In molte aziende la conoscenza vera, quella che fa girare le cose ogni giorno, vive nelle teste di poche persone. Nei casi più estremi, solo in quella del titolare. A Wingamm il problema era concreto: nuovi e vecchi dipendenti dovevano interpellare il titolare per qualsiasi dubbio storico, tecnico o produttivo. Il progetto è partito da lì, con un obiettivo preciso: digitalizzare il know-how dell'azienda e renderlo accessibile a chi serve, quando serve, senza colli di bottiglia.
La conoscenza storica, tecnica e produttiva di Wingamm era custodita in poche teste, soprattutto in quella del titolare. Ogni domanda nuova (specifiche di un modello vecchio, scelte di processo fatte anni prima, dettagli costruttivi) finiva sulla sua scrivania.
Per i nuovi dipendenti significava un onboarding lento e dipendente. Per i vecchi, interruzioni continue del lavoro di chi sa. Per il titolare, ore spese ogni settimana a rispondere invece di portare avanti la strategia. Un problema strutturale che molte aziende italiane si portano dietro per anni senza nominarlo.
Riformulare il progetto: non un corso di formazione AI, ma un percorso di digitalizzazione del know-how aziendale. L'obiettivo non era spiegare cosa fa ChatGPT, ma costruire un ponte stabile tra le persone e la memoria dell'azienda, con l'AI come strumento.
Ho lavorato per reparti: capire dove sta la conoscenza critica oggi, chi la possiede, in che forma esiste (documenti, file sparsi, niente di scritto), quali sono le domande che si ripetono. Da lì la priorità: prima digitalizzare i blocchi più costosi per il titolare, poi allargare.
Set di strumenti AI scelti sulle reali esigenze dei reparti, configurati sui materiali interni di Wingamm. Sessioni operative, non lezioni frontali: ogni incontro affrontava un caso vero del team con lo strumento già pronto, mostrava il risultato, lasciava il tempo di provarlo in mano alle persone.
Analisi per reparto delle domande ricorrenti al titolare, individuazione dei blocchi di know-how da portare fuori dalle teste e dentro un sistema accessibile.
Set chiuso di strumenti AI, valutati su affidabilità, costo, integrazione con i flussi già attivi in azienda. Configurati sui materiali e sul linguaggio interno.
Incontri pratici sui casi reali del team: ricerca interna, supporto a decisioni produttive, scrittura, creazione contenuti, automazioni leggere.
Documentazione interna lasciata al team per riprendere autonomamente strumenti, prompt e casi d'uso anche dopo la fine del percorso.
Il know-how di Wingamm oggi non vive più solo nella testa del titolare. Le domande operative trovano risposta nel sistema, i nuovi dipendenti si formano in autonomia sulle informazioni storiche e tecniche, il titolare recupera ore ogni settimana per il lavoro di strategia che solo lui può fare.
La parte più importante non è la lista degli strumenti introdotti, è il cambio di mentalità: la conoscenza aziendale è diventata un asset condiviso, non un collo di bottiglia personale. È un modello replicabile in qualsiasi azienda italiana dove la memoria sta nelle persone.