Il ROI dell’IA: Come costruire un’organizzazione potenziata dall’Intelligenza Artificiale

David Rice: Sei davvero concentrato sul ROI dell’IA in questo periodo. Puoi approfondire cosa stai osservando a livello macro?

Ravin Jesuthasan: Molte aziende hanno adottato un approccio tecnologico, distribuiscono la tecnologia, formano un po’ le persone, migliorano la produttività della forza lavoro. Si è ottenuto un ritorno dove abbiamo visto aziende davvero ottenere un ritorno sull’IA quando si parte dal lavoro e poi si capisce come i diversi strumenti di IA possano realmente trasformare il mondo.

David Rice: Perché pensi che esista questa disconnessione e quali sono i rischi di questo tipo di gap nella leadership?

Ravin Jesuthasan: Non è una sfida tecnologica, è una sfida umana. Abbiamo bisogno che i nostri leader vadano oltre la semplice comprensione digitale per avere una vera padronanza dell’IA.

David Rice: Se potessi ripensare da zero come le organizzazioni adottano l’IA, come sarebbero i primi 90 giorni?

Ravin Jesuthasan: Bisogna essere molto chiari sulla nostra Stella Polare. Analizzare il lavoro e capire come impiegare l’IA per risolvere problemi specifici. Comprendere tutti quei fattori abilitanti del cambiamento. Questo metterà in discussione la struttura stessa del lavoro.

David Rice: Benvenuti al Podcast Leader delle Persone, il programma che aiuta i leader a mantenere il lavoro umano nell’era dell’IA. Sono il vostro conduttore, David Rice. Nell’episodio di oggi è nostro ospite Ravin Jesuthasan. È un futurologo, autore e una delle voci più importanti al mondo sulla trasformazione del lavoro. Ravin esaminerà perché la maggior parte delle aziende ancora non vede un ritorno dai propri investimenti nell’IA e perché una mentalità tecnica di primo impatto le sta bloccando.

Condivide ciò che serve davvero per costruire un modello operativo potenziato dall’IA, perché l’identità lavorativa tradizionale basata sulle mansioni sta crollando e come i leader debbano passare dalla competenza digitale alla vera comprensione dell’IA se vogliono guidare con l’esempio. Se ti occupi di risorse umane, sei uno stratega o semplicemente ti chiedi cosa occorra per guidare nell’era dei sistemi intelligenti, questo episodio fa per te. Iniziamo subito.

Ravin, benvenuto.

Ravin Jesuthasan: Grazie David. È un piacere essere qui con te.

David Rice: Assolutamente. Sei davvero focalizzato sul ROI dell’IA in questo momento. Era una delle cose di cui abbiamo parlato prima, e dei riflessi sistemici sull’economia globale. Vorrei iniziare da lì. Puoi espandere la tua visione a livello macro, specialmente in relazione a consumo e trasformazione della forza lavoro?

Ravin Jesuthasan: Assolutamente, David. Negli ultimi anni ormai, quasi tre, siamo stati un po’ ipnotizzati inizialmente dall’IA generativa per un paio d’anni e dalle possibilità offerte da ChatGPT, e più recentemente dall’IA agentica. Sicuramente stiamo vedendo molte aziende aumentare il proprio premio di mercato, per così dire, parlando di come stanno implementando l’IA.

Ma credo ci sia un grande divario tra realtà e percezione. Abbiamo visto che, tranne poche eccezioni, molte aziende non hanno ottenuto un ritorno dagli investimenti in IA. In larga parte, questo succede per due ragioni. La prima è che molti hanno adottato un approccio tecnologico. Distribuisco la tecnologia, soprattutto IA generativa, che chiunque può usare dal cellulare, dal laptop, dal tablet, ecc.

Quindi, distribuisco e, se formo un po’ le persone, in qualche modo inizieranno magicamente a lavorare meglio, ad essere più produttive. Questo approccio tradizionale dello “spruzza e prega” lo abbiamo già visto con altri cambiamenti e, salvo poche eccezioni, pochi hanno ottenuto un ritorno. Credo che dove le aziende hanno davvero ottenuto un ritorno sia stato quando hanno invertito la tendenza e sono partiti dal lavoro.

Allora, partiamo dal lavoro e poi capiamo come gli strumenti di IA possono effettivamente trasformare il lavoro. Dove possono sostituire? Dove possono potenziare? Dove possono trasformare radicalmente il lavoro? Questo, oltre agli ovvi benefici in termini di ROI, fa anche luce sulle nuove competenze necessarie nella forza lavoro.

Dove il lavoro viene sostituito e quindi certe competenze diventano obsolete? Dove il lavoro cambia e quindi le competenze devono cambiare di conseguenza? Dove il lavoro viene potenziato e quindi servono competenze aggiuntive per integrare la tecnologia?

David Rice: Uno dei grandi ostacoli che vedo spesso è un attaccamento eccessivo delle persone al proprio lavoro, giusto?

Ha senso. Tradizionalmente, il modo in cui le persone hanno ottenuto valore sul mercato è stato attraverso la padronanza di certi compiti. Si cresceva verso attività di maggior valore che portavano a uno stipendio più alto o alla sicurezza del posto. Ma l’IA sta arrivando a coprire alcuni di questi ruoli. C’è quindi un cambiamento anche emotivo.

Come possono i leader aiutare le persone a spostare la propria identità da “quello che faccio” a “quello che posso diventare”?

Ravin Jesuthasan: Sì, David, è un punto fondamentale in tutto questo. Da 150 anni, il lavoro è stato la valuta principale. Ora stiamo vedendo che questi lavori si stanno smembrando.

Perché l’IA sostituisce alcune attività, ne potenzia altre, ne trasforma altre ancora; quel senso di identità viene messo in discussione. E quello di cui davvero abbiamo bisogno, come sottolineato, è passare da “quello che faccio” a “quello che posso diventare”. Quello che faccio è chi sono, per tantissimi, mentre dovremmo guardare a cosa potremmo essere. Senza voler sembrare troppo altisonante, Decar ha coniato il famoso “penso, dunque sono”. La mia amica Sherry Turkel nel 2019 ha creato la frase “condivido, dunque sono”, riflettendo l’epoca dei social media. Io credo che la nuova identità debba diventare: “imparo, dunque sono”, e ognuno di noi dovrà reinventarsi continuamente.

Via via che il lavoro cambia – come hai detto tu – quell’identità deve spostarsi da quello che faccio a quello che posso diventare. Quali competenze posso accumulare? Quali posso acquisire? Come posso restare rilevante per un mondo che cambia e continuare a rinnovare me stesso?

C’è una citazione perfetta per questo momento storico. Il grande futurologo Alvin Toler nel 1970 scrisse nel suo libro “Future Shock” che l’analfabeta del XXI secolo non sarà chi non sa leggere o scrivere, ma chi non saprà imparare, disimparare e re-imparare.

David Rice: È interessante perché storicamente abbiamo guardato tutto in modo molto transazionale: sto imparando per ottenere un risultato.

Non sto imparando per imparare, o perché questo può formarmi: è sempre stato molto binario, impari a ottenere qualcosa. Dobbiamo cambiare questo approccio. Assolutamente. Oggi, nel dibattito su identità e trasformazione, spesso manca questo tema nelle discussioni sull’IA e mi chiedo se dipenda da come stiamo creando la narrazione: quali formati o modalità servono per evitare che parliamo solo di strumenti, ma restiamo concentrati sulle persone e su questa sfida specifica.

Ravin Jesuthasan: Già. È un punto importante, David. Noi leader d’impresa, e come specie, tendiamo a iper-segmentare, a vedere l’IA come un unico elemento e perdiamo tutte le connessioni – ad esempio con le competenze, con l’identità, ecc.

Questa è una delle cose che dobbiamo superare: guardare oltre alla novità dello strumento e focalizzarci sul lavoro da fare e sull’ecosistema che lo sostiene. Certo, la tecnologia è uno di questi elementi, ma la tecnologia è solo un mezzo.

Come dice spesso il mio caro amico Gary Bowles riguardo alla trasformazione: conta la mentalità, le competenze e gli strumenti. Dobbiamo saper affrontare conversazioni che vadano oltre: cosa significa davvero tutto questo per la forza lavoro? Come portarli con noi? Come sappiamo, la Terra gira perché siamo una comunità basata sul consumo, un’economia globale fondata sul consumo.

Appena viene meno il potere d’acquisto perché si perde il lavoro, tutto inizia a crollare. Quindi dovendo pensare all’IA, serve riflettere sulle conseguenze trasversali: come riqualificare le persone? Come dare nuove competenze? Come fare in modo che, se vogliamo una società globale basata sul consumo, ci siano opportunità di produrre un reddito con il lavoro?

David Rice: Lo chiedo spesso perché non è realistico pensare che entreremo magicamente in una nuova era in cui il consumo non sarà più il driver del comportamento umano. Uno dei problemi principali oggi è che i dirigenti puntano alla massima efficienza, ignorando però una trasformazione più profonda.

Tutto ruota attorno al 10X della produttività. Secondo te, su cosa dovrebbero misurare o puntare i leader per generare valore con l’IA oltre al semplice taglio dei costi?

Ravin Jesuthasan: È davvero un punto importante, David. C’è spesso questa visione miope: il modo più rapido per aumentare i guadagni è tagliare i costi, perché è sicuro; investire oggi per la crescita di domani invece è rischioso.

Nel lavoro con i miei clienti cerco di concentrarmi su tre metriche. L’efficienza è importante – ogni organizzazione dovrà disaccoppiare la crescita futura dai modelli ad alta intensità di risorse, che siano persone, capitale finanziario o fisico.

Poi però bisogna migliorare la produttività delle persone. Abbiamo già visto che investire in tecnologia non porta sempre produttività; non basta inserire tecnologia e sperare che le persone migliorino. Occorre ripensare il lavoro affinché la produttività sia architettata davvero.

Terzo aspetto, fondamentale, è l’agilità. Quando investiamo in nuove tecnologie dobbiamo pensare anche a spostare risorse dove il lavoro viene sostituito verso dove stanno le opportunità di crescita. Queste tre metriche sono cruciali per creare modelli aziendali che si sappiano reinventare, in grado di continuare a crescere con minore intensità di risorse, ma valorizzando il talento spesso costruito in decenni.

David Rice: Assolutamente. Nelle mie conversazioni con i leader, ciò che trovo interessante è che la corsa all’adozione dell’IA, da parte loro, è meno urgente rispetto all’incoraggiare i dipendenti ad utilizzarla.

L’IA viene vista come uno strumento strategico: se guardiamo a quello che può fare ChatGPT con la sua funzione di ricerca avanzata, sta davvero diventando un game changer. Perché pensi che esista questa disconnessione e quali sono i rischi di questo gap di leadership?

Ravin Jesuthasan: Ottima domanda, è un grosso rischio. L’IA non è una sfida tecnologica, tanti lo hanno detto a ragione. Non è una questione tecnologica, ma umana, di gestione del cambiamento. Mette in discussione tutto ciò che abbiamo creduto e costruito nei nostri modelli di business, persone e organizzazione.

Questa è la vera sfida, e lo ripeto da un po’. Dobbiamo far andare i leader oltre la sola padronanza digitale verso una vera padronanza dell’IA. A Davos quest’anno, ho avuto il privilegio di moderare alcuni panel: uno con CEO, uno con CHRO.

Ho chiesto chi stesse davvero usando l’IA – nei comunicati ai risultati tutti dicono di adottarla e spesso ricevono anche premi in borsa solo a parlarne, ma quando ho chiesto chi utilizza effettivamente questi strumenti, meno del 10% nelle due sale ha detto di sì. Allora gli ho chiesto: come fate ad aspettarvi che i vostri dipendenti li usino? Qualcuno ha ammesso che in realtà non lo usano: hanno assistenti che fanno loro il lavoro! Ecco il grande divario. Se consideri l’IA solo uno strumento transazionale, delegherai all’assistente.

Ma se vedi l’IA come uno strumento strategico che può trasformare ogni aspetto dell’azienda, devi cambiare i tuoi comportamenti e lasciare che essa permei ogni parte di ciò che fai: dalla scrittura di una nota, all’engagement con i tuoi collaboratori, al pianificare la strategia partendo da un’analisi della concorrenza e dei punti deboli dei tuoi piani precedenti. L’IA può davvero potenziare i leader. Ma è un cambiamento enorme di mentalità. Nel mio terzo libro – era il 2018 – John Boudreaux e io abbiamo analizzato 135 organizzazioni e la cosa che ci ha colpiti di più è che il vero ostacolo era la legacy di mentalità, competenze e strumenti, molto più che la tecnologia.

David Rice: Restando sul tema: hai citato il passaggio verso la padronanza dell’IA. Cosa significa, per un leader in azienda o in C-Suite, essere davvero padrone dell’IA? In cosa si traduce concretamente?

Ravin Jesuthasan: Significa questo, David. Vado sul pratico: un leader che ogni giorno dedica una percentuale del proprio tempo per conoscere gli strumenti, per capire come stanno evolvendo, per scoprire quelli nuovi. Si concede la possibilità di sperimentare e di usarli.

I legali diranno “attenzione ai dati privati”, giustamente. Ma nulla proibisce di provare ChatGPT, Claude o uno degli strumenti emergenti, anche su dati propri. Come ti dicevo, il mio capo è davvero un modello in questo.

Ogni conversazione con lui parte da ciò che ha visto con l’IA, dai dati che ha raccolto internamente nell’azienda, da quello che hanno fatto i concorrenti; utilizza in modo continuo l’IA in ogni aspetto del suo ruolo. La cosa interessante è che, vedendolo, anche io lo faccio di più. E lo vedo anche negli altri leader: si innesca un effetto a cascata, soprattutto nella consulenza, che sta vedendo una rivoluzione e dove tutti devono usare l’IA, pur con resistenze. Il suo esempio visibile verso i nostri 3000 collaboratori è stato determinante. Poi sì, servono formazione, accesso agli strumenti, riprogettazione dei ruoli, ma il role modeling conta davvero e lui incarna pienamente il leader padrone dell’IA.

David Rice: Parliamo sempre di dataset e rischi legati all’IA. Io dico sempre: puoi far creare un dataset a ChatGPT; puoi sperimentare raccontando quale situazione vuoi simulare, lo farà e potrai analizzare i dati. Ormai si può sperimentare in tanti modi. Visti tutti i casi di mercato, se potessi ridisegnare da zero l’adozione dell’IA nelle organizzazioni, da dove partiresti? Come sarebbero i primi 90 giorni di un piano ideale?

Ravin Jesuthasan: Tre cose, David. Primo: essere davvero chiari e precisi – non sarà una volta sola, dovrai iterare – su qual è la tua Stella Polare, il motivo trainante verso un modello operativo potenziato (o sistema operativo) dall’IA. Quali saranno i guadagni di produttività, efficienza, agilità in 6-9-12 mesi? Come sarà l’azienda poi, come la vivranno leader, manager, dipendenti, azionisti, stakeholder? Quali fondamenta servono subito (licenze, dati, ...)? Quindi: Stella Polare.

Secondo: come prototipare e sperimentare? Perché farlo bene vuol dire partire dal lavoro, come abbiamo detto. Quali aree posso analizzare subito e dove posso usare l’IA per risolvere problemi concreti? È qui che inizi a vedere sostituzioni, potenziamenti, trasformazioni reali e puoi creare casi business di successo. Ho pubblicato vari articoli (Salon Management Review, Harvard Business Review) con i ROI di diverse aziende: si parla anche di guadagni di produttività del 45%, di redditività del 30%. Il prototipo insomma è cruciale.

Terzo: gli effetti dell’IA non si limitano a produttività, agilità ed efficienza. Andrà a trasformare tutto il business model. Quindi devi comprendere quali sono i fattori abilitanti di questo cambiamento: cosa significa per il budget? Per l’organizzazione del lavoro? Metterà in discussione la struttura stessa della tua azienda, delle funzioni, le competenze di leadership come abbiamo detto. Insomma, affrontare i fattori di cambiamento che viaggiano insieme all’IA: solo così non poche sperimentazioni, ma un vero modello operativo aumentato da IA.

David Rice: È stata una bellissima conversazione. Ti ringrazio per il tempo, Ravin.

Ravin Jesuthasan: È stato un piacere, davvero. Grazie a te.

David Rice: Prima di chiudere, vuoi dire a tutti dove trovarti e magari condividere qualcosa in più sul tuo lavoro?

Ravin Jesuthasan: Certamente! Visitate mercer.com, dove trovate molti dei nostri strumenti, metodologie, risorse e ricerche.

Potete anche vedere il mio sito personale, ravinjesuthasan.com. Seguitemi su LinkedIn, su Twitter (o X), su Threads e su altre piattaforme social. Sono molto attivo e pubblico regolarmente ricerche e articoli.

David Rice: Ottimo, ancora grazie per essere stato con noi. Alla prossima!

Ravin Jesuthasan: Grazie, David.