Pilastro 5: Organizzazione e cultura

Stabilire le basi organizzative, culturali e comportamentali necessarie per adottare agenti di intelligenza artificiale su larga scala. Questo pilastro riguarda i comportamenti di leadership, la gestione dei cambiamenti, gli incentivi, i modelli operativi e i meccanismi della community che rendono ripetibile, attendibile e sostenibile l'adozione degli agenti in tutta l'azienda.

Questo pilastro è incentrato su come è possibile:

• Creare una comprensione condivisa del motivo e della posizione in cui gli agenti sono importanti.
• Consentire agli utenti tra ruoli di collaborare con sicurezza con gli agenti.
• Rafforzare l'adozione attraverso community, promotori, riconoscimento e narrazione.
• Incorporare approcci incentrati sull'IA per l'onboarding, la performance e le operazioni quotidiane.

Perché l'idoneità dell'organizzazione è importante per gli agenti

Gli agenti cambiano la modalità di esecuzione del lavoro, il che significa che il successo dipende tanto dalle persone e dai modelli operativi quanto dalla tecnologia. Senza idoneità organizzativa, le iniziative degli agenti tendono a rimanere esperimenti isolati guidati da pochi individui, con un'adozione limitata e risultati incoerenti.

L'idoneità dell'organizzazione garantisce che i ruoli, le competenze, gli incentivi e i modi di lavorare si evolvono insieme alle funzionalità degli agenti. Investendo nell'abilitazione, nella chiara proprietà e nell'adozione culturale, le organizzazioni possono sostenere l'utilizzo degli agenti, distribuire l'innovazione oltre i team centrali e trasformare le prime vittorie in un impatto scalabile e ripetibile. L'adozione guidata dalla community, il supporto della leadership visibile e le procedure di modifica strutturate accelerano l'adozione e ridurre i costi di abilitazione a lungo termine.

Cosa significa alto livello di maturità

Ad un alto livello di maturità, l'organizzazione opera come un'impresa orientata agli agenti.

Caratteristiche dell'organizzazione e della cultura:

• I leader modellano in modo visibile i comportamenti orientati all'IA nel lavoro quotidiano.
• I dipendenti capiscono quando affidarsi agli agenti e quando applicare il giudizio umano.
• Un chiaro modello operativo di intelligenza artificiale definisce i diritti decisionali, le responsabilità individuali e l'escalation.
• Le comunità di pratica, i promotori e lo storytelling mantengono lo slancio.
• L'adozione, la fiducia e il sentiment vengono misurati e su di essi si interviene.
• L'apprendimento e l'abilitazione sono integrati nei ritmi di onboarding e di performance.

Caratteristiche dell'IA responsabile:

• L'IA responsabile è profondamente incorporata nella cultura organizzativa e considerata un vantaggio competitivo fondamentale.
• Tutti i dipendenti dimostrano abitudini di intelligenza artificiale responsabili mature e capacità di ragionamento etico.
• Le considerazioni etiche sono integrate nelle interazioni quotidiane tra decisioni e agenti.
• L'attendibilità, l'equità e la trasparenza sono valori organizzativi fondamentali che guidano l'adozione dell'IA.
• L'organizzazione affronta in modo proattivo i pregiudizi, la sicurezza e le preoccupazioni etiche in tutte le iniziative di IA.
• Le procedure di IA responsabili vengono costantemente perfezionate in base alle procedure consigliate e alle normative emergenti.

Come leggere la tabella di maturità

La tabella illustra l'evoluzione della preparazione e della cultura dell'organizzazione tra cinque livelli di maturità.

Per ogni livello, si noti quanto illustrato di seguito:

• Stato di idoneità e cultura dell'organizzazione: comportamenti e strutture osservabili.
• Opportunità di avanzamento: aree di interesse pratiche che consentono la fase successiva.

Diverse parti dell'organizzazione potrebbero maturare a velocità diverse. Usare la tabella per identificare dove le lacune di preparazione potrebbero limitare l'adozione o rallentare la diffusione.

Maturità organizzativa e culturale

Anti-pattern comuni

Fai attenzione a questi segnali che i fondamenti di preparazione organizzativa potrebbero limitare l'adozione dell'agente AI.

Livello 100 – Iniziale: "Mentalità del progetto tecnologico"

Modello: trattare le iniziative dell'agente di intelligenza artificiale come progetti puramente tecnici senza affrontare il cambiamento organizzativo e culturale.

Perché accade: eccitazione delle funzionalità di intelligenza artificiale oscura gli elementi umani dell'adozione. Leadership IT senza coinvolgimento aziendale.

Rischio: bassi tassi di adozione, resistenza al cambiamento e agenti che rimangono inutilizzati nonostante il successo tecnico.

Come evitare: iniziare con una sponsorizzazione di leadership visibile e una chiara narrazione aziendale. Inquadrare gli agenti come parte della trasformazione aziendale, non solo come distribuzione della tecnologia.

Livello 200 - Ripetibile: "Dipendenza del campione"

Modello: affidarsi troppo a pochi individui motivati a promuovere l'adozione senza abilitazione sistematica o gestione dei cambiamenti.

Perché accade: i campioni conseguono vittorie precoci, creando falsa fiducia che l'adozione si diffonderà naturalmente. Mancanza di modello operativo strutturato.

Rischio: l'adozione si blocca quando i promotori lasciano o si esauriscono per il lavoro. Le pratiche incoerenti creano lacune nella qualità e nella governance.

Come evitare: formalizzare modelli operativi, standard di documento e creare programmi di abilitazione strutturati che non dipendono da singoli promotori.

Livello 300 - Definito: "Isolamento degli standard."

Modello: stabilire un Centro di eccellenza che opera in isolamento dagli utenti effettivi, creando standard e linee guida senza input sufficiente da parte dei professionisti.

Perché accade: CoE è incentrato sulla documentazione e sulla governance anziché sull'esperienza utente. Mancanza di cicli di feedback da promotori e community.

Rischio: gli standard che non riflettono le esigenze reali. Bassa adozione delle risorse e delle linee guida di CoE. Aumento della disconnessione tra processi formali e pratica effettiva.

Come evitare: incorporare il feedback dei campioni nelle operazioni CoE. Convalidare regolarmente gli standard con i professionisti. Misurare l'efficacia del CoE tramite l'adozione da parte degli utenti, non solo per il completamento delle consegne.

Livello 400 - In grado di: "Frammentazione dell'innovazione"

Modello: le business unit che sviluppano approcci e community di intelligenza artificiale personalizzati senza coordinamento, causando procedure incompatibili e sforzi duplicati.

Perché accade: il successo con le iniziative locali crea fiducia in approcci indipendenti. Coordinamento centrale insufficiente al crescere dell'adozione.

Rischio: esperienze utente incoerenti tra le business unit. Duplicazione dello sforzo di formazione e governance. Riduzione della possibilità di condividere le procedure consigliate per l'apprendimento e la scalabilità.

Come evitare: stabilire comunità di pratica aziendali che colleghino le iniziative delle unità aziendali. Creare meccanismi per la condivisione di modelli e standard tra domini mantenendo al tempo stesso l'autonomia locale.

Livello 500 – Efficiente: "Compiacimento culturale"

Modello: supponendo che la cultura organizzativa sia "completa" senza evolversi continuamente per supportare nuove funzionalità di intelligenza artificiale e cambiare le esigenze aziendali.

Perché accade: il successo con gli approcci correnti riduce la motivazione all'adattamento. Soddisfazione per i traguardi della cultura incentrata sugli agenti.

Rischio: la cultura diventa statica mentre le funzionalità di intelligenza artificiale avanzano. Opportunità mancanti per una trasformazione più profonda e un vantaggio competitivo.

Come evitare: aggiornare continuamente i comportamenti di leadership, le procedure della community e gli approcci di abilitazione. Restare al passo con le funzionalità e le minacce emergenti dell'IA.

Ruoli e responsabilità nell'adozione agentica

L'adozione corretta degli agenti richiede una chiara responsabilità tra le funzioni aziendali, IT e di modifica. Anche se i titoli variano in base all'organizzazione, definire in modo esplicito i seguenti ruoli comunemente coinvolti come parte della prontezza organizzativa.

Sponsor esecutivo

Responsabilità primaria: direzione, legittimità e definizione delle priorità.

• È responsabile della motivazione per l'adozione dell'agente e ne comunica l'importanza.
• Imposta le aspettative per l'uso responsabile, la sperimentazione e la realizzazione del valore.
• Rimuove i blocchi organizzativi e allinea i finanziamenti e gli incentivi.

Gli sponsor esecutivi si comportano come agenti usando Copilot e gli agenti nel loro lavoro e nelle loro decisioni.

Proprietario di un'attività di agenti (per dominio o caso d'uso)

Responsabilità primaria: valore, risultati e adozione.

• È responsabile del problema aziendale che l'agente affronta.
• Definisce le metriche di successo e i risultati previsti.
• Assicura che gli agenti siano incorporati in flussi di lavoro reali, non vengano eseguiti come progetti lato.
• Funge come punto di escalation per le decisioni aziendali relative all'agente.

Questo ruolo garantisce che le iniziative dell'agente rimangano guidate dal business, non basate sulla tecnologia.

Center of Excellence (CoE) agentico

Responsabilità primaria: abilitazione, standard e scalabilità.

Il CoE funge da spina dorsale per l'adozione sostenibile, fornendo protezioni e supporto, consentendo ai team di innovare localmente. Le responsabilità tipiche includono:

• Definizione del modello di governance e distribuzione dell'agente, inclusa la gestione della richiesta, la definizione delle priorità e i diritti decisionali.
• Fornire standard, modelli e linee guida per la creazione e l'uso di agenti operativi.
• Sostenere lo sviluppo della comunità e il supporto di campioni, organizzare eventi e percorsi di apprendimento.
• Coordinamento tra sicurezza, governance, operazioni e rilevamento dei valori.
• Cura e condivisione di storie di successo e asset riutilizzabili.

Il CoE non costruisce tutto centralmente. A una maggiore maturità, consente l'esecuzione federata con standard coerenti.

Responsabili di piattaforma e IT

Responsabilità primaria: idoneità tecnica e affidabilità.

• Assicurarsi che le piattaforme, gli ambienti e le integrazioni siano pronte per gli scenari dell'agente.
• Allineare le procedure relative all'architettura, all'identità, all'accesso ai dati e al ciclo di vita.
• Collaborare con il CoE per rendere operativi gli standard e le protezioni.

Questo ruolo garantisce che l'adozione dell'agente sia scalabile in modo sicuro e sostenibile.

Partner per la sicurezza, il rischio e la conformità

Responsabilità primaria: fiducia e linee guida.

• Definire l'uso accettabile, i limiti dei dati e la postura di rischio.
• Fornire consulenza sulle facoltà decisionali e sui percorsi di escalation per garantire l'autonomia dell'agente.
• Agire come partner nelle fasi iniziali del processo anziché come punti di controllo finali.

Nelle organizzazioni mature, incorporare questi ruoli nel modello CoE anziché usare revisori esterni.

Responsabile delle operazioni e del supporto

Responsabilità primaria: eseguire operazioni, migliorare l'affidabilità e favorire il miglioramento continuo.

• Gestisce il ciclo di vita post-distribuzione degli agenti.
• Definisce i modelli di supporto basati sulla criticità dell'agente (produttività, reparto, mission-critical).
• Monitora l'integrità, l'utilizzo, gli eventi imprevisti e le prestazioni.
• Consente di migliorare continuamente i dati di telemetria, il feedback e le informazioni operative.
• Decide quando sospendere, eseguire il rollback, migliorare o ritirare gli agenti.

Senza una chiara proprietà operativa, la fiducia nell'adozione su larga scala degli agenti si erode rapidamente.

Promotori e referenti della community

Responsabilità primaria: adozione, fiducia e apprendimento tra pari.

• Fungere da punti di contatto locali attendibili nelle business unit.
• Mentore nuovi utenti e creatori.
• Condividere apprendimento, modelli e storie di successo.
• Fornire commenti e suggerimenti dal campo al CoE.

Gli esperti svolgono un ruolo chiave nella normalizzazione del lavoro assistito da agenti e nel sostenere lo slancio.

Creazione di un centro agentico di eccellenza (CoE)

Un CoE agentico fornisce struttura senza rigidità. Lo scopo non è il controllo, ma la ripetibilità, la confidenza e la scalabilità.

Un CoE efficace tipicamente:

• È piccolo e interfunzionale (business, IT, sicurezza, gestione del cambiamento).
• Possiede il modo in cui vengono adottati gli agenti, non quali agenti vengono sviluppati.
• Funziona come servizio e hub di abilitazione, non un collo di bottiglia.
• Collabora strettamente con le comunità e i promotori per amplificare l'apprendimento.

Quando si stabilisce un CoE, iniziare definendo chiaramente la responsabilità per:

• Accoglimento e definizione delle priorità: come proporre, valutare e ordinare idee.
• Modello operativo e diritti decisionali: cosa gestire centralmente e quali team del carico di lavoro all'interno dei domini possono gestire e decidere autonomamente.
• Attivazione e cura della community: percorsi di apprendimento, onboarding, supporto dei sostenitori, hackathon e presentazioni.
• Standard e riutilizzo: schemi, modelli e linee guida consigliati per accelerare la consegna.
• Segnali di adozione e valore: come monitorare e condividere l'utilizzo, la fiducia e i risultati.

La maggior parte delle organizzazioni si evolve attraverso le fasi:

• Fase iniziale: un piccolo CoE centralizzato fornisce guida pratica e coordinamento.
• Maturità media: il CoE definisce gli standard mentre le business unit eseguono con supporto.
• Maturità elevata: il CoE è incentrato sulla salute dell'ecosistema, ad esempio community, apprendimento, governance ed evoluzione, mentre l'innovazione avviene su larga scala nell'intera organizzazione.

Promuovere una comunità

Le organizzazioni con prestazioni elevate alimentano deliberatamente le community di adozione dell'IA:

• Definizione dello scopo e degli obiettivi della community: finalità chiare, allineamento ai risultati aziendali e misure di successo condivise.
• Sostegno e valorizzazione dei campioni: riconoscimento, accesso alla formazione e influenza su linee guida e standard.
• Onboarding continuo: punti di ingresso strutturati per nuovi utenti e creatori, in modo che la crescita non comprometta la qualità.
• Condivisione di storie di successo: rendere il valore visibile e accessibile per creare slancio e fiducia.
• Esecuzione di hackathon e sfide: spazi sicuri per sperimentare, imparare e esporre nuove idee.
• Monitoraggio della salute della community: partecipazione, sentiment, contributo e segnali di apprendimento guidano le modifiche nel tempo.

Scopri di più: Creare community prosperose di Copilot Studio

Punto di partenza pratico

Le organizzazioni nelle prime fasi dell'adozione possono fare progressi rapidamente concentrandosi sui segnali, non su larga scala:

• Creare una narrazione condivisa: definire in linguaggio semplice cosa significa "agent-first" per l'organizzazione e dove gli agenti possono creare prima di tutto valore.
• Abilitare la modellazione della leadership visibile: incoraggiare i leader a usare Microsoft 365 Copilot nel lavoro quotidiano e parlare apertamente di come cambia la produttività e il processo decisionale.
• Creare una community di pratica: stabilire uno spazio dedicato di Teams o Viva Engage per l'intelligenza artificiale e le discussioni degli agenti. Condividere risorse di apprendimento, demo e esperimenti iniziali.
• Identificare e supportare i promotori: riconoscere i singoli utenti che naturalmente aiutano gli altri, sperimentare con Microsoft 365 Copilot, Agent Builder e Copilot Studio e condividere le informazioni. Dare loro visibilità, accesso e voce nel dare forma alle linee guida.
• Celebrare e condividere storie di successo: evidenziare regolarmente piccole vittorie e lezioni apprese. La narrazione rafforza la fiducia e rende tangibile l'adozione.

Uso di questo pilastro in pratica

L'idoneità dell'organizzazione determina spesso il limite per l'adozione dell'IA.

Man mano che l'adozione matura:

• Trasferire l'attenzione dall'abilitazione attraverso la formazione sugli strumenti al chiarimento dei comportamenti e dei ruoli.
• Evolvere i diritti decisionali man mano che aumenta l'autonomia dell'agente.
• Bilanciare la sperimentazione della cultura con la responsabilità.

Una forte idoneità organizzativa significa che è possibile adottare agenti di intelligenza artificiale in modo sicuro e coerente. Questo approccio sblocca valore in tutta l'impresa anziché in compartimenti isolati.

Conclusione

Sono stati esaminati tutti i pilastri fondamentali del modello di maturità dell'adozione dell'IA agente: strategia e esperienza di intelligenza artificiale, strategia aziendale, governance e sicurezza dell'intelligenza artificiale, tecnologia e dati e organizzazione e cultura. Insieme, questi pilastri forniscono un framework completo per la valutazione e l'avanzamento delle funzionalità dell'agente di intelligenza artificiale dell'organizzazione.

La progressione della maturità non avviene in modo uniforme. Diverse parti della vostra organizzazione potrebbero avanzare a ritmi differenti. La chiave è la creazione di procedure sostenibili che supportano il successo dell'adozione dell'IA a lungo termine nell'intera azienda.

Informazioni pertinenti

• Costruire comunità fiorenti di Copilot Studio
• Coltiva la tua comunità Power Platform
• Sito di adozione di Microsoft 365 Copilot
• Sito di adozione degli agenti di intelligenza artificiale
• Stabilire un Centro di Eccellenza
• Definire ruoli e responsabilità
• Idoneità dell'organizzazione per gli agenti di intelligenza artificiale