Progettare per la Prontezza, non solo per l’Efficienza, in un Mondo Potenziato dall’IA

David Rice: L’IA ha rubato la tua descrizione del lavoro, non il tuo lavoro. Sai, quella cosa che da dieci anni dici di fare. L’IA la fa più velocemente, a minor costo e al momento del bisogno. Se lavori nella formazione (L&D) e hai sempre descritto il tuo lavoro come fornire formazione, produrre contenuti o dare risposte alle persone nel flusso di lavoro, beh, Taylor Blake, vicepresidente senior di AI Labs e Nuove Iniziative presso Degreed, ha delle brutte notizie per te.

Sei in difficoltà perché l’IA può fare tutto questo e non ha bisogno del tuo aiuto. Ma ecco cosa non può fare: non può espandere le capacità delle persone per decisioni di alto livello. Non può prepararle per momenti che non sono ancora accaduti, o costruire la prontezza invece che la semplice reattività. Non può aiutare gli esseri umani a navigare la complessità strategica che emerge quando una persona può ora fare una differenza enorme.

E questa è l’opportunità che la formazione aziendale sta perdendo, mentre alcuni nel settore si impegnano a difendere la mera erogazione di contenuti. Il team di Taylor non sta solo sviluppando strumenti di IA per le imprese. Li usano anche internamente come 'cliente zero', il che significa che vivono all’interno delle conseguenze delle loro scelte. E ciò che stanno scoprendo è scomodo.

Il divario tra una demo di IA e l’IA in pratica è enorme. La spinta verso l’efficienza sta appiattendo la capacità emotiva delle persone. E a volte le conseguenze sono cose che non avresti mai previsto, come la figlia di 10 anni di Taylor che cerca validazione nell'IA invece che nei genitori. Oggi parleremo del perché la formazione deve pensare più in grande, o verrà sostituita.

La differenza tra apprendimento giusto-in-tempo e prontezza, e perché ora entrambi sono fondamentali, come l’IA sta rendendo il lavoro di tutti più strategico e ad alto rischio. Il paradosso dell’efficienza, dove tutti facciamo di più con l’IA ma ci sentiamo più impegnati che mai. E perché è necessario che a costruire strumenti di IA siano persone riflessive e attente, non solo ottimisti.

Sono David Rice. Questo è People Managing People. E se stai difendendo il tuo attuale valore invece di reinventarlo, questa conversazione sarà la tua sveglia. Iniziamo.

Ciao Taylor, benvenuto/a! Come va?

Taylor Blake: Bene, grazie David. Grazie per avermi invitato.

David Rice: Abbiamo avuto l’opportunità di parlare alla Gartner Conference.

È stato davvero interessante conoscere tutto ciò che stai facendo in Degreed, e vorrei partire dall’idea di Degreed come cliente zero, giusto? Sperimentate non solo per lo sviluppo del prodotto, ma anche come utenti dei vostri stessi strumenti di IA. Sono curioso, quali sono stati i maggiori benefici che avete riscontrato da ciò e come ha cambiato il vostro approccio nel tempo?

Taylor Blake: Sì, assolutamente. Il motivo per cui facciamo questi esperimenti, per cui abbiamo l’AI Labs, è perché con l’IA arrivano così tante nuove tecnologie e capacità che abbiamo davvero bisogno di un’occasione per capirle, ed è molto difficile. Non ci sono specifiche che puoi leggere per capire facilmente come si traducano nei cas d’uso della formazione o nell’esperienza utente.

Devi davvero provarle, così possiamo testarle internamente. Questo ha portato a un paio di cose. Da una parte, ci ha davvero aiutato a capire quali cose sono e quali non sono pronte. L’IA stessa attraversa diverse fasi di hype, ma per ogni funzione di IA e ogni caso d’uso, alcune potrebbero essere pronte, altre no.

Quindi il fatto di poter provare queste cose in prima persona ci dà convinzione quando qualcosa è pronto, e ci aiuta a capire quando qualcosa invece non lo è. Ma penso anche che molte esperienze di apprendimento si riducano all’esperienza individuale. Quindi, facendoci davvero cliente zero e passando per queste esperienze in prima persona, credo che abbia alzato l’asticella; vogliamo che siano grandi esperienze, e solo quando troviamo qualcosa che davvero useremmo, allora poniamo le basi.

E la trasformiamo in una capacità che i nostri clienti aziendali possono sfruttare.

David Rice: Quello che mi piace di questo modello è che obbliga in qualche modo ad assumersi la responsabilità, giusto? Non vendi solo l’idea al mercato e poi la lasci lì, ma vivi davvero le conseguenze delle scelte che fate, giusto?

Credo sia piuttosto raro. Immagino che sveli anche le tensioni che altrimenti non vedresti, come cosa le persone dicono di voler dall’IA rispetto a ciò che poi usano davvero nel flusso di lavoro.

Taylor Blake: Sì, assolutamente. Ci sono così tanti livelli diversi. La differenza tra una demo d’IA e l’IA in pratica può essere enorme, e non la capisci finché non provi con mano.

Devi vedere e sentire quei problemi, capire che problemi crea, trovare il modo di mitigarli, cose così. Sì, sicuramente sentiamo questa responsabilità, cioè usando estesamente queste cose prima in prima persona, sperimentiamo noi stessi tutti quei problemi, ma al tempo stesso riconosciamo che non siamo necessariamente i nostri clienti.

Anche se riusciamo a far funzionare qualcosa per noi stessi, è solo una base di partenza, non il punto finale. Ci sono ancora molti passaggi da fare per assicurarsi che queste capacità siano pronte per clienti enterprise di grandi dimensioni.

David Rice: Grandi o piccoli, la formazione aziendale sta cambiando, vero? Quando ne abbiamo parlato alla conferenza, ragionavamo su come l’IA stia invadendo un po’ il campo della formazione, no?

È più veloce nello sbloccare le persone al bisogno rispetto ai team di formazione, davvero, e questa è una grossa svolta. Come fa la formazione a restare rilevante in un mondo dove sbloccare qualcuno non è più la proposta di valore?

Taylor Blake: Beh, credo sia una sfida importante per la formazione, perché dobbiamo renderci conto che se inquadriamo il nostro lavoro come erogazione di formazione, produzione di contenuti o fornire risposte alle persone nel flusso di lavoro, siamo nei guai.

Perché l’IA può fare gran parte di queste cose. Sì, ha bisogno di aiuto, guida e limiti. Ma l’IA può farle. La formazione, però, ha l’opportunità di pensare in modo più ampio. Non tutti i problemi di performance sono problemi di formazione, ma molti problemi di performance portano comunque alle persone.

Quindi la formazione deve adottare una visione più ampia: siamo qui per aiutare le persone a cambiare, a espandere le proprie capacità, a lavorare meglio. Se ci concentriamo solo su formazione ed erogazione contenuti, sì, questo viene assorbito. Ma con una visione più ampia, le opportunità sono molte, soprattutto perché vediamo che clienti, tecnologie e opportunità non sono più i vincoli; il vero vincolo per le imprese nei passi strategici che vogliono compiere sono le persone.

Dipende dalle persone: quanto velocemente possono cambiare, la loro propensione al cambiamento, quanto in fretta puoi allinearli e dirigerli nella direzione giusta. Ci sono sfide molto umane, e la formazione deve solo dire “siamo qui, possiamo aiutare”. Dobbiamo ampliare il nostro set di strumenti per farlo.

Non si tratta solo di contenuti e corsi tradizionali.

David Rice: Sì, è un punto potente, vero? Perché ci sono tante opportunità qui. Quando pensiamo a entrare in contatto con qualcuno nel momento del bisogno, quando è davvero in difficoltà o cerca di sistemare qualcosa, questa capacità non di solo erogare contenuti – la formazione lo sa meglio di chiunque altro – ma di personalizzare e adattare… lo vediamo come un’opportunità di cambiare radicalmente come forniamo qualsiasi cosa: formazione, micro-apprendimento, ecc.

È davvero un mondo di possibilità quasi infinito.

Taylor Blake: Sì. E non c’è solo opportunità nel momento del bisogno, ma anche prima, per la prontezza. Credo che a volte ce ne si dimentichi: spesso si distingue tra just in time e tutto il resto come “giusto in caso”, come fosse una polizza assicurativa quasi inutile.

C’è stata molta enfasi sul just in time perché è efficiente, pertinente e centrato sul bisogno. Ma dobbiamo riscoprire il valore della prontezza. Non puoi formare e preparare qualcuno in un attimo prima del bisogno; ci sono cose da fare prima.

Come prepariamo quindi le persone, soprattutto ora che l’IA rende il lavoro più strategico e le decisioni più pesanti? Abbiamo ora punti di leva più alti, strumenti e capacità amplificati. Quindi una persona può incidere molto di più.

Come le prepariamo per quei momenti? Preparazione e prontezza sono oggi più fondamentali che mai.

David Rice: Hai citato una parola che sentiamo spesso in questi tempi: efficienza. Ne parliamo continuamente e credo ci sia uno spostamento dall’efficientare l’apprendimento verso aiutare le persone ad adattarsi al cambiamento.

Mi chiedo: che tipo di infrastruttura serve davvero in un’azienda per questo? Quali richieste pone su chi lavora nella formazione?

Taylor Blake: Questa spinta verso l’efficienza è curiosa. Faccio un esempio: pensiamo a un libro. Se chiedi a molti: “C’è stato un libro che ti ha cambiato davvero il modo di vedere le cose?”

Molti risponderebbero di sì. Ma se quel libro – fosse anche di 400 pagine – lo si riducesse a un riassunto, in poche frasi per velocizzare la fruizione, non avrebbe avuto lo stesso impatto, non sarebbe stato trasformativo.

Vediamo quindi che ridurre tutto al minimo indispensabile ed erogare informazione transazionalmente non basta. Il cambiamento non è un problema informativo né solo istruttivo. Serve spazio, tempo, e anche dialogo.

Servono strumenti che permettano a tutti, in azienda, non solo di ricevere l’informazione, ma di partecipare al cambiamento, condividere pensieri, emozioni, sfide, restituire all’organizzazione feedback e input. Così il cambiamento potrà avvenire. Non basta la comunicazione ‘top down’ di un dirigente, non basta accendere Microsoft Co-Pilot: l’IA ci dà strumenti per incentivare il dialogo aperto e rendere il cambiamento una strada a doppio senso.

David Rice: Interessante, vero? Perché tanta formazione aziendale è stata centrata sul rendere contenuti più economici, rapidi, fruibili. Ma come dicevi tu, aiutare le persone a cambiare è un viaggio emotivo. Serve quindi riflessione, feedback, contesto: aspetti complessi e profondamente umani.

Mi chiedo se, in un certo senso, abbiamo costruito un’impalcatura sbagliata per il tipo di apprendimento di cui oggi abbiamo bisogno. Forse sbaglio, ma…

Taylor Blake: Sì. È un esempio di vincoli che cambiano: forse il vincolo era l’informazione, non era facilmente accessibile. Ora produrla è facile. Il nuovo vincolo è che l’informazione da sola non basta. Il cambiamento è un viaggio, serve coinvolgere persone – pensieri, emozioni – nell’intero processo. Servono strumenti e interventi diversi.

L’IA lo evidenzia bene: tutte le organizzazioni ne stanno discutendo. Le persone hanno paura, invece altre sono entusiaste. L’IA come iniziativa di cambiamento esalta questa varietà di emozioni, vissuti, timori. Serve un modo nuovo di coinvolgere attivamente.

David Rice: Hai citato nuovi strumenti e nuovi approcci: so che state costruendo toolkit IA per il cambiamento e l’allineamento, come interfacce vocali, coaching, guidance in tempo reale. In quali casi questi approcci funzionano meglio rispetto alle soluzioni tradizionali?

Non sono solo scelte di prodotto: sembrano quasi puntate su quale tipo di persona vogliamo formare sul lavoro.

Taylor Blake: Sì, riporto l’esempio della trasformazione IA che sentiamo spesso. Sta succedendo velocemente e il cambiamento è continuo: il vecchio schema del “piano di cambiamento” non basta più.

Serve un sistema che permetta di gestire, adattarsi e allineare le persone costantemente. Bisogna abituare le persone all’IA, sì, sfruttando strumenti nuovi, ma anche dando spazio al confronto umano. Va incentivata la conversazione, il dialogo.

Le organizzazioni devono capire dove sono le persone, quali ostacoli vedono, quali paure hanno. Le risposte possono essere coaching di manager o coach IA. Serve flessibilità, i bisogni sono diversi.

Serve un sistema sensibile che si adatti e ascolti, per non dare per scontato che il cambiamento passi solo dall’alto. Bisogna coinvolgere e accompagnare le persone lungo il percorso.

David Rice: Non è solo innovazione di prodotto, è un set di ipotesi sulla natura umana. Immagino vi ponete tante domande: quale frizione eliminare? Quanta autonomia lasciare? Perché questi strumenti influenzano il design del lavoro, le relazioni, lo sviluppo personale…

Taylor Blake: Sì, ci sono molte domande. Ecco perché crediamo negli esperimenti, piccoli test rapidi per capire in fretta.

Quello che sembra una soluzione oggi, tra nove mesi potrebbe aver bisogno di altro. Conta molto la capacità meta di agilità e rapidità di comprensione rispetto alla soluzione chiusa, perché tutto cambia molto in fretta.

David Rice: In precedenza hai detto che l’IA elimina lavori “a bassa soglia”, lasciando il giudizio, la strategia, la rapidità di esecuzione.

Suona positivo, ma vuol dire che le persone si trovano a dover prendere decisioni importanti molto prima, con meno tempo per svilupparsi. Come ragionate sulla prontezza in un simile contesto?

Taylor Blake: Assolutamente. Pensavo a un podcast di Freakonomics sugli addetti al controllo del traffico aereo.

Non immaginavo quanto fosse complesso: devono gestire tantissime variabili, ottimizzare, decidere sotto pressione. Ecco, la tecnologia ha risolto le ottimizzazioni banali, ora resta solo il giudizio ad alto rischio.

È stressante e impegnativo. Quindi, tornando ai controllori di volo: fanno molta formazione. Curano la prontezza gestendo sia l’aspetto psicologico che quello tecnico. Hanno pause obbligatorie, conoscono bene la complessità cognitiva del ruolo.

Altra metafora: Nikki Helmer, la nostra chief product officer, dice che le grandi città europee sono “camminabili”; nel sobborgo, dove tutto è collegato all’auto, se vuoi camminare devi crearti l’occasione: la palestra, il tapis roulant. Ciò che era naturale ora va creato di proposito. Vale anche per i lavori sempre più complessi che ci attendono.

David Rice: Vale anche per il nostro sviluppo: molte attività di basso livello sono automatizzate, ma spesso sono proprio queste che ci offrivano il contesto o la comprensione meccanica. Oggi dobbiamo essere più intenzionali nel costruire questi muscoli: sarà un modo diverso, e molto più deliberato.

Taylor Blake: Sì, e magari l’esempio non è perfetto, ma lo dico. Ho avuto problemi con la caldaia a casa. Si chiamano i tecnici HVAC: riconosci subito chi ha solo formazione superficiale, ti elenca le 10 tipologie di guasti che conosce; se non ci rientra, “serve una nuova caldaia”.

Poi c’è il vecchio tecnico che lavora per sé, trenta anni di esperienza: sa come funziona ogni pezzo, trova il problema vero e lo risolve. Quella è conoscenza di sistema.

David Rice: Già.

Taylor Blake: E la stiamo perdendo, quindi dovremo coltivarla consapevolmente. Non so se… forse è solo questione di tempo prima che le aziende si accorgano che le persone sanno le cose in modo superficiale ma non hanno una vera intuizione, non avendo mai fatto esperienza pratica. Dovremo davvero creare queste opportunità.

David Rice: Mi viene in mente quando giro al Brico o in ferramenta e penso che c’è un’analogia per tutto: il commesso giovane ti dice dove trovare la chiave inglese, ma il vecchio – tipo Gene – ti spiega come va montato il tutto e quale valvola serve.

Ecco, il mondo va in questa direzione: la conoscenza profonda aumenta di valore. Sembra che i dipendenti senior con molta esperienza e contesto siano sempre più preziosi, perché per far fare task complessi all’IA bisogna darle molto contesto: davvero interessante quel punto.

Taylor Blake: Parlando di contesto per l’IA, oggi si dice che “questa IA ha una finestra di milioni di token di contesto”, le si danno documenti per darle il contesto.

Ma una persona, dopo anni di esperienza, ha un contesto molto più profondo. Ci sono tante cose invisibili che solo l’esperienza può dare. Dobbiamo essere promotori di competenza ed esperienza umana: spesso è un contesto invisibile, ma di valore enorme.

David Rice: Concordo. È il valore dell’esperienza vissuta: forse invecchiando lo si apprezza di più, ma non la valorizziamo abbastanza. L’IA può fare di tutto, ma non può vivere un’esperienza, non può cogliere le sfumature (come la reazione di un CEO o un’espressione facciale in una riunione), che il cervello umano sa elaborare in maniera unica.

Un’altra riflessione: un tempo c’era un mix di lavoro a bassa e alta pressione. Oggi l’IA toglie la parte facile, non ci sono più pause: sebbene tutti si lamentino del multitasking, a volte fa bene.

Secondo te, stiamo disegnando il burnout? Come lo evitiamo?

Taylor Blake: Innanzitutto dobbiamo riconoscere che il lavoro sta cambiando. In un certo show politico su Netflix si dice che a livello dirigenziale non scegli mai tra 80 e 20, ma tra 51 e 49: il 80/20 lo risolvi più in basso nell’organizzazione. Quindi le questioni di alto livello diventano più strategicamente complesse e senza “giusto o sbagliato”.

Le decisioni automatiche risolvono le cose banali, alle persone resta la complessità. Devi poi saper spiegare, giustificare, sostenere l’ansia di chi subisce le scelte: “perché hai fatto così?”.

Quindi c’è molta pressione. Come la mitighiamo? Attraverso prontezza, preparazione, strumenti nuovi: simulazioni, coaching. Magari aumenterà la dinamica di team – come nei controllori di volo – per condividere la responsabilità e sostenersi a vicenda. Così la pressione non graverà su un’unica persona, evitando burnout.

David Rice: Tutti dobbiamo creare “margine” nel sistema: capire quando la pressione è troppa e, specie a livello di leadership, preservare la capacità emotiva dei team. Come concilierai queste sfide man mano che il lavoro diventa sempre più a rischio e intenso? È una sfida continua, ma penso che su temi come benessere e equilibrio vita-lavoro stiamo discutendo meglio: è il momento di sfruttare questa consapevolezza.

Taylor Blake: Concordo. Stiamo per vedere il rovescio della spinta all’efficienza. In superficie, l’IA fa molto, ma nella realtà tutti si sentono più occupati di prima: l’area delle eccezioni e delle decisioni diventa sempre più ampia e il sistema non è più sano. Ottimizzare tutto e basta non regge, ci sono variabili invisibili che vanno prese in considerazione, oppure il sistema crolla e capisci che serve altro.

David Rice: Assolutamente.

Tu lavori in un settore dove “fallire in fretta” è visto positivamente, ma quando sperimenti nelle vere aziende, le persone ne risentono. Come concili ambizione e responsabilità? C’è stato recentemente un caso in cui questa tensione si è manifestata?

Taylor Blake: Uno dei motivi per cui sperimentiamo è che non vogliamo farlo sui clienti reali impegnati nel loro lavoro. Cerchiamo di testare al nostro interno, in piccolo, per ridurre il rischio.

Ma hai ragione: tra l’ambizione e le conseguenze delle novità c’è sempre tensione. Un esempio che mi viene in mente riguarda l’uso dell’IA e la mia famiglia.

La mia figlia maggiore, dieci anni; la scorsa estate costruiva un giardino per farfalle nel cortile, ricercava piante, progettava gli spazi. L’ho lasciata usare l’IA per ricevere consigli sulle piante. Ma poi mi ha chiesto il telefono “per parlare con l’IA”, anche senza domande, solo “perché è così gentile con me, mi dice cose piacevoli”.

Questo mi ha fatto scattare un campanello d’allarme: mia figlia non cerca più la validazione da noi genitori, ma dall’IA. Anche in usi banali ci sono effetti secondari imprevedibili. Devo migliorare su questo: nel team abbiamo tantissime idee, ma devono essere sottoposte a diverse analisi critiche per vedere cosa può andare storto prima di essere lanciate.

Questo percorso tra entusiasmo iniziale e valutazione critica è fondamentale.

David Rice: Mi piace che tu inserisca questi “guardrail etici”. Bisogna porsi domande difficili. Quando costruiamo nuove cose con questa tecnologia, dovremmo essere anche un po’ filosofi: questi strumenti cambiano la giornata e il senso delle attività delle persone. L’esempio di tua figlia è eloquente: vedo sempre più comportamenti simili. Mi piace che vi interroghiate internamente su ciò che forse non state considerando. Questo dovremmo farlo tutti.

Taylor Blake: Per forza ci sono punti ciechi; quando ti vengono segnalati, spesso sono effetti collaterali negativi a cui non avevi pensato. Bisogna essere aperti, incrociare queste riflessioni nel processo di design. Dico anche che voglio che le persone attente e riflessive partecipino a questo processo: se a costruire strumenti d’IA sono solo ottimisti convinti che non esistano effetti negativi, sarà un disastro.

Servono le persone prudenti, attente ai rischi: non devono ignorare la tecnologia, ma partecipare, aiutando a creare soluzioni pensate e responsabili.

David Rice: Taylor, grazie per essere stata con noi oggi. È stato un piacere.

Taylor Blake: Grazie mille dell’opportunità. È stato utile anche per me: riflettere su questi temi è importante e questa è stata l’occasione giusta.

David Rice: Ascoltatori, se non l’avete ancora fatto, andate su peoplemanagingpeople.com/subscribe e iscrivetevi alla newsletter! Ricevete tutte le novità: eventi, podcast, le prossime serie di contenuti, e molto altro.

A presto, ma intanto: sperimentate e ponetevi le domande difficili.