DAL CASO GENERARE IL CAMBIAMENTO

“Quando le cose accadono è per caso, ma quando accadono non è mai per caso.”

Il CASO si manifesta sempre e comunque: una scoperta scientifica, una malattia, un incontro, una riga letta al volo, un incidente... Le cose accadono e non importa il perché: sono comunque occasioni per generare opportunità di cambiamento. Non si tratta di una provocazione; si tratta di essere pragmatici: cosa possiamo fare per gestire il “caso”, per cambiare?

Se abbiamo un obiettivo, se abbiamo una progettualità, allora il caso diventa OCCASIONE.
Se abbiamo anche un modello di riferimento, l’occasione diventa OPPORTUNITÀ di riuscire a produrre il nostro obiettivo, il nostro progetto.
E tutto questo porta al CAMBIAMENTO.

Perché abbiamo scelto di parlare proprio di questo argomento?

La metodologia che adottiamo si fonda sul flusso CASO – OCCASIONE – OPPORTUNITÀ – CAMBIAMENTO, che è la lente con cui guardiamo e gestiamo le situazioni con cui interagiamo.
Il CASO è il punto 0, il momento in cui l’interazione si innesca e che, se gestito, genera il “cambiamento”. L’interazione è tra le organizzazioni e i loro utenti, il mercato, tra uno strumento e chi lo usa, tra operatori…

Il nostro ambito di interesse è quello delle realtà organizzate e sappiamo bene che nella loro vita di “casi” ce ne sono tanti: plurime e continue interazioni tra persone e ruoli, consumatori e prodotti, strumenti e utenti.

Non ci vogliano male gli informatici, ma avete mai provato a pensare a Intelligenza Artificiale, Machine Learning come a dei “casi”? In che senso?
Come “casi” che la scienza mette a disposizione, strumenti con cui entriamo in interazione e vogliamo capire in che modo possano esserci utili per generare cambiamento nelle organizzazioni. Non è l’Intelligenza Artificiale a dirci “come”, è l’organizzazione che nel momentum in cui incontra l’Intelligenza Artificiale si chiede come questa possa essere usata per generare cambiamento.
Ed è nel momento della domanda che il caso smette di essere tale e diventa OCCASIONE per continuare a perseguire l’obiettivo dell’organizzazione, sia esso di produzione e/o di servizio.

Prendiamo l’ambito biomedicale a noi molto caro. La ricerca e l’applicazione va verso l’uso di strumenti – quale appunto l’Intelligenza Artificiale – che consentano di costruire dispositivi biomedicali sempre più evoluti, autonomi, in interazione con il paziente e con chi li usa per loro. Queste aziende utilizzano ciò che la scienza mette a disposizione – il CASO – per perseguire l’obiettivo di guarigione e cura dei pazienti a cui i dispositivi sono destinati.
Quando la ricerca biomedicale introduce nel mercato un dispositivo di cura, l’utente entra in interazione con questo strumento considerandolo certamente efficace per le sue esigenze sanitarie. E l’azienda che lo produce, per costruire l’OPPORTUNITÁ progetta lo strumento usando dei dati statistici che danno conto della specificità sanitaria degli utenti ai quali si rivolge. E quindi cosa accade quando lo strumento è restituito all’azienda produttrice? Oppure cosa accade quando l’utente continua a sollecitare il customer service senza trovare una soluzione per le criticità che incontra nell’uso dello strumento? E se ne lamenta!

Se ci fermiamo all’OCCASIONE, allora l’obiettivo di guarigione e cura è certamente perseguito con la produzione degli strumenti. E le criticità d’uso rientrano nelle pratiche post-vendita. Ma, se oltre al dato statistico, l’azienda si dota anche del dato testuale, cioè di cosa dice e come descrive la “sua” patologia ciascun utente, allora si apre la strada dell’OPPORTUNITÀ e del CAMBIAMENTO. Qui è il punto di svolta: raccogliere i dati testuali e interrogarli con domande metodologiche che hanno l’obiettivo di incrementare l’efficienza d’uso del dispositivo; l’efficacia già ce l’ha. Cioè un dispositivo genera sempre un impatto per l’utente che lo usa, ma come impatta sulla sua salute? La mantiene, la diminuisce, la aumenta? E in che modo l’utente stabilisce l’aumento, il decremento o il mantenimento? Queste sono possibili domande esemplificative che noi in Prâgmata-Arkyreyma utilizziamo per osservare la configurazione, per analizzare cioè il linguaggio naturale che si declina nel testo, che è quello che dice l’utente e quello che dice è la “sua” realtà. Noi la interroghiamo rispetto a un obiettivo di cambiamento per l’azienda, per l’utente, per la comunità.

Quale sia questo cambiamento e quali criticità esso genererà lo si definisce insieme: l’azienda, l’utente e Prâgmata-Arkyreyma come partner di sviluppo strategico dell’organizzazione che vuole generare cambiamento, suo e per i suoi clienti attuali e potenziali.

Sembrano questioni di lana caprina?

Fermarsi all’OCCASIONE e, dunque, all’obiettivo, all’efficacia genera un cambiamento che rimane casuale, non patrimonializzabile da parte dell’azienda. Entrare nel merito dell’OPPORTUNITÀ consente di superare la casualità e l’occasionalità per generare una trasformazione per tutti e per ciascuno allo stesso tempo. Per l’azienda in quanto dispone di elementi conoscitivi in anticipazione che sa come usare e applicare e per l’utente, in quanto può padroneggiare il cambiamento della propria vita, della propria storia sanitaria e biografica, della propria salute. L’azienda costruisce dunque strumenti che tengano conto dell’efficienza d’uso degli stessi e non solo della loro efficacia, il customer service gestisce le richieste degli utenti alla luce dell’esigenza che portano, quindi con domande piuttosto che con risposte predefinite e precaricate a sistema.

Quindi Andiamo avanti con il CAMBIAMENTO. Cosa potrebbe accadere dopo?

Immaginiamo che l’interazione con l’utente sia gestita da strumenti di Intelligenza Artificiale che fanno domande piuttosto che dare risposte.
Classicamente l’utente pone una domanda, il sistema risponde utilizzando il riferimento al contenuto portato e selezionando una o più risposte tra quelle precaricate nel sistema. Invertiamo il flusso: sarà il sistema a fare domande per raccogliere la configurazione e usarla per imparare a dare le risposte più appropriate e utili o rimandare all’intervento di un operatore “umano” per le criticità specifiche. In che modo? Focalizzando l’attenzione non sui contenuti, ma su “come” questi sono usati dall’utente per costruire la richiesta. Un conto è dire, ad esempio, “questa protesi è troppo scomoda” stabilendo già che il dispositivo non sia adeguato; altra cosa è poter raccogliere dall’utente quali siano le criticità d’uso della protesi, quali i sintomi, cosa sta accadendo in quel preciso momento della segnalazione nell’uso del dispositivo. E tutto questo patrimonio conoscitivo può essere usato nella progettazione e costruzione dei dispositivi, generando diverse richieste, incremento della competenza d’uso e dell’efficacia degli strumenti stessi. Se non è cambiamento questo!

Quindi, non consegniamo alla macchina contenuti ma le insegniamo i modi che gli utenti utilizzano per costruire le loro richieste, lamentele, questioni. Grazie al Machine Learning e all’Intelligenza Artificiale possiamo avere questo genere di strumenti, che utilizzano i modi degli umani e non solo i loro contenuti, che osservano i dati testuali potendoli interrogare anche domandandosi “quali competenze ha questo utente nella gestione attuale della sua salute?” “a chi si appoggia?” “come potrebbe impattare il dispositivo?” “è nelle condizioni di usarlo adeguatamente?”. Strumenti, insomma, che pongono domande all’utente per consentirgli di padroneggiare l’impatto del dispositivo, come usarlo nella sua specifica storia di salute, nella gestione di quella che ancora oggi chiamiamo “interazione uomo-macchina”.

Questo è lo scenario futuro che Prâgmata-Arkyreyma sta realizzando già ora e che ha origine negli anni di ricerca con l’Università di Padova, nostro partner e incubatore, che ci ha consegnato l’impianto scientifico di analisi dell’uso del linguaggio naturale che è la nostra specificità. Il nostro “caso”, che gestiamo nell’interazione con la comunità a cui ci rivolgiamo per generare il cambiamento, come un cerchio che si chiude per aprirsi di nuovo, infinite volte.

E allora che ci siano sempre tanti nuovi casi … di cambiamento!