L’obiettivo è il paradigma delle competenze. L’IA ha appena cambiato le regole del gioco.
Spostamento verso le Competenze: Il movimento basato sulle competenze punta ad assumere in base alle capacità, piuttosto che ai tradizionali requisiti di laurea.
Disgregazione tramite IA: L’IA sta cambiando rapidamente la natura delle competenze richieste, creando sfide per i tradizionali sistemi di valutazione.
Necessità di Governance: Strutture di governance chiare sono essenziali per gestire le idee generate dall’adozione dell’IA e evitare il caos.
Ruolo della Leadership: La leadership deve partecipare attivamente alle strategie sull’IA per garantire un’integrazione efficace delle competenze e la responsabilità.
Coinvolgimento delle Risorse Umane: Le risorse umane devono avere un ruolo cruciale nelle discussioni sull’IA per creare framework di competenze efficaci e aggiornati.
Il movimento skills-first si sta sviluppando da anni. Abbandonare i requisiti di laurea. Valutare le capacità. Assumere in base a ciò che le persone sanno realmente fare. La maggior parte delle organizzazioni si trova ancora nel mezzo, cercando di capire come rendere questa idea applicabile nella pratica.
Tuttavia, la potenza dirompente dell’AI sta scomponendo i presupposti di base.
Questa tensione è stata al centro della sessione di lunedì “Strategie skills-first nell’era dell’AI” a Transform 2026, dove i responsabili del talento di Chevron, della Camera di Commercio degli Stati Uniti e altri ancora si sono confrontati con un problema concreto: i framework che la maggior parte delle organizzazioni utilizzano per valutare e sviluppare le competenze sono stati creati per un mondo dove si assumeva che le competenze fossero relativamente stabili. Ma così non è.
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Nello scorso anno, durante il podcast, Cole Napper ha condiviso alcune ricerche di Lightcast che hanno rilevato come circa un terzo delle competenze richieste nelle varie categorie professionali sia cambiato tra il 2019 e il 2022. Il ritmo dei cambiamenti è poi ulteriormente accelerato nei tre anni successivi.
Stacy Eng, ex Chief Learning Officer di Chevron, lo ha detto chiaramente: portare le competenze critiche davanti alle persone “in modi tangibili e significativi” è diventata una delle sfide chiave del suo lavoro, proprio perché queste competenze non restano ferme abbastanza a lungo da poter essere catturate dai framework tradizionali.
La domanda a cui la sessione continuava a tornare è fondamentale quando si persegue una strategia skills-first: sappiamo realmente quali competenze dobbiamo sviluppare?
Isaac Agbeshie-Noye ha sostenuto che parte del problema è strutturale.
"Mettiamo troppa pressione sui manager per risolvere questa questione", ha detto.
L’AI crea una reale opportunità di aiutare i dipendenti a definire il proprio percorso di crescita all’interno dell’organizzazione, alleggerendo parte del carico dei manager, già sovraccarichi. Ma questo può funzionare solo se l’organizzazione è in grado, prima di tutto, di chiarire come deve essere delineato lo sviluppo e, per molti, questa chiarezza ancora non c’è.
Un approccio emerso durante la sessione: inserire dipendenti all’inizio della carriera come digital champions all’interno delle business unit, affiancandoli poi a leader senior in sessioni di lavoro.
I dipendenti junior offrono una prospettiva nuova su come l’AI può ripensare i problemi, mentre i leader senior forniscono il contesto aziendale che rende realizzabili queste idee. Il trasferimento di conoscenze è reciproco. Non sostituisce una strategia sulle competenze, ma ne crea le condizioni mettendo in conversazione diretta persone con punti di vista diversi su come il lavoro sta effettivamente cambiando.
La nostra ricerca mostra che la percentuale di professionisti HR che comprende qual è il proprio ruolo nella strategia AI è molto bassa. Hanno delegato il tutto al CTO. Le persone devono chiarire quale sarà il loro rapporto personale con l’AI, così da poter articolare le competenze che devono acquisire.
Questo fenomeno dell’outsourcing crea effetti a catena. Quando l’HR non è presente nelle stanze dove si definisce la strategia AI, le implicazioni sulle competenze di quelle decisioni emergono solo quando sono ormai definite. A quel punto, la tassonomia risulta già superata.
Eng ha descritto cosa è successo in Chevron quando l’adozione dell’AI è decollata senza una chiara struttura di governance per l’HR. I dipendenti hanno generato centinaia di idee. L’entusiasmo era alto. Ma senza un framework per stabilire le priorità, l’energia diventava ingestibile.
"Avevamo persone che proponevano centinaia di idee, ma come si fa a stabilire quali siano le priorità?" ha detto.
La risposta di Chevron è stata un consiglio AI, che riuniva CIO, CFO e altri, per raccogliere idee, identificare sovrapposizioni e decidere su cosa puntare, cosa mettere in attesa e cosa accantonare.
"Senza governance si crea confusione," ha aggiunto Agbeshie-Noye. "Non possiamo svuotare l’oceano con un cucchiaio."
La conversazione sulla governance e quella sulle competenze sono più collegate di quanto sembri. Quando 50 persone utilizzano 500 strumenti senza coordinamento, non ottieni una strategia sulle competenze, ma un caos di competenze. I dati che potrebbero delineare una visione coerente delle capacità all’interno dell’organizzazione si frammentano tra piattaforme e casi d’uso che non comunicano tra loro.
Peter Beard, VP Policy and Programs della Camera di Commercio degli Stati Uniti, ha evidenziato il gap di responsabilità che ne deriva. La visibilità dei progetti AI da parte della C-suite è fondamentale, ha sottolineato, non per interferire, ma per dare il segnale che il lavoro viene preso seriamente.
È questo che guiderà il cambiamento. Senza di esso, le iniziative sulle competenze restano a livello di iniziativa e non vengono mai integrate nel funzionamento reale dell’organizzazione.
La responsabilità della leadership è stata un tema ricorrente. Eng ha sostenuto che i leader non possono semplicemente patrocinare l’adozione dell’IA solo a parole. Devono essere in grado di articolare le motivazioni del cambiamento e di modellare i comportamenti che desiderano vedere.
Niente di tutto ciò è una tassonomia delle competenze. Ma è il prerequisito per una che funzioni davvero. Un framework per la valutazione delle competenze in un ambiente IA richiede chiarezza organizzativa su cosa sta facendo l’intelligenza artificiale, chi è responsabile della gestione del suo impatto sulla forza lavoro e quale sia il ruolo delle Risorse Umane nell’indirizzare questa direzione. Al momento, sostiene Agbeshie-Noye, molte organizzazioni mancano di tutti e tre questi elementi.
La stanchezza da cambiamento diventa meno esasperante se si sa dove si sta andando," ha detto. “L’ambiguità è sfiancante. Più sono coinvolti nella discussione sulla strategia, più sentono di poter pianificare e capire qual è il loro ruolo nel cambiamento."
Questa impostazione si applica tanto alla questione delle competenze quanto alla gestione del cambiamento in generale. I dipendenti non possono svilupparsi verso un obiettivo che non è stato definito.
Le Risorse Umane non possono costruire un framework di competenze rilevante senza partecipare ai tavoli dove si prendono le decisioni sull’intelligenza artificiale. E le organizzazioni non possono affermare di essere skills-first se le competenze valutate sono state individuate prima che l’IA ridefinisse ciò che il lavoro effettivamente richiede.