L’IA sta ridefinendo L&D – Dalla distribuzione dei contenuti all’orchestrazione strategica
Cominciamo chiarendo una cosa: l'apprendimento e lo sviluppo NON stanno morendo.
Ma sono nel bel mezzo di un'evoluzione che trasformerà completamente il modo in cui sviluppiamo le persone e il ruolo di chi riflette su come farlo.
Come tutto ciò che ci circonda, l'AI sta cambiando L&D. Considerate cosa probabilmente sta accadendo in questo momento nella vostra organizzazione:
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- I vostri sviluppatori non stanno seguendo corsi sulle migliori pratiche di Python: chiedono aiuto a GitHub Copilot mentre scrivono codice.
- Il vostro team del servizio clienti non accede all'LMS per rivedere le procedure di gestione delle chiamate: chiede a ChatGPT indicazioni in tempo reale.
- Il vostro team di vendita non sta guardando video formativi sulla gestione delle obiezioni: utilizza l'AI per prepararsi alle chiamate e redigere email di follow-up.
L'intera premessa di L&D, ovvero l'idea che servano persone specializzate per curare, erogare e misurare l'apprendimento, sta svanendo perché l'AI svolge queste attività a un livello di qualità e su una scala con cui è sempre più difficile competere, oltre a essere più veloce ed economica.
Il lento declino della proposta di valore di L&D
Riavvolgiamo il nastro su ciò che L&D ha promesso alle organizzazioni nell'ultimo decennio.
Fase 1: "Aumenteremo il coinvolgimento"
L'attenzione era rivolta a fare in modo che le persone utilizzassero realmente le risorse per l'apprendimento. La sfida era concreta. Come si può competere con tutto il resto che richiede l'attenzione dei dipendenti?
I team L&D si sono impegnati molto per rendere i contenuti più coinvolgenti, più accessibili e più convincenti. I tassi di completamento e i punteggi di coinvolgimento sono diventati le metriche principali perché erano misurabili e mostravano l'attività.
La questione più difficile, ovvero se quel coinvolgimento si traducesse in un impatto sul business, spesso è rimasta senza risposta, non perché a L&D non importasse, ma perché era davvero difficile da misurare.
Fase 2: "Promuoveremo il potenziamento delle competenze"
Questo rappresentava un reale progresso. La proposta di valore si è spostata sullo sviluppo delle capacità: aiutare le persone a sviluppare nuove competenze affinché le organizzazioni potessero promuovere risorse interne invece di assumere dall'esterno.
Questo aveva perfettamente senso, considerato quanto siano costose, dispendiose in termini di tempo e competitive le assunzioni. L&D è diventato un partner strategico per lo sviluppo dei talenti. Per molte organizzazioni, questo modello ha funzionato bene e ha creato valore reale.
Fase 3: "Saremo orientati ai risultati"
Questa è un'evoluzione naturale, che va oltre il coinvolgimento e persino oltre lo sviluppo delle competenze, per concentrarsi direttamente sulle prestazioni e sulla produttività nei ruoli lavorativi effettivi. Invece di misurare i completamenti, misurare l'impatto sul business. Invece dei corsi, fornire supporto alle prestazioni.
Questo approccio stava prendendo piede e rappresentava la maturazione di L&D come funzione strategica.
E poi è arrivata l'AI, cambiando radicalmente l'equazione.
"L'AI sta trasformando L&D a una velocità mai vista prima, ma non sta eliminando la funzione: la sta ridefinendo", ha dichiarato Valerie Gobeil, direttrice della gestione dei talenti e dell'apprendimento presso Workleap. "Il valore di L&D si sta spostando dalla creazione di contenuti alla progettazione dei sistemi, delle abitudini e degli ambienti che rendono l'apprendimento continuo parte del lavoro quotidiano."
Brandon Sammut, responsabile delle persone e della trasformazione dell'AI presso Zapier, lo esprime in modo ancora più diretto: "Con l'AI, assisteremo a un'accelerazione dell'ubiquità dei contenuti. Il modo sbagliato di considerare tutto questo è come una minaccia per L&D; quello giusto è vederlo come un enorme aiuto e un grande risparmio di tempo."
Questa evoluzione non sta avvenendo perché L&D abbia fallito: la tecnologia ha semplicemente raggiunto ciò che L&D cercava di costruire da anni. Avete bisogno di sapere come scrivere una query SQL? Vi serve aiuto per formulare un'email difficile? Dovete comprendere rapidamente un concetto complesso? Il percorso che richiede meno sforzo non è più "cercare nell'LMS" o "contattare L&D". È "chiedere a ChatGPT" e ottenere una risposta personalizzata in 30 secondi.
I team L&D hanno trascorso anni a parlare di "supporto alle prestazioni" e "apprendimento al momento giusto". La visione era corretta. La sfida consisteva nel fatto che la tecnologia per offrirlo su una scala realmente ampia, con una personalizzazione autentica e alla velocità necessaria, semplicemente non esisteva in una forma davvero all'altezza della descrizione. Ma avere un assistente AI che vive ovunque si svolga il lavoro cambia completamente le regole del gioco.
La dott.ssa Jill Stefaniak, responsabile dell'apprendimento presso Litmos, sottolinea la continua necessità di L&D.
"L'era dell'AI ha bisogno di L&D, in quanto funzione aziendale, per sopravvivere", afferma. "L'ottanta per cento dei dirigenti ha riferito che l'implementazione dell'AI ha subito una battuta d'arresto nei propri team a causa della mancanza di competenze su come utilizzare efficacemente gli strumenti. I professionisti di L&D apportano un giudizio strategico e incentrato sulle persone, per garantire che le esperienze di apprendimento siano radicate nel contesto. Dare senso alle informazioni e sviluppare le capacità necessarie a sostenere l'apprendimento non è mai stato così importante."
Le tre funzioni svolte da L&D (e chi le sta assumendo)
Proviamo a fare una valutazione onesta di ciò che L&D ha spesso fornito e di come si prospetta il futuro:
1. Selezione e accesso alle informazioni
Cosa faceva L&D: Trovava o creava contenuti pertinenti, li organizzava in un LMS e li rendeva ricercabili.
Cosa fa l'AI: Accede istantaneamente a tutte le conoscenze umane, le adatta al tuo contesto e risponde alle domande successive.
Chi ne è responsabile: L'AI.
2. Sviluppo e pratica delle competenze
Cosa faceva L&D: Creava corsi, workshop e simulazioni per aiutare le persone a sviluppare le proprie capacità.
Cosa fa l'AI: Fornisce scenari di pratica infiniti, feedback immediati e coaching personalizzato su larga scala.
Chi lo fa davvero ora: Le persone imparano facendo, con l'AI come copilota, non frequentando prima dei corsi.
Le competenze hanno oggi una durata più breve, ma questo non significa che i dipendenti abbiano bisogno di meno sviluppo; significa piuttosto che ne hanno bisogno in modo più costante”, ha dichiarato Gobeil. “Il nuovo mandato di L&D non è ‘produrre formazione’, ma consentire di ottenere risultati. Questo significa creare strutture che aiutino le persone a mettersi alla prova, sperimentare e adattarsi rapidamente.
3. Cambiamento e allineamento organizzativo
Cosa faceva L&D: Introduceva nuovi processi, strumenti o strategie attraverso programmi di formazione.
Cosa guida realmente il cambiamento: Il coaching diretto dei manager, la comunicazione della leadership, l'apprendimento tra pari e incentivi concreti.
Chi dovrebbe esserne responsabile: HR (cultura), leadership (strategia), manager (esecuzione).
Quando i fornitori di L&D vedono i segnali del cambiamento
Taylor Blake conduce esperimenti sull'AI presso Degreed, una delle principali piattaforme di esperienza di apprendimento sul mercato. In una conversazione recente, ho cercato di leggere tra le righe di ciò che stava dicendo.
"Gli assistenti e i copiloti basati sull'AI stanno conquistando il campo dell'assistenza in tempo reale durante il lavoro. Se hai bisogno di sbloccarti, non ti rivolgi a L&D: utilizzi il tuo assistente AI."
"Le aziende stanno assumendo meno persone. La narrativa del ‘far crescere le competenze internamente come alternativa alle costose assunzioni’ non funziona più quando servono meno persone."
"Stiamo aprendo un nuovo insieme di strumenti dedicati a conversazioni, dialogo e coaching basati sull'AI."
Traduzione: Degreed sa che il proprio modello di business principale deve cambiare. Sta virando verso il "coaching e il dialogo basati sull'AI" perché potrebbe essere l'unica posizione difendibile rimasta.
In altre parole, le persone che hanno lavorato per rendere i contenuti formativi accessibili e misurabili stanno osservando come l'AI renda l'accesso ai contenuti un bene standardizzato. La loro strategia di sopravvivenza deve quindi evolversi verso qualcosa di completamente diverso.
Cosa sta realmente cambiando e cosa significa per il tuo budget
La domanda non è "cosa dovremmo smettere di finanziare?", bensì "quali problemi stiamo realmente risolvendo e qual è oggi il modo migliore per risolverli?"
L&D fa ancora parte della tua strategia, ma nel 2026 e negli anni successivi avrà un aspetto un po' diverso.
Sistemi di gestione dell'apprendimento
Cosa promettevano le piattaforme LMS: Un unico luogo in cui risiedono tutti i contenuti formativi, accessibile a tutti, con monitoraggio e reportistica integrati.
Cosa è cambiato: Il problema fondamentale risolto dalle piattaforme LMS—rendere accessibili le informazioni—è stato risolto in modo più elegante dall'AI. L'attrito del percorso "accedi all'LMS → cerca nel catalogo dei corsi → trova il modulo giusto → guarda 20 minuti di video → estrai i 30 secondi di cui avevi bisogno" è assurdo rispetto a "chiedi a ChatGPT o Claude".
Ma che dire delle conoscenze interne? È un'obiezione valida. Il tuo assistente AI non conosce automaticamente i processi, le policy o il patrimonio di conoscenze specifici della tua azienda. Tuttavia, neppure le piattaforme LMS sono mai state la soluzione migliore a questo problema.
Wiki interne o basi di conoscenza (Notion, Confluence), Loom per dimostrare i processi, canali Slack per la scoperta in tempo reale e documentazione affiancata al lavoro effettivo svolgono tutti meglio questa funzione e possono essere forniti agli strumenti di AI per consentire l'accesso in linguaggio naturale.
Librerie di contenuti: da 10.000 corsi alla sintesi al momento giusto
Cosa promettevano le librerie di contenuti: Accesso a migliaia di corsi su ogni argomento, così che i dipendenti potessero imparare tutto ciò di cui avevano bisogno.
Cosa è cambiato: La proposta di valore di "abbiamo 10.000 corsi" è crollata, ora che l'IA può sintetizzare informazioni provenienti da milioni di fonti e adattarle al contesto esatto dell'utente. Una persona non ha bisogno di un corso di 4 ore sulla "Comunicazione efficace via e-mail": ha bisogno di aiuto per scrivere proprio quella difficile e-mail, in questo momento.
Il vero problema: La maggior parte degli abbonamenti alle biblioteche di contenuti ha un tasso di utilizzo del 5-15%. Pagate per corsi che l'85% dei vostri dipendenti non seguirà mai. E quando hanno bisogno di imparare qualcosa, sempre più spesso si rivolgono a YouTube, Reddit o all'IA prima di accedere alla vostra piattaforma di contenuti.
France Hoang, CEO e fondatore di BoodleBox, una piattaforma collaborativa di IA per l'istruzione e la preparazione al mondo del lavoro, riformula ciò su cui dovrebbe concentrarsi la funzione L&D.
"Nelle PMI, dove ogni euro conta, non possiamo più permetterci di fare i bibliotecari dei contenuti. La domanda non è 'quali informazioni servono ai dipendenti?', ma 'quali domande non stanno ancora ponendo?'. L'IA democratizza l'accesso alle informazioni; la funzione L&D deve democratizzare la saggezza."
Cosa funziona davvero? L'accesso agli strumenti di IA per ottenere spiegazioni ed esempi in tempo reale, raccolte curate di risorse davvero eccezionali, collegamenti con gli esperti all'interno dell'organizzazione e corsi o certificazioni a pagamento solo quando qualcuno ha bisogno di una competenza approfondita e strutturata in un'area specifica.
Organico L&D: da fornitori di servizi a orchestratori strategici
Cosa promettevano i team L&D: Competenza specializzata nella progettazione didattica, nello sviluppo dei programmi formativi, nella gestione dei fornitori, nella tecnologia per l'apprendimento e nell'erogazione dei programmi.
Cosa è cambiato: Molte di queste competenze specializzate vengono trasformate in servizi standardizzati dall'IA. Creare la struttura di un corso? IA. Definire gli obiettivi formativi? IA. Trovare contenuti pertinenti? IA. Il settore altamente specializzato della progettazione didattica sta affrontando la stessa trasformazione di ogni altro ambito del lavoro intellettuale.
La realtà, più sfumata: Le competenze dei professionisti L&D, come comprendere il modo in cui le persone apprendono, progettare esperienze, facilitare il cambiamento e misurare l'impatto, sono ancora preziose. Semplicemente, ora hanno valore in contesti diversi.
Chris Eigeland, CEO e cofondatore di Go1, un aggregatore di contenuti per i responsabili L&D, considera questo momento un'opportunità anziché una minaccia.
"I grandi responsabili e le grandi funzioni L&D non si limiteranno a sopravvivere al passaggio a una forza lavoro supportata dall'IA, ma prospereranno", afferma. "Negli ultimi anni, la funzione L&D è stata assorbita dall'amministrazione, dall'approvvigionamento dei contenuti alla gestione delle campagne, fino alla laboriosa attività di rendicontazione. La promessa di un team HR e L&D supportato dall'IA è che gran parte di questo ruolo 'tradizionale' possa essere automatizzata, consentendo ai responsabili L&D di concentrarsi sulla produzione e sulla misurazione di un impatto chiaro sul business."
I professionisti L&D potrebbero insegnare ai dipendenti come apprendere efficacemente da adulti: come porre domande migliori, esercitarsi in modo deliberato, trasferire le conoscenze tra contesti diversi e insegnare agli altri. Potrebbero facilitare le reti di apprendimento tra pari, supportare i manager nel loro ruolo di leader dell'apprendimento e misurare ciò che conta davvero: la velocità di apprendimento, i tassi di adozione e i risultati aziendali.
Sammut offre una visione di questo ruolo evoluto.
"Negli anni a venire, i team L&D potranno avere un impatto distintivo ripensando la funzione in modo da garantire un livello di dati di alta qualità sul quale l'IA possa personalizzare l'apprendimento e l'affiancamento, e sviluppando modelli di impatto che mettano in correlazione gli interventi L&D (micro-apprendimento al momento giusto, affiancamento nel flusso di lavoro) con la crescita individuale e l'impatto sul business."
"Il professionista L&D del futuro è un tecnologo che comprende l'arte dello sviluppo umano, utilizza modelli di dati per personalizzare le esperienze di apprendimento ed è in grado di collegare efficacemente gli investimenti L&D ai risultati aziendali."
La realtà dell'organico: Probabilmente non avete bisogno di 8 persone L&D che si occupino di progettazione didattica e gestione dei programmi. Potreste però aver bisogno di 2-3 persone che orchestrino l'apprendimento tra pari in tutta l'organizzazione, affianchino i manager nello sviluppo dei loro team, misurino la velocità e l'impatto dell'apprendimento, rimuovano gli ostacoli alla sperimentazione e mettano in contatto gli esperti interni con le persone che hanno bisogno delle loro conoscenze.
Dove la funzione L&D può davvero guidare: governance, paletti e orchestrazione strategica
Mentre gran parte del lavoro della funzione L&D tradizionale viene automatizzato o distribuito, sta emergendo una lacuna critica, ed è esattamente il punto in cui la funzione L&D dovrebbe assumere un ruolo guida. Eigeland sottolinea una disconnessione preoccupante.
"Sebbene l'82% delle organizzazioni utilizzi già l'IA per l'apprendimento, solo il 23% dei professionisti L&D afferma che la responsabilità e la chiarezza relative al piano di apprendimento sull'IA della propria azienda siano 'molto chiare'. La governance è frammentata, poiché le persone hanno reagito al mondo che cambia, ma è proprio questo l'ambito in cui la funzione L&D dovrebbe guidare: costruire il quadro di riferimento, stabilire i paletti e dare alle persone la fiducia necessaria per utilizzare l'IA in modo responsabile e pertinente al proprio ruolo."
Questo è il ruolo evoluto: non distribuire contenuti, ma creare la struttura all'interno della quale l'apprendimento avviene in modo efficace e sicuro.
Come si concretizza nella pratica:
Progettare l'apprendimento in base al ruolo, non all'argomento. Come osserva Eigeland, "la 'alfabetizzazione all'IA' dovrebbe essere definita in modo diverso per un addetto all'assistenza, un responsabile finanziario o un leader delle persone. Le aspettative specifiche per ruolo riducono l'ambiguità e rendono la governance attuabile."
Questo significa allontanarsi dall'idea che "tutti seguano il corso introduttivo sull'IA" e passare a "ecco come si utilizza bene l'IA nel vostro ruolo specifico, con le vostre responsabilità specifiche".
Integrare l'apprendimento nei flussi di lavoro esistenti. "Se L&D è responsabile della definizione del quadro di riferimento", prosegue Eigeland, "il modo più rapido per favorire l'adozione consiste nel collocare l'apprendimento nel luogo in cui il lavoro viene già svolto, anziché in un portale separato e autonomo. Questo crea barriere di protezione naturali e garantisce una pratica coerente."
Lasciare all'IA la gestione del lavoro operativo. "Con L&D responsabile della struttura e della supervisione, l'IA può occuparsi di attività operative come riassumere i contenuti, generare prime bozze di percorsi di apprendimento o analizzare i feedback. Questo permette agli esperti umani di concentrarsi sugli aspetti di governance più importanti: qualità della progettazione, affiancamento e allineamento agli obiettivi aziendali."
La conclusione di Eigeland coglie l'opportunità: "L'efficienza promessa dall'IA si concretizza soltanto se le persone sanno come utilizzare gli strumenti. Questo rende L&D essenziale. Non sta scomparendo, ma sta affinando il proprio focus. I gruppi che puntano sull'orchestrazione, sulla risoluzione dei problemi e sul reale cambiamento dei comportamenti rimarranno indispensabili."
È questo lo spazio in cui L&D si trasforma da curatore di contenuti a facilitatore strategico, garantendo che le persone non abbiano soltanto accesso agli strumenti di IA, ma anche ai quadri di riferimento, alle barriere di protezione e alle indicazioni specifiche per ruolo necessarie a utilizzarli efficacemente.
Dove risiedono oggi queste funzioni
Se L&D come funzione autonoma sta evolvendo, dove confluiscono queste responsabilità?
HR si occupa di: gestione del cambiamento organizzativo, sviluppo delle competenze dei manager, conversazioni sullo sviluppo professionale, benessere e performance sostenibili (particolarmente importanti mentre l'IA elimina i tempi morti).
Ingegneria/IT gestisce: accesso agli strumenti, sicurezza e governance, integrazioni e flussi di lavoro personalizzati basati sull'IA, sviluppo delle competenze tecniche e laboratori di innovazione.
I manager sono responsabili di: affiancamento al momento giusto nel contesto di lavoro reale, riscontri sulle performance e conversazioni sulla crescita, sviluppo delle competenze specifiche del gruppo e creazione di spazi per la sperimentazione.
Le persone promuovono: lo sviluppo delle competenze assistito dall'IA esattamente quando serve, l'apprendimento tra pari e la condivisione delle conoscenze, la sperimentazione e la scoperta personali e l'assunzione della responsabilità per la propria crescita.
Cosa rimane a L&D? Persone strategiche che coordinano la strategia di abilitazione all'IA (ma non la attuano), monitorano l'adozione e l'impatto (ma non elaborano i report), collegano i punti tra le diverse aree dell'organizzazione (ma non sono responsabili del lavoro) e individuano opportunità di intervento sistematico (ma collaborano con altri per realizzarlo).
In realtà, probabilmente non si tratta di un gruppo. Si tratta di un ruolo. Forse due.
La vera conversazione che dovreste avere
Se siete direttori o dirigenti dell'alta dirigenza, ecco le domande concrete da porre alla prossima riunione sul budget.
Anziché: "Quanto dovremmo spendere per la formazione sull'IA?" Chiedete: "Come dovremmo ristrutturare L&D per concentrarci su governance, orchestrazione e abilitazione anziché sull'erogazione dei contenuti?"
Anziché: "Su quale piattaforma per la formazione dovremmo investire?" Chiedete: "Quali capacità dobbiamo sviluppare per l'adozione dell'IA che le piattaforme, da sole, non possono offrire?"
Anziché: "Come misuriamo l'efficacia della formazione?" Chiedete: "Come misuriamo la velocità di apprendimento e il suo impatto sui risultati aziendali, anziché i tassi di completamento?"
Anziché: "Chi dovrebbe gestire il nostro programma di formazione sull'IA?" Chiedete: "Come distribuiamo l'abilitazione all'apprendimento tra L&D, manager e reti tra pari, anziché centralizzarla?"
"Ai dirigenti non interessano i vostri tassi di completamento", ha dichiarato Hoang. "A loro interessa il vantaggio competitivo. La nuova conversazione sul ROI è semplice: spiegate come l'apprendimento vi aiuta a vincere. Nelle PMI non avete il lusso di fare scommesse a lungo termine che non portano risultati. I leader vogliono sapere in che modo l'apprendimento basato sull'IA ha ridotto il tempo necessario per raggiungere la competenza o come ha aiutato i manager in prima linea a prendere decisioni migliori più rapidamente."
Il sentimento espresso qui da Hoang riassume perfettamente il nuovo mandato di L&D. "L'IA è lo strumento. L&D è l'architetto. Non limitatevi a gestire la tecnologia: sfruttatela per costruire qualcosa che non potrebbe esistere senza l'intuizione umana."
Un investimento di tipo diverso
Ecco come si presenta un budget intelligente per le capacità legate all'IA: non un piano dettagliato triennale, ma un riorientamento fondamentale della spesa.
Spostare gli investimenti da: licenze LMS, abbonamenti a raccolte di contenuti, stipendi di numerosi gruppi L&D, sviluppo di corsi e monitoraggio dei tassi di completamento.
Spostare gli investimenti verso: accesso agli strumenti di IA per tutti, tempo protetto per la sperimentazione, capacità di affiancamento dei manager, reti di apprendimento tra pari, quadri di governance specifici per ruolo e metriche che monitorano la velocità di apprendimento e i risultati aziendali.
Il denaro non viene destinato a piattaforme e programmi, ma ad accesso, tempo e orchestrazione strategica.
La strada da seguire
L'apprendimento è più importante che mai. Ma i dipartimenti che gestiscono programmi di formazione tradizionali monitorati nei sistemi di gestione dell'apprendimento? È probabile che quel modello sia ormai agli ultimi giorni.
Questo futuro non richiede un budget per la formazione di $1M investito in piattaforme e contenuti. Richiede una valutazione onesta, una riallocazione intelligente e responsabili L&D disposti a trasformare la propria funzione anziché difenderla.
In definitiva, svolgono un ruolo importante nel determinare il modo in cui il lavoro viene effettivamente svolto oggi, con l’IA come copilota, i manager nel ruolo di coach e la funzione L&D come funzione strategica che garantisce che tutto ciò sviluppi competenze concrete e produca un impatto reale sul business.
È meglio iniziare a muoversi, perché i vostri dipendenti stanno già imparando dall’IA, che abbiate o meno una strategia al riguardo.
