L'AI e il futuro del lavoro

Il passaggio verso ambienti di lavoro basati sui dati e potenziati dall'AI arriva dopo un periodo di incertezza: la carenza globale di competenze e la transizione post-Covid al lavoro da remoto hanno costretto le organizzazioni competitive a dare priorità all’esperienza dei dipendenti.

Allo stesso tempo, molte aziende si sono trovate a gestire una mole di dati ben superiore rispetto al passato, spesso troppo complessa per essere interpretata da una singola persona. L'adozione strategica dell'AI in tutta l’organizzazione può attenuare alcune di queste sfide, offrendo esperienze personalizzate ai dipendenti e aiutando le aziende a ricavare insight fruibili dai propri dati.   

Considerate le grandi aspettative legate a questa tecnologia, in un arco di tempo relativamente breve le aziende di vari settori hanno adottato strumenti basati sull'AI: inizialmente soluzioni di automazione e AI tradizionale, poi l'AI generativa e, più recentemente, gli agenti AI autonomi. Il rapido ritmo del progresso tecnologico promette di rimodellare il landscape aziendale sia a livello tecnico che culturale. Mentre un tempo le nuove tecnologie rientravano nella competenza dei dipartimenti IT, l'alfabetizzazione AI sta diventando sempre più critica in tutti i ruoli. 

Ma data la rapida ascesa dell'AI, alcuni leader aziendali hanno difficoltà ad adattarsi. Ad esempio, un recente sondaggio dell'IBM Institute for Business Value ha rilevato che la maggior parte dei dirigenti si aspetta che l'AI trasformi aspetti fondamentali delle proprie attività. Tuttavia, la metà ha affermato che, a causa del ritmo degli investimenti recenti, la propria organizzazione dispone di tecnologie scollegate tra loro che impediscono di trarre il massimo valore dagli strumenti di AI. La cultura aziendale, inoltre, ha un impatto significativo sull'adozione: più della metà dei CEO ritiene che il cambiamento culturale sia più importante del superamento delle sfide tecniche durante una trasformazione dei dati.

Indipendentemente dal grado di preparazione dei leader aziendali in materia di AI, si prevede che queste tecnologie modificheranno il mercato del lavoro globale. Secondo la società di consulenza gestionale McKinsey, fino al 30% delle ore di lavoro nell'economia statunitense potrebbe essere automatizzato entro il 2030, rendendo necessarie 12 milioni di transizioni professionali entro lo stesso anno. E, come stima il World Economic Forum, nei prossimi anni potrebbe verificarsi la perdita di 85 milioni di posti di lavoro a livello globale, ma le nuove tecnologie potrebbero crearne fino a 97 milioni. In breve, le competenze possedute dal lavoratore medio cambieranno radicalmente nei prossimi dieci anni.

Per prepararsi a questi cambiamenti, le aziende proattive adottano un approccio sistemico all'adozione dell'AI. Secondo un altro recente report dell'IBM Institute for Business Value, le organizzazioni che adottano l'AI a livello operativo, anziché limitarsi a un approccio basato sulle competenze, hanno superato le loro concorrenti del 44% in metriche chiave come la fidelizzazione dei dipendenti e la crescita dei ricavi. Inoltre, i leader aziendali si stanno concentrando sempre di più sul progettare nuovi paradigmi di gestione e formazione dei talenti per promuovere lavoratori agili e pronti per l'AI.  

Nel mezzo di un cambiamento così radicale, gli stakeholder dovrebbero considerare il momento attuale come un'opportunità per valorizzare il potenziale umano e creare sistemi resilienti. Prepararsi per il futuro dell'AI richiede un'attenta pianificazione strategica e la promozione di una cultura del cambiamento all'interno dell'organizzazione. 

Poche tecnologie chiave dominano il landscape dell'AI sul posto di lavoro. Spesso operano in sinergia per automatizzare compiti ripetitivi e potenziare il processo decisionale umano, permettendo ai lavoratori di concentrarsi su attività più creative e di maggior valore. Queste tecnologie centrali sono: 

L'AI generativa si basa su un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) e impiega il machine learning (ML) per creare nuovo materiale. Questa tecnologia, che è diventata di dominio pubblico con ChatGPT, è in grado di creare testo, codice e altri nuovi contenuti di qualità. Allo stesso modo, i sofisticati strumenti di AI per la generazione di immagini sono abili nel creare contenuti visivi.

L'integrazione di questi sistemi ha facilitato la creazione di sistemi di AI multimodali che combinano in modo impeccabile funzionalità di testo, immagine, audio e video, offrendo una straordinaria versatilità nella generazione e nell'elaborazione dei contenuti. In ambito aziendale, l'AI generativa svolge un numero notevole di attività. Per quanto riguarda le comunicazioni esterne, sviluppa campagne di marketing personalizzate e traduce le comunicazioni del servizio clienti da una lingua all'altra. Per quanto riguarda i processi interni, genera codice, fornisce materiali didattici personalizzati per i dipendenti e riassume i contenuti per renderli più facili da assimilare per i lavoratori umani.

Gli assistenti AI, che combinano AI generativa e tecnologie di automazione, interagiscono in modo intelligente con gli utenti in linguaggio naturale. Sono ampiamente distribuiti nei posti di lavoro odierni. Spesso integrati nei software di produttività, questi strumenti aiutano a supportare il processo decisionale e a rispondere rapidamente alle richieste di dati o altri contenuti.

Gli assistenti appositamente progettati semplificano, o sostituiscono completamente, determinati workflow. Ad esempio, la città di Helsinki ha recentemente combinato i dati di diversi dipartimenti per creare un assistente virtuale. Questo aiuta i residenti ad accedere a una serie di fornitori di servizi sanitari e sociali in qualsiasi momento della giornata, gestendo fino a 300 contatti con i clienti al giorno con un intervento umano minimo. Assistenti come questo supportano anche i dipendenti internamente, ad esempio fornendo in tempo reale dati contestuali sui clienti, aiutando gli operatori a rispondere rapidamente a domande complesse. 

Gli agenti AI e i sistemi autonomi rappresentano un'altra frontiera della Trasformazione del posto di lavoro. Questi sistemi eseguono attività complesse con una supervisione umana minima, dall'estrazione delle informazioni all'esecuzione indipendente di processi in più fasi. A differenza dei semplici chatbot o delle precedenti forme di AI, si basano su fonti di dati esterne e conservano la memoria nel tempo. Queste caratteristiche consentono loro di migliorare drasticamente le loro prestazioni man mano che si evolvono ed eseguono attività complesse. Questi cosiddetti digital worker sono distribuiti in modo sempre più ampio in una vasta gamma di settori per raggiungere in modo proattivo obiettivi predefiniti. In ambito sanitario, monitorano i parametri vitali dei pazienti. Nelle applicazioni per le risorse umane, analizzano i curriculum e rispondono autonomamente alle richieste dei dipendenti. Nel servizio clienti, interpretano i problemi dei consumatori e offrono soluzioni.

L'AI sta cambiando radicalmente il modo in cui si lavora e le competenze richieste. Le quattro transizioni più evidenti nel landscape occupazionale sono:

Gli strumenti e le tecnologie di automazione basati sull'AI gestiscono sempre più le attività di routine, dall'elaborazione dei documenti alle richieste più semplici dei clienti. Questo processo libera i lavoratori umani dalle attività ripetitive. Utilizzando questi strumenti, gli operatori ottengono risultati migliori delegando determinati compiti all'AI e concentrando la propria attenzione su aree in cui le competenze umane apportano maggior valore.

La velocità con cui è possibile portare a termine le attività sta aumentando in modo significativo. L'AI, infatti, è in grado di gestire compiti molto laboriosi, come l'analisi dei dati o la condivisione di informazioni, molto più rapidamente di quanto potrebbe fare un essere umano. I lavoratori raggiungono quindi livelli di rendimento più elevati, concentrandosi meno sui dettagli dell'implementazione e più sugli obiettivi aziendali e sulla direzione strategica e creativa, il che consente loro di pensare in modo più innovativo mentre i sistemi di AI gestiscono l'esecuzione. 

Nei posti di lavoro che integrano l'AI, le singole attività sono spesso suddivise in diverse componenti, che possono essere distribuite in modo ottimale tra lavoratori umani e AI. Alcune componenti vengono gestite da macchine virtuali, mentre altre sono di competenza dei lavoratori umani, il che può comportare alcune sfide dal punto di vista logistico ma offre, in definitiva, l'opportunità di rendere i processi di lavoro più efficienti ed efficaci. In questi accordi di collaborazione, l'uomo fornisce il contesto e il giudizio, mentre l'AI si occupa del riconoscimento di schemi, della potenza di elaborazione e dell'esecuzione. I workflow più efficaci traggono vantaggio da questi punti di forza complementari, creando risultati che nessuna delle due parti potrebbe raggiungere in modo indipendente.

Uno dei cambiamenti più significativi per i lavoratori umani è il passaggio dalla creazione alla cura e alla direzione. Chi utilizza l'AI dedica meno tempo a produrre contenuti da zero e più tempo a rivedere, perfezionare e orientare ciò che viene generato dall'AI. Questo cambiamento sta modificando le competenze richieste per molti ruoli, dando maggiore importanza alla valutazione critica, alla comprensione del contesto e alla capacità di guidare efficacemente un sistema di AI. Per fare un esempio, integrando sistemi intelligenti nei dipartimenti delle risorse umane, i responsabili HR si trasformano da amministratori a promotori dell'esperienza dei dipendenti. 

Lo sviluppo dell'AI come competenza fondamentale sul posto di lavoro riflette questo cambiamento, insieme alla crescente importanza dell'alfabetizzazione tecnologica, in particolare nei ruoli in prima linea e non tecnici. Oggi, la capacità di utilizzare e gestire efficacemente gli strumenti di AI sta diventando sempre più preziosa in numerose professioni. Con l'evoluzione dei workflow e delle competenze richieste, alcune organizzazioni stanno investendo in programmi di formazione personalizzati basati sull'AI per aiutare i dipendenti ad affrontare al meglio i loro ruoli futuri. 

L'integrazione dell'AI nel mondo del lavoro sta creando categorie professionali completamente nuove e si prevede che determinerà ampi cambiamenti nel mercato del lavoro. Secondo McKinsey, anche se non ci sono prove definitive che le innovazioni come l'AI generativa cancelleranno completamente i posti di lavoro, le ricerche suggeriscono che la composizione delle professioni disponibili potrebbe cambiare sensibilmente.

Grazie alla pianificazione strategica, i risparmi derivanti dall'AI possono essere reinvestiti in nuovi ruoli, preparando le organizzazioni al futuro. Ad esempio, nel futuro mercato del lavoro, i rappresentanti di vendita potrebbero dedicare molto meno tempo a rispondere a richieste di routine o a creare da zero presentazioni di vendita personalizzate. Tuttavia, è probabile che si concentreranno in modo più mirato sulle relazioni personali con i clienti e sul networking, rafforzando così il loro coinvolgimento nel processo di vendita.

Alcune categorie di competenze potrebbero diventare meno richieste man mano che i sistemi di AI diventeranno più efficienti. Le attività di routine di elaborazione delle informazioni, come l'inserimento di dati, l'analisi di base e la semplice creazione di contenuti, sono sempre più automatizzate. Anche attività come la ricerca semplice e la sintesi delle informazioni sono particolarmente vulnerabili. Le capacità esclusivamente umane, tuttavia, diventeranno più preziose. Tra queste, la capacità di risolvere in modo creativo i problemi e di innovare, l'intelligenza emotiva e le capacità interpersonali. Anche la capacità di apprendere nuove competenze rapidamente o di adattarsi a circostanze in evoluzione sarà probabilmente sempre più importante.

Parallelamente, il mercato del lavoro richiederà probabilmente maggiori competenze in materia di informatica e AI. Le organizzazioni lungimiranti analizzano i ruoli e le competenze attualmente presenti all'interno dell'azienda per capire quali abilità saranno necessarie in futuro, preparando la forza lavoro ad assumere i nuovi ruoli che emergeranno.

L'AI può accelerare l'innovazione in tutti i settori, potenziando le capacità creative umane e portando alla luce opportunità precedentemente invisibili. L'analisi basata sui dati, effettuata su larga scala e con velocità straordinaria, permette di ottenere insight che gli esseri umani non sarebbero in grado di ricavare autonomamente. I sistemi AI possono elaborare vasti archivi di informazioni per identificare direzioni di ricerca promettenti o strade commerciali non sfruttate. Possono anche contribuire al processo di pianificazione della forza lavoro, aiutando le grandi aziende a classificare e analizzare le competenze attuali dei propri dipendenti.

Dal punto di vista della gestione dei talenti, le tecnologie AI si sono dimostrate efficaci nell'aiutare i dipartimenti delle risorse umane a identificare le competenze di cui i loro lavoratori potrebbero aver bisogno in futuro e aiutarli a diventare più agili in generale. Nel nuovo business aziendale, questa agilità potrebbe rivelarsi utile tanto quanto qualsiasi altra competenza. Poiché i requisiti specifici delle attività cambiano rapidamente, la capacità di apprendere costantemente e di adattarsi ai mercati in continua evoluzione potrebbe diventare essenziale per il successo professionale a lungo termine. Questi lavoratori flessibili e autonomi potrebbero essere più propensi a elaborare soluzioni innovative ai problemi esistenti.

Il passaggio a ruoli umani più completi e creativi lascia spazio anche a innovazioni di ordine superiore, che si tratti di collegamenti interdisciplinari o di un'esplorazione più approfondita di un argomento. Le organizzazioni più efficienti stanno progettando deliberatamente workflow che massimizzano il tempo umano dedicato a queste attività creative di alto valore.

L'integrazione dell'AI nel posto di lavoro presenta ai leader aziendali opportunità strategiche, ma anche sfide gestionali. Affrontare con successo questa transizione all'AI richiede un approccio multiforme che coinvolga contemporaneamente aspetti tecnologici, organizzativi e umani. Di seguito, analizzeremo alcune delle best practice necessarie per dotare le aziende degli strumenti necessari per adattarsi e avere successo a lungo termine.

Sviluppare una strategia di AI allineata agli obiettivi aziendali è un primo passo fondamentale. Anziché adottare le tecnologie di AI in modo isolato, i leader più lungimiranti identificano problemi aziendali specifici o opportunità in cui l'AI può creare un valore significativo. Questo processo spesso include la mappatura dell'architettura e dei workflow di un'intera organizzazione, insieme ai ruoli lavorativi e alle competenze esistenti, per ottenere una visione olistica dei colli di bottiglia dell'organizzazione. Concentrandosi sulla risoluzione dei problemi piuttosto che sulla semplice adozione di una nuova tecnologia, le organizzazioni assicurano che gli investimenti nell'AI rispondano a esigenze reali.

Creare un'infrastruttura di dati che supporti le funzionalità di AI è un'altra priorità critica della leadership. Lo sviluppo dell'AI richiede dati di alta qualità e ben organizzati. I leader, in genere, investono in processi di governance dei dati, strutture di sicurezza e integrazioni per gettare le basi per un'efficace implementazione dell'AI.

Framework di governance dei dati efficaci stabiliscono una chiara titolarità e responsabilità dei dati nell'intera organizzazione. Inoltre, aiutano a garantire che gli strumenti di AI siano trasparenti e i loro output spiegabili, un aspetto critico dell'adozione dell'AI, sia per garantire output appropriati sia per promuovere la fiducia a livello di organizzazione. Inoltre, i progetti di AI di successo si basano su dati non solo adeguati allo scopo, ma anche privi di distorsioni. A tal fine, potrebbe essere necessario implementare processi di controllo della qualità dei dati ed effettuare regolarmente audit sulle modalità di raccolta e utilizzo dei dati.

Il processo di raccolta dei dati, in genere, abbatte i silos di dati tra i diversi dipartimenti e crea un'architettura dei dati unificata. Questo rende le informazioni accessibili in tutta l'organizzazione. Spesso, l'abbattimento di questi silos aumenta l'efficienza e riduce i costi. Una singola fonte affidabile per tutti i sistemi di dati di un'azienda rafforza la posizione dei decisori e riduce l'onere di dover gestire più sistemi contemporaneamente. 

La pianificazione strategica della forza lavoro per un'organizzazione basata sull'AI richiede approcci lungimiranti all'acquisizione, allo sviluppo e all'impiego dei talenti. Questo processo avviene sia attraverso il processo di acquisizione di talenti, sia attraverso il miglioramento delle competenze dei lavoratori esistenti per assorbire i cambiamenti futuri. Durante un'efficace iniziativa di AI, i leader spesso identificano quali ruoli hanno maggiori probabilità di trasformarsi a causa dell'adozione e sviluppano piani per il trasferimento dei dipendenti interessati. Questo processo potrebbe includere la valutazione delle capacità attuali rispetto alle nuove competenze necessarie, l'identificazione delle lacune e la progettazione di modalità intenzionali affinché i lavoratori sviluppino nuove capacità.

Investire nella formazione interna in materia di AI e nello sviluppo di competenze in tutta l'organizzazione prepara i dipendenti a una collaborazione efficace tra uomo e macchina. In genere, i leader lungimiranti si assicurano che i dipendenti a tutti i livelli sviluppino una comprensione delle applicazioni di AI pertinenti al loro ruolo. Questa attenzione più ampia riduce la resistenza e consente all'organizzazione nel suo complesso di assumersi la responsabilità delle iniziative di AI sul posto di lavoro. Inoltre, aiuta i lavoratori a identificare le opportunità per le applicazioni dell'AI nei propri dipartimenti o ruoli.

Anche la creazione di una strategia di gestione del cambiamento aperta e olistica è essenziale per l'integrazione dell'AI. Questo approccio implica comunicare chiaramente come e perché l'AI viene incorporata nei processi di lavoro, affrontare le preoccupazioni in modo proattivo e fornire incentivi significativi ai dipendenti ad adottare nuovi ruoli. Questo genera fiducia, favorendo un’interazione più efficace e duratura con il cambiamento tecnologico. 

Negli anni trascorsi da quando l'AI ha iniziato a modificare in modo sostanziale il landscape occupazionale, alcuni leader si sono trovati a dover affrontare la tensione tra l'acquisizione di guadagni immediati in termini di produttività e il raggiungimento di trasformazioni organizzative più profonde. Le applicazioni a breve termine potrebbero fornire risultati immediati, ma preparare un'organizzazione per il futuro del lavoro richiede iniziative più ambiziose.

Ripensare i modelli di business alla luce delle funzionalità di AI potrebbe far emergere opportunità di innovazione più profonde. I leader dovrebbero rivedere regolarmente le fondamenta su cui si basa la creazione di valore nelle loro organizzazioni, considerando soprattutto come le tecnologie AI possano aprire la strada ad approcci totalmente nuovi, e non solo perfezionare quelli già esistenti. Favorire lo sviluppo costante dei dipendenti, l'agilità e il perfezionamento continuo di una strategia di AI può garantire pertinenza ed efficacia costanti. I leader più lungimiranti spesso definiscono processi espliciti per raccogliere dati e misurare i risultati. Meccanismi di feedback ricorrenti aiutano le organizzazioni ad adattarsi rapidamente ai cambiamenti, mantenendo al contempo una coerenza strategica.

Nel suo ultimo report Future of Jobs, il World Economic Forum ha rilevato che sei dirigenti aziendali su 10 si aspettano che l'AI trasformi la loro organizzazione.¹ Secondo l'organizzazione, si prevede che nei prossimi cinque anni le competenze richieste sul lavoro cambieranno del 70%. La chiave per il successo di questa transizione, sia nel settore pubblico che in quello privato, risiede nello sviluppo proattivo delle competenze.

Sia gli individui che le organizzazioni devono investire nello sviluppo delle capacità necessarie in un posto di lavoro arricchito dall'AI. Con una gestione efficace delle competenze, l'impatto dell'AI potrebbe portare a una crescita economica significativa piuttosto che alla riduzione dei posti di lavoro. Secondo una ricerca dell'IBM Institute for Business Value, il 67% dei CEO afferma che, con la crescente diffusione della tecnologia, la differenziazione aziendale dipende dalla capacità di disporre delle giuste competenze nelle giuste posizioni e con i giusti incentivi. Ma, secondo un'altra ricerca di IBM, solo il 20% dei dirigenti afferma che i dipartimenti delle risorse umane sono responsabili della direzione delle strategie di lavoro future. Per affrontare il futuro a testa alta, le aziende leader devono assumersi la responsabilità dell'impatto dell'AI sul modo in cui lavoriamo.

Anche una progettazione attenta dei sistemi diventerà sempre più importante. La creazione di sistemi collaborativi uomo-macchina efficaci richiede un'attenzione particolare ai workflow e all'esperienza dei dipendenti. Inoltre, framework etici che diano priorità alla sicurezza e alla governance dei dati possono garantire risultati positivi. Affrontando queste sfide in modo strategico, le organizzazioni potranno creare un futuro del lavoro basato sull'AI in grado di migliorare il potenziale umano e creare ambienti di lavoro più produttivi e soddisfacenti.