La doppia elica dell’apprendimento

Il 2025 è l’anno dell’intelligenza artificiale generativa. Per le imprese, l’utilizzo delle nuove tecnologie è diventato oggi un imperativo, mentre per un numero crescente di persone è ormai uno strumento di uso quotidiano. Nonostante l’intelligenza artificiale generativa stia attraendo ingenti investimenti, gran parte dei progetti si arena nella fase sperimentale, senza riuscire a scalare dal modello pilota all’applicazione industriale.

Il Massachusetts Institute of Technology identifica la causa principale di questo blocco nel learning gap, ovvero la difficoltà dei sistemi di intelligenza artificiale di apprendere, adattarsi al contesto aziendale e ai flussi di lavoro e migliorare nel tempo[1]. Per i ricercatori del MIT la ragione profonda va ricercata nell’approccio manageriale: spesso le aziende considerano le nuove tecnologie come un prodotto statico, mentre dovrebbero gestirle come un processo di apprendimento continuo e dinamico.

Nei progetti di implementazione emergono due processi di apprendimento distinti, ma correlati, paragonabili alla doppia elica del DNA. La prima elica rappresenta l’apprendimento delle persone, finalizzato ad acquisire le competenze necessarie per implementare le tecnologie nei processi aziendali. La seconda, invece, riguarda l’apprendimento del sistema tecnologico stesso, che deve essere alimentato, sostenuto e arricchito non solo dalle funzionalità tecniche, ma anche dall’apporto continuo del capitale umano.

Le due eliche, come nel DNA, sono interconnesse grazie alla capacità delle persone di creare relazioni efficaci sia tra colleghi sia con le nuove tecnologie. Ciò avviene, ad esempio, rifiutando un’accettazione acritica delle soluzioni proposte, avanzando nuove ipotesi o fornendo feedback precisi e tempestivi.

La Sandbox di Coca-Cola: un esempio di successo

Le imprese che sviluppano in modo integrato i due processi di apprendimento sono le più pronte al cambiamento, riescono a ottenere i risultati attesi e a scalare le soluzioni rapidamente.

Un esempio di successo è Coca-Cola, considerata dalla rivista Fortune tra le prime dieci aziende al mondo per capacità di utilizzo dell’intelligenza artificiale[2]. Coca-Cola ha selezionato attentamente i processi in cui applicare le nuove tecnologie, scegliendo di privilegiare le relazioni con gli ecosistemi dell’innovazione. L’obiettivo era dare spazio alla fantasia e all’immaginazione dei creativi, creando così nuove connessioni tra marchio, consumatori e influencer.

L’avvio del progetto ha costituito di per sé un’innovazione gestionale. L’azienda non ha creato un’unità organizzativa specifica, ma ha implementato una nuova metodologia: la Sandbox.

Il termine, mutuato dalla sicurezza informatica, è una metafora efficace: la sandbox è il “recinto di sabbia” dei parchi, dove i bambini giocano in un ambiente protetto. Coca-Cola ha creato la propria sandbox digitale per testare innovazioni, commettere errori e validare idee senza ripercussioni negative sui sistemi operativi aziendali.

Nel sandbox di Coca-Cola ha operato un team di sei persone – prevalentemente tecnologi, ma anche responsabili di business, operation, legale e comunicazione – aperto alla collaborazione con partner hi-tech (come Microsoft e OpenAI), università e start-up. La presenza dei legali è stata cruciale per due motivi:

• mitigare il rischio che i collaboratori più giovani sottovalutino l’importanza della compliance;
• prevenire l’insorgere di dispute legali su proprietà intellettuale, diritti di utilizzo dei dati e copyright dei contenuti generati.

Questa iniziativa rappresenta un esempio di agilità organizzativa pur nell’elevata complessità del progetto. Coca-Cola ha creato un Digital Council per la governance dell’intelligenza artificiale con precise responsabilità[3]:

• individuare gli innovatori ad alto potenziale prima dei competitor;
• coordinare e monitorare i progetti;
• assicurare la collaborazione trasversale tra le unità organizzative;
• definire i principi etici da salvaguardare.

Tutti i progetti sono stati implementati applicando i principi dell’agile management: progetti ad alto impatto e rapida esecuzione; iniziative piccole e ben definite per ridurre i rischi e accelerare il ritorno degli investimenti; team a composizione flessibile e durata non oltre i 6-12 mesi. Fondamentale è stata la distinzione tra scelte irreversibili che richiedono certezze di soluzioni e scelte reversibili in cui deve prevalere la flessibilità.

Il risultato? Migliaia di creatori di tutto il mondo hanno utilizzato la piattaforma Create Real Magic[4] per generare opere originali ispirate al brand, con i lavori migliori esposti a Times Square e Piccadilly Circus. Più di recente, la piattaforma ha fornito supporto all’ideazione della campagna pubblicitaria globale di Natale 2024.

Scalare in modo rapido: lezioni apprese

Il passaggio dalla sandbox alla realtà operativa costituisce un momento critico: anche il miglior output sperimentale richiede adattamenti. In questa fase diventa centrale il ruolo di manager e collaboratori nel tradurre la strategia in micro-progetti (“sprint”) per correggere rapidamente gli errori.

Ad esempio, DHL - l’azienda leader nella logistica globale - ha permesso ai manager di creare micro-sandbox per effettuare esperienze pilota locali. In caso di successo, le buone pratiche vengono condivise immediatamente per migliorare la piattaforma che gestisce le relazioni con i clienti. Il coinvolgimento dei collaboratori ha generato un ulteriore beneficio: il cambio di atteggiamento verso l’Intelligenza Artificiale, riducendo i timori e diffondendo consenso sull’utilità dei nuovi strumenti[5].

Per ottenere impatti positivi non basta comprare la più innovativa tecnologia né scalare le soluzioni, bisogna scalare anche le condizioni abilitanti: condividere i dati, implementare metodologie agile, sviluppare le competenze necessarie per integrare le nuove tecnologie nei processi aziendali, dare fiducia nella capacità di problem solving delle persone e dei team operativi.

Apprendere e trasformare

Il 2026 non premierà le imprese con la tecnologia migliore, ma quelle che sapranno integrare apprendimento delle nuove tecnologie, delle persone e delle organizzazioni. Le aziende di successo non sono quelle più veloci nell’introdurre le nuove tecnologie, ma quelle consapevoli che la trasformazione significa sviluppare culture, organizzazioni e contesti che facilitano l’apprendimento, in grado di evolversi a fronte dei rapidi cambiamenti tecnologici e sociali[6].

Le esperienze di Coca-Cola e DHL dimostrano che la sfida dell’intelligenza artificiale non risiede nella tecnologia in sé, ma nella capacità di manager e leader di trasformare le organizzazioni in ecosistemi di apprendimento continuo, resi rapidi ed efficaci dall’agilità, dalla competenza e dalla motivazione delle persone.

Salvatore Garbellano, Docente a contratto di Management and Organizational Behaviour, Politecnico di Torino.

[1] MIT (2025), “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, Jun.25

[2] Fortune (2025), “AIQ 50 Ranking”, Sept.30.

[3] Kell J. (2025), “How Coca-Cola’s leadership developed a taste for AI that helped distribute the technology across its beverage empire”, Fortune, Oct.7

[4]Coca-Cola (2023), “Coca‑Cola Invites Digital Artists to ‘Create Real Magic’ Using New AI Platform”, Marc.20, https://www.coca-colacompany.com/media-center/coca-cola-invites-digital-artists-to-create-real-magic-using-new-ai-platform

[5] Hill A. (2025), “Inside DHL’s AI upgrade: ‘Love it or hate it, you have to work with it”, Financial Times, 25 ago.

[6]Yu H. (2025), “The AI reskilling paradox: Slow down to get there faster”, Ibyimd, Nov.6, https://www.imd.org/ibyimd/artificial-intelligence/the-ai-reskilling-paradox-slow-down-to-get-there-faster/