La prossima frontiera dell’IA? Ci sei già dentro

Quasi ogni titolo sull’IA di quest’anno ha riguardato qualche aspetto dello strato digitale del lavoro, dagli agenti che scrivono codice, ai modelli che prendono appunti durante le conferenze. Nel frattempo, gli stessi dipendenti che usano l’IA per diventare straordinariamente efficienti sui loro laptop stanno entrando nei loro uffici reali dove tale efficienza non esiste.

Il problema della conversazione sull’IA negli ultimi due anni è che è rimasta quasi interamente al chiuso, e lo dico in senso molto letterale. Si è parlato di schermi, finestre di chat e documenti – tutto ciò che avviene tra una persona e un monitor. E per tutto questo tempo, l’ufficio fisico è rimasto lì, trattato come un costo fisso da gestire piuttosto che come un sistema che potrebbe essere realmente compreso e migliorato.

I moderni ambienti di lavoro flessibili, in particolare, soffrono di questo disallineamento tra chi dovrebbe essere presente e chi effettivamente si presenta, il che rende tutto più difficile da gestire. Quando i dipendenti arrivano, potrebbero non riuscire a trovare una sala riunioni, o potrebbero vagare per i piani alla ricerca di una scrivania libera come se cercassero un posto auto al centro commerciale la vigilia di Natale. Il layout del piano probabilmente è stato disegnato sulla base della migliore ipotesi di qualcuno, piuttosto che su prove concrete di come le persone usano lo spazio.

Questa incapacità di utilizzare lo spazio in modo efficiente è un problema più grande di quanto sembri. Il settore immobiliare è spesso la seconda voce di spesa più grande di un’azienda, subito dopo le persone. E, in una indagine recente condotta da The Collab Collective, sei professionisti su dieci delle operazioni sul posto di lavoro hanno affermato che questo tipo di attrito sul posto di lavoro — l’incapacità di gestire efficientemente le risorse dell’ufficio come scrivanie e sale riunioni — è effettivamente peggiorato nell’ultimo anno. 

Quell’attrito ha anche un costo, ed è significativo. I dipendenti perdono tra due e quattro ore a settimana a cercare spazio, inseguire colleghi e aggirare sistemi d’ufficio disparati. Fai i conti con i numeri standard di retribuzione, e un’azienda con mille dipendenti può perdere fino a 9 milioni di dollari all’anno solo a causa dell’attrito sul posto di lavoro. 

Il punto cieco nella pianificazione immobiliare

L’IA ha un potenziale significativo per affrontare queste sfide. Proprio come l’IA può prevedere la domanda o instradare i ticket di supporto, può apprendere quali scrivanie e sale sono utilizzate da chi e quando. Può notare dove le attrezzature AV falliscono regolarmente e identificare quali piani o spazi per riunioni non vengono utilizzati. 

Il vecchio manuale per gestire un ufficio presumeva anche una forza lavoro che si presentasse per lo più con un orario prevedibile. Nell’odierno ambiente di lavoro ibrido, ciò accade raramente. I dati di occupazione mostrano quanto sia ampia realmente questa variazione. La società immobiliare commerciale CBRE ha scoperto che la maggior parte delle organizzazioni opera a piena capacità nel giorno più affollato in ufficio, ma solo circa un terzo di quella capacità in una giornata media. Questo divario è esattamente il motivo per cui il solo conteggio del personale è così inaffidabile per pianificare lo spazio. Un piano costruito per il picco del lunedì rimane per lo più vuoto entro giovedì, e nessuna dose di istinto coglie quel modello come fanno i dati di utilizzo.

Gli stessi strumenti aggravano la situazione, perché la maggior parte delle aziende gestisce prenotazioni, check-in dei visitatori, pianificazione dello spazio, servizi per le riunioni e analisi come sistemi separati che non sono mai stati progettati per interagire tra loro. Uno strumento di pianificazione che non ha idea di come una stanza venga effettivamente utilizzata non può fornire informazioni utili alle strutture quando è il momento di negoziare un contratto di locazione. Le analisi presenti in una singola dashboard non possono intervenire per riprenotare qualcuno in un’altra stanza quando la sua prenotazione cade.

Il fatto è che la maggior parte delle decisioni immobiliari odierne è ancora in gran parte basata sull’istinto e sull’occupazione corrente, non sull’effettivo utilizzo. Questo approccio era sostenibile quando gli uffici operavano con un’occupazione costante e prevedibile. È molto più difficile da giustificare in un mondo ibrido dove la presenza varia giorno per giorno e per team.

Se applicata correttamente, l’IA sul posto di lavoro svolge due compiti contemporaneamente. Per i dipendenti, risolve la logistica del lavoro abbinando automaticamente le persone allo spazio disponibile, mostrando in tempo reale quali risorse sono libere ed eliminando la necessità di spostare le riunioni con breve preavviso. Per i team di operazioni e strutture che gestiscono il budget, l’IA può analizzare tutti quei piccoli segnali — chi ha prenotato cosa, quando, con quale frequenza e quali sale rimangono vuote — per creare un quadro chiaro di come lo spazio sta realmente funzionando. 

Ancor meglio, una volta che un’azienda può vedere come lo spazio viene realmente utilizzato, i manager possono basare le decisioni immobiliari sulla domanda reale, proprio come farebbero con qualsiasi altra decisione di allocazione delle risorse. Con queste informazioni a disposizione, possono consolidare i piani inutilizzati, affrontare il rinnovo del contratto di locazione con un reale potere contrattuale e ridisegnare la disposizione dell’ufficio in base al modo in cui i loro team collaborano effettivamente.

Quando i dati sono unificati, il ritorno si concretizza rapidamente. Supponiamo che un’organizzazione abbia scoperto che il 40 % delle sue riunioni si svolge in una piccola frazione delle sue sale conferenze. Con queste informazioni, i manager operativi possono, ad esempio, determinare facilmente quali sale debbano avere la priorità per gli aggiornamenti AV e quali delle restanti necessitino di una riprogettazione piuttosto che di una manutenzione di routine.

Le aziende che hanno già messo l’IA al lavoro sul loro codice, sulle code di supporto e sulle caselle di posta hanno già visto cosa succede quando i dati di qualità sostituiscono le congetture. L’ufficio è semplicemente il prossimo luogo in cui applicare questa lezione. Ancora meglio, le organizzazioni che ci arrivano per prime non solo spenderanno meno per spazi inutilizzati, ma restituiranno anche ai dipendenti le ore che hanno perso silenziosamente a causa dell’attrito sul posto di lavoro fin dall’inizio.