Come un'azienda manifatturiera di 90 anni ha trovato il modo di lasciare che gli esseri umani si concentrino sul lavoro creativo grazie all'IA
In Giappone esiste un'azienda dove 30.000 dipendenti e 8.000 agenti di IA lavorano fianco a fianco.
E non si tratta di una startup tecnologica all'avanguardia.
È Ricoh, il colosso manifatturiero fondato nel 1936, che quest'anno compie 90 anni.
Voglio che chi pensa "La nostra azienda è troppo antiquata per l'IA" legga questo articolo.
Perché ciò che Ricoh ha fatto non è stato il risultato di un gruppo di geni. Al contrario: hanno semplicemente seguito "l'ordine corretto".
Leggendo questo articolo, capirai perché la tua organizzazione potrebbe avere la sensazione di "usare ChatGPT da due anni, senza vedere risultati".
E da domani potrai invertire l'ordine con cui introduci l'IA.
Un'azienda dove 30.000 dipendenti e 8.000 agenti di IA lavorano insieme
Prima, i numeri.
Ricoh ha circa 78.000 dipendenti in tutto il mondo, di cui 30.000 in Giappone.
A gennaio 2026, si dice che abbiano 8.000 agenti di IA attivi solo in Giappone.
8.000. Un numero impressionante.
Inoltre, questi 8.000 agenti sono stati creati da meno di 3.000 dipendenti, solo il 10% della forza lavoro.
Questo 10% sta costruendo proattivamente IA per gestire i propri compiti.
È importante ricordare che Ricoh è "l'azienda delle fotocopiatrici".
La loro base è nella produzione manifatturiera. Sebbene i servizi digitali e l'IA rappresentino ora oltre la metà delle loro entrate, erano originariamente un'azienda manifatturiera tradizionale dove le persone disegnavano progetti a mano e li passavano al collega successivo.
Un'azienda così tradizionale sta innovando con l'IA più velocemente di molte startup.
A proposito, ci sono 45.000 aziende giapponesi con oltre 100 anni di storia—più della metà delle aziende centenarie mondiali.
Questo significa che essere "vecchi" non è una scusa; al contrario, le aziende storiche hanno il potenziale più inespresso.
Il vero motivo per cui l'IA non mostra effetti dopo due anni
Ora arriviamo al punto centrale.
Ricoh sta vedendo un enorme aumento di richieste come questa:
"Abbiamo inserito ChatGPT dove pensavamo servisse due anni fa, ma non mostra risultati. Non riesce a rompere i silos organizzativi."
Molti probabilmente si riconoscono in questa situazione.
Ci sono tre ragioni principali.
1. Il problema della produttività
La produttività del Giappone si classifica al 29° posto su 38 paesi OCSE (dati 2024). È quasi in fondo. Rispetto agli Stati Uniti, che guidano il mondo nel digitale, è circa la metà.
Perché? La causa sono "gli stili di lavoro individualizzati".
Non importa quanto investi in IT, se il modo in cui si lavora non cambia, la produttività non aumenterà.
2. Il problema dei dati
Si dice che il 70-90% dei dati all'interno di un'azienda siano "dati non strutturati".
I dati non strutturati si riferiscono all'intuizione, ai trucchi del mestiere e al know-how legati agli individui—disegni fatti a mano o conoscenze che esistono solo nella testa di un veterano. Ricoh chiama questo "conoscenza tacita".
Se chiedi aiuto all'IA senza prima organizzare questi dati, ciò che fornisci è "sporco".
Pertanto, l'IA non può funzionare correttamente.
È interessante notare che un'IA che legge documenti potrebbe improvvisamente fallire quando incontra una tabella. Oppure potrebbero esserci conflitti perché i segreti tecnici non dovrebbero essere sul cloud e devono rimanere in locale.
In breve, gettare l'IA in un'attività senza prima costruire le fondamenta non funzionerà.
Passo 1: Visualizzare prima il lavoro ed eliminare il 20% di sprechi
Da dove ha iniziato Ricoh, quindi?
Non è stata l'implementazione dell'IA.
Prima, hanno creato "spazio per respirare" per i dipendenti.
Aggiornamenti e nuove tecnologie non possono essere utilizzati da persone che non hanno tempo. Quindi, il Passo 1 è stato liberare tempo.
Nello specifico, hanno visualizzato il lavoro di 1.000 persone in 115 sezioni a livello aziendale.
Hanno scoperto qualcosa di interessante.
Durante il lavoro da remoto nella pandemia, le "riunioni di check-in" erano aumentate significativamente perché i manager non sapevano cosa stessero facendo le persone.
Osservando i dati, la direzione ha capito: "Oh, non abbiamo più bisogno di fare questo compito". Questo ha eliminato il 5-6% del lavoro.
Successivamente, hanno trovato compiti simili svolti separatamente da diverse organizzazioni e li hanno consolidati. Ulteriore riduzione.
Poi, hanno standardizzato il "lavoro veramente necessario" rimasto. Una volta standardizzato, la tecnologia di automazione diventa efficace.
Continuando con costanza per oltre un anno, Ricoh ha ottenuto un miglioramento del 20% nell'efficienza operativa.
C'è una lezione che possiamo imparare.
Lo stile giapponese di "tutti che prendono la palla e la passano" è un punto di forza, ma crea anche "lavoro che non è necessario fare".
Le persone raccolgono palle che non sono loro per gentilezza, ma il carico di lavoro continua a crescere.
Quindi, prova a visualizzare il tuo lavoro per una settimana.
Solo facendo questo scoprirai cose come: "Aspetta, ho davvero bisogno di questa riunione?"
Passo 2: Tutti iniziano a usare "una" sola IA
Una volta che hanno visto un percorso per ottenere il 10% di quel miglioramento del 20%, Ricoh ha fatto la mossa successiva:
"Ogni dipendente usa l'IA per esattamente un compito."
Il punto chiave qui è che non l'hanno semplicemente imposta a tutti.
Prima hanno progettato "guardrail" per un uso sicuro dell'IA. Poi, hanno condiviso formazione e storie di successo attraverso workshop.
Poiché le fondamenta (Passo 1: visualizzazione e standardizzazione) c'erano, i dati forniti all'IA erano puliti. Ecco perché l'IA ha funzionato.
È tutta una questione di sequenza.
Il risultato sono gli 8.000 agenti menzionati prima.
Ecco un esempio concreto.
Ricoh risolve le sfide di gestione per i clienti. Parlano con CEO di grandi aziende, quindi la preparazione è fondamentale.
I dipendenti veterani erano soliti impiegare 4-5 ore per azienda, leggendo report integrati e informazioni pubbliche per formulare ipotesi.
Insegnando quella conoscenza tacita del veterano a un'IA, gli agenti di IA ora verificano le ipotesi e redigono proposte autonomamente.
Di conseguenza, il tempo del veterano è stato ridotto del 75%. Ciò che richiedeva 100 unità di sforzo ora ne richiede 25.
E c'è un altro vantaggio.
L'intuizione del veterano viene ora trasmessa ai quadri intermedi e ai junior. Lavorando con l'IA, la conoscenza viene trasferita.
Questo non vale solo per il marketing. Sta accadendo nell'back-office, nell'SCM e nelle vendite sul campo.
4-5 ore ridotte a poco più di 1 ora. Il compito di "leggere documenti da capo ogni volta" nella tua azienda potrebbe probabilmente essere gestito allo stesso modo.
Passo 3: Riallocare le persone al "lavoro creativo" con il tempo risparmiato
Questo è l'obiettivo principale.
Usare il tempo liberato per lavoro che solo gli umani possono fare.
Ricoh ha una sala riunioni come questa:
Dietro un grande display LED, sono implementati cinque agenti di IA.
Mentre i dipendenti discutono, l'IA trascrive, corregge il giapponese, comprende il significato e struttura le informazioni.
Questo permette ai dipendenti di concentrarsi completamente sulla discussione e l'ideazione. Alla fine, votano e prendono decisioni. L'IA supporta persino il facilitatore.
E qui arriva la parte sorprendente.
Per il prossimo piano di gestione a medio termine, circa 10 dirigenti ne hanno discusso in questa sala.
Normalmente, ci sarebbero voluti circa due mesi.
È stato completato in quattro ore.
Due mesi a quattro ore.
Questa idea di "spostare le persone verso il lavoro creativo" risuona con le parole dello studioso di management Ken Kusunoki.
Il lavoro consiste di "Lavoro" e "Gioco".
Il "Lavoro" è fornire competenze in cambio di compenso—compiti all'interno di regole fisse. L'IA è più veloce, più precisa e non si stanca mai di questo.
Ma il "Gioco" è diverso. Come Shohei Ohtani, è un lavoro in cui il valore viene creato attraverso senso e giudizio unici.
L'IA si prende carico dei compiti fissi. Ciò che rimane per gli umani è il senso e il giudizio.
Quanto meglio usiamo l'IA, tanto più sofisticato diventa il lavoro umano.
Per favorire la creatività dei dipendenti, Ricoh gestisce anche un programma di accelerazione dal 2019.
Dipendenti e startup propongono nuove idee di business. Competono attraverso 200 idee per selezionarne 5-10. Lo fanno da sette anni.
Ecco come coltivano l'autonomia e la creatività dei dipendenti.
Anche la tua azienda può farcela, a patto che non sbagli l'ordine
Per riassumere:
La conclusione di Ricoh è semplice.
"Non mettere l'IA dove vuoi usarla immediatamente."
Segui questo ordine:
- Prima visualizza il lavoro per creare tempo.
- Rimuovi gli sprechi e consolida i compiti simili.
- Standardizza.
- Solo allora, configura l'ambiente per usare l'IA correttamente.
Grazie a questa sequenza, i dipendenti iniziano a muoversi. Se la inverti, non funzionerà.
C'è un'altra lezione fondamentale.
L'IA ha due facce.
Una è "trasformare un negativo in zero" eliminando i compiti dolorosi. Tornare a casa presto, eliminare la noia. A tutti piace subito.
Ma da sola non basta.
L'altra è "passare da zero a più"—dove gli umani creano nuovo valore. L'implementazione dell'IA diventa reale solo quando questo viene progettato.
La sensazione che oggi sia meglio di ieri e di far parte di quel progresso è ciò che motiva le persone.
Takahiro Irisa di Ricoh ha detto:
"Se Ricoh è riuscita a farlo, altre aziende possono sicuramente farcela."
E anche:
"Credo che l'IA sia apparsa per il bene delle aziende giapponesi."
Perché l'IA ha già imparato la maggior parte dei dati aperti. Ciò che resta sono i dati che dormono all'interno delle aziende.
E il Giappone è il paese che detiene la maggiore quantità di questi dati aziendali interni al mondo.
In un'azienda veterana di 90 anni o nella tua azienda, ci sono tesori che dormono e che nessuno ha ancora dissotterrato.
Quindi, per una settimana a partire da domani:
Prova a visualizzare il tuo lavoro.
Se ti ritrovi a pensare: "Aspetta, forse non ho bisogno di questo compito", quella è la tua linea di partenza.
La mancanza di risultati non era dovuta a una mancanza di capacità. L'ordine era solo sbagliato.
