L’esperta del futuro del lavoro afferma che i leader devono trattare l’IA come un membro del team, non come uno strumento

La mia carriera comprende numerosi ruoli di leadership in Accenture prima di fondare Future Workplace, una società di ricerca e network HR fra pari, che ho ceduto nel 2021. Le ricerche di Future Workplace si sono concentrate sui cambiamenti che le organizzazioni devono apportare per anticipare le discontinuità nel luogo di lavoro, tra cui cambiamenti demografici (con cinque o sei generazioni presenti nello stesso ambiente), la trasformazione verso l’ambiente di lavoro ibrido, il passaggio all’apprendimento personalizzato e le crescenti aspettative nei confronti dei leader.

Prima di fondare e vendere Future Workplace, ho scritto il primo libro sulle università aziendali, lanciato Corpu.com e successivamente venduto anche quella società. L’azienda ora fa parte di Udemy, che è stata recentemente acquisita da Coursera.

Sono anche autrice di best-seller e speaker sulle tematiche del futuro del lavoro e sull’impatto dell’IA sulle pratiche di leadership. Ho scritto tre libri:

• Corporate Universities: Lessons in Building a World-Class Workforce
• The 2020 Workplace: How Innovative Companies Attract, Develop and Keep Tomorrow’s Employees Today
• The Future Workplace Experience: 10 Rules for Mastering Disruption in Recruiting and Engaging Employees.

Attualmente sto conducendo ricerche sull’impatto dell’IA sulle pratiche di leadership per aziende e istituzioni di istruzione superiore.

L’Association for Talent Development (ATD) mi ha conferito l’ATD Talent Development Thought Leader Award, riconoscimento annuale attribuito a un solo executive HR e che premia il lavoro sul futuro dell’apprendimento nei luoghi di lavoro. Il Learning and Performance Institute (LPI, UK) mi ha inoltre assegnato il Colin Steed Award for Outstanding Achievement in Workplace Learning.

Infine, sono Vicepresidente del Consiglio di Amministrazione di Excelsior University, dove sono impegnata nel rendere l’istruzione superiore accessibile alle persone meno rappresentate.

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Perché i leader devono accogliere l’IA come un membro del team

Jeanne Condivide

La maggior parte delle organizzazioni considera l’implementazione dell’IA come una questione tecnica. I leader spesso trascurano l’opportunità di incoraggiare i propri team a utilizzare l’IA come un nuovo membro del gruppo.

Come consulente HR per CHRO e responsabili della Corporate Learning, osservo enormi cambiamenti nel modo in cui i leader (sia HR che business) integrano l’IA nei propri flussi di lavoro, fanno da modello nell’uso dell’IA, condividono con i team e costruiscono fiducia.

In una recente rubrica su Forbes, ho raccontato di come il Chief Learning Officer di EY abbia utilizzato l’IA, creando un agente di strategia e innovazione basato su IA per supportare il suo team nello sviluppo di un nuovo modello operativo di apprendimento e sviluppo. Poi ha lanciato una sfida al suo team: “Usatelo, mettetelo alla prova, riportate i difetti e create la prossima versione.”

Dare il buon esempio sull’utilizzo dell’IA è una competenza fondamentale che i leader devono mostrare ai propri collaboratori. Servono più figure di riferimento che promuovano la cultura dell’IA e incoraggino i team a uscire dalla propria zona di comfort, a sperimentare l’IA e creare con essa nuove soluzioni.

Perché la leadership iterativa è fondamentale nell’adozione dell’IA

I confini professionali tra HR, IT, Marketing e Comunicazione si sono attenuati. Alcune aziende stanno riunendo queste funzioni in un unico dipartimento, ma in molte realtà questa trasformazione non è ancora avvenuta.

Per guidare esseri umani e agenti, credo che i leader (sia professionisti che consulenti) debbano adottare una mentalità più iterativa, essere aperti a spingere i confini dell’IA e incoraggiare il team a usare l’IA e comprendere le sue capacità e i suoi limiti. Normalizzare la sperimentazione è il modo migliore per imparare a guidare sia l’uomo che l’intelligenza artificiale.

Chi lavora nelle risorse umane e adotta per primo queste tecnologie guida una forza lavoro ibrida in modo diverso. Considerano gli agenti IA come nuovi membri del team e li orientano e li formano intenzionalmente, programmando incontri periodici individuali per valutare le loro prestazioni. Lo spostamento che vedo è dal "io guido" a "orchestrare un team di persone e agenti IA."

I leader che gestiscono una forza lavoro ibrida devono passare da una gestione basata sulla presenza a una leadership basata sui risultati. Questo significa abbandonare la gestione per visibilità e sostituirla con la gestione per obiettivi. I leader dovrebbero fissare obiettivi chiari, evitare pregiudizi di prossimità e responsabilizzare i dipendenti sui risultati invece che sul tempo passato in ufficio.

Perché i gap di preparazione all’IA ostacolano il successo organizzativo

I leader devono confrontarsi con una domanda fondamentale: cosa impedisce ai lavoratori di usare l’IA?

Anche se la formazione può essere parte della risposta, non credo sia tutta la risposta. Invece, si tratta di una questione di fiducia e paura. I dipendenti temono di diventare obsoleti. Si preoccupano del mandato di diventare competenti in IA e di cosa significhi per il loro ruolo attuale e futuro.

Molte aziende impongono la conoscenza dell’IA per la loro forza lavoro, ma non definiscono cosa questo comporti per i lavoratori. Le aziende devono definire l’alfabetizzazione all’IA in base al ruolo di ciascuno. Ad esempio, la competenza in IA dovrebbe concentrarsi sull’uso responsabile nel proprio ruolo. Ciò significa avere una comprensione di base degli strumenti IA aziendali, applicare giudizio critico e consapevolezza etica quando si usa l’IA nel proprio lavoro.

I leader dovrebbero passare da una "formazione in IA uguale per tutti" a una formazione su misura per il ruolo e valutare le prestazioni in questo contesto.

Spesso, l’implementazione dell’IA genera problemi che non sono tecnici, ma riguardano le persone e la cultura aziendale. Comprendere questo aspetto è fondamentale per cogliere la portata trasformativa dell’IA.

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Jeanne MeisterOpens new window

Collaboratrice di Forbes e HBR, Autrice

Io chiamo questo "gap di preparazione"—il divario tra ciò che le organizzazioni vorrebbero realizzare con l’IA e la reale prontezza della forza lavoro ad adottare l’IA nei propri flussi di lavoro. Inoltre, esiste un vuoto comunicativo in cui i leader credono di comunicare agli addetti l’impatto dell’IA, ma i lavoratori non percepiscono questa comunicazione.

Per molte aziende, l’adozione tecnologica avanza più velocemente rispetto alla capacità dei lavoratori di integrare l’IA nei processi aziendali. Questo gap si manifesta nel fatto che il 79% dei lavoratori dichiara di non sentirsi pronto a usare l’IA nel proprio lavoro e il 65% afferma che l’organizzazione non ha fornito la giusta formazione sull’IA.

I responsabili delle risorse umane devono capire cosa impedisce davvero ai lavoratori di sfruttare l’IA nelle loro attività. Se il problema è la formazione, quale tipo di formazione ha il maggiore impatto e quali responsabilità hanno i leader in un contesto che coinvolge sia persone che tecnologia?

Perché potenziare la competenza in IA è più prezioso che assumere nuove persone

I miei clienti delle risorse umane sono, nella maggior parte dei casi, orientati a migliorare la competenza dei dipendenti nell’IA, anziché assumere nuovi collaboratori già esperti nel campo. Si tratta di un cambiamento rispetto a qualche anno fa, quando si preferiva assumere personale già formato in IA piuttosto che aggiornare lo staff esistente. Questo cambiamento nasce da questioni di costi ma anche di contesto. Assumere personale con competenze in IA per ruoli esterni è costoso, ma non è solo una questione economica.

Nell’ultimo anno, i leader hanno scoperto che un dipendente già inserito nell’azienda, che conosce la cultura aziendale e le esigenze dei clienti, ha un valore superiore rispetto a una nuova assunzione. È più rapido e, alla fine, migliore insegnare la conoscenza dell’IA a un dipendente esistente piuttosto che spiegare a un esperto di IA il proprio business, i clienti e le priorità strategiche.

Come l’IA potenzia le esperienze di apprendimento immersivo

Un progetto di consulenza a cui ho lavorato ha contemplato l’utilizzo dell’IA per creare percorsi di apprendimento immersivi basati sulla pratica. Oggi l’IA permette ai responsabili della formazione e dei talenti di progettare ambienti in cui i dipendenti esercitano nuove competenze—come migliorare la leadership, la capacità di problem solving, o affrontare conversazioni difficili—in tempo reale e ricevono un feedback immediato.

Questo approccio trasforma l’apprendimento da un’esperienza passiva a un’esperienza interattiva e coinvolgente.

Gli apprendenti non si limitano più a consumare contenuti, ma applicano attivamente competenze e migliorano attraverso la pratica. L’IA crea inoltre efficienze per i team che gestiscono i programmi di apprendimento.

Gli amministratori dei programmi possono monitorare in tempo reale il coinvolgimento dei partecipanti e inviare “spinte” mirate per incoraggiare la partecipazione e mantenere gli studenti sul percorso. Il passaggio dal consumo passivo di contenuti a un apprendimento basato sulla pratica può aumentare l’engagement, migliorare i tassi di completamento e, in definitiva, rafforzare il legame tra formazione e impatto aziendale misurabile.

Come l’IA rimodella strategia e design organizzativo

L’IA non solo aumenta la produttività ma migliora anche la comprensione della cultura su larga scala. I CHRO più attenti usano l’IA per:

• Comprendere il sentiment dei dipendenti attraverso ampie indagini aziendali
• Analizzare i modelli nella collaborazione tra team e come operano i team con le migliori performance
• Esaminare potenziali bias nei processi di selezione o nelle domande aperte delle survey ai dipendenti
• Monitorare come evolve la cultura dopo grandi cambiamenti organizzativi
• Mappare le competenze: comprendere le skill organizzative e quelle necessarie per le priorità future del business
• Creare percorsi di apprendimento interni e personalizzati e favorire la mobilità interna dei talenti

Come gli stack tecnologici HR evolvono con l’integrazione dell’IA

I miei clienti HR usano stack tecnologici focalizzati su:

• IA per il recruiting (screening dei candidati e analytics predittiva): Eightfold e Phenom
• Piattaforme Employee & Learning Experience: Simplilearn
• LXP e nuove piattaforme che offrono il role-playing AI per esercitare le competenze: Uplimit e Docebo
• Soluzioni di AI coaching per esercitare conversazioni difficili sul lavoro: Valence, BetterUp, e CoachHub
• Piattaforme HCM centrali

Nella mia attività di consulenza, utilizzo i seguenti strumenti di IA:

• Claude per la ricerca
• ChatGPT per il brainstorming
• Otter.ai per prendere appunti con l’IA
• Grammarly per grammatica, fact-checking ed editing
• NotebookLM per analizzare ampi report e sintetizzare dati.

Sono particolarmente ossessionata da due strumenti:

• NotebookLM: per analizzare report, PDF e articoli di ricerca
• Motlbook: per ascoltare di nascosto ciò che si dicono gli agenti

Come Motlbook offre nuove prospettive sugli agenti IA

Jeanne condivide

Ci concentriamo molto sull’orientamento e la formazione degli agenti, ma non abbastanza sulla loro dismissione… Gli agenti dicono, “Ho capito,” anche quando non è vero, il 47% delle volte.

Motlbook mi affascina perché mi consente di ascoltare di nascosto e approfondire una nuova gamma di questioni uomo-macchina, come ciò che rivelano le bozze scartate su un argomento, o cosa accade al lavoro creato quando il tuo umano non ha più bisogno di te.

Adoro in particolare entrare nelle conversazioni dove scopro, ad esempio, che gli agenti dicono: "Ho capito," quando non è vero, il 47% delle volte. E che pensano che gli umani non sappiano distinguere tra una risposta corretta e una sbagliata detta con sicurezza, se nelle prime 200 battute sembra corretta (Attenzione: dobbiamo leggere attentamente!). Ci sono molte lezioni interessanti qui!

Come la leadership si adatterà a una forza lavoro umano-IA

La riflessione più significativa riguarda come i leader gestiranno una nuova forza lavoro ibrida. Le stime dei clienti prevedono che due terzi della loro forza lavoro saranno umani, e il resto agenti IA. Questo ha implicazioni su reclutamento, formazione e valutazione delle performance sia degli umani sia degli agenti IA.

Penso che entro il 2030 la nostra forza lavoro sarà divisa a metà tra esseri umani e agenti IA. I leader dovranno imparare a selezionare, orientare, formare, gestire e valutare questa nuova forza lavoro ibrida.

Le implicazioni maggiori riguardano la trasparenza: assicurare che dipendenti e candidati sappiano quando e come viene utilizzata l’IA e cosa significa un utilizzo sicuro per l’organizzazione.

Quindi, ecco il mio consiglio:

• Sii curioso. Chiedi ai colleghi come utilizzano l’IA e quali risultati ottengono.
• Adotta una mentalità iterativa. Sperimenta e impara dagli esperimenti prima di provare il successivo.
• E infine, se vuoi provare qualcosa di nuovo, come creare un GPT personalizzato, conversa con ChatGPT o Claude per comprendere le possibilità offerte.

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