Costruire Fiducia e Immaginazione nell’Era dell’IA

David Rice: Sei impegnato in riunioni consecutive tutto il giorno. Il tuo team continua a chiederti dell’IA, della strategia, e sinceramente, non sei sicuro. Dovresti avere tutte le risposte. È per questo che sei stato promosso, giusto? Ma con l’IA, tutti stanno imparando insieme, nello stesso momento. E la scomoda verità è che, se non utilizzi in prima persona l’IA, sei già indietro rispetto a coloro che dovresti guidare.

L’ospite di oggi del podcast è Charlene Li. È la fondatrice di Quantum Networks Group, e ci spiegherà perché l’83% delle persone in Cina pensa che l’IA sia vantaggiosa, mentre solo il 39% degli americani la pensa così. Ancora più importante, ti mostrerà come uscire dal purgatorio dei progetti pilota e iniziare davvero a costruire una cultura della fluidità nell’IA nella tua organizzazione.

Parleremo del perché la tua paura di perdere il controllo sia il vero problema, non la tecnologia; di come gestire l’utilizzo nascosto dell’IA; delle quattro dimensioni della fluidità nell’IA che ogni leader deve padroneggiare; e di come un responsabile vendite utilizzi l’IA per essere presente in ogni conversazione con i clienti, senza dover partecipare ad alcuna riunione extra.

Sono David Rice. Questo è People Managing People. E se sei stato paralizzato dal dubbio su cosa fare con l’IA, questo episodio è il tuo lasciapassare per iniziare a sperimentare. Quindi andiamo.

Benvenuti al podcast "People Managing People", il programma che aiuta i leader a mantenere il lavoro umano nell’era dell’IA. Mi chiamo David Rice e, come sempre, sono il vostro ospite. Oggi sono con Charlene Li. È una consulente strategica e la fondatrice di Quantum Networks Group. Parleremo dello stato attuale sull’utilizzo dell’IA da parte dei leader e di ciò che deve cambiare nello sviluppo della leadership in questa nuova era lavorativa.

Charlene, benvenuta.

Charlene Li: Grazie per l’invito.

David Rice: Eh già. Prima stavamo parlando, e hai detto che molti leader fanno fatica con l’IA perché si sentono minacciati, sono abituati ad avere risposte, giusto? Tutti si rivolgono a loro per le risposte, e questo cambiamento genera molta incertezza e cambia l’idea stessa di cosa significhi essere un buon leader.

Portami dentro questo scenario: cosa vivono molti leader oggi?

Charlene Li: Già. Molti leader sono stati promossi perché sapevano fare il lavoro meglio degli altri, venivano visti come quelli che, come hai detto tu, sapevano tutte le risposte. Con l’IA, però, siamo tutti a imparare insieme, nello stesso tempo, e questo mette una pressione extra ai leader: "E adesso cosa facciamo? Dove stiamo andando?" quando, in realtà, non c’è sempre una risposta, forse solo una direzione. È molto difficile per i leader, e già di per sé l’IA crea paura e ansia: aggiungici che dovresti avere tutto sotto controllo come leader, ed è semplicemente irrealistico.

Credo dobbiamo spostarci dal bisogno di avere tutte le risposte alla capacità di porre grandi domande che indirizzano le persone nella direzione voluta. Tipo: "Come userai l’IA per creare valore?" e non "Qual è il ROI dell’IA?". Sono due domande molto diverse. Un leader deve capire la differenza tra le due.

David Rice: Giusto. Sono appena tornato da una conferenza; ho ascoltato molti leader parlare tra loro e anche con me. Credo che una delle abilità più grandi per la leadership del futuro sia proprio questa sicurezza personale: la capacità di abbracciare l’incertezza e dire "Non lo so davvero, ma sono curioso, mi interessa".

Mi interessa davvero mettere insieme un gruppo di persone per aiutarmi a capire. Sai cosa intendo? La capacità di vedere le connessioni tra le persone che faranno davvero la differenza nel tuo progetto o nella tua iniziativa. Credo che è lì che la leadership dovrà mettersi in gioco, più che sull’esperienza specifica.

Charlene Li: Esatto. E in particolare con l’IA, è davvero importante che i leader creino un ambiente dove le persone possano sperimentare e imparare. Questo è diverso dai progetti pilota che molti lanciavano, perché lì si cade nel purgatorio dei piloti di cui soffre il mondo dell’IA. Qui si tratta di immergerti tu stesso, usare l’IA, sperimentare, capire cosa funziona e cosa no.

E creare quell’ambiente per imparare individualmente e insieme è una parte molto importante per un leader in questa epoca dell’IA.

David Rice: Mi dicevi che gli americani sono molto più propensi che altri a vedere l’IA come qualcosa di dannoso. Secondo te da cosa nasce questa paura? E quanto pesa la cultura e la narrativa della leadership?

Charlene Li: Una delle cose che abbiamo nella nostra società – e nelle società occidentali – è la narrativa culturale dell’individualismo. In altri paesi come Cina, Indonesia, Thailandia, dove il collettivismo è più forte nel tessuto culturale, l’IA è vista come una forza positiva straordinaria.

Solo il 39% delle persone negli Stati Uniti crede che l’IA sarà più vantaggiosa che dannosa, in Cina è l’83%, più del doppio. Lì l’IA è vista come abilitatore collettivo, non come minaccia. Negli USA si teme che porti via ciò che ci rende individui.

La narrativa della leadership che deve cambiare è che continuiamo a parlare di "l’IA elimina posti di lavoro" invece che "l’IA amplifica ciò che facciamo come umani e ci aiuta a svolgere lavori significativi". Entrambe le cose sono vere, ma su quale scegli di porre l’attenzione e guidare le persone, come leader e organizzazione?

David Rice: Esatto. Le tue azioni su cosa si focalizzano, no? Perché tanta gente in questo paese reagisce a ciò che vede: titoli catastrofici, licenziamenti, azioni che non sono in linea con l’idea che sia un aiuto.

Come dicevi, la nostra è una società individualista, si teme sempre che sia la cosa che ti lascia in disparte, che genera isolamento. È interessante vedere cosa succede a livello psicologico. Ci sono così tante sfaccettature nel modo in cui l’IA sta impattando, e la paura si vede soprattutto nelle persone che non hanno magari una grande connessione con la comunità.

Charlene Li: Abbiamo anche il mito del controllo. Crediamo che essere leader significhi essere in controllo. Ma l’IA – e, davvero, anche la leadership – non è mai davvero questione di controllo. Non sei mai veramente in controllo. L’unica cosa che ti mantiene leader è la tua credibilità.

Non è il titolo, ma la relazione che instauriamo con chi ci segue. Quindi, se ti senti come se stessi perdendo il controllo a causa dell’IA, la minaccia e l’ansia che provoca, prova a guardarla dall’altro lato: l’IA come enorme abilitatore cambia completamente il modo in cui ne parli e la usi.

Generalmente, quando i leader mi parlano di paura e ansia sull’IA, la mia prima domanda è: "Per cosa la usi?". Scopro che spesso non la stanno usando. Non hanno ricevuto formazione, non sono stati esposti agli strumenti davvero potenti che possono fare la differenza.

Alcuni hanno vissuto una brutta esperienza di "allucinazione", quindi concludono: "Non la voglio usare, non funziona, dà errori, non mi fido". Capire cosa può fare l’IA, sviluppare fluidità in essa, dovrebbe essere una priorità per le organizzazioni.

David Rice: Sì, soprattutto a livello di leadership.

Ho notato parlando con diversi CHRO che sono quasi paralizzati su cosa fare, e penso: beh, almeno inizia a sperimentare. Ma anche così, specie nelle grandi organizzazioni dove ci sono tanti ingranaggi da muovere, diventa difficile sentire di avere la libertà o il tempo per sperimentare e innovare.

Charlene Li: Ci sono anche aziende che hanno bloccato completamente l’uso dell’IA. Magari hanno Microsoft Copilot, ma una versione limitata. L’ironia è che parlavo con una tech company dove hanno sviluppato agenti IA per i loro prodotti, ma internamente hanno vietato al personale di usarla.

E io dico "Ma la usate comunque." E rispondono: "Sì, abbiamo secondi laptop, secondi telefoni e facciamo IA nascosta." "I capi lo sanno?" "No, ci hanno bloccato apposta." Quindi c’è uno scollamento totale tra come parliamo di IA e come la usiamo. Essere trasparenti e dire: "IA non è una moda passeggera. Non sparirà, affrontiamola realmente."

Non mettere la testa sotto la sabbia sperando che il tutto passi o che tu riesca a resistere fino alla pensione non è la soluzione. I dipendenti guardano a come parli pubblicamente e privatamente di IA. Se non vedono un atteggiamento proattivo, pensano che non abbiamo una strategia né un ruolo in questo gioco. E l’IA arriverà, sta arrivando. Nessuno vuole stare in un’azienda che non sa cosa fare. È una questione di fidelizzazione: se non hai una roadmap per l’uso dell’IA, la gente riempirà il vuoto con supposizioni sul nulla.

David Rice: Lo hai detto tu: c’è tutto questo uso di IA nascosta che genera capacità, le persone imparano e diventano più capaci, ma tu non sai in cosa stanno diventando capaci, né come si stanno sviluppando. Molti leader vedono l’IA solo in termini di produttività. Come possiamo invece spostare la conversazione verso l’immaginare cosa sia possibile, mentre le persone sviluppano capacità nuove, che tu le indirizzi o meno?

Charlene Li: I leader devono smettere di chiedersi prima di tutto quale sia il ROI, e iniziare a chiedersi quale valore – quale nuovo valore – l’IA può creare.

Invece di automatizzare processi, una delle cose peggiori è automatizzare processi già sbagliati. E se potessi immaginare processi del tutto nuovi abilitati dall’IA? Oltre all’efficienza, potresti fare cose nuove. Tra i casi che abbiamo visto per il libro, c’è un call center: hanno usato l’IA per migliorare la produttività e la qualità degli operatori, con meno errori, e tutti questi guadagni li hanno usati per affrontare la lista di iniziative di customer experience che prima non riuscivano a seguire, per mancanza di tempo e risorse.

Poi si sono resi conto che, con le nuove capacità, potevano offrire nuovi prodotti e servizi: si sono reinventati grazie all’IA, sapendo che i loro clienti non avrebbero mai sviluppato queste skill per conto proprio. Era una strategia su tre livelli fin dall’inizio: creare valore non solo come efficienza, ma anche come ingaggio e reinvenzione aziendale.

David Rice: Non sei entrato nelle risorse umane per inseguire fogli presenze o litigare con errori di busta paga. Ma quando i tuoi sistemi non comunicano, vai in tilt. Qui interviene Intuit QuickBooks Payroll. QuickBooks Payroll è la soluzione di gestione aziendale che unisce HR, payroll, monitoraggio delle presenze e finanza in un’unica piattaforma potente.

L’IA e l’automazione fanno il lavoro pesante. Niente compartimenti stagni, nessuna curva di apprendimento ripida. QuickBooks Payroll può aiutarti a ridurre il caos e concentrarti su ciò che conta davvero: essere una risorsa umana. Sistemi migliori portano a una gestione delle persone migliore e ambienti di lavoro migliori. Scopri come QuickBooks Payroll può aiutarti oggi.

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Già, è interessante vedere che valore significa cose diverse a seconda del ruolo. Sto notando sempre più persone che passano da essere "professionisti a T" a "professionisti a pettine" – ovvero chi sa apportare valore su più fronti, invece di essere iperspecializzati in un solo ambito.

L’IA nel marketing è una cosa, nelle risorse umane ne è un’altra. È affascinante vedere come le persone si stanno sviluppando.

Charlene Li: Il problema maggiore che vedo è che molti hanno una lista infinita di use case. Centinaia. Ma avere casi d’uso non equivale a una strategia.

Hai già una strategia aziendale. L’IA non è una strategia a sé; è uno strumento, una tecnologia. Usa l’IA come supporto strategico e piattaforma per aiutare a raggiungere gli obiettivi della strategia aziendale. Non serve una strategia IA separata.

Va integrata con ciò che conta di più per l’organizzazione. Risorse umane, servizio clienti, marketing: ognuno può fare ciò che ha senso per il proprio dipartimento, ma come organizzazione dobbiamo chiederci dove possiamo avere il maggiore impatto.

Torna al tuo punto: serve immaginazione. Non siamo abituati a pensare trasversalmente, ma solo ottimizzare i nostri silos. Pensare strategicamente a come l’IA può aiutarci a raggiungere i nostri obiettivi meglio, più velocemente, più a buon mercato e in modo più etico e sicuro: sono domande fondamentali.

David Rice: Proprio così: difficile ragionare sull’intera organizzazione in modo olistico. Si tende a enfatizzare troppo il breve termine e poco il lungo termine. Chiediamo "cosa ci dà l’IA ora?" – anche quando questa tecnologia, nella sua forma attuale, è disponibile da poco tempo. Eppure già chiediamo subito quale sia il ROI, cosa ci torna indietro. La richiesta e l’attesa che abbiamo nei confronti dell’IA sono diverse rispetto ad altre tecnologie implementate in passato.

Come possono i leader trovare il giusto equilibrio tra scetticismo sano e ottimismo visionario in questo contesto di aspettative?

Charlene Li: Lo scetticismo sano è importante. Non che l’IA non crei valore – lo crea, assolutamente. La domanda è: "Come creiamo valore oggi, questo trimestre e quello dopo?"

Ecco perché serve una roadmap dell’IA – non una strategia, ma un percorso su come userai l’IA per creare valore. Il valore si sta creando ovunque: forse non lo stai vedendo o non lo stai misurando, o non lo stai mettendo in priorità.

Avere un piano significa comunicare cosa si farà e cosa no in quel trimestre, e che sia trasparente a tutti. Se qualcuno chiede "Possiamo fare questo?" hai la risposta: "Non ora, magari tra due trimestri". Il piano è scritto a matita: la strategia è il motivo, l’esecuzione può essere modificata secondo esigenze, maturità, cambiamenti tecnologici, input dei clienti.

Quello che vediamo non è solo un gap da hype, ma un gap di trasformazione tra la tecnologia subito pronta e la reale capacità dell’organizzazione di adottarla e adattarsi. E questo è il vero divario.

Non è che l’IA non possa farlo: ci sono centinaia di aziende, grandi e piccole, università, cliniche, PMI che già trovano valore concreto oggi.

Quindi rimboccati le maniche, impara l’IA e trova subito con quali modalità crea valore.

David Rice: Come dicevi, è importante capire le nostre capacità. Ci sono centinaia di use case – solo nel nostro "transformation explorer" ne abbiamo mappati 146 solo per le HR. Ma se chi lo usa non conosce la maturità della propria organizzazione e il livello di prontezza all’IA, tutta questa informazione è complessa da navigare, difficile capire cosa sia utile.

Non che sia inutile, ma manca del vero valore fino a che non lo cali nella tua realtà.

Charlene Li: Permettimi una provocazione: nessuna organizzazione è pronta per l’IA. Nessuno sa esattamente come usarla.

Se aspetti di essere pronto, o di avere i dati perfetti, stai perdendo tempo. Spesso sento dire: "Dobbiamo sistemare i dati prima di usare l’IA." No: puoi usarla subito. Puoi trovare dati abbastanza buoni, puoi usare l’IA stessa per ripulire i dati, e imparare da quello. Magari non sarà il caso d’uso più grande all’inizio.

Perché scegliere i casi d’uso in base alla fattibilità e non alle priorità strategiche che già conosciamo? Guarda agli obiettivi chiave, alle sfide più grandi: come può l’IA aiutare a risolvere quei problemi o a sfruttare quelle opportunità? La matrice di priorità deve essere: valore nel raggiungere gli obiettivi e velocità nel realizzarli. Qui la velocità è il nuovo vantaggio competitivo. Tutti hanno accesso alla stessa tecnologia, quindi la velocità di adozione è tutto.

Se vuoi essere pronto, migliora dove puoi, ma non c’è alternativa all’agire e al focalizzarsi. La cultura IA pronta deve avere velocità e focus, insieme a apprendimento continuo, sperimentazione, centratura sul cliente. Ma velocità e focus sono le basi.

David Rice: Dico sempre: la differenza non la fa la tecnologia, ma le persone e l’uso che ne fanno, e come vengono indirizzate a usarla.

Charlene Li: Esatto – ed è il tema di questo podcast. Vengo da trent’anni di tecnologie di trasformazione e dico che non è mai questione di tecnologia, ma di persone. Non problema, ma opportunità di persone.

David Rice: Già.

Charlene Li: Per portare davvero l’IA – che già viene usata in segreto in ogni organizzazione – bisogna dichiarare, per così dire, l’"amnistia IA": venite fuori dall’ombra, diteci cosa usate, usate i nostri strumenti controllati (così niente informazioni ai modelli!), ma fuori dal nascosto. Niente più IA nell’ombra: avete l’amnistia, non importa cosa avete fatto prima, ora facciamolo insieme alla luce del sole.

David Rice: È interessante ciò che dici sull’uscire dall’ombra. Molti executive sono curiosi ma restii a impegnarsi. Cosa hai imparato per aiutare i leader avversi al rischio a vedere l’IA come alleata e non come minaccia?

Siamo d’accordo: è sempre una questione di persone, non tanto di tecnologia. Ma praticamente, cosa significa gestire umani e sistemi autonomi insieme? Cosa dobbiamo fare diversamente per avere il meglio da entrambi?

Charlene Li: Prima di tutto bisogna affrontare paura e ansia, perché senza superarle le persone non usano, non imparano l’IA. Conosco un’azienda dove fanno un training speciale: se sei scettico rispetto all’IA, vai prima a questa formazione dove puoi fare tutte le domande del caso. Non è show&tell: si tratta davvero di affrontare i blocchi emotivi, ascoltare le preoccupazioni e dire "ti capisco, ne parleremo nella prossima sessione di formazione, passo dopo passo", senza mai sminuire quelle paure. Sono timori reali.

Solo una volta affrontate queste paure puoi avvicinare davvero le persone: "Cosa stai lavorando ora, in pratica?" L’approccio non deve essere astratto, ma concreto: quale compito hai, quale domanda, quale attività ti pesa. Guardiamo insieme se l’IA può aiutarti (magari no, anche questo va accettato!).

La fluidità nell’IA si gioca su vari fronti: capisci cosa può e non può fare l’IA? Sai usarla in modo responsabile ed etico? Sai sfruttarla per creare valore nel tuo lavoro? Sai anche insegnarla ad altri? Diventi davvero fluido quando riesci a spiegarla a qualcun altro. E questo crea un effetto a catena positivo in tutta l’organizzazione. La fluidità si acquisisce con sperimentazione, tutoraggio, condivisione di casi pratici e molta pratica.

David Rice: La maggior parte delle persone impara facendo. E la mia ultima domanda: se dovessi ridisegnare oggi la formazione alla leadership per questa nuova era, cosa aggiungeresti rispetto a ciò che manca ora?

Charlene Li: Di sicuro, la fluidità nell’IA, in tutte le sue quattro dimensioni, inclusa la capacità di insegnarla. E poi focalizzerei su come usarla per essere leader migliori: ampliare il proprio campo di visione, velocizzare il decision making, scalare il proprio impatto – ad esempio tramite una comunicazione più efficace. Problemi che prima ci frenavano (perché le giornate durano solo tot ore!) qui trovano nuove soluzioni.

E se qualcuno mi chiede "come trovo il tempo per l’IA se ho 15 riunioni consecutive al giorno?" rispondo: "Beh, perché non usi l’IA per non avere 15 riunioni consecutive, prima di tutto?"

David Rice: Sarebbe già un bel passo avanti.

Charlene Li: Ad esempio, conosco un responsabile vendite che analizza con l’IA tutte le trascrizioni dei meeting commerciali del team, ogni settimana: individua i bisogni dei clienti, i temi caldi, le aree dove il team ha più difficoltà. Così può essere presente in ogni conversazione senza esserci davvero.

Queste cose prima erano impossibili: ora, avendo tutte le note, puoi avere una visione d’insieme, proteggendo i dati e informando i tuoi collaboratori. Puoi individuare le aree di sviluppo di ciascuno e fare piani di crescita davvero personalizzati.

Tutto quello che avremmo voluto fare ma mancava tempo e risorse, oggi è possibile: basta chiedersi "come posso usare l’IA per essere un leader migliore?"

David Rice: Charlene, grazie di essere intervenuta oggi. È stato davvero piacevole.

Charlene Li: Grazie ancora a voi.

David Rice: Ascoltatori, alla prossima. Se non lo avete già fatto, visitate il sito web, iscrivetevi alla newsletter, create un account gratuito, potrete scaricare tutti i modelli e usare ogni strumento che trovate sul sito, quindi assicuratevi di farlo.

Alla prossima: sperimentate, non abbiate paura.