Il secondo cervello di un'azienda

“Quanto abbiamo quotato a questo cliente due anni fa, e perché proprio a quel prezzo?”

In quasi tutte le aziende che conosco la risposta esiste, ma sta in un posto solo: la memoria di una persona. Il documento probabilmente c’è — in una cartella, in una casella di posta, in un faldone — solo che nessuno saprebbe dire quale, e soprattutto nessuno saprebbe collegarlo alla trattativa che l’ha preceduto e alla decisione che ne è seguita. Quando quella persona è in ferie la risposta arriva lenta. Quando quella persona va in pensione, la risposta smette di esistere.

Il problema non è la quantità di informazione. Il problema è che l’informazione non è collegata. E questo è esattamente ciò che l’intelligenza artificiale, usata bene, può risolvere: non serve a sapere di più, serve a mettere in relazione quello che l’azienda sa già.

Non è un altro gestionale

Un secondo cervello aziendale non sostituisce niente di quello che c’è. Sta sopra i sistemi esistenti — il gestionale, la posta, le cartelle condivise, l’archivio cartaceo — e non chiede a nessuno di cambiare il proprio modo di lavorare.

Tre caratteristiche lo definiscono, e sono poche apposta:

• ogni fatto è scritto una volta sola, in una nota breve: un cliente, un prodotto, una decisione, il motivo di uno sconto;
• ogni nota è collegata alle altre con rimandi espliciti, che non sono un abbellimento ma la sostanza di tutto il sistema;
• un assistente legge quelle note e risponde citando la fonte, così che ogni risposta si possa verificare risalendo al documento da cui viene.

Vive dentro l’azienda, su file leggibili da chiunque, e resta leggibile anche il giorno in cui gli strumenti di oggi non ci saranno più.

Nodi e archi: perché qui si parla di grafi

La struttura che ne esce ha un nome preciso in matematica: è un grafo. Due soli ingredienti — i nodi, cioè i fatti, e gli archi, cioè le relazioni fra due fatti. Da questa definizione elementare discendono quattro conseguenze molto pratiche.

Il valore sta negli archi, non nei nodi. Mille documenti scollegati sono un archivio; gli stessi mille documenti collegati sono conoscenza. Un archivio lo si consulta sapendo già che cosa cercare — e infatti serve a chi sa già. Una rete la si percorre, e serve anche a chi non sa da dove partire.

Alcuni nodi diventano perni. Un cliente storico, una famiglia di prodotto, un fornitore critico accumulano molti più collegamenti degli altri. Nessuno li dichiara: emergono dalla struttura, e quasi sempre coincidono con quello che conta davvero in azienda. È un modo insolito e onesto di guardarsi allo specchio.

Un nodo isolato è conoscenza persa. Un documento senza collegamenti nessuno lo ritroverà, e tanto vale non averlo scritto. Nel metodo che uso questo è un difetto da correggere, verificato automaticamente a ogni aggiunta: se una nota non si aggancia a niente, il sistema lo segnala.

Una risposta è un percorso, non un documento. Quando si chiede qualcosa all’assistente, la risposta non viene da un file: viene da un cammino che attraversa la rete — questo cliente, l’offerta di due anni fa, il prodotto che conteneva, il prezzo effettivamente praticato, il listino di oggi. È il ragionamento che farebbe la persona più esperta dell’azienda, con due differenze: il percorso resta tracciato, e non dipende da chi c’è quel giorno.

Il paragone con le sinapsi regge per questo motivo, non per suggestione: anche nel cervello l’unità di funzionamento è il collegamento, non la singola cellula.

I numeri stanno fuori

Questa è la lezione che ho imparato sbagliando, e la riporto perché è il punto in cui la maggior parte dei progetti si arena.

La prima impostazione prevedeva di mettere tutto dentro la base di conoscenza, fatture comprese. Non regge, per tre motivi che si vedono solo quando ci si prova davvero: migliaia di documenti di puro dato gonfiano il sistema fino a renderlo ingestibile; farli leggere all’intelligenza artificiale costa moltissimo per un lavoro che è meccanico al cento per cento; e per rispondere a una domanda semplice come “qual è l’ultimo prezzo praticato” bisognerebbe frugare in migliaia di file, quando la stessa risposta è una singola interrogazione di database.

Da lì la regola che applico oggi: i numeri stanno nel database, i ragionamenti stanno nelle note. I dati delle transazioni li estrae uno script — un procedimento deterministico, che dà sempre lo stesso risultato e si può verificare al centesimo — mentre l’intelligenza artificiale resta dove serve davvero: sul perché di una decisione, che in un database non c’è e non ci sarà mai.

È una distinzione poco appariscente, e separa un sistema che funziona ancora dopo sei mesi da una dimostrazione che stupisce per due settimane.

Che cosa c’è dentro, in un caso vero

Azienda manifatturiera del Nord Est, prodotti configurabili a catalogo, ufficio commerciale di poche persone, una storia lunga e un archivio in gran parte su carta e su fogli di calcolo. Oggi il suo secondo cervello contiene:

• centinaia di schede cliente e altrettante di prodotto, collegate fra loro come una matrice di chi ha comprato che cosa;
• migliaia di fatture e decine di migliaia di righe di dettaglio in un database interrogabile, caricate da uno script e non a mano;
• il motore di calcolo dei prezzi ricostruito a partire dalle formule di un vecchio configuratore in Excel, famiglia per famiglia, ogni formula verificata contro i dati reali.

Il risultato pratico è che su qualunque richiesta in arrivo si hanno subito due riferimenti invece di zero: quanto è stato realmente fatturato a quel cliente in passato e quanto direbbe il listino oggi. Fra i due si decide con cognizione, e non si scende sotto l’ultimo prezzo praticato per distrazione.

C’è un ultimo effetto, il più istruttivo. Ricostruire quelle formule ha fatto emergere errori nel listino storico che l’azienda non aveva mai visto: alcuni componenti uscivano sistematicamente senza prezzo. Nessuno li cercava, ed erano lì da anni. Mettere ordine nella conoscenza fa affiorare problemi che nessuno stava cercando — è il ritorno che non si riesce a mettere a preventivo, e che spesso paga il lavoro.

Come si parte

Primo, l’inventario. Quali fonti esistono davvero — gestionale, offerte, posta, carta — e soprattutto quali domande l’azienda vorrebbe poter fare e oggi non può. Mezza giornata, e già da sola chiarisce molte cose.

Secondo, le fondamenta. Si separano i numeri dai ragionamenti, si carica automaticamente ciò che è automatizzabile, si scrivono le prime note sui perni dell’attività.

Terzo, la crescita guidata. La conoscenza si aggiunge dove serve, non tutta insieme, con un controllo di qualità che impedisce di accumulare documenti scollegati — cioè di ricostruire il vecchio archivio con strumenti nuovi.

Che cosa serve dall’azienda: poche ore di una persona che sa come funzionano le cose. È l’unica risorsa davvero scarsa in un lavoro del genere. Il resto è mestiere mio.

Il caso descritto è un lavoro reale, riportato per ordini di grandezza e senza elementi che permettano di risalire all’azienda.