L’IA Sta Peggiorando le Decisioni sulle Persone — Ecco Perché

David Rice: Stai usando l’IA per prendere decisioni sulle assunzioni, le valutazioni delle performance, l’assegnazione dei team, insomma decisioni fondamentali sulle persone che incidono su carriere, cultura e risultati aziendali. E in molti casi non abbiamo idea di quale contesto stiamo davvero fornendo. È come chiedere a un amico un consiglio sul tuo capo, e lui ti risponde: «Beh, io non conosco davvero il tuo capo, quindi come posso darti un buon consiglio?» Dovresti raccontargli di più. Ma spesso non raccontiamo nulla in più all’IA e speriamo soltanto che capisca da sola.

L’ospite di oggi è Matt Poepsel di The Predictive Index, e il suo intervento alla più recente conferenza Transform di Las Vegas si intitolava Strumenti intelligenti, decisioni sulle persone stupide. Perché sta succedendo questo: l’IA riesce a fare ricerche e scrivere in pochi minuti ciò che prima richiedeva due settimane, quindi comprimiamo le aspettative. Ci muoviamo più velocemente, ma partiamo ancora da vecchi modelli mentali con strumenti nuovi. E i primi ad adottarla pesantemente sono i più esausti. Un altro aspetto da considerare è che la forma di lavoro più importante e più rischiosa è quella di squadra.

Persone con personalità diverse si scontrano come autoscontri. Aggiungi obiettivi in contrasto—che strategie complesse necessariamente comportano—e hai la ricetta per il disastro. Ma i manager non sanno di dover chiedere dati comportamentali. Non li formiamo in questo senso. Insegniamo strategia, tecnologia, operatività, non come gestire correttamente la parte umana.

E ora inseriamo agenti nell’equazione. I tuoi agenti chiamano i miei agenti, l’IA elabora riepiloghi che la mia IA assimila. Stiamo creando una distanza effettiva tra di noi, pensando invece di essere produttivi. È insalata di lavoro, un tentativo di stare al passo con la vecchia definizione di produttività invece di evolvere verso ciò che davvero ha valore.

Quindi nel programma di oggi parleremo del perché l’IA ha bisogno di contesto comportamentale, non solo mansioni e competenze; del principio misura due volte, taglia una volta per le decisioni importanti sulle persone (e ormai ogni decisione sulle persone è ad alto rischio); del perché le competenze sono effimere mentre i tratti comportamentali sono stabili; di come inserire intuizioni comportamentali già nelle prime fasi delle assunzioni; del motivo per cui i manager non sanno chiedere i dati giusti e cosa dovrebbe fare l’HR; e infine della differenza tra un’IA che accelera le dinamiche di team e un’IA che distrugge la fiducia.

Io sono David Rice. Questo è Persone che Gestiscono Persone. E se hai usato l’IA per decisioni sulle persone senza capire quale contesto conta davvero, questa conversazione ti mostrerà esattamente cosa ti stai perdendo. È una conversazione dal vivo tra me e Matt nell’area expo di Transform. Quindi, buon ascolto. A me e Matt la parola.

Eccomi qui con Matt Poepsel di The Predictive Index. Benvenuto, Matt. È un piacere parlare con te qui a Transform.

Matt Poepsel: Grazie mille. Grazie per avermi invitato.

David Rice: Ho davvero apprezzato il tuo intervento di ieri. Il titolo era Strumenti intelligenti, decisioni sulle persone stupide.

Matt Poepsel: Esatto.

David Rice: Ecco, partiamo da qui.

Sai, in molti casi suggerisci che l’IA propone una raccomandazione e poi una persona la approva. Mi chiedo: dov’è il rischio maggiore qui? Nella troppa fiducia oppure nel fatto che spesso non sappiamo davvero cosa le stiamo dando in pasto?

Matt Poepsel: Sì, è vero. Credo che all’inizio sicuramente ci sarà un eccesso di fiducia, ma non penso che usare strumenti di IA sia in sé negativo.

Ma la questione è: dobbiamo capire che… si basa solo sul contesto che le forniamo.

David Rice: Esatto.

Matt Poepsel: Sarebbe come chiedere a un amico «Hai qualche consiglio su come lavorare col mio capo?» e lui risponde «Beh, non conosco il tuo capo, quindi come potrei aiutarti davvero?»

«Devi dirmi di più.» È quello che secondo me sta accadendo con questi strumenti di IA.

David Rice: Già. E poi… I dati sulle persone notoriamente presentano molti problemi, giusto?

Matt Poepsel: Proprio così.

David Rice: E quindi mi chiedo, ne parli spesso con tanti professionisti, secondo te quanto si sentono sicuri di quello che inseriscono?

Matt Poepsel: Quasi per niente sicuri. Credo… che… siamo agli inizi dell’IA e molta attività è ancora un po’ sperimentale. Tipo: «Puoi aiutarmi? Vediamo che risposta mi torna!» Col tempo le persone cominciano a sentirsi più a loro agio—ed è una cosa positiva—e chiedono di fare cose sempre più complesse riguardo ciò che possono delegare all’IA.

All’inizio chiedevano: «Aiutami a scrivere questa email», poi «Aiutami a preparare una presentazione per il team sui dati di vendita». E visto che la complessità delle richieste cresce, spesso passa inosservato il punto: conosciamo davvero il team per tipo comportamentale, preferenze di comunicazione? Stiamo ottenendo le indicazioni migliori dall’IA se la usiamo per queste presentazioni? Quello è ciò che mi preoccupa.

David Rice: Ultimamente ho partecipato a diverse conferenze e si parla molto di governance, soprattutto ora che entriamo nell’era degli agenti. Quanto pensi che le persone definiscano bene chi deve prendere una decisione?

Matt Poepsel: Sì, quella decisione viene rimbalzata come… come un pallone da calcio, direi.

David Rice: Esatto.

Matt Poepsel: Perché rientra in una zona grigia. Non è solo questione legale, né solo IT, né solo HR. Ma spesso si chiede all’HR di promuovere l’uso corretto dell’IA, e ha senso.

Perché alla fine si tratta di mettere eventualmente a rischio le persone. Se ricevono feedback fuori luogo dai loro manager, questo può distruggere la fiducia. Il costo umano è alto. Quindi, in effetti, ha senso affidarlo alle Risorse Umane. Ma spesso viene visto in ottica transazionale.

Se ci limitiamo alla compliance, non riconosciamo il potenziale dell’IA di accelerare le dinamiche di team—oppure di potenziare i nostri business in nuovi modi.

David Rice: A proposito di team, una delle cose di cui parli, è che non è ancora davvero in grado di comprendere le dinamiche e come il lavoro viene davvero svolto.

Quindi come strutturare il contesto che le dai, come dare input strutturati per farla rendere al massimo?

Matt Poepsel: È una cosa che ripeto spesso: la forma di lavoro più importante e pericolosa è quella di squadra. Se ci pensi, è raro che una sola persona si occupi da sola di qualcosa in azienda.

Sono squadre, spesso intere squadre di persone che rendono grandiosi programmi, iniziative, cambiamenti di modello di business.

David Rice: Esatto.

Matt Poepsel: Quindi dobbiamo far funzionare bene il lavoro di squadra. E per me tutto parte dalla comprensione delle differenze comportamentali e dei requisiti strategici di quel team.

Se metti persone con personalità molto diverse nello stesso team, si scontrano come autoscontri. Se poi ci sono obiettivi in conflitto (inevitabili nelle strategie complesse), il rischio è una dinamica di squadra pessima.

David Rice: Giusto.

Matt Poepsel: Bisogna capire che raccogliendo dati sia sul lavoro da svolgere sia su chi lo svolge, creiamo un contesto ricco che un esperto umano saprebbe interpretare: «Capisco perché il team è rallentato» oppure «Ecco dove litiga».

La domanda è: come possiamo chiedere davvero aiuto all’IA anche su questo? Serve riflessione.

David Rice: È curioso che parliamo di dinamiche di team quasi a rischio. Eppure si enfatizza sempre di più il fatto che saremo tutti imprenditori e gestori di agenti. Ma se non capisco come far lavorare assieme le persone, riuscirò mai a far lavorare assieme i miei agenti?

Matt Poepsel: Giusto. Sì, fai chiamare il tuo agente al mio, no? Esatto, oh mio Dio. Quindi vedrai situazioni in cui insalata di lavoro viene prodotta proprio perché cerchiamo di stare dietro alla vecchia definizione di produttività-David Rice: Sì.

Matt Poepsel: —invece di evolvere verso il vero valore. Ed è qui che le persone sentono di essere troppo indietro. Se un agente mi aiutasse ad automatizzare parti del lavoro, quanto potrei produrre? Ma è il lavoro giusto? Quindi, tornando ai team, se ciascuno ha una squadra di agenti pronti ad aiutarlo, rischiamo che tutta l’IA crei solo sintesi digerite da altra IA—e aumentiamo la distanza tra di noi. Ecco ciò a cui dobbiamo stare attenti.

David Rice: Hai citato l’insalata di lavoro, e io penso alle nostre pressioni sui tempi.

Siamo tutti sotto pressione per andare sempre più veloci, il che viene visto come vantaggio competitivo, e quindi si tende a fidarsi e basta. Ma è davvero così? Come si può alleviare questa pressione?

Perché, anche se è una domanda filosofica, cosa dobbiamo davvero valorizzare? Tu cosa hai visto funzionare di più?

Matt Poepsel: Sì, è vero che il tempo è sempre più tirato. Se un compito di ricerca più scrittura un tempo richiedeva due settimane, ora l’IA fa tutto in pochi minuti e sembra giusto aspettarsi tutto prima.

David Rice: Sì.

Matt Poepsel: Però, sulla fiducia nell’output, bisogna comunque verificare i fatti e “progettare” i prompt, e queste cose richiedono tempo.

David Rice: Sì.

Matt Poepsel: Quindi, forse la nostra idea dei tempi di consegna è un po’ artificiale. La domanda è: la qualità rimane buona? Oppure si nota che l’ha fatta l’IA senza contesto? In quel caso non serve a nessuno.

Inoltre, le ricerche dimostrano che chi adotta l’IA in modo più intenso è anche più esausto. Perché usa strumenti nuovi con vecchi modelli mentali. Siamo ancora nella curva di apprendimento.

Non è hype—l’IA davvero crea valore. Ma se ci fa perdere contatto umano, ci brucia le energie, allora vuol dire che dobbiamo ancora lavorarci molto.

David Rice: L’IA crea velocità, ma con le decisioni sulle persone spesso serve… Siamo più avvantaggiati procedendo lenti, con intenzionalità e riflessione.

Matt Poepsel: Esatto.

David Rice: Nasce una tensione tra obiettivi e modi migliori per conseguirli. Come vedi che le persone riescono a mantenere la qualità senza sacrificare del tutto quella velocità che tanto desideriamo?

Matt Poepsel: Male. È la risposta breve. Siamo ancora nella curva d’apprendimento, quindi normale trovarsi sotto pressione per correre troppo.

Ma rischiamo così di peggiorare la situazione.

Se non soddisfi i bisogni e le persone diventano sospettose, magari pensano a una seconda agenda, il processo può durare ancora di più di quanto sarebbe servito con un po’ di calma. Come dice l’adagio del falegname: «Misura due volte, taglia una.»

Ed è vero: così è più veloce e conveniente. Bisognerebbe usare lo stesso approccio con le decisioni sulle persone, tutte ormai ad alto rischio. Non serve rallentare, ma occorre essere più riflessivi così da poter andare veloci davvero.

David Rice: Sì, vero. Sto guardando molto ai processi di assunzione: la qualità dei dati che riceviamo dovrebbe essere migliore. Dovremmo rallentare un secondo, essere sicuri che… abbiamo spuntato tutte le caselle? Non sempre sappiamo che competenze ci servono-

Matt Poepsel: Vero…

David Rice: ora. Quindi, se neppure sappiamo che competenze servono, come scriviamo la job description per la persona giusta?

Matt Poepsel: Quando copiamo e incolliamo le cose dal passato—dai risultati su Google, e poi le diamo in pasto all’IA, ma torna lo stesso problema. E ovviamente anche i candidati hanno accesso all’IA.

David Rice: Sì.

Matt Poepsel: Così tutti sembrano perfetti: «Ma come? Candidati tutti perfetti all’improvviso?» Ora insegniamo ai clienti come inserire elementi comportamentali già nella job description, non solo requisiti e compiti, ma le richieste comportamentali del ruolo, così da sapere davvero cosa cercare.

Poi durante il colloquio chiedere al candidato di parlare proprio di quei comportamenti. Perché quando chiedi «Raccontami di una volta in cui…» è difficile, senza l’IA, creare una bella storia sul momento-

E un esempio reale di come hai agito in quella situazione.

David Rice: Giusto.

Matt Poepsel: Ecco perché funziona. E il problema delle competenze è che, anche se oggi non riusciamo a definirle bene, cambieranno. Tutto si muove veloce: le competenze si imparano, ma i comportamenti non si apprendono.

Sei chi sei, ed è positivo, dobbiamo solo assicurarci di assumerti per il ruolo adatto.

David Rice: Due anni fa tutti pensavano che “prompt engineering” sarebbe stato il futuro, ora semplicemente ci parliamo.

Matt Poepsel: Già. Lasciamo fare tutto al feeling.

Esatto, e anche questa è la dimostrazione che tra le skill attese per la forza lavoro del 2030, probabilmente solo un terzo sarà davvero richiesta. E anche quelle saranno fragili e temporanee.

Mentre invece le competenze relazionali, storytelling, pensiero creativo, sapersi armonizzare con persone diverse, queste non passeranno mai di moda. Non sono “soft skill”, sono skill essenziali—quando ormai la tecnologia svolge tutto il lavoro meccanico.

David Rice: Tendenzialmente pensiamo che più dati significhi automaticamente decisioni migliori. Ma il contesto ovviamente è fondamentale. Sì. Stiamo davvero considerando i dati giusti? 100%. Per ogni decisione che prendiamo.

Matt Poepsel: Mai visto un manager che dica «Vorrei più dati!»?

Abbiamo già troppi dati. Ma lo sono quelli giusti? Soprattutto per la funzione di management, ovvero far lavorare un gruppo verso un obiettivo comune, è quello per cui i manager sono chiamati. L’HR lo supporta dando formazione, strumenti, indicazioni. Quindi il punto resta: possiamo avere tanti dati, ma sono quelli giusti a livello di contesto? Possiamo personalizzare il risultato? Se tu sei mio responsabile, sarai diverso che se ne gestisci un’altra persona molto diversa da me.

David Rice: Già.

Matt Poepsel: Quindi quel leader deve saper tradurre il proprio stile e conoscere sé stesso e gli altri, non facile senza dati, anzi difficile senza strumenti, a meno che tu non abbia una formazione lunghissima che oggi i manager non ricevono.

Perché il tempo è un fattore, diciamolo. Quindi serve uno strumento contestualizzato e comportamentale—che ci aiuti su larga scala a gestire bene la parte umana.

David Rice: Come sarebbe un sistema davvero basato sul contesto, secondo te? Perché la maggior parte delle organizzazioni IA mette dentro job description e piani di sviluppo.

Tu cosa pensi? Cosa dovrebbe esserci davvero e come dovrebbe quindi guidare le decisioni manageriali?

Matt Poepsel: Mi piacerebbe partire dall’esterno. Qual è la cultura aziendale? I valori? Gli obiettivi aziendali?

Queste sono cose fondamentali. Pensiamo poi alle competenze per il futuro, ai talenti da inserire in azienda. Poi passo al livello del team. Su che cosa sta lavorando il team? Qual è la composizione comportamentale dei membri del team?

Siamo simili o diversi? Che storia hanno come interazioni? Noi alla Predictive Index sediamo su un tesoro di questi dati e ci aiutano molto a capire il contesto nel quale avviene un’interazione importante sulle persone—e così abbiamo maggiori possibilità di aiutare a far andare tutto bene.

David Rice: Dal momento che lavori con tante organizzazioni e vedi gli errori più diffusi dei leader, sottovalutano questa sfida? Dicevamo prima che non hanno molta fiducia sui dati in loro possesso, ma credono di poter ottenere quelli giusti?

Matt Poepsel: Spesso non sanno neanche che domande porsi—ecco perché è fondamentale la partnership con HR. Non conosco manager non formati che vadano da HR e dicano: «Mi servono più dati comportamentali sul mio team».

David Rice: Giusto.

Matt Poepsel: Non sanno, neppure conoscono la domanda.

Esatto. E non li formiamo così nei business school. Insegniamo loro strategia, tecnologia, operations. Non come gestire correttamente la parte umana. Quindi già aspettarsi che un manager riesca a capirlo da solo è una forzatura.

Sì. Poi, come usare quei dati nel contesto di ciò che voglio ottenere, diventa la vera difficoltà. Serve molta traduzione. La buona notizia è che gli strumenti esistono. Puoi lavorare sull’auto-consapevolezza, comprendere meglio gli altri, creare una dinamica di team efficiente, tutto con strumenti che semplificano velocemente questo processo, il che è promettente—ma bisogna usarli.

David Rice: Sì. È stato un piacere averti con noi. Cosa ti incuriosisce questa settimana? Cosa vuoi imparare o approfondire?

Matt Poepsel: Voglio capire bene la visione di ogni HR con cui parlo: da dove partono e come vivono la loro trasformazione, perché noto molta varietà. Alcuni professionisti HR sono indietro, trattati in modo transazionale dalle aziende. Altri sono all’avanguardia, trainano il business. Fortunatamente i casi estremi sono pochi; la maggior parte è a metà percorso. Più comprendo le loro esperienze, meglio posso aiutarli a valorizzare l’HR, perché ogni azienda è fatta soprattutto di persone.

Esatto. Questo significa anche chiamare le persone HR a un ruolo più elevato, persino integrandole negli strumenti che usiamo ogni giorno.

Sì. Così si ottiene davvero il meglio dall’HR su larga scala. E questo è ciò che mi entusiasma davvero nel lavoro che facciamo a The Predictive Index.

David Rice: Matt, grazie di essere stato con noi. È stato un piacere averti qui.

Matt Poepsel: Grazie a te. Episodio e conversazione bellissimi.

David Rice: Bene, ci fermiamo qui per questa puntata. Ci vediamo nella prossima.

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