Oltre le competenze e oltre l’adoption della tecnologia

A cura di Donato Ferri, Consulting Leader EY Europe West, e Carlo Chiattelli, People consulting leader di EY Italia

Secondo la maggior parte degli analisti, il 2026 segnerà un punto di svolta nell’adozione su larga scala dell’IA nei processi produttivi. Se questo accadrà oppure no, non sarà tanto la domanda di maggiore competitività dei modelli di business a determinarlo, quanto piuttosto la maturità degli assetti organizzativi e la qualità dell’esperienza di lavoro. Viviamo in un “secolo compresso” come sostiene il CEO di Anthropic, in cui i processi di innovazione si fanno sempre più rapidi e le organizzazioni rischiano di rincorrere i cambiamenti, piuttosto che anticiparli e governarli.

Per questo, chi si occupa di trasformazione e innovazione organizzativa è chiamato a ripensare paradigmi e chiavi di lettura del contesto in cui opera. Per molte aziende, la rivisitazione dei modelli di competenze resta la cornice di riferimento per orientare i processi di valutazione, sviluppo e leadership, spesso al fine di colmare specifici gap. Tuttavia, le competenze – intese come capacità che, grazie al vaglio dell’esperienza, si traducono in comportamenti osservabili e determinano livelli elevati di prestazione – si costruiscono nel tempo. Quando questo tempo si comprime, i modelli di competenze rischiano di fotografare configurazioni obsolete, non sempre supportate da definizioni chiare o metodologie rigorose.

Da tempo, la ricerca scientifica indica con chiarezza dove intervenire: sulle radici delle competenze, ossia sul patrimonio di caratteristiche psicologiche che le sottendono e ne facilitano lo sviluppo, consentendo alle persone di apprendere e mantenersi produttive (cfr. il recente “Oltre le competenze. Ripensare la gestione HR con un approccio agentico” di Borgogni, Pagliuso e Santarpia). Tra queste, spicca l’agency: la capacità, intrinsecamente umana, di darsi obiettivi, anticipare le sfide future, di riflettere e capitalizzare sulle esperienze fatte. Essa è un abilitatore chiave del modo in cui le persone interpretano e vivono le trasformazioni, riconoscendole come opportunità di cui avvantaggiarsi più che come minacce da subire, e, allo stesso tempo, del modo in cui riescono a governare le proprie reazioni emotive in chiave funzionale e sostenibile.

È a partire da questa consapevolezza che occorre ripensare l’impatto dell’IA sul lavoro. Parlare di “adozione” dell’IA da parte delle persone significa comprendere solo parzialmente quello che sta succedendo. L’evoluzione di soluzioni di IA sempre più autonome, capaci di leggere i contesti, apprendere dall’ambiente e agire in modo adattivo ridimensiona l’idea che il valore dell’IA dipenda primariamente dall’utilizzo diretto e consapevole da parte dell’utente umano. I sistemi agentici e le applicazioni di IA fisica sono dotati di dispositivi che formalizzano la conoscenza organizzativa (knowledge graph) e forniscono un vocabolario comune che stabilisce come dati, eventi e azioni debbano essere compresi e utilizzati da persone, sistemi informativi e agenti (semantic layer). Questi sistemi svolgono una funzione analoga a quella che, nella teoria organizzativa, è attribuita alla “cultura”: offrire schemi interpretativi condivisi che orientano il comportamento e rendono possibile l’azione coordinata.

Se l’evoluzione della tecnologia supera il problema dell’adoption, la sfida per le organizzazioni risiederà sempre di più nel generare valore da quanto di distintivo potranno offrire le persone rispetto alle macchine. Per sviluppare questo “human advantage”, le organizzazioni dovranno innanzitutto dotarsi di strumenti predittivi per intercettare l’evoluzione, insieme, di processi e ruoli. Un elemento chiave sarà l’introduzione di modelli di valutazione e sviluppo che, accanto alle competenze, rendano misurabili e valorizzabili i driver psicologici che abilitano performance, benessere e apprendimento continuo. Occorrerà progettare l’esperienza di utilizzo dell’IA in modo efficiente e sostenibile sul piano umano, sulla base di un’analisi dell’intreccio tra mente e tecnologia sul lavoro. Infine, occorrerà evolvere gli stili di leadership, superando i modelli tradizionali, sviluppati in contesti organizzativi stabili, ma anche i paradigmi trasformazionali più recenti, che tendono a proporre approcci sostanzialmente uniformi. Per costruire lo human advantage nell’era dell’IA, i leader saranno chiamati sempre più a dotarsi di approcci validi ed efficaci per valorizzare le distintività individuali e a governare in modo intenzionale l’uso dell’IA nel lavoro quotidiano. Seguendo il nuovo paradigma della crafting leadership, i leader non dovranno più soltanto ispirare o motivare, ma modellare attivamente il proprio stile di gestione sulle distintività dei singoli collaboratori, valorizzandone talenti, motivazioni, valori e bisogni specifici.

(Articolo pubblicato su Affari & Finanza, il 16 marzo 2026 con il titolo ''Darsi obiettivi chiari e saper giocare di anticipo'').