Saipem e il percorso di adoption di Copilot

Approccio pragmatico, obiettivi chiari e focus sulla formazione. Sono questi gli elementi che hanno caratterizzato il percorso di adoption dell’AI Generativa di Microsoft 365 intrapreso da Saipem.

«Abbiamo cercato di rendere Copilot “più familiare” e fare in modo che diventasse un nuovo collega, con cui imparare a lavorare e a relazionarsi», ci ha raccontato Valerio Casanova, Head of Digital Change Management, Adoption and Skills Development di Saipem.

Per l’azienda che opera a livello globale nei servizi di ingegneria per la progettazione, la realizzazione e l’esercizio di infrastrutture e impianti complessi nel settore dell’energia, si è trattato di un progetto sfidante: mettere 3500 persone (diventate a gennaio 2025 15mila in tutto il mondo, ndr.) nella condizione di lavorare in modo efficace con l’AI Generativa.

Saipem sperimenta con AI Generativa anche al di fuori del mondo Copilot, ad esempio con AI image recognition per la prevenzione in ambito HSE, e AI Generative per i processi core dell’ingegneria. Copilot è, però, un “entry point massivo“, più sicuro, e che apre all’ AI il mondo della produttività personale, funge quindi esso stesso da “agente del cambiamento“.

Co-design e formazione: il primo passo di Saipem nell’adozione di Copilot

Il processo di adozione ha previsto la costruzione di una roadmap da seguire e la scelta dei partner che supportassero questo percorso complesso. «Il primo passo è stato determinare “il perché”, ovvero le sfide per cui l’Intelligenza Artificiale avrebbe potuto giocare un ruolo determinante – ha ribadito il Manager -. Abbiamo così individuato le aree su cui puntare: produttività personale, efficientamento dei processi e qualità del lavoro, senza tralasciare il valore che ha anche l’esperienza».

È stato quindi lanciato il primo progetto pilota, che ha visto il coinvolgimento di un numero ristretto di utenti, 150 “Early Adopters”, che hanno partecipato a diverse sessioni di formazione in aula e workshop di co-design, ideati e organizzati con Digital Attitude, società del Gruppo Digital360. «Abbiamo scelto con attenzione gli Early Adopters: avevamo bisogno di persone curiose, aperte al cambiamento, capaci di fornire feedback costruttivi e pronte a collaborare attivamente. Grazie a loro nelle sessioni di co-design è stato possibile individuare casi d’uso verticali specifici correlati alle attività di ogni dipartimento di Saipem. Questi casi d’uso sono stati poi impiegati durante i momenti di formazione pratica rivolti all’intera popolazione aziendale».

Non solo, gli Early Adopters sono stati anche coinvolti nel processo di brand identity del percorso di adozione di Copilot, che ha portato tra le altre cose all’ideazione del nome: AI Buddy.

A fronte del successo di questo primo pilota, Saipem ha quindi deciso di estendere l’adozione della GenAI arrivando a toccare i 3.500 utenti. «Anche in questo caso abbiamo fatto una selezione accurata andando su perimetri di business specifici e cercando di abbracciare allo stesso tempo diverse aree. Passaggio obbligato di questa seconda fase è stato ricalibrare il piano di change e adoption. Copilot introduce infatti un nuovo modo di lavorare che può generare anche delle novità di processo che non sempre sono prevedibili fin dall’inizio. Serve quindi un vero e proprio cambio di mindset, perché si tratta di una trasformazione che va gestita con realismo e che richiede un’apertura mentale a sperimentare nuove modalità di lavoro: solo facendo provare si arriva a far apprezzare alle persone la reale efficienza ed efficacia e a far toccare l’impatto che Copilot può avere sulla vita lavorativa e sulla performance professionale», ha detto Casanova.

I capisaldi di AI Buddy

Il progetto di Saipem ha, innanzitutto, visto la creazione di un team per l’AI, il cosiddetto “Center of Excellence”, che ha gestito il percorso e ha messo a punto una governance che si è mossa lungo tre direttrici: la tecnologia, l’architettura IT e le hard e soft skill delle persone. «La scelta è ricaduta su persone dell’area Digital e IT, che hanno lavorato a stretto contatto con i colleghi di business di diverse funzioni per stimolare la crescita di alcuni Champions, nel perimetro degli Early Adopters, affinché a loro volta stimolassero la definizione dei need e riuscissero a dare dei contributi concreti per arrivare a definire dei casi d’uso e capire in che modo l’AI e Copilot potessero rispondere alle esigenze specifiche dei dipendenti»

Altro caposaldo: la formazione continua. «Abbiamo strutturato un piano capillare. Workshop, webinar, momenti di formazione e informazione ci hanno permesso di consolidare alcune pratiche di utilizzo sia su specifiche applicazioni di Microsoft 365 sia su Copilot. Questo passaggio è stato fondamentale perché in percorsi come questo il momento di frustrazione è dietro l’angolo. Il nostro obiettivo è insegnare alle persone a ottenere da Copilot quello che si aspettano e non ricadere in un rischioso: “Copilot mi ha dato quello che gli ho chiesto, ma non era quello che volevo”. Uno dei messaggi chiave che abbiamo cercato di far passare è che spetta a ognuno capire come relazionarsi con l’Intelligenza Artificiale e come usarla al meglio, e poi ciascuno nel tempo acquista una sua manualità nello scrivere i prompt. In questo contesto, stiamo avviando l’implementazione di un sistema di governance e compliance in ambito di Intelligenza Artificiale allineato ai principi enucleati nel Regolamento Europeo in Materia di Intelligenza Artificiale (Regolamento 2024/1689/UE, cd. “AI Act”). Tale sistema sarà frutto di un lavoro multidisciplinare con un approccio risk based (così come previsto dall’AI Act), volto ad analizzare l’impatto dell’utilizzo di sistemi di Intelligenza Artificiale su diritti umani, sicurezza informatica, dati personali, proprietà intellettuale ecc. In accordo a quanto previsto dal Regolamento, saranno identificati e – se del caso – eliminati, eventuali sistemi di AI a rischio inaccettabile (in quanto in grado di ledere diritti e libertà fondamentali delle persone) e sarà strutturato un programma di alfabetizzazione aziendale in materia di Artificial Intelligence che permetta di acquisire la giusta consapevolezza sull’utilizzo di questi sistemi».

Infine, altro aspetto centrale della strategia di adoption dell’AI è la costante raccolta dei bisogni degli utenti e dei loro feedback, qualitativi e quantitativi, compresi gli impatti che si hanno nel lavoro quotidiano che emergono nelle sessioni di addestramento, su cui si lavora nei momenti di formazione successivi.

«Capire come sta cambiando il modo di lavorare presuppone il fatto di essere in grado di monitorare quello che sta succedendo e misurarlo. Nessuno di fronte a questa domanda risponde in modo assoluto ma lo fa rispetto alle sue aspettative che possono essere di produttività personale o di processo di lavoro. Quindi un passaggio fondamentale è comprendere come misurare l’utilizzo che si fa di Copilot e come questo generi un impatto sulla produttività personale e sulla produttività d’ufficio. Tutto passa attraverso una chiarezza delle aspettative, a quali si può dare risposta e su quali effettuare delle misurazioni», ha concluso Casanova.