Un Dirigente di Talento & Trasformazione su Come l’IA Sta Silenziosamente Ridisegnando le Organizzazioni— I Leader Devono Recuperare
La carriera di Ravin Jesuthasan si è concentrata su talento e trasformazione. Attualmente guida il business globale di consulenza sulla trasformazione di Mercer e ha scritto sei libri sul futuro del lavoro.
Ravin Jesuthasan
Senior Partner e Leader Globale per i Servizi di Trasformazione in Mercer
Ridisegna il lavoro prima di implementare l’IA: Il ROI dell’IA non deriva solo dagli strumenti. I leader devono prima ripensare mansioni, processi e architetture delle competenze partendo dal lavoro—altrimenti l’adozione si arresta e il valore si perde.
Le organizzazioni stanno passando dai ruoli fissi al flusso: L’IA accelera il passaggio da modelli fissi e basati sui ruoli a modelli flessibili e di flusso, dove il lavoro viene eseguito tramite progetti, incarichi temporanei, ecosistemi e agenti IA invece che da ruoli statici.
La competenza in IA è una responsabilità della leadership: Il successo nell’adozione dell’IA richiede che i leader diano l’esempio nell’uso quotidiano, sviluppino la cultura dell’IA nell’intera forza lavoro e governino attivamente come viene applicata l’IA—non solo democratizzando l’accesso.
Abbiamo parlato con Ravin per capire come l’IA stia cambiando la struttura organizzativa e come i leader debbano affrontare l’implementazione dell’IA per portarla avanti con successo. Ecco cosa ci ha raccontato.
Una carriera nel business e nel talento
Guido a livello globale la consulenza per le trasformazioni di Mercer. Prima di questo ruolo, ho guidato tutta l’innovazione e la gestione dei talenti presso quella che oggi è Willis Towers Watson. E prima ancora sono stato consulente presso Accenture nella loro area strategica.
Siedo inoltre in diversi comitati direttivi del World Economic Forum. Faccio parte della facoltà presso la Kellogg School of Management della Northwestern, dove sono anche executive fellow. Sono autore di sei libri e un paio di centinaia di articoli sul futuro del lavoro e sull’impatto dell’IA sul lavoro e sulle organizzazioni.
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Come l’IA sta spostando i modelli di lavoro da "fissi" a "fluidi"
Vedo la leadership cambiare in modo significativo in un mondo in cui l’IA è protagonista, e non solo nel ruolo di leadership che ricopro io, ma anche nel lavoro che svolgo con i miei clienti.
In particolare, vedo che i leader devono orchestrare un ecosistema molto più ampio e distribuito di opzioni per svolgere il lavoro e implementare le proprie strategie — che si tratti di dipendenti interni, IA sviluppata internamente, IA acquistata all’esterno, capacità di partner d’alleanza o competenze di lavoratori freelance.
Tutte queste competenze entrano in gioco in un mondo potenziato dall’IA, dove la velocità del lavoro aumenta e l’IA richiede nuove abilità. Questo sta sostituendo l’idea che il lavoro sia ancorato a una mansione specifica con modalità di lavoro più agili.
Nel mio ultimo libro, descrivo tre modelli per coinvolgere il talento:
- Il modello fisso: è il modello tradizionale basato sul posto di lavoro.
- Il modello flessibile: qui le persone hanno un ruolo, ma possono esprimere le proprie competenze in diversi ambiti o acquisirne di nuove.
- Il modello fluido: il talento si connette al lavoro solo tramite progetti, incarichi e collaborazioni.
L’IA nella progettazione organizzativa ora influenza ogni aspetto del lavoro e della leadership, perciò vediamo le aziende passare da modelli fissi a modelli flessibili e infine fluidi di lavoro.
L’IA ora influenza ogni aspetto del lavoro, delle organizzazioni e della leadership, quindi vediamo le organizzazioni muoversi da modelli di lavoro fissi a flessibili e infine fluidi.
Perché i leader devono ridisegnare il lavoro prima di adottare l’IA
Esiste la convinzione che si possa partire dalla tecnologia e magicamente ottenere dei ritorni, invece di impegnarsi seriamente a ridisegnare il lavoro e l’architettura che circonda l’organizzazione.
Questa falsa percezione è dove si trovano i principali ostacoli all’adozione tecnologica.
Grazie all’IA generativa abbiamo superato il problema dell’ultimo miglio che affliggeva le tecnologie IA quando non erano adatte allo scopo. L’IA generativa è una tecnologia incredibilmente facile da usare: è conversazionale ed è già integrata negli strumenti digitali che usiamo ogni giorno. Ma la sfida più grande resta sempre l’architettura del lavoro.
È proprio lì che i leader delle organizzazioni più evolute stanno lavorando attivamente. E a ragione — è dove si può ottenere il vantaggio esponenziale.
I leader devono essere pronti a guardare oltre alla mera sostituzione dell’uomo con la macchina, per riuscire a cogliere pienamente tutte le potenzialità di un ecosistema distribuito.
Concentratevi su queste domande: "Dove il lavoro può essere spostato su un livello di competenza più basso?" E, "Se un lavoro viene sostituito, dove abbiamo bisogno di una persona con competenze più elevate per svolgerlo?"
Ecco di più su come riprogettare il lavoro e sfruttare la produttività abilitata dall’IA.
I leader devono essere disposti a guardare oltre la semplice sostituzione dell’uomo con la macchina, per cogliere tutto il potenziale di un ecosistema distribuito.
Un esempio reale di approccio "work-forward"
Ecco un esempio tratto da un lavoro svolto con uno dei nostri clienti. In una divisione di una grande organizzazione globale di servizi finanziari, abbiamo riprogettato le attività in funzione delle capacità di una nuova piattaforma tecnologica proprietaria che comprendeva visione artificiale per l’acquisizione dati, automazione dei processi, apprendimento automatico e Generative AI.
Riprogettare prima il lavoro ci ha permesso di suddividere i compiti, trasferirli sulla piattaforma, sostituirli e potenziarli con le sue capacità. E non è finita lì. Altre attività sono poi state trasferite dai talenti di livello più elevato fino ad arrivare ai principianti. Ciò è stato possibile perché i compiti richiedevano un’esperienza importante, ma la tecnologia ha ridotto il valore aggiunto di tali competenze.
In effetti, in alcuni casi siamo riusciti a eliminare completamente la necessità di determinate competenze. La tecnologia ha sostituito questo lavoro di ingresso.
Abbiamo utilizzato un approccio "work-backward" per riprogettare il lavoro, anziché il metodo "tech-forward" che molte organizzazioni cercano di adottare — spesso senza successo. Il vantaggio del nostro approccio è che libera ed evidenzia non solo gli effetti principali della tecnologia, ma anche quelli secondari e terziari.
Perché un approccio "work-backward" migliora l’adozione dell’IA
Un approccio "work-backward" aiuta anche l’adozione dell’IA.
Quando si implementa l’IA nella pianificazione strategica, è davvero facile per le organizzazioni spargere la tecnologia e sperare che tutti la adottino in modo uniforme. Ma questo succede di rado.
Devono invece svolgere il lavoro impegnativo di:
- Riprogettare i ruoli
- Riprogettare i processi
- Modificare i requisiti per i nuovi talenti
- Garantire la disciplina nell’utilizzo, nella gestione e nel governo della tecnologia per assicurare applicazione e implementazione coerenti.
Lo so, lo sai, lo sappiamo tutti che la gestione del cambiamento è ciò che determina il successo o il fallimento delle trasformazioni. Eppure, l’IA nella gestione del cambiamento — e la riprogettazione attiva del lavoro — rimane il maggiore ostacolo per le organizzazioni.
Come sviluppare la cultura dell’IA accelera l’adozione
Utilizziamo il nostro LLM da quasi due anni e, come molte organizzazioni, democratizziamo l’accesso.
Per garantire l’adozione e la cultura digitale, i nostri leader fungono da esempio nel suo utilizzo. Inoltre, formiamo le persone all’uso della tecnologia. Le abbiamo istruite su come riconoscere una allucinazione prodotta dall’IA. Le abbiamo addestrate a validare e controllare i dati. Le abbiamo formate su quale sia l’uso appropriato dell’IA nelle operazioni aziendali, su cosa caricare e cosa non caricare.
La formazione avviene in diversi modi:
- Simulazioni basate su AI
- Apprendimento tra pari
- Workshop
Abbiamo investito per fare in modo che il nostro personale sia completamente allineato, così che l’AI nell’apprendimento e nello sviluppo diventi davvero un partner a cui affidarsi ogni giorno per ogni singola attività.
Ma lo ribadisco: non si può ottenere un ROI dall’AI se tutto quello che si fa è democratizzare l’accesso senza ridisegnare intenzionalmente i ruoli e i processi.
Come una suite AI interna accelera la riorganizzazione del lavoro
Come praticamente ogni leader aziendale, sono ossessionato dalla Gen AI.
Ci ha permesso di costruire su una tradizione di automazione dei processi, incrementando progressivamente il livello di intelligenza e l’integrazione nei flussi di lavoro. E ci ha consentito di dar vita a una capacità agentica che sta davvero trasformando ogni aspetto del nostro lavoro.
Usiamo il nostro LLM per questo, oltre a uno strumento interno di progettazione del lavoro che aiuta i nostri clienti a riprogettare le loro mansioni e processi.
Come i flussi di lavoro agentici stanno trasformando talent, operation e consulenza
Parlando di agenti, la prontezza per l’AI agentica permea ogni aspetto del nostro modello di business e della nostra cultura — dagli aspetti operativi della consulenza ai processi di gestione del talento fino ai nostri processi di gestione finanziaria.
L’AI agentica sta creando opportunità per nuovi servizi e aggiungendo valore ai servizi esistenti. È davvero difficile esprimere quanto stia trasformando la nostra strategia e il nostro modello di business.
Il nostro strumento interno di progettazione del lavoro ci ha permesso di trasformare un processo consulenziale di sei settimane in un percorso di sei ore suddiviso in tre workshop, che ci consente di aiutare i clienti a riprogettare i loro ruoli e processi per favorire una migliore adozione dell’AI
Lo strumento ci aiuta a scomporre ruoli e processi, analizzare il lavoro e identificare opzioni di riallocazione laddove le attività possono essere sostituite o potenziate da diverse tecnologie (RPA, machine learning, Gen AI, agenti, robotica, ecc.) e a ricostruire nuovi modi di lavorare.
Perché i leader devono diventare esperti di AI e guidare l’innovazione
Presto, team e clienti si aspetteranno competenze molto più rapide, con un livello di insight e sperimentazione senza precedenti — e ciò sarà sempre più vero con lo sviluppo dei digital twins. Soluzioni testate e operative dovranno essere implementate nel giro di giorni e settimane, non mesi.
Con l’AI nello sviluppo della leadership non si arriva a questo traguardo se non si usa la tecnologia quotidianamente. Non lo si raggiunge senza sperimentare, senza provare.
Soprattutto, non ci si arriva senza dare il buon esempio al resto dell’organizzazione e guidando in prima linea.
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