L’ex fondatore di Google AI e dottore di ricerca in apprendimento automatico rivela come la leadership sia cambiata — e cosa devono prioritizzare oggi i leader
Ashutosh Garg è un ricercatore pluripremiato nel campo dell'IA la cui carriera è iniziata presso prestigiose aziende come IBM e Google. Oggi guida una società di talent-intelligence chiamata Eightfold AI.
Ashutosh Garg
CEO e co-fondatore di Viven
Leadership guidata dall'IA significa lasciare il controllo: I leader moderni devono passare dal micromanagement delle decisioni all'orchestrazione della direzione — affidandosi ai sistemi di IA per gestire dati, compiti e ottimizzazione, così che gli esseri umani possano concentrarsi su creatività, empatia e strategia.
Il lavoro diventa basato sulle competenze e fluido, non sui ruoli: L'IA scompone il lavoro in compiti, consentendo la creazione di team dinamici attorno a problemi specifici invece che a titoli o gerarchie statiche. I leader oggi favoriscono il flusso di talento anziché gestire organigrammi rigidi.
Le organizzazioni pronte per l'IA sperimentano rapidamente e misurano l'impatto: Il successo deriva dall'integrazione concreta dell'IA nei flussi di lavoro, avviando progetti pilota rapidi e monitorando i risultati misurabili — non da demo o strumenti isolati. Cultura, velocità e sperimentazione guidano il ritorno dell'investimento nell'IA.
Nella nostra intervista con lui, ha condiviso come sta creando un'organizzazione basata sull’AI e come questo stia cambiando sia il suo ruolo che il suo stile di leadership.
Il percorso di Ashutosh Garg da ricercatore AI a leader guidato dall’AI
Il mio background accademico ha gettato solide basi per il mio interesse verso l’AI. Ho conseguito un dottorato in machine learning presso l’Università dell’Illinois a Urbana-Champaign, dove la mia tesi si è concentrata sull’apprendimento in spazi ad alta dimensionalità. Questo lavoro mi ha fatto ottenere il Robert T. Chien Award per l’eccellenza nella ricerca, e proprio in questo periodo ho sviluppato una profonda affascinazione per il potenziale dell’AI nel risolvere problemi complessi tramite algoritmi e analisi dei dati.
Le mie prime esperienze professionali in IBM e Google hanno ulteriormente rafforzato il mio interesse per l’AI. In Google, facevo parte del team di ricerca responsabile degli sforzi di personalizzazione e degli algoritmi di ranking principali, componenti fondamentali dei servizi guidati dall’intelligenza artificiale. Questo ruolo mi ha permesso di vedere da vicino il potere trasformativo dell’AI nel migliorare le esperienze degli utenti e nell’ottimizzare le funzionalità di ricerca.
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La voglia di intraprendere mi ha portato a co-fondare BloomReach, una società che sfruttava big data e intelligenza artificiale per migliorare le esperienze digitali. Questa avventura mi ha insegnato l’importanza di applicare l’AI ai problemi concreti, in particolare nell’ambito dell’e-commerce.
Successivamente, ho fondato Eightfold AI, spinto dalla missione di usare l’intelligenza artificiale per aiutare le persone a trovare un lavoro significativo. L’idea era creare una piattaforma di talent intelligence alimentata dall’AI capace di rivoluzionare la gestione dei talenti a livello globale. Offriamo percorsi di carriera adeguati grazie all’AI affrontando i bias, migliorando l’abbinamento delle competenze e permettendo percorsi di carriera personalizzati. La capacità della piattaforma di processare enormi moli di dati per fornire insight su crescita professionale e job matching è una dimostrazione del potere dell’AI nel trasformare i processi HR.
Stiamo usando l’AI per creare una forza lavoro più inclusiva, in linea con la mia convinzione che la tecnologia debba servire per elevare ed emancipare le persone.
Perché una leadership AI-first richiede di lasciar andare il controllo
Mi sono sempre vantato di essere una persona a cui piace “tenere il volante”. Mi piace guidare, avere il controllo — sia letteralmente dietro al volante di un’auto che nel dirigere un’azienda.
Per molto tempo, ho visto il controllo come essenziale per una buona leadership. Ma la prima volta che sono salito su una Waymo — un’auto a guida autonoma abilitata all’AI — la mia prospettiva è cambiata. Ho capito subito di trovarmi in una delle esperienze di guida più sicure, fluide e precise immaginabili — e non ero io a controllare. Il sistema prendeva centinaia di micro-decisioni ogni secondo, traendo informazioni da milioni di dati, e lo faceva in modo più coerente di qualsiasi essere umano. Quel momento mi ha fatto riflettere su come cambiano le dinamiche della leadership in un mondo AI-first.
L’AI, come Waymo, non ti toglie il controllo — lo ridefinisce. Libera i leader dalla necessità di “guidare” ogni scelta, così possiamo concentrarci sulla direzione, non sulla sterzata. Sotto molti aspetti, oggi la leadership significa imparare a fidarsi dei sistemi intelligenti, lasciarli processare i dati, ottimizzare le operazioni ed evidenziare gli insight che permettono agli esseri umani di concentrarsi su creatività, empatia e strategia.
Questo è il cambiamento che ho portato anche nel mio modo di guidare in Eightfold. Stiamo costruendo sistemi che apprendono continuamente, che aiutano le persone a migliorare nel proprio lavoro e che aiutano i leader a smettere di seguire ogni dettaglio per passare all’abilitazione.
Proprio come in una Waymo, una volta che ti abitui a lasciare che l’AI tenga il volante, ti rendi conto che in realtà è un’esperienza superiore — più veloce, più sicura e molto più liberatoria.
Come l’AI sta ridefinendo i vecchi modelli di organizzazione aziendale
Tutto il nostro modo di pensare al lavoro e alla leadership sta cambiando. In un mondo AI-first, i vecchi modelli — gerarchie, ruoli statici, organigrammi rigidi — semplicemente non hanno più senso.
L’AI scompone il lavoro nei suoi elementi più piccoli — attività, non titoli. Invece di pensare “Sono un responsabile marketing” o “Sono un recruiter,” sempre più persone si chiedono: “Quali problemi sto risolvendo, quali sono le attività per cui sono più portato.”
Questo è un cambiamento enorme. Significa che le organizzazioni saranno molto più fluide. I team si formeranno e si riformeranno attorno al lavoro da svolgere, piuttosto che attorno a ruoli fissi o linee di riporto definite.
Come l’AI sta trasformando la leadership: dal gestire all’orchestrare
Per i leader, questo cambia tutto. Il mio ruolo è meno gestire e più orchestrare — assicurarmi che le persone giuste con le competenze giuste siano concentrate sui compiti giusti, al momento giusto. Si tratta di abilitare, non controllare. E l’IA ci offre dati e visibilità necessari per farlo in tempo reale. Possiamo vedere quali competenze esistono all’interno dell’organizzazione, dove ci sono lacune e come ridistribuire i talenti in modo dinamico.
Stiamo utilizzando i nostri stessi strumenti internamente per farlo e i primi risultati includono significativi miglioramenti nella conservazione delle conoscenze, nella velocità di onboarding e nella collaborazione. E personalmente, per me è stata una svolta in termini di trasparenza in tempo reale, quando ne ho bisogno.
L’automazione inoltre sta liberando le persone dalle parti ripetitive del loro lavoro. Lo trovo davvero entusiasmante perché consente agli esseri umani di concentrarsi sulle attività che sono davvero gratificanti, creative e ad alto ritorno. Quando le persone trascorrono più tempo su ciò che le energizza, non solo su ciò che riempie i loro calendari, vincono tutti: l’individuo, l’organizzazione e il cliente.
Quindi sì, ho dovuto lasciar andare molte vecchie convinzioni — che la leadership riguardi la struttura, il controllo o percorsi di crescita lineari.
Il nuovo mondo del lavoro è dinamico, orientato alle competenze e potenziato dall’IA. Fare leadership significa creare le condizioni perché questo sistema prosperi — dare potere alle persone, costruire fiducia e aiutarle a crescere più rapidamente della tecnologia stessa.
Come l’IA sta aiutando i team a operare a un livello superiore in ogni funzione
Quello che rende entusiasmante questa nuova era dell’IA va oltre l’automazione delle attività — si tratta di amplificare le capacità delle persone in ogni funzione.
Prendi, ad esempio, i nostri team di sviluppo commerciale. Ora, grazie all’IA, gli SDR riescono in pochi minuti a fare ciò che prima richiedeva ore. Possono identificare i giusti account, personalizzare i contatti e qualificare i lead con molto più contesto. Questo significa meno tempo a fare ricerche e più tempo a interagire davvero con i potenziali clienti — e quelle conversazioni sono più profonde perché alimentate da reali informazioni.
Per gli ingegneri è lo stesso. Con la programmazione e il test assistiti dall’IA, la produttività è aumentata notevolmente. Gli ingegneri possono prototipare, fare debug e rilasciare codice più rapidamente — ma, cosa altrettanto importante, trascorrono più tempo a risolvere problemi significativi invece di riscrivere codice standard o inseguire piccoli errori.
Anche qualcosa di semplice come le revisioni trimestrali del business — che una volta erano un’enorme perdita di tempo — è completamente diverso adesso. Utilizziamo l’IA per raccogliere in tempo reale i dati di performance, analizzare lo stato dei clienti ed evidenziare tendenze automaticamente. Invece di passare giorni a costruire presentazioni, ora i team dedicano il tempo a discutere delle intuizioni e delle azioni da intraprendere.
Questa è la vera storia dell’empowerment con l’IA: restituisce alle persone tempo e concentrazione. Permette a ogni team di operare a un livello più alto — con più creatività, più precisione e più soddisfazione nel lavoro svolto.
Perché il successo dell’IA dipende dal progettare organizzazioni che sperimentano e misurano
Uno studio del MIT ha recentemente mostrato che il 95% delle aziende che investono in IA non sta ancora vedendo un ritorno dell’investimento significativo — e questo divario tra la promessa dell’IA e i risultati non mi sorprende.
Troppo spesso i progetti di IA vengono avviati come esperimenti, senza essere integrati nei flussi di lavoro principali del business. Sembrano impressionanti su una presentazione, ma non sono collegati a risultati misurabili.
Per questo ci concentriamo su un valore tangibile e difendibile. Ad esempio, abbiamo riscontrato un enorme aumento della produttività dei recruiter e persino dell’esperienza dei candidati attraverso il nostro strumento di colloquio con IA che utilizziamo internamente nei nostri team di selezione. Ogni colloquio ha un costo reale e quantificabile in termini di tempo del recruiter e del responsabile delle assunzioni, quindi abbiamo automatizzato il processo. Il valore non è teorico; è misurabile.
La lezione è semplice: l’IA crea valore solo quando è profondamente integrata nel modo in cui il lavoro avviene realmente — non quando è applicata dall’alto. Come leader, questo significa progettare organizzazioni che sperimentano rapidamente ma che allo stesso tempo misurano l’impatto in modo instancabile. Non celebriamo le demo; celebriamo i risultati.
Come costruire un’organizzazione che sperimenta rapidamente e misura l’impatto
Per progettare questo tipo di organizzazione, bisogna prima costruire una cultura della sperimentazione. I team hanno bisogno della libertà di provare nuove idee, e deve essere accettabile fallire — purché si fallisca velocemente, si impari e si migliori.
In secondo luogo, l'organizzazione deve dare priorità alla velocità. Nell'attuale contesto, la velocità non è un lusso — è il vero vantaggio competitivo. Occorrono team piccoli e responsabilizzati, cicli di feedback rapidi e la capacità di rilasciare, misurare e perfezionare velocemente.
In terzo luogo, è necessario progettare continuamente per l’innovazione. L’innovazione non accade per caso. Ogni anno, le organizzazioni dovrebbero destinare intenzionalmente una parte significativa delle proprie persone e risorse a nuove idee, nuovi prodotti e nuove scommesse.
Se non si pianifica strutturalmente l’innovazione, altre priorità la metteranno in secondo piano.
Fidati delle persone nel cogliere ciò che funziona. Spesso pensiamo che l’IA sia impersonale o fredda, ma quando è costruita con empatia e chiarezza, può in realtà creare un’esperienza migliore e più umana.
Cosa significa davvero essere un'organizzazione pronta per l’IA
Per me, essere “pronti per l’IA” significa tre cose:
- Ogni team opera con una mentalità orientata all’IA.
- Le persone sono abilitate a utilizzare e migliorare gli strumenti di IA in autonomia.
- Le persone considerano l’IA come un collega di lavoro, non come una minaccia.
In definitiva, l’obiettivo è semplice: rendere l’IA una seconda natura. Quando le persone smettono di chiedersi, “Dovrei usare l’IA per questo?” e iniziano a domandarsi, “Come può aiutarmi l’IA a farlo meglio?” — è allora che si è davvero pronti per l’IA.
Per noi di Eightfold, la conoscenza dell’IA non è un modulo formativo — è una mentalità. Non si può essere un’azienda orientata all’IA se ogni persona, in ogni funzione, non si sente a proprio agio nell’utilizzarla e nel metterla in discussione ogni giorno. Quindi, invece di trattare l’IA come qualcosa di separato, l’abbiamo integrata nel nostro modo di lavorare.
Internamente, testiamo tutto sui nostri stessi processi. Tutti in Eightfold utilizzano i nostri strumenti nel loro lavoro quotidiano, che si tratti di chiedere aggiornamenti al proprio gemello digitale, di usare l’IA per prepararsi agli incontri con i clienti o di automatizzare i follow-up. È pensato per essere pratico. Il modo migliore per acquisire familiarità con l’IA è viverla ogni giorno.
Organizziamo anche regolari sessioni di formazione sull’IA per i team non tecnici. L’obiettivo non è trasformare tutti in ingegneri, ma aiutarli a riflettere su ciò che è possibile. Quando le persone vedono che l’IA non è magia — solo matematica e dati usati in modo creativo — la paura svanisce e lascia il posto alla curiosità. È questo che vogliamo.
Abbiamo inoltre lanciato programmi interni per aiutare le persone a sperimentare l’IA nei processi reali di business — in HR, marketing, finanza, ovunque. Incentiviamo piccoli progetti pilota che dimostrino rapidamente il valore, perché l’adozione avviene quando si sperimenta il beneficio direttamente. Un buon esempio è quello che chiamiamo "Project Andromeda".
L’IA crea valore solo quando è profondamente integrata in come il lavoro avviene realmente, non quando è semplicemente sovrapposta. Come leader, questo significa progettare organizzazioni che sperimentano rapidamente ma che misurano anche incessantemente l’impatto. Non celebriamo i demo; celebriamo i risultati.
Come Eightfold è passata da strumenti indipendenti a uno strato operativo agentico unificato
Nell’ultimo anno abbiamo lanciato "Project Andromeda", uno sforzo aziendale volto a introdurre l’IA agentica su tutta Eightfold. Abbiamo identificato 72 casi d’uso ad alto impatto e molti li abbiamo già messi in pratica, rendendo i processi agentici una parte fondamentale del nostro modo di operare.
Nella ricerca e sviluppo, strumenti come Cursor e GitHub Copilot hanno aumentato sensibilmente la velocità dell’ingegneria. Ora i nostri team dedicano più tempo all’innovazione e meno a risoluzione di bug, documentazione e reperibilità, dato che i sistemi agentici si occupano proattivamente di buona parte delle attività di routine.
In ambito vendite e marketing, il nostro Andro Bot interno supporta la preparazione delle fasi di scouting, scoring e pianificazione degli account, mentre gli SDR agentici automatizzano la ricerca clienti e la qualificazione. Questo ha snellito il RevOps e migliorato la coerenza e l’efficienza lungo tutto il funnel.
Per le funzioni generali e amministrative, abbiamo implementato processi agentici in HR, Legale e Finanza — dalla gestione delle fatture al Q&A su aspetti legali o di conformità — riducendo i tempi di risposta e liberando i team dalle attività di routine.
Collettivamente, questi cambiamenti hanno trasformato il nostro stack tecnologico interno da una semplice raccolta di strumenti a un livello operativo coordinato e agentico. Stiamo applicando internamente gli stessi principi agentici che offriamo ai nostri clienti, il che ci mantiene all’avanguardia e ben radicati in un impatto operativo reale.
Perché i leader dovrebbero fidarsi delle persone nell’adottare l’AI
Nel complesso, sono rimasto sorpreso di quanto le persone siano disposte ad adottare l’AI.
Per me, come leader, è un ottimo promemoria: Fidati delle persone nell’adottare ciò che funziona. Spesso pensiamo che l’AI possa sembrare impersonale o fredda, ma quando viene progettata con empatia e chiarezza, può in realtà creare un’esperienza migliore e più umana. Questa consapevolezza ha rafforzato il mio modo di pensare al design dell’AI: non come sostituto della connessione umana, ma come modo per renderla più coerente, scalabile ed equa.
Come leader, il nostro compito è creare ambienti adattivi, sperimentali e in costante apprendimento. Non si tratta di conoscere ogni risposta — si tratta di costruire organizzazioni che riescano a tenere il passo una volta che il treno è partito.
Il passaggio all’AI è un treno ad alta velocità — e perché i leader non possono permettersi di perderlo
E infine, dirò questo: Il passaggio all’AI è come passare da un treno analogico a un treno ad alta velocità.
Nel vecchio mondo, se arrivavi con un minuto di ritardo, potevi comunque salire — magari perdevi un po’ di tempo, ma alla fine recuperavi. Nel mondo in cui stiamo entrando ora, una volta che il treno ad alta velocità lascia la stazione, è andato. Non puoi semplicemente correre e colmare il divario più tardi. Il ritmo del cambiamento è proprio così veloce.
Investi ora tempo ed energia per salire a bordo. Costruire capacità di AI — nelle persone, nei processi, nella cultura — richiede lavoro, tempo e investimenti. Non è qualcosa che si può semplicemente acquistare già pronto. Ma il rischio di restare esclusi, o anche solo leggermente indietro, è molto maggiore rispetto al disagio iniziale del cominciare.
L’AI non è più un progetto parallelo; è il nuovo sistema operativo per le aziende. Ciò significa che, come leader, il nostro compito è creare ambienti adattivi, sperimentali e sempre in apprendimento. Non si tratta di conoscere ogni risposta — si tratta di costruire organizzazioni che riescano a tenere il passo una volta che il treno è partito.
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