I ricercatori che studiano la dinamica dell'innovazione hanno da tempo osservato che i piccoli team tendono a produrre scoperte più disruptive, mentre i grandi team si concentrano di più sullo sviluppo di idee esistenti. E le istituzioni globali stanno già avvertendo che l'IA potrebbe espandere drammaticamente la capacità produttiva delle piccole organizzazioni, consentendo loro di competere con aziende molto più grandi. Questa dinamica è anche visibile nell'ecosistema delle startup, dove gli strumenti di IA stanno consentendo alle aziende di scalare con team drammaticamente più piccoli di quanto fosse possibile in precedenza.

Questa dinamica è già visibile nel modo in cui le capacità dell'IA si stanno diffondendo e commoditizzando su piattaforme, una tendenza che ho esplorato in articoli precedenti come "Questa è la prossima grande cosa nell'IA aziendale" e "Perché i modelli mondiali diventeranno una capacità della piattaforma, non un superpotere aziendale".

Questo non significa che ogni azienda diventerà minuscola, né significa che la scala smetta di contare. Distribuzione, fiducia, capitale, marchio, regolamentazione ed esecuzione continueranno a contare enormemente. Ma significa che il divario tra un'organizzazione piccola e ben orchestrata e una grande e mal progettata si ridurrà drammaticamente.

E quando ciò accade, molti incumbent si troveranno ad affrontare un problema a cui non sono abituati: non saranno più protetti dalle loro dimensioni. Per decenni, la scala è stata un fossato. Nell'era dell'IA, la scala senza adattabilità potrebbe diventare un passivo.

Il vero divario nell'economia dell'IA non sarà tra aziende che usano l'IA e aziende che non la usano. Quella distinzione sta già diventando priva di significato.

Il vero divario sarà tra aziende che usano l'IA per rafforzare vecchie strutture e aziende che la usano per ridisegnarsi attorno a una nuova logica di leva. Un gruppo otterrà guadagni incrementali. L'altro ridefinirà cosa può essere un'azienda.

Ecco perché le organizzazioni più di successo del prossimo decennio potrebbero non assomigliare affatto alle organizzazioni di successo dell'ultimo. Potrebbero avere meno dipendenti, meno livelli, meno silos e meno rituali ereditati da una logica industriale che non si adatta più.

Potrebbero sembrare, dall'esterno, quasi inquietantemente piccole per ciò di cui sono capaci. E questo è il punto.

Le aziende che vincono con l'IA non useranno semplicemente nuovi strumenti; abbandoneranno vecchie ipotesi. E una volta che lo fanno, potrebbero non assomigliare affatto a delle aziende.

Questo post è apparso originariamente su fastcompany.com

Iscriviti per ricevere la newsletter di Fast Company: http://fastcompany.com/newsletters