Perché le Risorse Umane si Bloccano sull’Intelligenza Artificiale—e Cosa Serve per Guidare la Trasformazione

David Rice: Probabilmente circa 18 mesi fa, il tuo CEO ti ha chiesto cosa stessi facendo con l’IA. Così hai fatto qualcosa, hai scritto politiche, hai creato linee guida, hai istituito sistemi di governance. E ora sei bloccato. Il 66% delle organizzazioni HR si è concentrato sulla conformità, ovvero su ciò che non si può fare con l’IA. Ma solo circa il 30% ha chiarezza sul valore che si sta davvero cercando di creare. Quindi avete costruito i parapetti di sicurezza. Ma nessuno ha realmente costruito la strada.

L’ospite di oggi è il dott. Dieter Veldsman. È il chief AI scientist presso AIHR. E ci guiderà attraverso il pattern “colpo di frusta” che sta osservando nelle Risorse Umane ora: prima un’eccessiva reazione per farsi vedere che si sta facendo qualcosa con l’IA, seguita da un’eccessiva correzione verso la modalità sicura—e perché questo fa sì che restiate bloccati mentre marketing, vendite e sviluppo prodotto avanzano come dipartimenti.

Ciò che vuole che capiate è molto simile a ciò che diciamo noi nel programma: le aziende stanno trattando l’IA come una trasformazione tecnologica, mentre in realtà si tratta di una trasformazione culturale e delle persone. E questo significa che le Risorse Umane non dovrebbero rincorrere: dovreste guidare la conversazione.

Oggi quindi parleremo di come essere “impegnati” con l’IA sia diventato più importante dell’essere strategici, di come uscire dalla trappola della conformità senza sperimentazioni avventate, del ruolo del CHRO che evolve come chief architect dell’ecosistema umano-macchina, e di come passare dal chiedersi “cosa possiamo usare in sicurezza?” a “quale valore stiamo davvero creando?”.

Sono David Rice. Questo è il podcast People Managing People. E se state giocando in difesa con l’IA, quando dovreste orchestrare la trasformazione, questa conversazione è il vostro reset. Partiamo.

Dieter, benvenuto!

Dieter Veldsman: Grazie mille, David. È un piacere essere qui.

David Rice: Quando ne stavamo parlando prima, hai menzionato questo modello di eccessiva reazione seguito da eccessiva correzione che stai notando nelle risorse umane in relazione all’IA. Puoi approfondirlo un po’? Cosa sta succedendo davvero? Cosa lo guida?

Dieter Veldsman: Sai, penso che, come per altre funzioni, se torniamo indietro di 18-24 mesi, c’era questa grande pressione: “Cosa stai facendo con l’IA? Devi farti vedere mentre fai qualcosa con l’IA”.

E penso che abbia portato a un po’ di, non voglio chiamarla sperimentazione senza senso, ma le persone erano tipo: quali strumenti ho? Come posso utilizzare questi strumenti? Quali sono i casi d’uso su cui dovrei concentrarmi? Quindi abbiamo visto decisamente questa frenesia da un lato e questa eccessiva reazione di dover per forza essere occupati con l’IA, che fosse davvero di valore o allineata con gli obiettivi HR o meno.

Quello passava in secondo piano ed era quasi irrilevante. Era importante solo far vedere di essere impegnati. Credo poi sia arrivata una seconda fase in cui si è tirato il freno a mano, dicendo: “Aspetta, non possiamo solo sperimentare senza criterio. Parliamo piuttosto di quale valore stiamo generando, quanto siamo sicuri, che governance c’è, stiamo usando le cose giuste, cosa prevedono le linee guida?”.

Quindi, questa transizione l’abbiamo vista chiaramente, come dicevo, negli ultimi 18 mesi circa. Tra l’altro, abbiamo condotto uno studio su circa 337 organizzazioni HR e i dati sono stati particolarmente interessanti. Quasi il 66% si è concentrato molto sull’aspetto della conformità, cioè: “Qual è la governance? Quali sono le politiche? Limiti, cosa possiamo usare e cosa no?”. Ma solo il 30% circa dichiara che esiste chiarezza su quale valore l’IA possa realmente portare. Ecco perché quando parlo di eccessiva reazione, era tutto incentrato sul farsi vedere occupati con l’IA, piuttosto che fermarsi e chiedersi davvero: “Cosa vogliamo fare con l’IA, e perché?”.

David Rice: Sì, è vero. Esiste una sorta di effetto “colpo di frusta” tra urgenza e evitamento: ti dicono di fare qualcosa subito, ma senza guida né obiettivi specifici… alla fine resti bloccato.

E il default, e non solo nelle HR ma in modo esagerato in quell’ambito, è la modalità sicura: la mentalità da conformità. Sembra che HR volesse rispondere in modo strategico, ma forse per capacità o per mancanza di permesso di sperimentare senza essere giudicati, non è davvero mai successo.

C’è anche una paura significativa di… insomma, di sbagliare? O forse c’è di più: c’è la pressione di farsi vedere che si fa qualcosa, ma manca la struttura, e finisci per sentirti impotente.

Dieter Veldsman: Hai centrato il punto. Sono anche un professionista HR appassionato, quindi capisco bene quella sensazione iniziale. Siamo più avversi al rischio nell’HR, non solo riguardo all’IA, ma sappiamo quali sono i veri rischi quando le cose vanno male. Abbiamo visto HR in posizione intermedia nell’adozione dell’IA—funzioni come sviluppo prodotto, marketing e vendite ci precedevano, mentre eravamo davanti alle aree più legali e di compliance. Stavamo nel mezzo.

Non so perché HR venga sempre presa di mira, sarebbe tema da altra puntata, ma quando arriva una nuova tecnologia è sempre: “È la fine delle Risorse Umane!”. Ma non è mai stato così. Ha cambiato il lavoro, sì, ma non è mai stata la fine. C’era però ansia verso l’IA: “Ecco, adesso arriva davvero, cosa farà?”. Oggi è più ragionevole dire che l’IA toglierà certe attività e flussi di lavoro, ma non tutte. Quindi: cosa significa davvero questo per il futuro del lavoro HR?

L’ultimo punto che hai fatto: molte aziende hanno trattato l’IA solo come trasformazione tecnologica, perdendo di vista che è soprattutto una trasformazione di cultura e persone. Ed è per questo che HR dovrebbe guidare la conversazione.

Le aziende che lo fanno meglio hanno un approccio multidisciplinare alle strategie IA: vogliono intorno al tavolo sia gli aspetti tecnici, che le HR, che l’operatività e la strategia di business, per chiedersi: “Quali capacità IA ci servono per il futuro?”.

In molte organizzazioni, HR è arrivata tardi a quella discussione, forse per mancanza di autorizzazione o perché non percepiva il bisogno. O non aveva le competenze. Le ragioni sono varie.

David Rice: Hai detto di essere HR. Hai lavorato dentro diverse aziende su questi temi. Cosa hai notato sulle reazioni reali delle aziende alla disruption? C’è quello che si dice su adattabilità e disruption, e poi c’è la realtà…

Dieter Veldsman: Mi piace il concetto che hai espresso poco fa: quando c’è vera disruption, spesso la posizione di default è la sicurezza. Con l’IA abbiamo visto tre “campi”: chi adotta subito—entusiasti, convinti che cambierà tutto (“silver bullet”), talmente entusiasti da rischiare di fare passi falsi non capendo veramente di cosa si tratti; poi c’è chi è scettico fin dall’inizio, resta a guardare pensando “Non è la mia prima volta, so già come va a finire”.

Quello che ha fatto la differenza nell’IA è stata la scala: per la prima volta tutti avevano accesso agli strumenti generativi, bastava una connessione internet. Quindi la portata ha amplificato l’ansia.

Ora siamo più avanti: le aziende fanno un ciclo di “sense making”, cercando di capire cosa davvero significhi, dove sia utile e dove invece sia solo interessante o di poco impatto per la loro realtà. Non tutte le organizzazioni ci arrivano allo stesso ritmo: serve capire di che cosa si tratta, cosa significa per me, come posso utilizzarla in modo sostenibile e non come fuoco di paglia.

Questo racconta molto della cultura aziendale: i veri colori escono fuori quando c’è incertezza. Ci sono sempre early adopter e chi è più lento ad adottare. Il “sense making” è la parte decisiva su cui i leader dovrebbero concentrarsi: dare strumenti al team per capire che cosa vogliono fare davvero.

David Rice: Mi piace che usi il termine “ciclo di sense making”—la disruption svela il cablaggio organizzativo. Potresti avere di te una certa immagine, e scoprire poi che il default del tuo team, in realtà, è complicare tutto o bloccarsi per mancanza di linguaggio condiviso e chiarezza. Mi sembra che le aziende che stanno gestendo meglio questa trasformazione non siano quelle con più risorse—tutti hanno accesso all’IA generativa—but quelle che hanno chiarezza su velocità, tolleranza, profondità di sperimentazione… È così?

Dieter Veldsman: Esattamente. La chiarezza è tutto: le aziende che hanno capito cosa sono disposte a provare e cosa no, lavorano meglio.

Per fare un esempio pratico: di recente ho parlato con un Chief AI Officer di un’azienda che mi ha detto: “Noi vogliamo essere i follower forti, ma secondi, non i first mover. Siamo a nostro agio col procedere più lentamente e imparare dagli errori altrui, per arrivare al mercato preparati e con il nostro stile”. È un messaggio controintuitivo rispetto a ciò che si sente abitualmente (“essere i primi, i migliori!”). A volte va bene anche essere cittadini solidi e muoversi con cautela.

Tornando al tuo punto: la chiarezza va creata in ogni fase, anche solo dire “non so ancora cosa faremo, quindi iniziamo con un pilot piccolo su un caso d’uso circoscritto”. Accorciare il ciclo di sense making e dare chiarezza aiuta a rafforzare la resilienza dell’organizzazione. Se non controlli la narrativa attorno alla disruption, corri dei rischi sia culturali che rispetto ad ansia e coinvolgimento delle persone. Se la narrazione dell’IA la subisci, diventa una cosa da vendere, non parte integrante del lavoro futuro.

David Rice: È un momento interessante: siamo passati dalla corsa agli strumenti SaaS alla corsa al valore. Sembra ovvio, ma non è banale. Cosa rende così difficile per le persone realizzare quale valore stiano davvero cercando di produrre qui?

Dieter Veldsman: Ci sono vari aspetti: rincorrere gli strumenti è facile—puoi dimostrare di fare qualcosa subito, tipo “abbiamo distribuito licenze IA al 90% delle persone”, ed è una risposta istintiva anche alla paura di essere lasciati indietro o diventare obsoleti.

Negli ultimi anni si è spinta tanto la narrazione della sperimentazione, dell’essere agili, del “fail forward”. Ma a volte si rischia di confondere velocità con mancanza di riflessione: bisogna mettere metodo nella follia. Con l’IA molti sono partiti dagli strumenti, poi dai casi d’uso, ma manca la domanda principale: “Perché ho bisogno di una strategia IA? Non ti serve una strategia IA isolata. Serve una strategia di business, l’IA deve esserne un pilastro o un acceleratore”.

Qual è il tuo vero vantaggio competitivo e come l’IA può amplificarlo? È una domanda semplice, ma la risposta è molto più complessa che scegliere tra licenza X e Y. Quindi serve elevarsi un po’ a livello strategico. I dati ci dicono che la soluzione ideale è doppia: il leadership team deve fissare la direzione e le linee guida, ma servono anche esperienze di sperimentazione dal basso, guidate dalla chiarezza su quale valore si cerca di generare.

Non basta dire a tutti “usa l’IA e diventa produttivo”—cosa facciamo poi con quella produttività? Serve indirizzare le persone rispetto a valore, impatto e narrativa su cosa significhi l’IA per noi, l’applicazione e i risultati a cui puntiamo.

David Rice: Concordo. Parte della difficoltà è tutto il “rumore” che c’è sull’IA adesso—difficile anche solo capire cosa sia davvero “valore”. A una conferenza ho sentito un relatore dire “non rendete l’IA solo una buzzword”, e una donna accanto a me ha sospirato e detto: “ma cosa vuol dire?”.

Probabilmente aveva ragione: si rischia di confondere fare tanto con l’IA col fare davvero qualcosa. Mi ricordo in passato: mesi a formarsi su uno strumento che poi produceva poco valore reale. C’è un attaccamento emotivo all’idea che gli strumenti possano fare la differenza, ma a volte bisogna lasciarli andare se non sono strategici.

Come influisce questo sulla cultura e sui flussi di lavoro?

Dieter Veldsman: Anche qui serve chiamare le cose con il loro nome. Vengo dai servizi finanziari: quando si parlava di cambiamenti tecnologici, spesso si usava un linguaggio vago tipo “stiamo re-ingegnerizzando il modo di interagire col cliente su nuovi canali”. Ma concretamente stavamo solo spostando un bottone in online banking! Dillo direttamente.

Con l’IA è lo stesso: si vende la grande promessa, ma in realtà aggiunge valore su task e attività concrete. Se dici “la useremo per fare 1,2,3 perché ci serve”, va bene così. Le persone lo seguono. Più la rendi vaga, meno è credibile e meno la gente ci si affeziona o la trova rilevante.

David Rice: Non dobbiamo sminuire i piccoli cambiamenti. Le grandi aziende tech ci insegnano che una piccola modifica può trasformare radicalmente l’esperienza dell’utente e guidare scelte sui contenuti (vedi menù di Netflix). Anche HR, partendo piano sull’IA, ha ora più spazio per essere deliberata. Questo la aiuta ad essere più sicura e a evitare errori iniziali di altri?

Dieter Veldsman: Domanda interessante. 12 mesi fa in uno studio risultava che il 38% degli HR usava l’IA; ora siamo all’88%. Nell’ultimo anno il recupero è stato notevole.

L’aspetto positivo è che si è potuto tagliare un po’ il rumore iniziale e capire davvero cosa è significativo. Questo aiuta ad evitare errori commessi da altri. Il lato negativo è che c’è ancora da “saltare avanti” sull’adozione di certe tecnologie. Dove HR si è inserita nella discussione aziendale più ampia, non siamo in realtà indietro: anzi, siamo ben posizionati per guidare l’organizzazione nelle decisioni che l’attendono su come portare avanti l’IA.

Spesso non è HR a trattenere l’azienda, piuttosto la mancanza di accesso o ambienti sicuri per sperimentare. Il beneficio di questi mesi è aver potuto riflettere e distinguere cosa fosse hype e cosa realtà concreta. HR ha anche dovuto chiarire quale sia il proprio ruolo nell’ecosistema IA: da un lato lavorare all’interno su fluency, modelli e workflow, dall’altro partecipare alla costruzione della cultura aziendale dove l’IA è solo una delle leve per generare valore.

HR ha recuperato terreno: i dati confermano che nell’ultimo anno si è mossa velocemente. Sono ormai convinto che non è necessario essere i primi: meglio imparare dagli altri, purché si rimanga inclusi nella conversazione. C’era chi nell’HR non voleva proprio avvicinarsi all’IA per timori vari; questo è rischioso, rischi di non riuscire più a recuperare il gap. Ma ora abbiamo fatto molto.

David Rice: Credo anch’io che HR venga spesso ingiustamente penalizzata per il suo “ritardo”, ma questo tempo di riflessione permette di evitare problemi come “scope creep”, cioè l’uso improvvisato di strumenti per scopi diversi da quelli per cui sono stati pensati. Andare per gradi permette invece di concentrarsi su comportamenti, valore, allineamento e fiducia. Ci sono già problemi di fiducia, a cui l’IA aggiunge un nuovo livello. Lo spazio per riflettere aiuta.

Hai parlato di fluency: non è tanto questione di tecnica quanto di coraggio. Quali sono modi a basso rischio per le HR che stanno iniziando con l’IA, dato che molti ancora non sanno da dove partire?

Dieter Veldsman: Parliamo di “fluency” e non solo di “literacy”, come imparare una lingua: serve lessico, grammatica, contesto. Consiglio di partire da un processo lavorativo che conosci molto bene e individuare un task dove puoi applicare l’IA sapendo già come dovrebbe essere il risultato. Così puoi capire limiti e potenzialità senza rischiare troppo.

Molti vogliono subito tuffarsi nella parte più “sexy” e avanzata dell’IA, ma poi non sanno valutare se il risultato è valido. Inizia con ciò che conosci, familiarizza con il linguaggio, impara a dialogare con questi strumenti. Usa l’IA su task semplici, non su decisioni critiche come assunzioni. Meglio per attività dove il rischio è basso, in un ambiente sicuro.

Molti imparano l’IA in autonomia: meglio entrare in una community HR e confrontarti con chi sta sperimentando davvero. Quando si parla di AI agentica e progetti futuristici, bisogna sempre chiedersi quali casi pratici funzionino già realmente. Quindi portare tutto alla realtà attuale.

Le competenze umane restano centrali: il pensiero critico, la valutazione sistemica, la capacità di valutare il risultato. Inizia in piccolo, costruisci fiducia, poi allarghi l’uso dell’IA. Vediamo l’applicazione su tre livelli: individuale (tu e i tuoi task quotidiani), poi con altri (potenziando le capacità del team), poi a livello più autonomo con supervisione umana (che però arriverà più tardi in HR).

David Rice: È come il fitness: serve allenamento.

Dieter Veldsman: Esatto!

David Rice: Non devi aspettare che tutto sia già strategico per cominciare a sperimentare. Quell’attesa rischia solo di rallentare il percorso verso la fluency. Anche solo produrre una bozza di policy o riassumere exit interview non sembra “trasformazionale”, ma in realtà la trasformazione parte dalla mentalità, più che dalla pratica. Quindi occorre prima cambiare modo di pensare, anche se sembra attività da “basso impatto”.

E oggi molte piattaforme sono molto più evolute: ricordo il primo input dato a Chat GBT—era come chiedere qualcosa a uno stagista. Oggi invece spesso il risultato è sorprendente e usare nuovi modelli è stimolante: vale la pena provare strumenti diversi per capire qualità e differenze.

Dieter Veldsman: Proprio così: sperimenta, gioca con strumenti vari per capire le differenze e su cosa sono migliori. All’inizio l’impressione era davvero di avere cinquanta stagisti motivati al tuo servizio, ma con poca esperienza. Oggi la qualità è molto più alta. Riprendendo il paragone col fitness: non inizi correndo una maratona, ma un passo alla volta costruisci resistenza.

Per me l’illuminazione è arrivata quando ho notato che la vera trasformazione vive nei dettagli: lavorare su task e attività concrete nella quotidianità genera valore e costruisce fiducia. Non cercare la sola “silver bullet”, ma affidati al miglioramento di tanti dettagli che, messi insieme, fanno la differenza.

David Rice: Parliamo quindi di uno shift culturale e mentale. Spesso si attribuisce tutto a uno skills gap (“dobbiamo formare le persone”), ma ormai tutti usano l’IA nella vita personale e imparano a fare prompt. Quindi il vero salto è culturale: quali comportamenti bisogna normalizzare per favorire sperimentazione superiore sul luogo di lavoro?

Dieter Veldsman: Bisogna trovare un equilibrio: tentare cose nuove senza rischi inutili. Cosa dobbiamo insegnare? Capire dove (e dove non) applicare l’IA: non solo perché si può, allora si deve. Serve sviluppare il senso di responsabilità nell’applicazione, senza dover aprire ogni volta un dibattito etico, ma sviluppare l’intuizione su quando evitare l’IA perché potenzialmente dannosa o rischiosa.

Serve costruire fiducia sperimentativa, senza soffocare l’innovazione, fissando però paletti chiari: “giocate in questo spazio, ma evitiamo questi usi”.

Altro comportamento da sradicare: la vergogna di usare l’IA (“sembra barare, meglio che nessuno veda che uso questi tool”). Bisogna normalizzare l’uso, insegnare quando serve davvero e quando no. Uno studio interessante dice che affidandosi all’IA per pensare si perde tanto in apprendimento e valore percepito dal lavoro. Meglio usarla come sparring partner, mantenendo senso di proprietà e crescita delle competenze.

Serve capire che l’IA è abilitante, non sostitutiva: occorre decidere cosa delegare, su cosa tenere decisione umana, come collaborare. Pensiero critico, fact checking, capacità di mettere controlli per evitare bias son fondamentali. Se si governa bene questa parte, si crea una modalità sostenibile dove l’effetto moltiplicatore porta valore nel tempo.

David Rice: Ho lavorato con molti creativi e ho notato la tendenza a romanticizzare la perfezione. Con l’IA molti sentono maggiore pressione, come se avendo “la macchina perfetta” debbano produrre qualcosa di impeccabile. Ma dobbiamo romanticizzare l’iterazione, non la perfezione. Se la leadership non lo modella, non insegna che si può provare cose nuove e apprendere, allora non avviene il cambio culturale.

Anche se l’IA produce cose simili, la differenza la fa sempre l’umano: le cose non saranno spesso perfette e va bene così. Non cercare solo la perfezione, ma sperimenta e vedi dove puoi arrivare.

Dieter Veldsman: Perfettamente d’accordo. Ho sempre sorriso sentendo parlare di innovazione aziendale, ma poi si reprime qualsiasi errore per massima qualità (“la perfezione è fondamentale!”): sono comportamenti opposti.

Se vuoi innovare, devi permettere agli altri di sbagliare e creare un ambiente dove l’errore è tollerato e non nascosto.

Con l’IA è lo stesso: lo strumento non può garantire sempre la qualità. Il vero contributo umano sta nel sapere coordinare, dare senso, risolvere problemi, orchestrare tutto nel tempo. Puoi avere cento stagisti geniali, ma senza guida e lavoro sulle cose giuste sarà solo lavoro e basta, non vera trasformazione.

Credo che usando bene l’IA… forse mi sbilancio, ma permetterà di celebrare la nostra umanità, creatività ed eticità molto più di prima, entrando in una nuova era lavorativa che chiede anche senso di adattamento individuale.

David Rice: Ultima domanda: negli ultimi mesi si parla spesso di come stia cambiando il ruolo dei CHRO a causa dell’IA sempre più presente. Secondo te, come cambierà ancora entro il 2026?

Dieter Veldsman: Domanda bellissima. Il ruolo di CHRO è cambiato tantissimo, anche per il mandato che ha assunto: da custode della governance a partner strategico trasformatore, oggi il CHRO è business executive prima ancora che HR executive. L’HR è la lente che porti in consiglio d’amministrazione, il cappello resta quello di business.

Con l’IA, che è essenzialmente un driver di trasformazione culturale, è indispensabile che il CHRO guidi la domanda: “Come può l’IA aiutarci a diventare il tipo di organizzazione che vogliamo essere?”. Non solo tecnologia, ma leva di cambiamento.

Il CHRO oggi deve orchestrare a livello olistico: competenze, persone, tecnologia, dati, sicurezza, strategia. È un ruolo che mette tutti gli attori attorno al tavolo.

I CHRO sono bravi a collegare queste parti e a portare il discorso ad alto livello: “Com’è la nostra storia IA che i nostri collaboratori (e clienti) racconteranno tra qualche anno? Ne saremo orgogliosi?”

David Rice: Concordo. Ho sentito parlare di CHRO come “economista comportamentale”: sono i custodi non solo delle politiche sulle persone ma anche dei sistemi che influenzano le decisioni umane in sinergia con le macchine. In realtà il ruolo sta evolvendo in Chief Human Strategist: comprendere come la cultura organizzativa, la capacità umana e la tecnologia interagiscano. È molto complesso, ma è l’evoluzione naturale: serve vedere l’intero ecosistema.

Dieter Veldsman: Lo penso anch'io. Quando faccio career coaching, chiedo sempre ai nuovi CHRO: “Perché vuoi questo ruolo? Solo come step di carriera, o per altro”? È interessante sentire motivazioni e ragioni. Se riesci a diventare architetto e stratega dell’ecosistema, hai molto valore per l’organizzazione. L’aspetto chiave resta: saper gestire la complessità e semplificare per gli altri. Lo spazio per “restare bloccato” c’è: il compito del CHRO sarà aiutare tutti a sbloccarsi, decidere (pur senza certezze) e imparare in corsa, con calma e un pizzico di saggezza.

David Rice: Assolutamente. Dieter, grazie mille per essere stato con noi oggi nel podcast. Davvero grazie.

Dieter Veldsman: Grazie a te David, conversazione splendida.

David Rice: Benissimo. Allora, vi ricordo di iscrivervi alla newsletter se non l’avete già fatto. Date anche un’occhiata al nostro AI Transformation Explorer. Ci sono sempre nuovi eventi in arrivo su People Managing People. Restate aggiornati. E sì, fino alla prossima volta, continuate a sperimentare.