Come mettiamo l'IA al lavoro ogni giorno in Devolutions

Oggi l’IA emerge in quasi ogni conversazione. In Devolutions, abbiamo deciso fin da subito che parlarne non bastava: le persone avevano bisogno di autorizzazione, tempo e un minimo di struttura per renderla davvero utile.

Siamo circa 200-250 persone. Alcuni di noi scrivono codice per il prodotto tutto il giorno. Altri lavorano nell’area legale, nel marketing, nella finanza, nelle risorse umane e nel supporto. In tutti questi ruoli, l’obiettivo è lo stesso: integrare l’IA nel lavoro che le persone svolgono già, in modo che faccia risparmiare tempo invece di restare inutilizzata.

Ecco come questo si traduce nella nostra quotidianità, e cosa potrebbe provare a fare anche il suo team.

Incoraggiare non basta: bisogna costruire il sistema operativo

L’autorizzazione da sola non crea abitudini. Le persone hanno bisogno di tempo, formazione, strumenti e qualcuno a cui chiedere quando si trovano in difficoltà. Per questo trattiamo l’IA come una capacità interna da far crescere, non come una moda da tollerare.

Il nostro CTO, Marc-André Moreau, ha risposto alle domande della community su sicurezza, costi e cultura. La versione breve per il lavoro di tutti i giorni è semplice: la dirigenza sostiene l’IA, i team restano responsabili della qualità e del giudizio, e investiamo affinché le persone possano lavorare più velocemente senza procedere alla cieca.

Hackathon sull’IA: una giornata intera per costruire qualcosa di utile

Uno dei rituali più visibili è l’hackathon sull’IA: una giornata intera che le persone possono dedicare a progetti IA per il proprio lavoro, per il proprio team, o per un flusso di lavoro che richiede ancora troppo tempo manuale.

Abbiamo organizzato il primo hackathon dedicato all’IA l’anno scorso con i nostri team tecnici. Sviluppatori e altri ruoli tecnici hanno usato quella giornata per prototipare automazioni, skill e strumenti da riportare poi nel lavoro di prodotto e di ingegneria.

Applichiamo la stessa idea anche ai reparti non tecnici: legale, marketing, risorse umane e altri team che non vivono all’interno di una codebase. L’obiettivo è lo stesso: smettere di fare tutto a mano quando un flusso di lavoro IA ben definito può assorbire il carico ripetitivo, così le persone possono concentrarsi sul giudizio, sulle relazioni e sul lavoro che richiede ancora un intervento umano.

Formazione Mindstone per percorsi tecnici e non tecnici

Continuiamo a investire nella formazione con Mindstone, una società terza specializzata in competenze IA pratiche. Persone con profilo tecnico e non tecnico, incluse colleghe e colleghi delle risorse umane, stanno seguendo il percorso, con tracce adattate al modo in cui ciascun gruppo lavora davvero.

Questo aspetto era importante. Uno sviluppatore e una persona del marketing non hanno bisogno dello stesso primo approccio all’IA. Un vocabolario condiviso aiuta; esercizi identici, di solito, no. Se sta implementando l’IA in un’organizzazione con profili misti, suddivida i percorsi da subito e mantenga i risultati concreti: un flusso di lavoro migliorato, una bozza accelerata, un report assemblato più rapidamente, una checklist di revisione che non parte più da un foglio bianco.

Strumenti, esperimenti e un po’ di caos produttivo

Diamo inoltre alle persone lo spazio per provare più di un unico stack. Internamente si sentono nominare Claude, ChatGPT, Cursor e altri strumenti, in base al compito. A volte scherziamo dicendo che si tratta di un caos IT, nel senso migliore del termine: le persone possono sperimentare, costruire automazioni e skill, condividere ciò che funziona con altri team e capire cosa si adatta meglio al proprio ruolo.

Questo è intenzionale. Bloccare tutti su un unico strumento troppo presto può congelare l’apprendimento. Lasciare che le persone confrontino diversi approcci, per poi convergere su ciò che funziona, tende a produrre nel tempo scelte predefinite migliori. Per i responsabili della sicurezza e dell’IT che ci leggono: il punto non è una crescita incontrollata. È una sperimentazione guidata, con un supporto a portata di mano (ne parliamo qui sotto).

Il team di enablement per l’IA: cinque o sei persone che sbloccano i progetti

Per evitare che gli esperimenti muoiano tra le scheda del browser di qualcuno, abbiamo creato un team di enablement per l’IA composto da circa cinque o sei persone. Seguono i progetti in tutta l’azienda, aiutano i team a progettare automazioni e, in particolare, supportano le colleghe e i colleghi meno esperti con gli strumenti IA, che non sanno ancora come costruire skill o da dove cominciare.

Se qualcuno in un ruolo non tecnico ha un’idea ma non un metodo per realizzarla, l’enablement è il ponte che serve. È questa la differenza tra “l’IA è incoraggiata” come slogan e “l’IA è utilizzabile” come pratica.

Ambasciatori dell’IA in ogni team, con incontri mensili

Abbiamo inoltre nominato degli ambasciatori dell’IA all’interno dei team di Devolutions. Si incontrano una volta al mese con il gruppo di enablement per l’IA per condividere i progetti in corso, gli schemi che hanno funzionato e le idee che altri team possono adattare.

Gli ambasciatori non sono un secondo reparto IT. Sono colleghi che notano cosa funziona a livello locale e lo rendono visibile agli altri. Per un MSP o un’organizzazione IT di medie dimensioni, una versione leggera di questo approccio (un ambasciatore per squadra, una sincronizzazione ricorrente di 30 minuti) è spesso sufficiente per evitare che le buone idee restino chiuse in un solo team.

Cosa può prendere in prestito questo mese

Non serve avere il nostro stesso numero di dipendenti o lo stesso elenco di strumenti per adottare questo modello:

1. Dichiari la politica ad alta voce. Incoraggi l’uso dell’IA in modo intenzionale, con aspettative chiare su qualità, privacy e revisione.
2. Conceda una giornata alle persone. Un hackathon (tecnico o non tecnico) è meglio delle infinite riunioni “dovremmo provare l’IA un giorno o l’altro”.
3. Formi in base al pubblico. Separi i percorsi tecnici da quelli non tecnici; misuri i risultati, non solo la partecipazione.
4. Consenta un piccolo insieme di strumenti, poi condivida quelli vincenti. Sperimentare senza un ciclo di feedback è solo rumore di fondo.
5. Dedichi risorse all’enablement, anche minime. Una o due persone in grado di sbloccare gli altri smuoveranno più lavoro rispetto a un’ulteriore licenza software.
6. Nomini ambasciatori e organizzi incontri mensili. Renda il riutilizzo delle idee la norma.

Uno sguardo al futuro: i progressi di oggi, le ambizioni dei prossimi anni

Siamo orgogliosi dei progressi fatti: hackathon estesi anche oltre gli sviluppatori, formazione a livello aziendale, un team di enablement e ambasciatori che mantengono visibile l’apprendimento. Siamo altrettanto consapevoli che questo non è un programma concluso. L’IA in Devolutions è qualcosa che intendiamo spingere ancora più avanti nei prossimi anni, sia nel modo in cui lavoriamo internamente, sia nel modo in cui i nostri prodotti aiutano i team IT a operare con più automazione e meno attività ripetitive.

Se la sua organizzazione sta ancora decidendo se “consentire” l’IA, inizi dalla cultura e dalla struttura, non solo dalla scelta di un modello. Se sta già sperimentando, prenda in prestito gli elementi più adatti: tempo dedicato in agenda, formazione calibrata sul ruolo, persone il cui compito è aiutare, e un ritmo per condividere ciò che funziona.

Curioso di sapere come altri nella community stanno organizzando l’IA? Ce lo racconti nei commenti, oppure continui la conversazione sul Forum di Devolutions.