L’IA sul Lavoro: Perché le Aziende Hanno Bisogno di un Nuovo Manuale

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Steve Cadigan: Se la tua prima implementazione dell’IA è tagliare il personale, non è forse fantastico? Non so chi sta misurando ciò che è fantastico. I tuoi futuri dipendenti, quanto pensano che sia davvero fantastico? Penso che ciò che mi piacerebbe vedere nelle organizzazioni, e la sfida che ho, sia: perché non adottare implementazioni che mostrino una crescita enorme nell’apprendimento grazie all’IA e, di conseguenza, un maggior impatto di carriera, una traiettoria di retribuzione più alta?

Perché non dimostriamo alle nostre persone che siamo interessati, se non più interessati, a questo? Piuttosto che al solito paradigma del fare di più, più pezzi, ridurre il personale e così via, e risparmiare denaro.

David Rice: Benvenuti al People Managing People podcast. Siamo in missione per costruire un mondo del lavoro migliore e aiutarti a creare ambienti di lavoro felici, sani e produttivi. Sono il vostro host, David Rice.

Il mio ospite di oggi è Steve Cadigan. È un consulente alla gestione dei talenti ed ex CHRO di LinkedIn. Parleremo di come riconciliare l’IA nell’attuale contesto lavorativo e di come le aziende possano approcciare meglio questa tecnologia.

Steve, benvenuto!

Steve Cadigan: Ciao, piacere di essere qui.

David Rice: Parlavamo prima di questa registrazione delle sfide uniche nell’implementare l’IA sul posto di lavoro rispetto ad altre tecnologie che abbiamo utilizzato in passato. Secondo te, perché non possiamo semplicemente applicare lo stesso tipo di pensiero a questa tecnologia come abbiamo fatto con gli altri strumenti che abbiamo acquistato e implementato?

Steve Cadigan: Sì, ottimo punto di partenza. E per prima cosa, definirla una soluzione è un po’ un termine improprio. È un lavoro in corso di proporzioni epiche, giusto? La torta non è ancora stata completamente cotta. È una tecnologia in evoluzione. I creatori dei prodotti di intelligenza artificiale sono tanto preoccupati e nervosi quanto entusiasti per le prospettive.

E non è sempre chiaro come vengono prodotti alcuni di questi risultati. Ci troviamo in un momento davvero interessante in cui abbiamo qualcosa di davvero potente, ma a differenza di qualsiasi altra tecnologia vista finora, quello che siamo abituati a vedere nelle implementazioni tecnologiche è: ecco la tecnologia.

Saremo in grado di fare qualcosa più velocemente, in modo più rapido, a costi più bassi e quindi adottiamola. E in questo momento, non sappiamo nemmeno a che cosa possa servire l’IA, e lo stiamo ancora imparando, il che rende il tutto un po’ una sfida perché richiede qualche sperimentazione, e questo non è qualcosa a cui siamo tipicamente abituati, giusto?

Di solito siamo piuttosto chiari su come applicare queste cose e ora invece è un “Wow, le possibilità non sono ancora state esplorate del tutto, ma siamo abbastanza certi che ci sia un vantaggio competitivo”. Ecco, questa è parte della sfida del momento in cui ci troviamo.

David Rice: Sì, non è come un software che semplicemente mostra quello che fa in una demo, giusto?

Steve Cadigan: Esattamente.

David Rice: Come hai detto, non è ancora un prodotto completo. Pochi di noi sanno davvero come funziona, dal punto di vista tecnico, e di conseguenza, le persone non lo usano in modo uniforme in tutta l’azienda. Quando ci penso, mi rendo conto che sono le aziende con una cultura della sperimentazione che traggono il massimo da questo. Come si concilia tutto questo con una tecnologia che, in molti casi, la gente non si fida? Gli utenti finali magari non si fidano e i leader forse non capiscono.

Steve Cadigan: Lo so, non credo che abbiamo mai visto un enigma come questo nel mondo del lavoro, con qualcosa che genera così tanti pensieri e preoccupazioni eppure genera tanta paura e diffidenza.

Per avere fiducia bisogna costruire una base di performance costante e affidabile. E questa non ce l’abbiamo ancora. Sì, è davvero strano ed è diverso da qualunque cosa abbiamo mai visto prima. Hai citato una parola chiave in questa discussione sull’intelligenza artificiale, soprattutto per chi gestisce persone: chiedi a chiunque come si ottengono grandi performance?

Beh, creando un ambiente di fiducia. E quando le cose cambiano velocemente, quando non sai quale sarà il risultato di ciò che stai usando, non sai se puoi oltrepassare involontariamente qualche barriera etica nell’applicazione e implementazione di questo. Questo genera preoccupazione. E poi c’è una narrativa enorme nei media al momento: l’intelligenza artificiale ti sostituirà, ti ruberà il lavoro.

Abbiamo già visto una grande penetrazione in settori come l’assistenza legale, per esempio la quantità di ricerche legali che può essere realizzata tramite intelligenza artificiale. Questo richiede meno dipendenza da quella professione, se vuoi. Quindi sappiamo che accadrà. Solo non sappiamo a che livello, ma vediamo anche la creazione di nuovi lavori mentre tanti vengono eliminati.

E così questa paura e diffidenza credo creerà degli ostacoli nell’implementazione dell’intelligenza artificiale nelle organizzazioni. Ecco perché ero entusiasta di essere qui nello show, perché People Managing People, ora dobbiamo vederci tutti come custodi di come introdurremo l’IA e la faremo interagire con i lavori, i percorsi di carriera e l’operato di tutti i nostri dipendenti in modo da creare più valore e una produzione migliore.

Al momento, non credo ci siano molte certezze su come si possa fare tutto questo in maniera ottimale.

David Rice: Sì, sono d’accordo.

Non ricordo l’ultima volta che hai sollevato il tema etico, e davvero non ricordo l’ultima volta che ho usato una tecnologia o una piattaforma e ho pensato: “Qui potrebbe esserci un’implicazione etica”.

Anche i social media, finché non pubblico qualcosa di strano, ok; invece con questo a volte non so davvero quale sarà il risultato, o se pubblicherò qualcosa senza aver verificato bene quello che è stato generato.

Potrebbe diffondere disinformazione oppure, anche solo nei termini e condizioni.

Steve Cadigan: Sì. Un ottimo test per chiunque ci ascolta è chiedere all’IA di fare qualcosa che conosci molto bene. “Scrivimi la storia della mia azienda” oppure “Scrivi un profilo su di me”. L’ho fatto e mi ha attribuito frasi che non ho mai detto.

Ha riportato cose che non ho mai affermato. Sembravano belle, ma non le ho mai dette. Ed è un momento interessante. Ho alcuni figli all’università e vedere come i docenti universitari negli ultimi due anni hanno dovuto confrontarsi con questa cosa: “Io valuto il tuo pensiero originale”.

Ok? Generalizziamo su cosa fa un prof universitario: deve misurare la qualità del tuo pensiero originale. Ora come studente hai risorse illimitate; quindi, le hai davvero utilizzate tutte? Posso confermare che non hai utilizzato Claude, ChatGPT o Gemini nel produrre questo lavoro?

Non lo so. Quello che sta iniziando a vedere uno dei miei figli è che alcuni professori si buttano completamente su ChatGPT: “Sfruttalo al massimo, usalo”. Altri fanno esperimenti interessanti. “Ok, ecco l’argomento. Voglio che tu scriva un testo con ChatGPT. Poi mi consegni la tua versione modificata.”

L’hai migliorata da solo. Così posso vedere come hai preso un lavoro e l’hai raffinato. È davvero interessante. Dove sono i confini fra creatività, originalità e, quando si applica al lavoro o alla scuola, è un terreno nuovo.

David Rice: Sono d’accordissimo.

Con questa tecnologia, come con molte altre, c’è la sensazione che se stai sperimentando e spingi le tue persone a usarla, stai facendo la cosa giusta. Ma se non lo fai, rimarrai indietro. Questo però porta a una logica un po’ distorta e a un uso casuale dell’IA, secondo me.

Perché è arrivata solo adesso. Pensi che questa specie di mentalità del “devo stare al passo con i concorrenti”, per così dire, stia offuscando il modo in cui molte aziende stanno usando questa tecnologia?

Steve Cadigan: Credo che la principale barriera, la risposta alla tua domanda è sì, lo penso.

Credo che le barriere all’implementazione siano condizionate dai nostri paradigmi di come abbiamo adottato tecnologie in passato, come hai detto tu, software “off the shelf”, lo colleghi, ti formano, e via. Ora aziende come Walmart, il più grande rivenditore del paese, stanno dando a centomila dipendenti uno strumento di IA generativa. Non sappiamo a cosa vi servirà, ma sappiamo che va esplorato. Provate a vedere se vi aiuta a gestire meglio il team, gestire gli inventari, oppure creare un’esperienza cliente migliore; poi condividete, così capiamo se ne vale la pena.

Non avresti mai visto una cosa simile prima. Quando il più grande retailer del paese, non famoso per la creatività all’avanguardia, dice “Stiamo per fare un esperimento di massa”, quello è un momento importante. E le aziende che avranno vantaggio sono quelle con una cultura della sperimentazione.

È difficile, se non lavori nella tecnologia, avere questa cultura: sei nel business degli esiti affidabili, consistenti, prevedibili. Non sei nel business degli esperimenti. Se opero in una sala operatoria, non voglio fare esperimenti: ci sono vite in gioco.

Ho bisogno di risultati certi, eppure per apprendere davvero ciò che può fare questa tecnologia, servirà sperimentare. Ma ci sono tante barriere: il tema della fiducia, il paradigma su cosa può e dovrebbe fare la tecnologia, e poi la minaccia percepita verso l’essere umano: se l’IA rischia di mettere in pericolo il mio posto di lavoro, sarò poco incline a favorirne la diffusione perché potrebbe rendermi vulnerabile.

Ricordo all’inizio della mia carriera, quando era di moda esternalizzare tutto in India: “Risparmieremo perché paghiamo molto meno il personale”. E i team nordamericani: “Puoi andare a Bangalore a formare quel team?” E loro: “Perché dovrei insegnare loro a rubare il mio lavoro? No, mi opporrò fortemente e, anche se dico di sì, poi andrò a sabotarli così non mi toglieranno il posto”.

David Rice: Già.

Steve Cadigan: È difficile.

David Rice: Tendenza degli ultimi 20 anni. Ora vediamo che almeno rallenterà questa pratica, accelerando tutto il resto, ma farà rallentare quello.

La narrativa sulla tecnologia è sempre stata che renderà più produttivi. Ma, come dicevi prima, in realtà significa che le persone fanno più lavoro e sono più stressate. Tu vedi un’opportunità diversa. Spiegaci come dobbiamo cambiare il nostro modo di pensare, per esplorare nuovi modi di lavorare, nuovi mercati, nuove opportunità.

Steve Cadigan: Sì, grande intuizione, ottima domanda David. Credo che siamo da troppo tempo su questo treno della tecnologia per fare di più, andare più veloci, tagliare i costi, giusto?

Adesso abbiamo questa “creatura” che può permetterci di essere più creativi, rendere il lavoro più interessante, generare un impatto maggiore. E questo s’incontra con la frizione dovuta ai modelli tradizionali. L’opportunità che vorrei suggerire ai responsabili delle persone è: se la tua prima implementazione dell’IA serve a tagliare personale…

“Ok, usiamo questa tecnologia e riduciamo di 300 addetti al customer service.” È “fantastico”? Non so per chi. Gli azionisti penseranno che sia fantastico, ma i dipendenti attuali o futuri, quanto lo troveranno davvero bello?

Quello che vorrei vedere è, invece, qualche implementazione che produca una crescita enorme in termini di apprendimento e quindi un maggior impatto di carriera, una migliore traiettoria retributiva. Dimostriamo ai dipendenti che ci interessa, se non più, quanto farlo. Più che il paradigma tradizionale del fare di più, tagliare, produrre e risparmiare. Questo, secondo me, e di nuovo, non sono un tecnologo e ho chiaramente i miei pregiudizi in questa discussione, ma penso che risparmiare sui costi sia solo il 5% di quello che l’IA può offrire.

Creare nuove linee di business, aiutare a ripensare il modo in cui si può avere impatto e valore su nuovi mercati, è questa la vera opportunità. Non è come abbiamo sempre gestito le aziende, ed è qui che ci poniamo un limite da soli. La vera sfida, come si dice, siamo noi con il nostro modo di pensare. È un nuovo grande modo di vedere il lavoro.

David Rice: Immagina di poter accedere ai migliori talenti del mondo: un ingegnere a San Paolo, un capo delle vendite a Dublino, un designer straordinario a Città del Capo. Il tuo prossimo grande assunto può essere ovunque. Con Oyster non deve essere quello che “ti è sfuggito”. Oyster aiuta le aziende ad assumere talenti a livello globale, gestire buste paghe puntuali e corrette ed essere conformi a ogni livello. Costruisci il tuo dream team e cresci con fiducia: il mondo è davvero la tua ostrica.

Sì, e hai sollevato un punto chiave sulla prospettiva; senza divagare, lo stesso lo penso sulla DEI al momento: alcuni pensano sia un bene tagliare questa funzione.

Ma che dire dei tuoi dipendenti? Tutti sarebbero d’accordo? Alla fine tutto è prospettiva: se tagli il personale, forse per gli azionisti è fantastico, ma le vere opportunità di business stanno altrove.

Steve Cadigan: Pensando a DEI e IA: per molte persone IA è davvero complicata.

“Puoi aiutarmi ad articolare dei veri vantaggi per la mia strategia DEI? Ho uno scettico in azienda, oppure un CXO che sente questa come una limitazione perché è uomo e bianco. Come posso portare esempi e storie vere dell’azienda e mostrare che con la DEI si può fare più soldi e avere più impatto?”

Il tutto è diventato un tema politicizzato e le persone hanno persino paura a parlarne apertamente.

David Rice: Sì. Ho molte conversazioni su questo e mi chiedono spesso il futuro, quasi imprevedibile quanto quello dell’IA.

Steve Cadigan: Sì. Sono stato intervistato dal Financial Times: “Nessuno vuole parlare di questo. Vuoi parlarcene?” Certo! Se facevi DEI solo per spuntare una casella allora non era centrale nella tua strategia. Ma se era davvero centrale e la sostieni ancora (vedi Costco, Delta), continuerai a farla, non era solo un programma. Se vuoi costruire un business case per la leadership, usa l’IA per ricercare casi aziendali, lezioni da mostrare.

David Rice: Sì, assolutamente.

Sono curioso: parli a tante conferenze e ascolti tantissime idee su IA, parli di usarla per articolare la strategia DEI (e non ne avevo sentito parlare prima). Quali sono le cose che ti entusiasmano di più riguardo l’IA sul posto di lavoro?

Steve Cadigan: L’area più interessante, la definisco il santo graal dei talenti.

Quello che mi entusiasma è ciò che sarà (o potrebbe presto essere) possibile con l’IA: prevedere la capacità di apprendere nuove competenze. Il problema principale che hanno quasi tutti i miei clienti è: “Non riesco più ad assumere le persone che vorrei con la velocità di un tempo. Trovo gente qualificata, ma se ne vanno subito”.

Questa è una mentalità da vecchio modello aziendale: “Se qualcuno lascia, devo assumere un altro”, invece di chiedersi: “Chi internamente può farlo o che potrei formare facilmente?” Così risparmi tempo e risorse, oltre a rendere più leale il personale.

Si parla da anni di “anatomia delle competenze”. L’IA ora ci permette ad esempio: “Chi sono i nostri migliori performer?” Cosa impariamo su di loro? Dipende da chi lavora per loro, dalla provenienza, dalla famiglia bilingue, scuole frequentate, altre culture aziendali? Ora possiamo analizzare tanti dati da uscire dalla semplice ‘sensazione’.

La ‘sensazione’ per me è un motivo pessimo per prendere decisioni, perché non hai prove. L’IA ora ci fornisce prove. Questo è ciò che offre più possibilità: non solo per valutare candidati, ma anche per analizzare il portfolio di talenti.

Ogni azienda ha visto andar via persone che potevano ricoprire altri ruoli, ma nessuno né loro né l’azienda sapevano potessero farlo. Una ferita autoinflitta che secondo me diminuirà col tempo e questo mi entusiasma molto.

David Rice: Concordo. Non solo la potenza dell’analisi ma anche l’abilità di collegare aspetti che non pensavamo fossero legati. Potremmo scoprire che ciò che misuriamo non è ciò che serve misurare… l’IA ci mostrerà nuove relazioni. È moltissimo da elaborare, un essere umano ne sarebbe sopraffatto.

Steve Cadigan: Esatto. E domani sarà ancora più potente.

David Rice: Sì, ogni versione è più estrema della precedente.

Steve Cadigan: È vero.

David Rice: Hai parlato spesso di agilità. Oggi per vari motivi la stabilità è un’illusione. Quali sono gli errori che fanno le aziende nel voler diventare più adattabili o agili, pronti a reagire ai cambiamenti di mercato così veloci?

Steve Cadigan: Abbiamo costruito un modello di business per un ritmo di cambiamento più lento. Per esempio, un CEO è premiato per risultati prevedibili, costanti. Ma non è il mondo in cui viviamo ora.

La pandemia è stata un crash test per tutti. Il nostro muscolo dovrà essere la capacità di adattarsi a eventi imprevisti, a nuovi concorrenti, a cambiamenti geopolitici, dazi, guerre. La rapidità con cui lo si fa è un vantaggio competitivo.

Non è nuovo per un leader apprezzare agilità e adattabilità. La conversazione sta andando verso: qual è la ‘struttura’ della mia forza lavoro che mi dà fiducia di poterlo fare? Si vedono più rotazioni interne, sapevamo che era una buona strategia per ampliare le esperienze e le reti, ma serve anche come assicurazione in un mondo ad alto turnover. Se più persone hanno fatto più ruoli, ho più possibilità di continuità se qualcuno lascia.

Ecco alcuni cambiamenti che vedo: maggiore intenzionalità su assunzioni, rotazione e formazione sul “muscolo” dell’agilità.

David Rice: C’è una visione utopica dell’IA secondo alcuni, ma spesso non è allineata alla realtà, specie ora che siamo solo agli inizi. Ricorda il tema “skills based”: sembra bello ma alla gente piace la struttura. Quel che trovo interessante, riguardo all’IA, è il linguaggio che usiamo: ci sono parole abusate che hai evidenziato su LinkedIn e hai proposto nuovi termini che non spaventino la gente. Spiegaci perché è importante e quali sono queste parole diverse.

Steve Cadigan: Il futuro del lavoro è una delle peggiori campagne marketing di sempre. Stiamo terrorizzando i lavoratori, paradossalmente. Le parole “trasformazione digitale” che le società di consulenza usano per fatturare miliardi, per i lavoratori equivalgono a: “rimarrò senza lavoro, nessuno mi formerà, cercheranno qualcuno più giovane o veloce e io non sarò più adatto”. Con quel linguaggio ci danneggiamo.

Invece di dire “faremo una trasformazione digitale”, odio la parola trasformazione: mi scatena. E così adattabilità, agilità, disruption… Parliamo invece di arricchimento professionale: tutti questi nuovi strumenti servono per farti crescere, aumentare il tuo impatto, qui o altrove. Perché sappiamo che non rimarrai qui per sempre, ma va bene così.

Se ti migliori e poi te ne vai, potresti mandarci nuovi talenti o portare nuovi affari. Un’altra parola che mi dà fastidio è “retention”: chi pensa davvero che la gente resterà più a lungo in futuro? Nessuno: ci sono più industrie, carriere, trasparenza delle opportunità che mai. Non parliamo di retention ma di creazione di valore in un mondo fluido.

Dobbiamo “mantenere la relazione” con le persone anche dopo che hanno lasciato l’azienda. Nella fascia 20-35 anni negli Stati Uniti, la permanenza media è poco più di due anni. A Silicon Valley, per i software engineer è 1,5 anni negli ultimi 5. Eppure è una delle zone più innovative al mondo.

Quindi con tutta questa fluidità si crea tantissimo valore. Forse hanno capito che le culture agili creano più valore. È una sfida per molti settori che non hanno mai avuto questa fluidità. Dobbiamo ripensare i premi e i riconoscimenti: erano tutti legati alla longevità. Ora il vecchio modello mal si adatta ai tempi rapidi dell’IA. Non eravamo abituati a sperimentare e ora il ritmo ci “dà mal di pancia”, letteralmente, da leader.

David Rice: Sono d’accordissimo: il linguaggio tipo “automazione” o “trasformazione digitale”, ti fa chiedere: “ho ancora un ruolo in tutto ciò?” Quindi è molto importante parlare nel modo giusto, la gente non può capire altrimenti.

Steve Cadigan: Esatto, e ricordiamo che polarizziamo la forza lavoro se usiamo termini robotici e non umani.

David Rice: È stato un piacere averti qui. Adoro sempre parlare con te.

Prima di salutarci, c’è qualcosa che voglio sempre fare: darti la possibilità di dire dove trovarti e seguire quel che fai.

Steve Cadigan: Sì, certo. Puoi trovarmi su LinkedIn, oppure sul mio sito stevecadigan.com. Puoi seguirmi su TikTok (fintanto che esisterà!). Racconto molte storie vere dalla corporate America, anche divertenti. Ho anche scritto un libro che consiglio: “Workquake. Come sfruttare le scosse di assestamento del COVID-19 per costruire il futuro del lavoro.”

David Rice: E un’ultima cosa: qui al podcast abbiamo la tradizione che l’ospite possa fare una domanda a me. Quindi prego, chiedimi ciò che vuoi.

Steve Cadigan: Parliamo di IA. Dal tuo punto di vista, cosa sta facendo bene l’HR sull’IA? Cosa vedi che ti dà fiducia?

David Rice: Credo che la risposta dell’HR sia stata molto equilibrata e sempre in linea con la cultura aziendale. Alcuni mettono subito paletti e va bene per loro, perché forse non hanno la formazione né l’infrastruttura per sentirsi sicuri su ciò che ricevono.

Dipende dalla leadership: ci sono persone convinte che chi usa l’IA sia pigro. Se questa è la cultura e HR si pone in modo equilibrato, va bene. Ma in realtà molti HR lasciano sperimentare, soprattutto nell’ambito tech e SaaS. Oggi però, col tempo, questa libertà sta portando risultati: prima era solo “un punto di partenza”, ora già si parte da soluzioni raffinate, e migliorerà ancora. Vedremo come evolve.

Credo che l’HR abbia gestito bene il tutto. Non sono stati troppo rigidi. Molti capiscono che si possono scrivere linee guida e regole, ma farle rispettare davvero è quasi impossibile. Quindi che senso avrebbe?

Steve Cadigan: Sono d’accordo. I più lungimiranti hanno creato consigli consultivi ed etici interni sull’IA, etichette “nutrizionali” per i progetti: “È buono, è in linea coi nostri valori, arricchisce i lavori, o rischia di peggiorare il morale?” È un modo intelligente di pensarci.

David Rice: Mi piace l’idea delle etichette nutrizionali dell’IA. Non l’avevo mai sentita.

Steve Cadigan: Sì, sì, sì.

David Rice: Steve, grazie per essere stato con noi. È stato un vero piacere.

Steve Cadigan: Grazie a voi.

David Rice: Cari ascoltatori, se non lo avete ancora fatto, passate su peoplemanagingpeople.com/subscribe. Iscrivetevi alla newsletter. Fino alla prossima volta, lavorate sulle vostre etichette nutrizionali per l’IA. Scoprite cosa volete davvero da essa.