Cosa Chiede Davvero Questo Momento ai Leader
Implementazione dell’IA: Il successo nell’IA ora dipende dall’implementazione, non dalla tecnologia, e punta su velocità e scalabilità efficiente.
Divario nella Governance: La maggior parte delle aziende non ha una governance completa dell’IA, il che porta a rischi non gestiti e potenziali problemi legali.
Impatto sulla Forza Lavoro: Le implementazioni IA cambiano drasticamente i ruoli lavorativi, con molte persone che devono essere ricollocate o riqualificate.
Ruolo della Leadership: Un’efficace adozione dell’IA richiede una leadership trasparente e responsabile nei confronti dell’impatto umano dell’IA.
Giudizio Umano: In un mercato in cui l’IA si sta standardizzando, le organizzazioni devono puntare su giudizio umano e fiducia per differenziarsi.
Esiste una versione della leadership che persiste in questo momento. Agire rapidamente, sembrare sicuri, annunciare iniziative, lasciare che i dettagli si risolvano da soli a valle. È un atteggiamento che esercita un certo fascino a metà 2026, quando ogni riunione del consiglio ha un punto all’ordine del giorno sull’AI e ogni presentazione di un fornitore promette che, se esiti, verrai superato.
È anche l’atteggiamento che ha lasciato i leader che l’hanno scelto a gestire conseguenze che non avevano previsto.
Ho trascorso la primavera osservando la conversazione sull’AI frammentarsi in direzioni diverse, come uno svincolo autostradale dove nessuno al volante del dibattito sembrava certo di dove stesse andando.
Continua a leggere—e continua a guidare con intelligenza
Crea un account gratuito per terminare la lettura e unirti a una community di leader lungimiranti che sbloccano strumenti, playbook e approfondimenti per prosperare nell'era dell'IA.
Have an account? Log In
I team legali si cimentano con un mosaico in divenire di regolamentazioni sull’AI diverse da stato a stato, chi costruisce mostra ciò che i sistemi autonomi sono in grado di fare, e le dimostrazioni sono impressionanti. I leader delle persone si chiedono chi sia responsabile quando quei sistemi sbagliano, e il silenzio che ne segue è significativo.
Passo molto tempo a intervistare operatori, accademici, psicologi del lavoro, consulenti per la retribuzione, chief people officer. Man mano che queste conversazioni prendono pieghe diverse, una cosa diventa evidente. La distanza tra loro ha un costo organizzativo, e colmarla è un lavoro di leadership che formalmente non è stato affidato a nessuno.
Il modello sotto i modelli
Trovo che le conferenze siano un utile barometro di dove siamo, sia in termini di entusiasmo che di realtà. Gli expo dei fornitori alimentano l’hype con demo ben provate e dettagli che in realtà non sono dettagli, ma punti elenco di vendita ricavati da una presentazione standard, formulati in modo diverso a seconda dell’interlocutore.
In totale, ho raccontato più di una dozzina di storie emerse da quattro diverse conferenze nell’ultimo trimestre. Se raccogli le prove tutte insieme in un’unica lettura, emerge un unico dato strutturale.
La fondatrice di un fornitore di soluzioni per la governance dell’AI afferma che la sua organizzazione ha catalogato circa 1.600 categorie di rischio legate all’AI e applica mitigazioni per circa l’85% di esse. Questo è lo stato dell’arte, eppure restano centinaia di rischi noti senza risposta.
Nel frattempo, la maggior parte delle aziende lavora su framework di governance progettati per revisionare le raccomandazioni fatte dall’AI, non le azioni compiute da essa, anche mentre affidano agli agenti attività operative.
I programmi di trust aziendale maturano rapidamente sulla base della definizione di fiducia data dai fornitori, quella che risiede negli audit di sicurezza, mentre il concetto di fiducia dei dipendenti nell’AI in generale sembra essere meno prioritario. Alcuni sono ancora preoccupati che l’uso dell’AI venga visto come un imbroglio o una critica alla loro intelligenza, qualcosa di impossibile da conciliare con i mandati.
In sale piene di professionisti HR, le conversazioni su chi sia il responsabile dell’alfabetizzazione sull’AI in azienda sono all’ordine del giorno. Mi piacerebbe poter dire che emerge un segnale di coerenza, che si tratti di settore, di titoli in continua evoluzione tra i leader della C-suite, di dimensioni aziendali o altro. Dove studi e sondaggi forniscono dati puliti e argomentazioni concise, la realtà del dibattito che la maggior parte dei leader riporta è altalenante quanto un’esperienza tipica per il cliente.
Tuttavia, la ricetta di questa incoerenza ha un elemento comune. Brandon Hall Group ha rilevato che il 65% delle organizzazioni sta attivamente integrando l’AI nei flussi di lavoro principali, mentre meno del 30% ha ridefinito i ruoli per riflettere questa trasformazione.
Nella selezione del personale, il segnale stesso sta collassando, con alcune piattaforme ATS che riportano 750 candidature per ogni posizione, tassi di revisione vicini al 2% e, secondo la stima di un fondatore di una piattaforma AI per il recruiting, un candidato su quattro risulta fraudolento.
E Saahil Jain di You.com ha condiviso il dato più schietto che abbia sentito. Quando la sua azienda automatizza un processo per un cliente aziendale, circa il 60% delle persone che svolgevano quel compito non è più necessario, circa il 12% può essere reintegrato a supervisionare l’AI, e il restante 48% rappresenta un problema di transizione che la maggior parte delle organizzazioni non ha risolto e pochi vogliono affrontare.
Il rischio è concentrato nel mezzo. Kyle Holm, consulente di Sequoia Consulting Group sul tema della retribuzione, ha descritto la forma che le aziende AI-native stanno già assumendo, con operatori esperti ai vertici, giovani talenti molto capaci alla base, e pochissimo nel mezzo.
“Queste gerarchie organizzative manageriali spariranno in un modo per cui non credo che le persone siano davvero pronte,” mi ha detto.
Il centro dell’organigramma è dove si costruivano carriere e risiedeva il coordinamento. Si sta assottigliando in tempo reale mentre la maggior parte dei programmi di preparazione considera ancora la transizione come un problema individuale di competenze.
Ognuno di questi punti è stato trattato come un racconto a sé, ma fanno tutti parte della stessa storia. Chi costruisce i sistemi ha framework dettagliati per renderli affidabili. I professionisti dispongono di framework dettagliati per rendere le persone adattabili.
Fra i due mondi c’è il tessuto organizzativo che dovrebbe unirli. Il controllo in tempo reale, l’attenzione alle intersezioni nella filiera delle persone, l’architettura per ricollocare quel 48%, il responsabile designato per ciò che gli agenti hanno fatto nell’ultimo trimestre. Nella maggior parte delle aziende quel tessuto non esiste, e costruirlo non è compito di nessuno.
I comitati non sono tessuto. Gartner ha rilevato che il 55% delle organizzazioni ora dispone di un comitato direttivo o di controllo sull’AI. Solo nel 28%, secondo McKinsey, l’amministratore delegato si assume la responsabilità diretta della governance dell’AI, e il 17% dei consigli l’ha incluso nei propri statuti.
Il comitato di governance non è presente per la decisione fulminea che qualcuno prende alle 2 di notte. La prescrizione di Vittoria Reimers di Juniper Squared era di spendere dieci volte di più sulle persone che sul comitato. Quel rapporto dovrebbe far male. Invertitelo e avrete il budget attuale della maggior parte delle aziende.
Cosa questo richiede da te
Non un altro framework. Le sette capacità che abbiamo documentato in precedenza — empatia, presenza, mentalità di prodotto, coraggio, pazienza strategica, trasparenza e pensiero sistemico — descrivono come i leader si comportano nell’incertezza. Ciò che la primavera ha aggiunto è dove devono essere presenti, nello strato connettivo.
Ti chiede di dargli una forma. Una persona, con budget e autorità, responsabile di ciò che l’IA della tua organizzazione fa alle persone dentro e fuori da essa. Perché "posseduto ovunque e responsabile da nessuna parte", la situazione predefinita che Sean McIntire di Pebl ha descritto a Transform, è una strategia legale per imputati.
Chiede al CHRO di prendersi il posto invece di aspettare che gli venga offerto. L’implementazione dell’IA è un evento che coinvolge la forza lavoro. Le competenze, la psicologia, l’architettura dell’apprendimento, il contesto comportamentale che i modelli generici non avranno mai, sono il materiale della funzione persone.
Per questo motivo, le Risorse Umane devono essere presenti nel consiglio dell’IA, accanto a CIO e CFO, nel momento in cui si prendono le decisioni, non a valle a gestire le conseguenze.
Chiede di rispondere per il 48% prima di automatizzare, non dopo. Se sai nominare il processo che intendi affidare agli agenti, puoi nominare le persone che ne fanno parte. Se faranno la transizione dipende molto meno dalla loro adattabilità personale che dal fatto che tu abbia creato un posto dove possano andare.
Oracle aveva quasi certamente persone adattabili. Quello che apparentemente mancava era un sistema per trovarle e svilupparle alla velocità richiesta dalla transizione, ed è stata una scelta.
Chiede di decidere cosa significa performance prima che siano i sistemi a deciderlo per te. Kamaria Scott, fondatrice e CEO di Enetic, ha posto la domanda che presto dovrà affrontare ogni processo di valutazione.
"Come valuterai adesso la mia performance come persona per un lavoro che non sto nemmeno più svolgendo pienamente da solo?"
Se la tua risposta è una metrica d’uso, otterrai utilizzo. Non otterrai giudizio, e il giudizio è ciò per cui pagherai.
Chiede di sapere come avviene davvero il lavoro nella tua organizzazione prima di lasciare che un sistema lo ridisegni. E ti chiede di dire la verità nel frattempo, distinguendo ciò che è certo (stai investendo, alcuni ruoli cambieranno) da ciò che non lo è (esattamente quali e quando).
L’ambiguità è estenuante. Le persone stanno traendo da sole le proprie conclusioni in assenza di struttura e trasparenza.
Niente di tutto questo è fuori dalla portata delle organizzazioni che leggono queste righe. Tutto questo è più lento rispetto alla consegna e invisibile nella call con gli analisti. È proprio per questo che è il vero lavoro. In primavera i builder ci hanno detto la verità. Continueranno a rilasciare, i modelli continueranno a migliorare e l’apprendimento avverrà sempre in produzione.
I workflow della tua azienda si stanno già riorganizzando attorno a questi sistemi. La finestra nella quale si può ancora progettare la responsabilità, invece che discuterla in tribunale, è ancora aperta. Non resterà aperta solo perché hai convocato un comitato.
Quando la capacità si commoditizza, e succederà, ciò che distingue un’organizzazione è il giudizio e la fiducia delle sue persone, entrambe costruite o distrutte in base a come gestisci questa transizione. Questo momento ti chiede di costruire l’unica cosa che i builder non possono fare: un’organizzazione in cui la tecnologia risponde a qualcuno.
