Due Conferenze, Un Problema: Quello Che i Costruttori e i CHRO Non Si Stanno Dicendo a Vicenda
Proprietà dell’IA: Non c’è un responsabile chiaro per l’alfabetizzazione all’IA; è spesso di tutti e quindi di nessuno.
Divario di Governance: La governance dell’IA spesso manca di un adeguato coinvolgimento da parte di chi opera a livello operativo.
Bisogno di Reskilling: Le organizzazioni sono in ritardo nella ridefinizione dei ruoli, causando timore di obsolescenza tra i dipendenti.
Sfida HR: Alle Risorse Umane si chiede di guidare la trasformazione dell’IA ma mancano visione tecnica e allineamento.
Allineamento Operativo: Serve con urgenza colmare il divario tra soluzioni tecniche e adattabilità umana.
Nel tardo pomeriggio a Transform, una sala piena di leader HR si trova di fronte a una domanda semplice, ma senza risposte semplici. Chi è responsabile dell’alfabetizzazione sull’IA nella vostra organizzazione?
Le risposte arrivano tramite uno strumento di sondaggio proiettato sullo schermo. "L&D." "IT." "Leadership esecutiva." "Tutti." E poi una dose di onestà: "Nessuno."
Uno dei facilitatori della sessione guarda lo schermo e dice ciò che tutti nella sala già sanno.
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"C'è un grande divario. Non credo che nessuno se ne stia occupando."
Un altro partecipante interviene.
"Leader specifici determinano tutto, e questo è un problema, perché alla fine tutti si ritrovano su pagine completamente diverse"
I dati del sondaggio confermano ciò che la sala già percepisce. Tra i professionisti HR riuniti appositamente per discutere di adozione dell’IA, la risposta più frequente alla domanda "chi se ne occupa" è praticamente un pareggio tra tutti e nessuno.
Questa non è una sessione di conferenza sul fallimento. È una sessione sul reale stato delle cose. E lo stato delle cose, tra le due più grandi conferenze di questa stagione primaverile che ho seguito e attraverso decine di ore di conversazioni con dirigenti, professionisti, consulenti, investitori, avvocati e innovatori, è che le persone responsabili di implementare l’IA e quelle responsabili di assimilarla non stanno parlando tra loro in modo costante e strutturale. Quando parlano, spesso rispondono a domande diverse.
Quando ho iniziato questo percorso, ho monitorato un totale di quattro conferenze da inizio marzo a metà aprile. Le due più rilevanti avrebbero probabilmente attirato pubblici molto diversi, ma avrebbero comunque offerto risposte sul futuro del lavoro e sulle sfide che questo comporta per leader e organizzazioni.
Le due stanze
Transform, tenuta a Las Vegas, è spesso soprannominata “HR summer camp”, un ritrovo di oltre quattromila CHRO/Chief People Officer, responsabili talenti e altri dirigenti che si occupano di gestire le organizzazioni attraverso la disruption creata dagli strumenti IA.
HumanX, tenutasi a San Francisco due settimane dopo, ha attirato fondatori e sviluppatori di piattaforme, le persone che realizzano gli strumenti. I due pubblici condividono un vocabolario — adozione IA, riqualificazione, flussi di lavoro agentici — ma le parole svolgono funzioni diverse a seconda di quale stanza ti trovi.
Per chi costruisce, la domanda dominante riguarda la capacità. Un’esplorazione costante su: cosa possono fare questi sistemi, come sbloccare tutto il loro potenziale, come passare da un’IA che assiste a una IA che agisce?
Ted Bailey, CEO di Dataminr, ha descritto la sua azienda come un’azienda che fornisce intelligence in tempo reale alla Situation Room della Casa Bianca e a 30 forze militari internazionali. La sua filosofia per un’IA autonoma è abbastanza precisa: costruire la migliore panoramica possibile dell’intelligence, poi lasciare la decisione finale a un essere umano.
Linda Tong, CEO di Webflow, ha descritto di aver dato ad ogni dipendente token illimitati e di aver visto l’azienda riorganizzarsi attorno agli agenti.
Non è una capacità limitata all’ingegneria. Tutti sono costruttori.
Per le sessioni a Transform rivolte prevalentemente alle persone, invece, la domanda dominante era diversa. Non cosa può fare, ma chi ne risponde quando fa qualcosa di sbagliato?
Shawn McIntire, Chief Legal Officer di PEBL, parlando a Transform, ha sintetizzato il problema della responsabilità in quattro parole: "Di tutti ovunque, responsabilità da qualche parte."
Stava descrivendo ciò che accade quando i framework di governance IA vengono costruiti dall’alto verso il basso senza mai raggiungere il livello operativo. Il consiglio di governance si riunisce. La policy d’uso viene scritta. E poi, alle due del mattino, qualcuno prende al volo una decisione che il consiglio di governance non esaminerà mai.
La vostra prima linea di difesa sono le persone e i processi. Bisogna scendere al livello operativo delle persone che svolgono il lavoro, che interagiscono con i modelli, che prendono quella decisione in una frazione di secondo per la quale il comitato di governance semplicemente non sarà presente.
Questa è la distanza dell’accountability. E passa direttamente nello spazio tra le due stanze.
Chi risponde per questo
I costruttori hanno risolto una versione di questo problema a livello tecnico.
Jyoti Bansal, CEO di Harness, ha illustrato i livelli tra il codice generato dall’IA e un prodotto pronto al rilascio. Otto tipi di test, otto tipi di controlli di sicurezza, verifica del deployment, protocolli di rollback, ottimizzazione dei costi. Da trenta a quaranta controlli tra codice e produzione.
“Non puoi avere fiducia senza verifica”, ha affermato.
Nello stesso panel, Jeff Wang di Windsurf ha aggiunto che quando un agente IA causa un errore, registra il fallimento e impara a non ripeterlo. Il sistema, a livello tecnico, si autocorregge.
Non si può fare a meno di chiedersi: quale organizzazione ha costruito un equivalente di tutto ciò per i propri processi umani? E, allo stesso modo, chi effettua controlli sistematici sul comportamento degli agenti nelle operazioni aziendali? Chi analizza lo schema delle decisioni prese da un agente lo scorso trimestre, nello stesso modo in cui un revisore esamina i bilanci?
Le sessioni dei costruttori hanno fornito risposte dettagliate a queste domande per le pipeline software. Per la governance organizzativa, le sessioni pratiche hanno mostrato qualcosa di più simile all’improvvisazione.
Al Transform, Victoria Reimers ha visto aziende investire grandi sforzi in comitati di governance e policy di utilizzo, mentre investivano troppo poco nelle persone che realmente svolgono il lavoro. La sua soluzione? Semplice: spendere dieci volte tanto sulle proprie persone rispetto al comitato.
Sembra una battuta, ma il modello che ha descritto a Juniper Square, un team di dodici dipendenti che sono diventati esperti interni di IA disponibili a chiunque non fosse sicuro se un’attività fosse sicura o scalabile, è una delle poche architetture concrete che ho visto per colmare il divario dal basso verso l’alto, invece che dalla sala del consiglio verso il basso.
I confronti con il GDPR sono emersi più di una volta. In alcuni aspetti, la sfida dei dati posta dall’IA non è poi così diversa e rappresenta una forza di cambiamento e un’opportunità per chiedere alle aziende come gestiscono i dati dei dipendenti che raccolgono.
Le persone non sapevano cosa fare (per il GDPR)," ha dichiarato McIntire. "Ma è stata una funzione di stimolo che ha portato le aziende a riflettere su come gestire le informazioni personali.
L’implicazione è che la regolamentazione potrebbe essere ciò che finalmente rende impossibile rimandare la questione dell’accountability, ma Navrina Singh, fondatrice e CEO di Credo AI, che da sei anni costruisce infrastrutture di governance per l’IA per aziende della Fortune 500, sostiene che le organizzazioni non dovrebbero aspettare questa funzione di stimolo. Ha osservato che, se aspettano che si verifichi un incidente e solo allora investono nella governance dell’IA, saranno già irrilevanti.
Florian Douetteau, CEO di Dataiku, ha espresso il problema dei costi in modo ancora più diretto. Fallisci sulle persone, sull’orchestrazione o sulla governance, e l’intero investimento nell’agente crolla.
Le persone inizieranno a dire: abbiamo speso molti soldi lì e non c’è ritorno sull’investimento.
Tra la Pipeline e le Persone
Nel frattempo, la conversazione sulla riqualificazione si trova in uno strano spazio intermedio tra le due posizioni.
Una ricerca presentata a Transform dal Brandon Hall Group ha rilevato che il 65% delle organizzazioni sta integrando attivamente l’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro principali, e meno del 30% ha ridefinito in modo significativo i propri ruoli o le strutture di lavoro per riflettere questi cambiamenti.
La tecnologia avanza, ma l’architettura umana che la circonda non riesce a tenere il passo. Detto in modo semplice, questo descrive organizzazioni che stanno ricostruendo i loro motori mentre sono in viaggio, senza dire alla maggior parte dei passeggeri cosa sta succedendo o dove stanno andando.
Amy Reichanadter, Chief People Officer di Databricks, ha descritto la sfida del suo team in termini che mi sono rimasti impressi.
Non vogliamo costruire una giungla per loro," ha detto, parlando dell’implementazione diffusa di strumenti AI senza una mappa chiara di come si colleghino tra loro. “Le persone hanno bisogno di una strada, non di un machete.
C’è un nome per quello che i dipendenti provano in assenza di questa strada, ciò che ora chiamiamo FOBO, ovvero paura di diventare obsoleti. Secondo numerosi relatori, è la cosa più comune che i loro team sentono quando si parla di IA.
Le sessioni dedicate ai builder trattano l’adozione principalmente come un problema risolvibile di accesso e incentivo. Dare token a tutti. Lanciare una sfida aziendale. Rendere la costruzione un’aspettativa.
Questo funziona, comprovato, nelle organizzazioni dove la cultura della sperimentazione è già presente e dove i dipendenti capiscono che il loro ruolo continuo non è in discussione. Per tutti gli altri, la questione è più complicata.
Robin Daniels, Chief Business Officer di Zensai, intervenendo a HumanX, ha sottolineato che “la velocità senza chiarezza genera caos invece che trasformazione.”
L’urgenza che viene dal lato dei builder – adottare più rapidamente, distribuire di più, colmare il divario con i concorrenti – viene percepita in modo diverso nelle organizzazioni dove nessuno ha stabilito cosa succede dopo.
La fatica da cambiamento diventa meno estenuante se sai dove stiamo andando. L’ambiguità è estenuante.
I figli del calzolaio
Il laboratorio sull’alfabetizzazione tenutosi a Transform è stato, a suo modo, la sessione più onesta di entrambe le conferenze. Una stanza piena di professionisti HR, riuniti appositamente per affrontare l’adozione dell’IA, ha votato che l’alfabetizzazione in materia di IA spetta a tutti, il che nella pratica significa che non spetta a nessuno.
Una partecipante di un’azienda di beni di largo consumo ha detto che la sua organizzazione aveva deliberatamente aspettato, lasciando che fossero altri a commettere i primi errori, e solo il mese scorso ha ricevuto dal consiglio d’amministrazione il mandato di tuffarsi nell’IA.
Un altro ha descritto una realtà aziendale in cui ogni dipartimento era responsabile della propria alfabetizzazione all’IA, perché l’alternativa era licenziare persone. Un terzo ha fatto notare che nessuno penserebbe di chiedere chi sia responsabile dell’alfabetizzazione finanziaria in un’organizzazione, e si è chiesto se la stessa impostazione del tema non fosse parte del problema.
Quello che la sessione ha portato a galla, senza nominarlo esplicitamente, è che alla funzione HR viene chiesto di guidare una trasformazione organizzativa che è solo parzialmente attrezzata per comprendere.
Vediamo le nostre organizzazioni distribuire l’IA tutto intorno a noi," ha detto uno dei facilitatori. "Non comprendiamo nemmeno l’IA all’interno della nostra stessa funzione e poi ci viene chiesto di aiutare le altre unità di business ad adottare l’intelligenza artificiale.
Matt Poepsel, VP of Talent Optimization presso The Predictive Index, è arrivato alla stessa conclusione ma da una prospettiva diversa.
Ha descritto il danno che aveva causato all'inizio della sua carriera come manager concentrato sul miglioramento delle prestazioni del team e ossessionato dall'esecuzione tecnica. Non aveva capito cosa stesse realmente vivendo il suo team, e fu il reparto Risorse Umane ad aiutarlo a rendersi conto che ciò che gli mancava era il contesto.
"Quello che mi rendo conto ora, dopo tutti questi anni, è che sto vedendo le stesse cose ripetersi nelle organizzazioni, ma sta accadendo su larga scala e con una velocità maggiore," ha detto. "E questo perché le Risorse Umane stanno mancando di quel contesto critico esattamente come lo mancavo io. Avrete sentito dire che dobbiamo mantenere l'umano nel circuito. Bene, io dico che dobbiamo trovare un modo per mantenere le risorse umane nel circuito."
Ho visto in prima persona i danni che ho personalmente causato, nonostante non fosse mia intenzione, quando ero troppo fissato sugli aspetti tecnici dell’azienda. Le persone delle Risorse Umane comprendono e si preoccupano degli elementi umani in modo diverso rispetto al tipico manager promosso a guidare persone. Quindi mi preoccupa vedere le HR essere escluse dall’equazione e trattate solo in modo transazionale o solo per la conformità quando si tratta di una delle più grandi rivoluzioni che abbiamo visto da molto tempo.
Questo è il problema del calzolaio con i figli scalzi, ed è endemico. Le Risorse Umane sono la funzione maggiormente responsabile dell'adattamento della forza lavoro e la meno preparata, sia per formazione che per abitudine organizzativa, a guidare una trasformazione tecnica.
Stacy Eng, ex Chief Learning Officer di Chevron, ha descritto la creazione di un consiglio sull’IA che includeva il CIO, il CFO e un piccolo gruppo di lavoro, creato specificatamente per definire la governance su quali idee perseguire e quali accantonare.
Senza governance c’è caos. Non possiamo fare tutto.
L’argomento strutturale è che le HR devono sedere a quel tavolo insieme al CIO e al CTO, non a valle delle loro decisioni. Rasmus Hulst, CEO di Zensai, ha sostenuto la stessa idea durante HumanX.
"Mettete CHRO, CTO e CFO nella stessa stanza," ha detto, sottolineando di "non averlo quasi mai visto accadere davvero."
L'ironia è che i costruttori di HumanX, in molti casi, hanno già risolto questo aspetto internamente. Vijay Tella, CEO di Workato, ha descritto 28 agenti impiegati nelle operazioni della sua azienda. Tong ha parlato della cultura interna di Webflow orientata alla costruzione universale.
Si tratta di organizzazioni in cui la funzione tecnologica e quella delle persone sono di fatto fuse, dove CEO, CHRO e CTO sono, per necessità, nello stesso dialogo.
Non sono analogie utili per l’azienda da 50.000 dipendenti in cui il CHRO viene a conoscenza delle implementazioni di IA solo a cose fatte.
Il 40 Percento
La questione di cosa succede alle persone sta alla base di tutto.
Adit Jain, CEO di Leena AI, che implementa colleghi IA per le funzioni HR aziendali e di back-office, ha offerto una delle valutazioni più concrete che ho ascoltato in due settimane. Automatizzando i processi aziendali, la sua azienda vede regolarmente che il 60% delle persone in un determinato flusso di lavoro diventa superfluo.
Lo ha detto senza enfasi, perché sta realmente accadendo. Ha descritto cosa fanno i clienti migliori. Circa il 20% dei lavoratori sostituiti può essere ricollocato nel processo come manager umani dei sistemi IA, occupandosi di supervisione e correzione invece che dell’attività di base. Ha nominato direttamente l’altro 40%. "È qualcosa su cui abbiamo avuto diverse conversazioni con i clienti."
Al Transform, una voce da una diversa direzione. Van Jones, sul palco principale, ha affrontato il tema del numero di addetti senza edulcorarlo.
La gente si precipiterà a ridurre il numero di dipendenti, a sostituire le persone con i bot perché ritengono che il costo del personale sia troppo elevato, mentre i bot sono più economici," ha detto. "Ci saranno dei casi, è inevitabile. Ma presto tutti avranno i bot.
Il suo argomento era strutturale, non sentimentale. Una volta che la tecnologia sarà commoditizzata, e lo sarà, il vero elemento distintivo torneranno a essere le persone. In particolare, quelle che svolgono il lavoro invisibile, l'empatia, la connessione, il lavoro emotivo che mantiene funzionali i team.
Se li vedi solo come numeri e li lasci andare, tra due anni, i team che avranno gli stessi bot tuoi ma persone migliori che lavorano meglio insieme, ti lasceranno indietro.
Quello che nessuna delle due conferenze ha davvero risolto è l'architettura per le organizzazioni che vogliono fare qualcosa di più che ottimizzare il proprio percorso nella transizione. Le sessioni dedicate ai costruttori hanno fornito dettagliati framework tecnici per rendere i sistemi di intelligenza artificiale più affidabili. Le sessioni per i professionisti hanno presentato framework dettagliati per rendere i dipendenti più adattabili.
Il livello intermedio, l'infrastruttura di governance e responsabilità che collega questi due elementi, l'equivalente organizzativo della pipeline di qualità a 30 livelli di Harness, non esiste nella maggior parte delle aziende, e costruirla non è un compito assegnato a nessuno.
Dove risiede il rischio
Kit Krugman, SVP People and Culture presso Foursquare, ha descritto il problema perenne della funzione persone alla conferenza Transform. Ha sempre lottato per ottenere un posto strategico al tavolo delle decisioni. L'IA, ha sostenuto, rappresenta una reale opportunità per cambiare questa situazione, ma solo se le risorse umane sapranno rispondere operativamente alle domande chiave di governance.
Uno strato di orchestrazione sarà una delle più grandi rivoluzioni che vedremo in questo settore. Ma prima deve funzionare il livello operativo di base.
Quella base di dati puliti, una governance chiara, responsabilità definite e una forza lavoro che comprenda cosa le viene richiesto di fare e perché, è ciò che la maggior parte delle organizzazioni sta ancora cercando di mettere insieme. Senza una pianificazione adeguata della prontezza all’IA, le aziende rischiano di rimanere indietro in questa trasformazione cruciale. I costruttori si muovono più velocemente di quanto possa avvenire quell'assemblaggio. I professionisti stanno facendo il lavoro di assemblaggio in condizioni in evoluzione. E la differenza tra queste due velocità è il punto in cui risiede la maggior parte del rischio.
Per il calendario delle conferenze del prossimo anno, probabilmente è una buona idea mettere insieme i due gruppi e portare entrambe le prospettive allo stesso tavolo.
