Come la gestione digitale delle conoscenze alleggerisce il carico di lavoro Ti senti sopraffatto dal tuo laboratorio? 

I responsabili di laboratorio sono sottoposti a una pressione costante: carenza di personale qualificato, obblighi di documentazione sempre più onerosi e conoscenze che vanno perdute ogni volta che cambia un collaboratore. Non c’è da stupirsi che molti si sentano sopraffatti. La gestione digitale delle conoscenze mostra come sia possibile alleggerire il carico di lavoro quotidiano in laboratorio.

Di recente mi sono incontrato per un caffè con alcuni ex colleghi del periodo in cui lavoravo come tecnico dell’assistenza. All’epoca installavamo, riparavamo e facevamo manutenzione insieme alle apparecchiature di laboratorio – per poi lasciare i clienti da soli quasi subito. Era così che funzionava. Mentre ci scambiavamo ricordi, abbiamo notato tutti la stessa tendenza: sono cambiate parecchie cose.

Un caffè, tre ex colleghi – e un’osservazione in comune

In passato, un’installazione si svolgeva più o meno così: montare l’apparecchio, fornire brevi istruzioni, fatto. Dopodiché venivi praticamente accompagnato alla porta: i clienti volevano mettersi subito all’opera da soli. Oggi le cose sono cambiate. Le istruzioni diventano più lunghe, più approfondite, più dettagliate. Ai tecnici dell’assistenza viene ormai quasi chiesto di spiegare ogni funzione una seconda o una terza volta prima di poter andare via.

Non è stato un caso isolato durante la nostra conversazione. Ricevo lo stesso riscontro da tutta la mia rete: sempre più collaboratori di laboratorio hanno difficoltà a padroneggiare davvero le proprie apparecchiature e i propri processi. Le voci maligne sostengono che in fino all’80 per cento dei casi di assistenza l’errore sia da attribuire a chi utilizza l’apparecchiatura.

Sono gli strumenti a peggiorare o il personale a perdere efficienza? Non è proprio così semplice. Il vero problema risiede altrove: nella complessità sempre crescente con cui il personale di laboratorio deve confrontarsi nella quotidianità dei laboratori moderni. Tre cause spiccano in particolare.

Motivo n. 1: l'automazione aumenta la complessità

Oggi i laboratori stanno automatizzando le operazioni in modo più approfondito e su scala più ampia che mai. Intere catene di processo – dalla preparazione dei campioni all’analisi dei risultati – vengono ormai eseguite in modo automatizzato. Si tratta fondamentalmente di uno sviluppo positivo: più veloce, più riproducibile, più efficiente.

Tuttavia, ogni anello aggiuntivo in una catena di automazione di questo tipo rappresenta anche un’ulteriore potenziale fonte di errore. Se si verifica un errore alla fine della catena, ad esempio sul rilevatore, individuare la causa può diventare rapidamente complicato. È dipeso dalla preparazione del campione? Da una fase intermedia? A una calibrazione errata, effettuata tre settimane fa? Più lunga è la catena, maggiori sono le possibili fonti di errore – e più complessa diventa la ricerca dell’errore.

Motivo n. 2: Le conoscenze sono ancora conservate in cartelle e nelle menti delle persone

Il secondo punto, a mio avviso, va dritto al cuore del problema: per prendere la decisione giusta, occorre il contesto. E molti collaboratori del laboratorio continuano a ricavare questo contesto da vecchi registri, manuali sparsi qua e là, appunti scritti a mano e, nel peggiore dei casi, persino da quell’unico collega che sa proprio tutto sul laboratorio e sulle apparecchiature in esso presenti.

Si verifica un errore e inizia la ricerca. Si sfogliano le cartelle, si chiedono informazioni ai colleghi, si setacciano gli archivi e gli scaffali. Con un po’ di fortuna, dopo 60 minuti si scopre cosa ha causato l’errore. Solo che: ora si conosce la causa, ma non ancora la soluzione. Inizia il secondo round della ricerca. È proprio questo il punto cruciale dell’automazione: chi automatizza senza acquisire contemporaneamente le conoscenze necessarie rischia che, alla fine, l’automazione costi più tempo e denaro di quanto ne abbia mai fatto risparmiare.

Motivo n. 3: la carenza di personale qualificato aggrava la situazione

Un terzo fattore, spesso sottovalutato: manca semplicemente personale di laboratorio qualificato. I posti vacanti vengono sempre più spesso occupati da persone provenienti da altri settori anziché da personale di laboratorio con una formazione classica, e anche la qualità della formazione di laboratorio è notevolmente diminuita. I nuovi colleghi hanno meno esperienza pratica alle spalle, si trovano per la prima volta di fronte a un sistema complesso e, inizialmente, ne comprendono solo una minima parte.

Maggiore complessità dovuta all’automazione, alla gestione analogica delle conoscenze e al calo della formazione specialistica: si tratta di tre tendenze in realtà indipendenti che si rafforzano a vicenda. Non c’è da stupirsi, quindi, che i corsi di formazione diventino più lunghi e che cresca l’insicurezza tra il personale di laboratorio – e non c’è da stupirsi che così tanti si sentano semplicemente sopraffatti dalla quotidianità del lavoro in laboratorio.

La leva decisiva: la gestione della conoscenza

Di questi tre fattori, uno è particolarmente influenzabile – ed è proprio questo ad avere il maggiore impatto: la gestione delle conoscenze. Se attuata correttamente, può risolvere gran parte dei problemi descritti. Se ogni errore, ogni soluzione, ogni trucco è immediatamente reperibile e collegato al dispositivo giusto, il tempo necessario per individuare il guasto non si riduce da 60 a 55 minuti, ma spesso a pochi secondi.

È importante sottolineare che la gestione digitale delle conoscenze non deve sostituire i sistemi LIMS o ELN esistenti, ma integrarli. I sistemi LIMS ed ELN gestiscono campioni, risultati e flussi di lavoro, ma raramente il sapere empirico implicito dei collaboratori: perché l’apparecchio 3 funziona in modo diverso dall’apparecchio 4? Quale procedura previene in modo affidabile un determinato errore? Proprio per questo tipo di conoscenza è necessario un sistema dedicato, specifico per il laboratorio.

Cosa deve garantire una gestione delle conoscenze specifica per i laboratori

Registri digitali al posto di quelli cartacei: invece di gestire contemporaneamente decine di registri cartacei, le ispezioni, le manutenzioni e le anomalie confluiscono in un unico sistema digitale consultabile, con tag e campi di inserimento personalizzabili al posto delle note scritte in formato testo che nessuno riesce più a ritrovare.

Un wiki associato al dispositivo: invece di archiviare le conoscenze in modo frammentario su wiki, unità di rete e caselle di posta elettronica, queste vengono collegate direttamente al dispositivo, al metodo o alla fase del processo in questione. In questo modo, anche i collaboratori nuovi o con poca esperienza possono trovare rapidamente le informazioni giuste in caso di necessità, senza dover prima cercare un collega esperto.

Supporto dell’IA nella quotidianità: un’IA integrata nel sistema è in grado di rendere attivamente fruibili le conoscenze archiviate: risponde alle domande relative a dispositivi e processi sulla base della propria documentazione verificata, anziché attingere alle informazioni generiche disponibili su Internet, che spesso risultano poco utili nel contesto regolamentato di un laboratorio.

Effetto collaterale: audit più sereni

Nella discussione sulla gestione della conoscenza, spesso si sottovaluta un aspetto: l’impatto sugli audit. Quando le verifiche, le non conformità, le cronologie delle apparecchiature e le relative conoscenze empiriche sono disponibili in modo centralizzato, ricercabile e documentate in modo completo, la preparazione a un audit si trasforma da una ricerca che richiede diversi giorni tra i raccoglitori a una questione di pochi clic. La preparazione agli audit non deriva quindi da uno sforzo aggiuntivo poco prima della data prevista, ma si ottiene automaticamente, come risultato del lavoro quotidiano: la conoscenza viene resa fruibile e integrata fin dall’inizio in modo da garantire la conformità agli audit.

Anche in considerazione della carenza di personale qualificato, questo approccio si rivela vantaggioso: i nuovi collaboratori possono familiarizzarsi con il lavoro molto più rapidamente se non devono prima chiedere faticosamente dove si trovano le informazioni, ma le trovano direttamente sul dispositivo o nella fase di processo in questione. Ciò alleggerisce il carico di lavoro dei colleghi esperti, che altrimenti dovrebbero rispondere continuamente alle stesse domande, e riduce proprio quell’insicurezza che, come descritto all’inizio, rende necessarie istruzioni sempre più lunghe.

Avvio rapido senza bisogno di un’infrastruttura IT propria

Un'obiezione frequente nei confronti dei nuovi software da laboratorio è: troppo onerosi, tempi di implementazione troppo lunghi, troppo impegno da parte del reparto IT. Le moderne soluzioni basate sul cloud (SaaS – Software as a Service) superano in gran parte questa obiezione: non è necessaria un’infrastruttura server propria, né progetti IT che durano mesi. È realistico prevedere un’implementazione entro circa due settimane, se la struttura e il processo vengono pianificati fin dall’inizio.

Conclusione: automatizzazione sì, ma non senza le conoscenze adeguate

L'automazione nei laboratori è destinata ad aumentare ulteriormente, non c'è modo di evitarlo. La domanda davvero cruciale, tuttavia, è: il sapere accumulato cresce di pari passo con essa, oppure rimane confinato in cartelle, registri e nelle menti dei singoli collaboratori?

Chi investe tempestivamente in una gestione strutturata delle conoscenze specifica per il laboratorio non solo riduce la durata delle singole operazioni di ricerca degli errori da ore a minuti, ma rende il proprio laboratorio nel complesso più resiliente ai cambiamenti di personale, alla carenza di personale qualificato e alla crescente complessità delle analisi moderne. E, a lungo termine, elimina il timore legato alla domanda: «Ti senti sopraffatto dal tuo laboratorio?».