di Dottor Luca Tuporini – Ricercatore Associazione Italiana di Analisi Dinamica dei Sistemi – AIADS
e
Elena Tosca- Direttore Industrial Innovation Lab
L'intelligenza artificiale (IA) sta guidando una trasformazione radicale nel panorama aziendale, rivoluzionando non solo i processi operativi ma anche le dinamiche relazionali tra i dipendenti e le tecnologie. L’IA non è solo un insieme di algoritmi avanzati: rappresenta un cambio di paradigma nella modalità di operare delle aziende, richiedendo una riflessione profonda sulle implicazioni strategiche e culturali. Non più relegata a mera applicazioni tecnologiche, l’intelligenza Artificiale sta diventando un fattore strategico fondamentale per le aziende che cercano di rimanere competitive in un mercato in rapida evoluzione. Secondo un rapporto di McKinsey, il 72% delle aziende sta già integrando l’IA nei suoi processi.
Ad esempio, Amazon ha implementato l’IA per ottimizzare la logistica e il servizio clienti, utilizzando algoritmi avanzati per prevedere la domanda e gestire le scorte in tempo reale. Questo ha portato a un notevole incremento dell'efficienza operativa e a una riduzione dei tempi di attesa per i clienti. Allo stesso modo, Unilever ha adottato l’Intelligenza Artificiale per analizzare il comportamento dei consumatori e migliorare le proprie campagne di marketing, riscontrando un aumento significativo del ritorno sugli investimenti pubblicitari.
Tuttavia, non bisogna cavalcare passivamente l’onda dell’IA lasciandosi abbagliare dalla sua promessa di strumento di rivoluzione tecnologica, senza considerare le complessità e le sfide che comporta la sua implementazione. Negli ultimi anni, infatti, al pari di esempi virtuosi, ci sono registrati altrettanti fallimenti legati allo strumento. Un esempio emblematico in tal senso è rappresentato dal chatbot Microsoft Tay. Questo esperimento, avviato nel 2016, è durato meno di 24 ore a causa della generazione di tweet considerati inappropriati, contenenti linguaggio razzista, sessista e antisemita. Il bot, progettato per apprendere dalle interazioni con gli utenti, ha rapidamente assorbito contenuti tossici e offensivi, costringendo Microsoft a tornare sui suoi passi. Un altro caso emblematico è quello della sopracitata Amazon, che ha sviluppato un algoritmo per la selezione dei candidati nel 2014. Questo sistema ha mostrato pregiudizi di genere, essendo stato addestrato su dati provenienti prevalentemente da candidati maschi, ed è stato velocemente abbandonato. Questo episodio non solo ha evidenziato i rischi di discriminazione associati all'uso di algoritmi, ma ha anche sollevato interrogativi etici sulle decisioni automatizzate in ambito lavorativo. Analogamente, Zillow, attraverso il suo algoritmo per la valutazione immobiliare, ha sopravvalutato il valore delle case, portando a perdite finanziarie significative e alla chiusura della sua divisione dedicata alle offerte di acquisto.
È chiaro che l’IA non sia uno strumento perfetto e che rappresenti una grande sfida per i manager di oggi. Queste sfide non si limitano alla mera integrazione tecnologica: si estendono anche a questioni organizzative e culturali. L’IA modifica le aspettative dei dipendenti, che cercano maggiore flessibilità e opportunità di collaborazione con le tecnologie intelligenti. Questa evoluzione richiede un ripensamento delle competenze e dei modelli di leadership, affinché i manager possano guidare efficacemente team ibridi composti da esseri umani e IA, evitando e anticipando gli errori. Inoltre, l'adozione dell’IA richiede una gestione attenta delle dinamiche interne all'organizzazione, per garantire che tutti i membri del team siano pronti e preparati ad affrontare questa transizione. Senza un adeguato sviluppo delle competenze, il potenziale dell’IA potrebbe rimanere inespresso, portando a inefficienze e conflitti interni.
È cruciale comprendere non solo le opportunità offerte dall’IA, ma anche le sfide che emergono, in particolare in relazione alla gestione di team ibridi.
I manager sono chiamati a sviluppare un insieme di competenze che va oltre le tradizionali capacità gestionali. L'integrazione di team ibridi, composti da esseri umani e intelligenza artificiale, richiede una nuova visione del ruolo del leader e una ristrutturazione delle competenze necessarie per guidare efficacemente queste squadre.
Innanzitutto, la competenza nella gestione dei dati diventa cruciale. Le sfide sono legate in particolare alla qualità dei dati e loro interpretazione: molte aziende possiedono enormi volumi di informazioni (data lakes) che, sebbene ampie, non sono strutturate adeguatamente per un'analisi efficiente. I manager da un lato devono saper interpretare i dati generati dall’IA per prendere decisioni informate, dall’altro devono garantire la qualità, la disponibilità e la governance dei dati, garantendo accuratezza ed evitando possibili bias che possono portare ad errori. Come dimostrato dal fallimento di Amazon nel 2014, un algoritmo addestrato su dati distorti può portare a discriminazioni e inefficienze.
In parallelo, uno dei principali ostacoli è la resistenza al cambiamento. I dipendenti possono temere l’IA come un possibile sostituto del loro lavoro, piuttosto che come un alleato per migliorare la loro produttività. Questa percezione può generare un clima di sfiducia e timore, ostacolando l’adozione di nuove tecnologie e la loro integrazione nelle pratiche quotidiane. In questo contesto, la comunicazione e la collaborazione diventano competenze fondamentali. I leader devono essere in grado di facilitare una comunicazione fluida tra le persone e l’IA, promuovendo una cultura di fiducia e apertura. È vitale che i manager sappiano come gestire le interazioni tra dipendenti e tecnologie intelligenti, creando un ambiente in cui il contributo umano sia valorizzato e in cui l’Iintelligenza Artificiale venga percepita come un alleato piuttosto che come una minaccia.
Accanto a ciò, diventa essenziale adottare uno stile di leadership situazionale, un caposaldo delle teorie di leadership proposto dal professor Kenneth Blanchard. Questo approccio suggerisce che i leader debbano adattare il loro metodo in base al contesto, al livello di competenza e motivazione dei membri del team e alla specifica situazione in cui si trovano. Tuttavia, è fondamentale riconoscere che l'applicazione di questo modello non può seguire i criteri tradizionali. L'introduzione dell’IA, infatti, sta cambiando il concetto di maturità del dipendente e, di conseguenza, altera il paradigma con cui vengono valutati i collaboratori. L’IA amplifica le capacità tecniche, rendendo cruciale per i leader valutare competenze come creatività, immaginazione e flessibilità.
Questo implica la capacità, da un lato, di promuovere la co-creazione e il coinvolgimento attivo dei membri del team, valorizzando i contributi individuali e incoraggiando un ambiente di lavoro in cui tutti si sentano liberi di esprimere idee e preoccupazioni, e dall’altro di riconoscere che i membri meno maturi necessitano di una supervisione più attenta nell'uso dell’IA. L'uso improprio delle tecnologie intelligenti, come già evidenziato, può portare a conseguenze negative, rendendo cruciale per i leader stabilire un equilibrio tra autonomia e guida. Solo attraverso un approccio differenziato, in cui i collaboratori più esperti sono coinvolti attivamente e quelli meno maturi sono supportati, è possibile massimizzare il potenziale dell’IA e ridurre i rischi associati.
Infine, affrontando l'uso dell'intelligenza artificiale, non si possono trascurare le considerazioni etiche. È cruciale che i manager siano consapevoli delle implicazioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati, e che stabiliscano politiche chiare per garantire un uso responsabile dell’IA all'interno delle loro organizzazioni.
Prima di tutto, le organizzazioni devono investire nella formazione continua dei propri collaboratori, offrendo corsi e workshop focalizzati sullo sviluppo di competenze specifiche in analisi dei dati e gestione delle informazioni. L'adozione di programmi di mentorship, in cui membri più esperti condividono le loro conoscenze con colleghi meno esperti, si rivela particolarmente efficace per promuovere una cultura di apprendimento e condivisione. Questo approccio risulta ancora più potente quando si supera la gerarchia tradizionale, incoraggiando un’interazione reciproca tra insegnanti e studenti.
Oltre a questo, è cruciale anticipare i trend futuri, passando da un approccio reattivo a uno proattivo nella formazione. Un esempio di visione innovativa proviene da Jensen Huang, CEO di Nvidia, che ha proposto l'uso dell'inglese come lingua di codifica universale per il futuro dell'IA. Questa idea ambiziosa mira a democratizzare lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, rendendolo più accessibile a un pubblico ampio, e sposta l’attenzione dal linguaggio di programmazione a quello di prompting.
In secondo luogo, è essenziale implementare approcci pratici per favorire una collaborazione efficace tra esseri umani e intelligenza artificiale. La formazione di team misti, composti da esperti in tecnologia e professionisti con competenze settoriali, può agevolare l'integrazione delle tecnologie intelligenti nelle operazioni quotidiane. Un esempio emblematico è l'unione di informatici e filosofi, dove competenze tecniche, attitudinali ed etiche si combinano per garantire un utilizzo ottimale dell’IA. Inoltre, organizzare riunioni regolari di allineamento e sessioni di brainstorming può stimolare la creatività e l'innovazione, consentendo IA leader di attingere a una ricca varietà di prospettive e competenze all'interno del team.
Le pratiche HR giocano un ruolo essenziale nel promuovere l'agilità e la flessibilità in un contesto automatizzato. Ad esempio, le organizzazioni possono adottare modelli di lavoro flessibile che permettano IA dipendenti di adattare orari e luoghi di lavoro alle proprie esigenze e alle dinamiche del team. Analogamente, l'implementazione di metodologie agili, come il design thinking e lo scrum, favorisce una maggiore collaborazione e un approccio iterativo alla risoluzione dei problemi. Queste pratiche non solo incrementano l'efficienza operativa, ma creano anche un ambiente di lavoro più stimolante e motivante, consentendo a ogni membro del team di esprimere appieno il proprio potenziale.
Il futuro del management richiederà un approccio sempre più integrato e sostenibile. Le organizzazioni dovranno essere pronte a investire non solo in tecnologia, ma anche nella crescita umana, riconoscendo l'importanza di sviluppare soft skills come la creatività, l’empatia e la capacità di risolvere problemi complessi. In tal modo, si creerà un ecosistema dove l’IA funge da alleato strategico, migliorando le performance e liberando tempo prezioso per attività a valore aggiunto.
Il futuro vedrà l'emergere di modelli di leadership più inclusivi e collaborativi, capaci di valorizzare le diversità e di incoraggiare l'innovazione. Le aziende che sapranno adottare pratiche di lavoro flessibile e modalità di gestione orientate al benessere dei dipendenti saranno in grado di attrarre e mantenere i talenti necessari per affrontare le sfide del domani.
Non ultima, è fondamentale una riflessione etica sull'uso dell'intelligenza artificiale, che garantisca che le decisioni automatizzate siano trasparenti e giuste. La vera sfida per i manager del futuro sarà quindi non solo quella di gestire efficacemente l’IA, ma anche di guidare i propri team verso un utilizzo responsabile e sostenibile di questa potente tecnologia.
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-IA
IA per le assunzioni Amazon: https://www.aclu.org/news/womens-rights/why-amazons-automated-hiring-tool-discriminated-against
IA per la compravendita immobiliare Zillow: https://www.geekwire.com/2021/ibuying-algorithms-failed-zillow-says-business-worlds-love-affair-ai/
Chatbot IA Microsoft: M.J. Wolf, K.W. Miller, F.S. Grodzinsky. (2017). Why We Should Have Seen That Coming: Comments on Microsoft’s Tay “Experiment,” and Wider Implications. The ORBIT journal, Vol 1, Issue 2, pp 1-12. https://doi.org/10.29297/orbit.v1i2.49