Il ROI dell’IA: Come Costruire un’Organizzazione Potenziata dall’Intelligenza Artificiale

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

Ravin Jesuthasan: Molte aziende hanno adottato un approccio tecnologico, implementando la tecnologia, formando un po’ il personale e migliorando la produttività della forza lavoro. Ottieni un ritorno quando vediamo che le aziende ottengono davvero il ritorno sull’IA partendo dal lavoro e poi capendo come i diversi strumenti di IA possono realmente trasformare il modo di operare.

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

Ravin Jesuthasan: Non si tratta di una sfida tecnologica, ma umana. Abbiamo bisogno che i nostri leader vadano oltre la semplice alfabetizzazione digitale per acquisire una vera padronanza dell’IA.

David Rice: Se potessi ridisegnare il modo in cui le organizzazioni adottano l’IA da zero, come sarebbero i primi 90 giorni?

Ravin Jesuthasan: Dobbiamo 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 al cambiamento. Metterà in discussione la struttura stessa del lavoro.

David Rice: Benvenuti al Podcast "People Managing People", lo show che aiuta i leader a mantenere il lavoro umano nell’era dell’IA. Sono il vostro host, David Rice. Nell’episodio di oggi ci raggiunge Ravin Jesuthasan, futurista, autore e una delle principali voci mondiali sulla trasformazione del lavoro. Ravin spiega perché la maggior parte delle aziende non vede ancora un ritorno sugli investimenti fatti nell’IA e perché un approccio orientato prima alla tecnologia li sta bloccando.

Condivide cosa serve davvero a costruire un modello operativo potenziato dall’intelligenza artificiale, perché la tradizionale identità basata sul ruolo lavorativo sta crollando e come i leader devono passare dalla semplice alfabetizzazione digitale alla vera padronanza dell’IA, se vogliono guidare con l’esempio. Se sei un dirigente delle risorse umane, uno stratega o semplicemente qualcuno che si chiede cosa serva per guidare nell’era dei sistemi intelligenti, questo episodio fa per te. Iniziamo.

Ravin, benvenuto.

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

David Rice: Decisamente. Sei molto focalizzato sul ROI dell’IA attualmente. È stato uno dei temi di cui abbiamo parlato quando ci siamo sentiti prima, e dell’effetto domino sistemico sull’economia globale. Vorrei partire da lì. Puoi approfondire cosa stai vedendo a livello macro, soprattutto in relazione al consumo e alla trasformazione della forza lavoro?

Ravin Jesuthasan: Certamente, David. Negli ultimi anni, quasi tre, siamo stati affascinati inizialmente dall’IA generativa per qualche tempo e da cosa potevamo fare con ChatGPT e, più recentemente, con l’IA agentica. Sicuramente molte aziende aumentano il loro valore di mercato semplicemente 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 avuto un ritorno sugli investimenti in IA. Questo per alcune ragioni principali. Una è che molte hanno adottato un approccio tecnologico. Lasciami implementare la tecnologia, soprattutto l’IA generativa, che tutti possiamo usare tramite il telefono, il computer, il tablet, ecc.

La si implementa e poi si spera che, con un po’ di formazione, il personale magicamente diventi più efficace e produttivo. Questo approccio tradizionale “spargi e prega” lo abbiamo già visto in tanti altri cambiamenti nel passato e anche qui, con poche eccezioni, pochi hanno avuto ritorni tangibili. Dove invece il ROI dell'IA è stato davvero centrato è laddove si è andati contro questa tendenza reattiva del “prima la tecnologia” e si è lavorato all’inverso.

Si parte dal lavoro e poi si capisce come i diversi strumenti di IA possano realmente trasformare l’attività. Dove possono sostituire, dove possono aumentare, dove possono trasformare il lavoro? Inoltre, oltre alle ovvie implicazioni sul ROI, questo mette in luce la trasformazione delle competenze richieste alla forza lavoro.

Dove il lavoro viene sostituito, anche le competenze diventano obsolete. Dove il lavoro cambia, le competenze vanno aggiornate. Dove il lavoro è potenziato, servono nuove competenze in aggiunta a quelle già possedute, per lavorare con la tecnologia.

David Rice: Uno degli ostacoli più grandi che vedo è l’eccessivo attaccamento delle persone alle proprie mansioni, giusto?

E, in un certo senso, è comprensibile. Tradizionalmente, il modo per ottenere valore dal mercato del lavoro era padroneggiare compiti specifici, facendo progressi verso attività a maggior valore che portano a salari più alti o maggior sicurezza del posto. Ma l’IA sta arrivando proprio su questi ruoli. Si tratta, quindi, anche di una trasformazione emotiva.

Come possono i leader aiutare a spostare l’identità delle persone da “ciò che faccio” a “ciò che posso diventare”?

Ravin Jesuthasan: Sì, David, è un punto fondamentale. Da 150 anni abbiamo avuto il lavoro come unica valuta per il mondo del lavoro. Ma ora, con la scomposizione dei ruoli tradizionali a causa dell’IA—che sostituisce alcune mansioni, ne potenzia altre, trasformandone altre ancora—quella vecchia identità è in discussione. E tu lo hai descritto perfettamente: spostarsi da ciò che faccio, che per molti di noi è parte di chi siamo, a chi posso diventare. Permettimi di citare Decartes: "Penso, quindi sono". La mia amica Sherry Turkle ha coniato nel 2019 "Condivido, quindi sono", per riflettere l’era dei social media. Credo che ora il nuovo mantra debba diventare: "Apprendo, quindi sono" e che ciascuno di noi sia chiamato a reinventarsi continuamente.

Quando il lavoro cambia, come hai evidenziato tu nel tuo intervento, anche l’identità deve passare da ciò che faccio a ciò che posso diventare. Quali competenze posso aggiungere? Come posso restare rilevante in un mondo che cambia e continuare a lasciarmi alle spalle il mio passato?

Penso ci sia una citazione perfetta per questa epoca. Il grande futurologo Alvin Toffler nel 1970 nel libro “Lo choc del futuro” disse: “Gli analfabeti del XXI secolo non saranno coloro che non sanno leggere e scrivere, ma quelli che non sanno imparare, disimparare e reimparare”.

David Rice: È interessante perché storicamente abbiamo sempre pensato all’apprendimento in modo molto transazionale, tipo: imparo qualcosa per arrivare a un risultato. Non imparo per imparare, o perché aiuta a plasmare me stesso. È sempre molto netto: impari X per avere Y. Credo che dobbiamo cambiare questa mentalità, giusto? Sì. In generale, la conversazione su identità e trasformazione manca spesso nei dibattiti sull’IA. Penso che parte del problema sia come costruiamo queste narrazioni: quali forme o formati devono evolvere in modo che non si parli solo di strumenti, ma ci si concentri sulle persone e su questa sfida così peculiare?

Ravin Jesuthasan: Hai pienamente ragione, David. Penso che, come leader aziendali e specie umana, tendiamo a segmentare eccessivamente, a vedere l’IA come una cosa a sé stante e perdiamo tutte le connessioni, come abbiamo appena discusso, con le competenze, l’identità e simili.

Ed è proprio uno degli aspetti su cui dobbiamo evolverci: andare oltre l'entusiasmo per i nuovi strumenti e chiederci qual è il lavoro da svolgere e qual è l’ecosistema che lo sostiene. Certo, la tecnologia è importante, ma è solo uno strumento.

Come dice spesso il mio amico Gary Bowles, rispetto alla trasformazione, è questione di mentalità, competenze e strumenti. Dobbiamo essere in grado di mantenere queste conversazioni trasversali su cosa significa davvero per la forza lavoro e su come possiamo coinvolgerla. Perché, come sappiamo entrambi, David, il nostro pianeta gira perché siamo una comunità basata sul consumo, su scala globale.

Nel momento in cui viene meno il potere d’acquisto perché le persone perdono il lavoro, tutto rischia di crollare. Quindi riguardo l’IA dobbiamo domandarci: quali sono le conseguenze trasversali? Come possiamo favorire la formazione e la riqualificazione delle persone? Come possiamo garantire che, se vogliamo mantenere un’economia globale basata sul consumo, tutti abbiano opportunità di reddito tramite un lavoro produttivo?

David Rice: Mi piace porre questa domanda perché è irrealistico pensare che entreremo magicamente in una nuova era dove il consumo non sarà il motore principale del comportamento umano. Una delle grandi questioni ora è che tra i dirigenti d'azienda c’è spesso la tendenza a puntare tutto sull’efficienza, trascurando una trasformazione più profonda.

Si cerca di aumentare di 10 volte la produttività dei dipendenti. Secondo te, cosa dovrebbero cercare di misurare o raggiungere i leader se vogliono che l’IA generi valore reale oltre al semplice taglio dei costi?

Ravin Jesuthasan: Domanda molto corretta. Spesso c’è un focus miope: per aumentare i profitti si tagliano i costi, perché è una certezza; investire per la crescita futura comporta un rischio.

Nel mio lavoro cerco di far concentrare i clienti su tre metriche. La prima è, ovviamente, l’efficienza: ogni organizzazione dovrà separare la sua crescita futura dai modelli ad alta intensità di risorse di sempre, che siano persone, capitali finanziari o strutture fisiche.

Poi bisogna capire come migliorare la produttività della forza lavoro. Abbiamo spesso investito in tecnologia senza veder cambiare la produttività. Sì, perché non basta inserire la tecnologia e sperare nell’effetto magico; bisogna ridisegnare il lavoro per garantirsi la produttività nell’architettura stessa dei processi lavorativi.

La terza variabile, secondo me fondamentale, è l’agilità. Quando investiamo in queste tecnologie, dobbiamo anche saper spostare le risorse da dove il lavoro viene sostituito a dove ci sono nuove opportunità di crescita. Queste tre metriche sono cruciali per costruire modelli di business in grado di reinventarsi e di crescere davvero.

Sì, con meno risorse ma valorizzando al massimo il talento in cui abbiamo investito spesso per decenni.

David Rice: Esatto. Nei miei colloqui con i leader, trovo interessante che la corsa ad adottare l’IA nel proprio lavoro personale non sia urgente quanto il tentativo di farla usare ai dipendenti.

Guardando all’IA come strumento strategico, basta vedere cosa può fare ChatGPT con le sue potenzialità di ricerca approfondita. Sta diventando davvero uno strumento che cambia le regole. Perché esiste secondo te questa disconnessione e quali sono i rischi di questo gap nella leadership?

Ravin Jesuthasan: Domanda ottima, ed è un grande rischio, perché l’IA non è una sfida tecnologica, come molti giustamente affermano. È una sfida umana, di gestione del cambiamento. Mette in discussione tutto ciò che abbiamo creduto e costruito nei modelli aziendali, nelle persone e nell’organizzazione stessa.

Credo che serva che i leader vadano oltre la semplice alfabetizzazione digitale per acquisire una vera padronanza dell’IA. Come ho detto anche a Davos quest’anno, dove ho moderato alcuni panel con CEO e direttori HR: tutti parlano di IA e la inseriscono nei report finanziari, ottenendo anche un rialzo delle azioni, ma quanti la usano davvero?

In entrambe le occasioni, meno del 10% della sala. Ho chiesto: come fate a voler che i vostri dipendenti la usino, se voi non la toccate? Qualcuno mi ha risposto: "Non la usiamo perché abbiamo assistenti, diciamo loro cosa fare e lo fanno". Questo è un grosso disallineamento. Se vedi l’IA come strumento transazionale, usi il tuo assistente; ma se la vedi come strumento strategico, trasformerà ogni aspetto della tua azienda. Serve un cambio di mentalità, farla entrare in tutto il proprio lavoro: dalla scrittura di una nota, al rapporto coi collaboratori, alla pianificazione strategica sull’analisi della concorrenza. L’IA può davvero potenziare il leader in ogni aspetto.

Nel mio terzo libro, già nel 2018, io e John Boudreaux abbiamo studiato 135 organizzazioni e il blocco maggiore alla trasformazione era proprio nella mentalità, le competenze e l’utilizzo degli strumenti da parte dei leader.

David Rice: Restando sul tema della padronanza dell’IA, da leader o dirigente, cosa significa veramente essere “fluente” in IA? Cosa dovrebbero fare o imparare nello specifico?

Ravin Jesuthasan: Ecco come si presenta, David: un leader deve dedicare ogni giorno una parte del suo tempo a imparare i nuovi strumenti, vedere come cambiano, fare pratica, sperimentare.

Certo, ci sono motivi di privacy aziendale, ma niente vieta di sperimentare tool come ChatGPT per conto proprio, o Claude, o altri strumenti emergenti come DeepSeek. E ti dirò, e non per adulare, il mio capo ne è davvero un modello: ogni conversazione parte da ciò che ha scoperto tramite l’IA, dai dati interni e dalla concorrenza; la usa in ogni fase del suo ruolo. Questo mi ha motivato a fare ancora di più, come tutto il resto del nostro team. In ambito consulenziale, dove tutti devono saper usare l’IA e incontriamo resistenze come ovunque, il suo esempio visibile per tutti i nostri 3000 collaboratori fa davvero la differenza. Naturalmente bisogna poi fornire strumenti, formazione, ripensare i ruoli, ma il modello del leader “fluente” è cruciale.

David Rice: Spesso parliamo di dataset, rischi e molto altro. Ma ChatGPT può anche generare dataset simulati. Basta chiedere cosa si vuole simulare, e poi fare l’analisi. Ho provato varie volte. Quindi ci sono tanti modi per sperimentare. Sulla base di quello che hai visto sul mercato: se potessi ridisegnare come le aziende adottano l’IA da zero, da dove partiresti e come sarebbero i primi 90 giorni in un piano ideale?

Ravin Jesuthasan: Ci sono tre cose fondamentali, David. Primo: essere chiari e specifici. Non è una cosa che si fa una volta sola, bisogna iterare, ma serve una "stella polare" su cui ancorare il percorso verso un modello operativo potenziato dall’IA. Quali sono i guadagni attesi in produttività, efficienza e agilità dopo sei, nove, dodici mesi? Come apparirà e si sentirà questa trasformazione per leader, manager, dipendenti, azionisti, stakeholder? Quali mattoni essenziali servono: licenze, set di dati, ecc.?

Due: come possiamo prototipare e sperimentare? Fare bene significa partire dal lavoro, analizzare dove impiegare l’IA per risolvere problemi specifici. Da lì si capisce cosa viene sostituito, migliorato o trasformato e si costruiscono case study e business case reali. Ho scritto articoli sull’argomento (Sloan Management Review, Harvard Business Review), mostrando anche ROI del 45% nella produttività o il 30% in alcuni segmenti di business.

Terzo punto: l’effetto IA non si limita a produttività, agilità o efficienza. Trasformerà ogni aspetto del modello di business. Bisogna capire tutti i fattori abilitanti: come ciò influenza il budget, l’organizzazione del lavoro, la struttura dei ruoli e delle funzioni, le competenze di leadership. Serve lavorare su questi elementi di cambiamento per passare dallo sperimentare poche cose a costruire davvero un modello operativo potenziato dall’IA.

David Rice: È stata una conversazione molto interessante. Ti ringrazio per il tuo tempo, Ravin.

Ravin Jesuthasan: Il piacere è mio. Grazie a te, David.

David Rice: Prima di andare, vuoi magari dire dove possono trovarti, scoprire cosa fai e condividere ciò che preferisci?

Ravin Jesuthasan: Volentieri. Visitate il sito mercer.com dove trovate i nostri strumenti, metodologie, risorse e ricerche. Potete visitare anche il mio sito ravinjesuthasan.com. Seguitemi su LinkedIn, Twitter, che oggi si chiama X, su Threads e varie piattaforme social. Sono molto attivo e pubblico regolarmente ricerche e articoli.

David Rice: Perfetto. Grazie ancora per essere stato con noi. Alla prossima.

Ravin Jesuthasan: Grazie a te, David.