Lavorerò con un’AI o per un’AI?

Fino a poco tempo fa era un tema da panel. Oggi è una domanda che arriva nel lavoro di tutti i giorni: qualcuno nel tuo team usa già l’AI per scrivere, analizzare, riassumere, e si chiede dove finisca il suo lavoro e dove inizi quello della macchina. Non lo chiede al manager. Lo chiede a se stesso, mentre guarda un compito che prima richiedeva due ore e ora richiede dieci minuti.

Non è la paura di perdere il posto domani mattina. È un dubbio più sottile: se questa parte del mio lavoro la fa la macchina, cosa resta di mio? Quando lo chiederà a te, che cosa risponderai?

Più la usi, più ci pensi

Secondo la ricerca SD Worx “HR & Payroll Pulse”, il 30% dei dipendenti italiani teme che l’AI possa rendere superflua una parte significativa delle proprie mansioni. Tra chi la usa già ogni giorno, la quota sale al 45%. Non è il timore di chi non conosce lo strumento. È quello di chi lo vede funzionare.

Allo stesso tempo, il 62% degli italiani considera insostituibili le proprie capacità personali. Le persone credono di avere qualcosa che l’AI non può fare. L’azienda saprebbe dire cosa?

Quello che l’azienda dichiara, quello che le persone vedono

Il 44% dei datori di lavoro italiani afferma di investire in programmi di reskilling e upskilling sull’AI. Ma solo il 20% dei lavoratori percepisce che la propria organizzazione lo stia preparando concretamente al cambiamento.

Due realtà, nella stessa azienda. Da una parte i programmi, i budget, le licenze acquistate. Dall’altra una persona che non sa se quello che sta imparando serve al suo ruolo, o se il suo ruolo esisterà ancora in quella forma tra due anni. Tra ciò che si annuncia e ciò che si percepisce, in mezzo, c’è la fiducia.

Rispondere sotto il livello del ruolo

“Con” o “per” un’AI non si decide a livello di ruolo. Un ruolo è un contenitore: dentro ci sono competenze diverse, alcune che l’AI può supportare, altre che può assorbire, altre che restano distintamente umane. Prendi una persona che si occupa di reporting HR: l’AI può assorbire gran parte della stesura dei report, ma leggere i dati con spirito critico e sapere cosa dire a quel manager, in quel momento, resta una competenza sua. Dire a quella persona “non preoccuparti, il tuo lavoro è al sicuro” senza questa scomposizione è una promessa che non si può verificare.

Servono due mappe che oggi quasi nessuno ha insieme: cosa richiede ogni ruolo, competenza per competenza, e cosa sa fare davvero ogni persona. Solo incrociandole si può dire a qualcuno dove l’AI lo affiancherà, dove no, e quali competenze diventeranno più preziose proprio perché l’AI esiste. E si può smettere di formare tutti allo stesso modo su strumenti che non tutti useranno allo stesso modo.

La differenza tra lavorare con un’AI e lavorare per un’AI non la fa la tecnologia. La fa un’azienda che sa dire alle persone cosa resta loro, e perché vale.

— Talentware

Talentware è la piattaforma AI-native per la mappatura e la gestione delle competenze. Aiuta le organizzazioni a rendere visibile il talento interno, per prendere decisioni su sviluppo, mobilità e formazione basate su competenze reali, non su percezioni. talentware.ai