Prima dell’IA, aggiusta l’organizzazione: Il consiglio di una PhD in Leadership per tornare ai fondamenti del design organizzativo prima di integrare l’IA e ampliare i team HR
JooBee Yeow è un’ingegnera di sistemi diventata leader HR, che consiglia startup in rapida crescita e finanziate da venture capital su leadership e risorse umane. Ha anche lavorato nell’IA decenni prima che diventasse mainstream.
JooBee Yeow
Consulente presso Learngility
L’IA mette in luce sistemi deboli: L’IA non risolve strutture disordinate; le scala. JooBee sottolinea che le organizzazioni devono chiarire la responsabilità, i principi decisionali e un modo di pensare standardizzato prima di inserire l’IA nei flussi di lavoro. I leader non possono più saltare la fase di "progettazione del lavoro" — l’IA rende la progettazione disciplinata dei sistemi imprescindibile.
Il vantaggio della leadership ora deriva dalla qualità del pensiero: L’IA elimina la scarsità di informazioni. Ora ciò che conta è come i leader inquadrano i problemi, progettano le decisioni e sfruttano l’IA come sistema decisionale. Un pensiero vago viene riflesso; input chiari, output chiari. I migliori leader useranno l’IA per sfidare la propria logica, migliorare la chiarezza e ampliare il proprio giudizio.
Le HR devono evolversi da supporto a architetto strategico dei sistemi: Essere "pronti per l’IA" non riguarda gli strumenti — significa costruire apprendimento condiviso, prospettiva commerciale e pensiero trasversale. I leader HR che sperimentano, codificano le modalità operative e usano l’IA per reinventare i flussi di lavoro avranno un vero impatto sul business. Chi si aggrappa ai ruoli di supporto tradizionali rischia l’irrilevanza.
L'abbiamo raggiunta per capire come pensa alla progettazione dei sistemi. Ci ha raccontato cosa sta cambiando e cosa resta invariato durante questa rivoluzione dell'IA nelle Risorse Umane.
Da un dottorato in IA allo sviluppo della leadership
Non avevo pianificato di finire nelle Risorse Umane; ho iniziato come ingegnere di sistemi. Educazione asiatica tradizionale: medico, commercialista o ingegnere. Ho scelto ingegnere.
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Ma quello che continuavo a notare era questo: straordinari collaboratori individuali venivano promossi e diventavano manager non altrettanto straordinari. Non perché non ci tenessero, ma perché il sistema non li aiutava a avere successo. Questo era il problema che volevo risolvere.
Così ho fatto un dottorato sullo Sviluppo della Leadership.
Da allora, il mio percorso è stato quello di imparare, disimparare e reimparare — passando da grandi aziende a scaleup, fino a guidare oggi Learngility, dove consiglio fondatori e leader HR di startup finanziate da VC che stanno crescendo. Li aiuto a passare dal caos creativo alle performance ripetibili. In sostanza, risolviamo le questioni complicate che rallentano la crescita.
Per la prima volta, il sistema stesso può diventare il sistema decisionale: far emergere i giusti schemi, le risposte corrette, in tempo reale.
Come è cambiato il ruolo dei leader
Per me, le cose sono tornate al punto di partenza. Lavoravo con l'IA già nei primi anni 2000 — quando lanciare un modello durante la notte mandava letteralmente in crash il mio PC! Non ho più competenze di programmazione, ma so ancora cosa è possibile fare. E quando sono passata alla leadership e al design organizzativo, ho sviluppato una profonda comprensione del comportamento umano.
Ora, il mio lavoro sull'IA e quello sulla leadership si sono finalmente incontrati. E hanno cambiato completamente il mio modo di operare.
Perché la sfida della leadership è sempre stata la stessa: ci si è sempre aspettati che dessimo chiarezza e prendessimo le decisioni migliori, ma la nostra capacità è sempre stata limitata. O le informazioni giuste non erano disponibili, oppure ce n’erano così tante da non riuscire a elaborarle abbastanza velocemente.
E l'IA ha cambiato tutto ciò. Per la prima volta, la tecnologia stessa può diventare il sistema decisionale — facendo emergere i giusti schemi e risposte in tempo reale.
La leadership non riguarda più l’essere la voce più intelligente nella stanza. Si tratta di creare leva massima attraverso il nostro modo di pensare, di progettare le decisioni e costruire in ottica di scalabilità.
Come l'IA sta rimodellando la pianificazione della forza lavoro per HR e leader aziendali
Non gestisco più un team, ma nel mio lavoro di consulenza con fondatori e leader HR ho visto un vero cambiamento — soprattutto nella pianificazione della forza lavoro.
Tradizionalmente, i leader passano troppo in fretta da "Ecco cosa dobbiamo realizzare" direttamente a "Chi dobbiamo assumere?". Spesso viene saltato il passaggio intermedio: valutare altri modi per portare a termine il lavoro. Automazione, riprogettazione dei processi, flussi di lavoro più intelligenti — tutto ciò che può creare capacità senza dover necessariamente aumentare l'organico.
Ma l’IA e l’attuale situazione economica stanno costringendo i fondatori a fermarsi e rendersi conto che non possono più semplicemente assumere per risolvere i problemi. Devono trattare l’organizzazione come un sistema — capire come tutte le parti interagiscono — invece di aggiungere solo nuove risorse o sviluppare funzioni reattive.
In altre parole, dobbiamo chiederci: "Come dovremmo progettare il lavoro?"
Questa non è una filosofia nuova. L’IA sta semplicemente rimuovendo le scorciatoie e rendendo inevitabile la strada corretta. Stiamo tornando ai principi fondamentali su come costruire un’organizzazione:
- Chiarire le responsabilità: chi decide, chi fornisce input, chi viene informato
- Definire i principi: le regole che le persone seguono quando non sei presente (ad esempio, velocità prima della perfezione; realtà del cliente prima dell’opinione; spendi come se fossero soldi tuoi)
- Standardizzare il pensiero: sintesi in una pagina, modelli o schemi chiari, opzioni, rischi e raccomandazioni
- Sviluppare il giudizio: insegnare alle persone come pensare, non cosa fare
- Usare l’IA per la valutazione: lascia che il sistema evidenzi dati e scenari, mentre gli esseri umani prendono le decisioni finali
- Premiare la chiarezza: chiarezza nell’inquadramento e nell’escalation rispetto al rumore e all’attività
Un’integrazione di successo significa codificare come l’organizzazione pensa e lavora, e poi integrare senza soluzione di continuità l’IA nel design organizzativo. Per esempio, qui c’è un esempio su come si possono definire criteri, processo e principi per le decisioni di promozione. E qui un esempio su come progettare valutazioni delle performance eque, basate su prove e scalabili.
Perché non possiamo semplicemente introdurre l’IA in un sistema rotto e aspettarci miracoli. Se la nostra progettazione organizzativa, i processi decisionali o i flussi di lavoro sono caotici, l’IA moltiplicherà solo il caos.
Perché l’IA mette in evidenza i punti deboli del pensiero e come i leader possono usarla per diventare più efficaci
Questo vale sia per il nostro modo di pensare sia per i nostri sistemi — l’IA riflette crudelmente il tuo modo di pensare.
Se sei vago o generico negli input, riceverai risposte altrettanto vaghe e generiche. Nessuna pietà. Se la tua logica è poco chiara, ne otterrai una copia perfetta.
Quindi mi costringe a essere più preciso. Se qualcosa non funziona, nove volte su dieci... sono io il problema.
Come i leader HR possono diventare pronti all’IA e creare impatto strategico
Come ho detto, non guido più un team, ma considero la mia community come il mio team. Siamo sulla stessa barca: stiamo costruendo la nostra alfabetizzazione sull’IA e allo stesso tempo aiutiamo le nostre organizzazioni a fare lo stesso. E credo che le mie esperienze nella costruzione di questa community siano applicabili in qualsiasi organizzazione.
Il punto cruciale per diventare pronti all’IA in ambito HR è condividere esperimenti, mettere in discussione i pensieri degli altri e ampliare il proprio punto di vista oltre l’HR. Per farlo:
- Coinvolgi leader aziendali in sessioni dedicate e crea spazi dove i membri possano condividere ciò che stanno imparando — così si amplia la prospettiva, si applica il tutto al proprio contesto e si riflette al gruppo.
- Organizza tavole rotonde dal vivo dove i leader possano confrontarsi, sfidarsi e stimolarsi a vicenda.
- Crea canali pensati per la riflessione, la discussione e per far emergere esempi concreti dal lavoro reale.
Il successo nasce dalla sinergia di tre elementi:
- I membri condividono in modo trasparente.
- Queste condivisioni ispirano e sbloccano gli altri.
- Facilitazione attiva da parte dei leader — stimolare, far emergere insight e mantenere aspettative chiare.
Per me, questo è il senso dell’essere "pronti all’IA". I leader HR strategici non rimangono fermi nella loro comfort zone. Sviluppano una prospettiva commerciale, collegano i punti tra le diverse aree di business e usano l’IA come leva per reinventare il modo in cui si lavora.
Questo è il senso dell’essere “pronti all’IA”. I leader HR strategici non rimangono fermi nella loro comfort zone. Sviluppano una prospettiva commerciale, collegano i punti tra le varie funzioni aziendali e usano l’IA come leva per reinventare il modo in cui si lavora.
Perché ChatGPT è il "NutriBullet" della leadership e della crescita aziendale
Sono sempre molto attento a non promuovere strumenti specifici. Quando ne cito uno, fornisco sempre contesto e avvertenze — perché ciò che funziona brillantemente in una azienda potrebbe essere totalmente inadatto in un’altra.
Lo strumento giusto dipende dalla fase organizzativa, dal modello operativo e dal contesto. L’adozione di default è rischiosa; introdurre un nuovo strumento richiede pensiero critico.
Personalmente, io continuo a usare il mio vecchio stack tecnologico — l’unica vera aggiunta è ChatGPT.
Penso agli strumenti allo stesso modo in cui penso alla cucina. È allettante comprare ogni gadget scintillante, ma mi chiedo sempre: "Cosa cucino davvero e dove ho più bisogno di una leva?"
Per me, questo è il NutriBullet. Un solo strumento che macina spezie, trita il ghiaccio, processa il cibo e monta le pastelle. Si guadagna il suo posto perché svolge diversi compiti bene.
ChatGPT è il mio NutriBullet. Si trova al centro perché mi dà leva dove ne ho più bisogno — creare, scalare e offrire valore ai miei clienti e al mio pubblico.
Quindi il mio stack si è evoluto attorno a ciò che conta di più: i risultati, non il disordine.
Come i leader possono costruire un coach AI personalizzato usando i GPT
I GPT personalizzati sono stati per me una svolta.
Proprio come un terapeuta ha bisogno di un terapeuta, anche io ho bisogno di un coach — qualcuno che sfidi i miei punti ciechi e mi spinga più forte di quanto faccia io stesso.
Il coach che vorrei è molto specifico: qualcuno che abbia scalato il mio tipo di attività, che tenga all’HR quanto ci tengo io e che conosca i BTS — non da fan, ma perché le loro strategie GTM sono tra le più sofisticate al mondo.
La probabilità di trovare quella persona è quasi zero. Anche se esistesse, non potrei permettermela. E se per miracolo potessi, non conoscerebbe mai il mio pensiero nel dettaglio come lo conosco io.
Così ne ho costruito uno. Ho addestrato un GPT con il mio tono, i miei framework, i miei prodotti, il mio modo di vedere il mondo. Ora è il mio coach on demand.
E l’impatto è enorme. Mi muovo più velocemente. Affino il mio pensiero prima che esca fuori. Scalo più in profondità senza esaurirmi. La mia azienda offre più valore perché, in sostanza, ho costruito il consulente che non avrei mai potuto assumere.
Non è solo uno strumento — è pura leva.
Costruire un coach on demand
Se vuoi fare lo stesso, ecco il processo ad alto livello che ho seguito:
- Definito l’ambito e il comportamento: Ho mappato i risultati, il tono e i compiti di cui doveva occuparsi
- Costruito il prompt di sistema principale: Ho codificato framework, regole decisionali di tono e vincoli direttamente nel prompt
- Curato il materiale di riferimento: Ho caricato documenti chiave — tutti i miei framework, modelli, schemi linguistici — come riferimento
- Rafforzato lo stile e il ragionamento: Ho aggiunto esempi strutturati (input → output desiderati) così ha imparato la mia logica di pensiero
- Testato con casi limite: Ho iterato con scenari reali, colmando le lacune e affinando le istruzioni
- Miglioramento continuo: Continuo ad aggiornarlo sulla base dell’uso reale per affinare gli output nel tempo.
Non l’ho "addestrato" nel senso tradizionale dell’ML — è prompt-engineered con esempi curati e continui aggiustamenti.
L’intelligenza artificiale non sostituirà le risorse umane, ma lo farà l’irrilevanza—se non passiamo da ruolo di supporto a leader di business.
Perché i leader dovrebbero smettere di chiedersi come usare l’AI e iniziare a risolvere i problemi giusti
Il mio consiglio per i leader che navigano questa trasformazione? Smettete di chiedervi: "Come si usa l’AI?"
Smettete di rincorrere template e implementare le “best practice” solo perché qualcun altro l’ha fatto.
Iniziate a porvi domande migliori. Chiedetevi "Perché?" Poi chiedetevelo di nuovo. Poi progettate per il vero problema. Senza quel tipo di chiarezza, finirete per costruire più in fretta le cose sbagliate.
Perché questa è la verità: l’AI non sostituirà l’HR, ma lo farà l’irrilevanza — se non passiamo da ruolo di supporto a leader di business.
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