L’IA non sarà in grado di sostituire queste quattro competenze chiave

Le organizzazioni di servizi professionali, comprese le società di consulenza, le aziende di servizi tecnologici e le società di revisione e consulenza fiscale, hanno sempre gareggiato sulla base della forza del loro pensiero. Ma quell’equazione sta iniziando a cambiare. In settori come la manifattura o l’ospitalità, l’IA automatizza in gran parte le attività che supportano il prodotto. Nei servizi professionali, l’IA sta toccando sempre più il prodotto stesso: l’expertise, l’analisi e le raccomandazioni per le quali i clienti pagano.

Ecco perché la questione delle competenze umane è particolarmente urgente per questo settore. Il rapporto 2025 Future of Jobs Report del World Economic Forum stima che il 39 % delle competenze esistenti sarà trasformato o diventerà obsoleto entro il 2030, con l’IA che guida gran parte di questo cambiamento. È probabile che le organizzazioni di servizi avvertano gli effetti prima e in modo più marcato rispetto alla maggior parte. Infatti, il 2026 Global Service Dynamics Report rivela che l’82 % delle società di servizi considera l’assunzione di specialisti IA una priorità elevata nei prossimi 12 mesi, mentre la tecnologia rimodella rapidamente il settore.

Le risorse umane non possono rallentare quella trasformazione. Ciò che possono fare è contribuire a determinare chi è pronto per essa.

Una domanda a cui continuo a tornare nel mio ruolo è quali capacità dobbiamo sviluppare intenzionalmente nelle persone oggi affinché le nostre organizzazioni diventino più solide man mano che l’IA assume sempre più compiti operativi. Il ritmo del cambiamento tecnologico è evidente. Dove investire nelle persone è meno ovvio.

Queste quattro capacità spiccano di più per me.

Dal gestire il lavoro allo sviluppo delle persone

Man mano che l’IA si occupa dell’assegnazione dei compiti, del monitoraggio dei progressi e dell’analisi preliminare, i manager che trascorrono la maggior parte del loro tempo a svolgere tali attività vedranno rendimenti decrescenti su quel lavoro. Il loro valore si sposta sempre più verso qualcosa di molto più difficile da automatizzare: aiutare le persone a svilupparsi.

Per le risorse umane, ciò significa ripensare cosa significhi essere un buon manager, dai programmi di formazione e dalle aspettative di ruolo al modo in cui le prestazioni vengono misurate.

La qualità del coaching di un manager dovrebbe diventare una dimensione significativa della performance, supportata da criteri che riflettano come appare uno sviluppo efficace in un ambiente di lavoro ricco di IA. Consideriamo un consulente alle prime esperienze che decide se fidarsi di una risposta generata dall’IA o approfondire ulteriormente. Aiutare quel dipendente a sviluppare il giudizio necessario per prendere quella decisione è ora una parte importante della gestione. I leader che creano percorsi di sviluppo visibili per i loro team dovrebbero essere riconosciuti per questo, accanto agli obiettivi tradizionali di utilizzo e margine.

Deloitte’s 2026 study di 1.394 dipendenti ha rilevato che i membri di team ad alte prestazioni hanno quasi tre volte più probabilità di affermare che il loro team promuove una cultura dell’apprendistato, al 40 % rispetto al 15 %. Inoltre, il 68 % dichiara di dedicare attivamente tempo ad aiutare i colleghi a imparare e crescere. I team ad alte prestazioni utilizzano anche l’IA più frequentemente, al 78 % rispetto al 54 %, ma la differenza più importante non è semplicemente la tecnologia che usano. È il modo in cui i membri del team collaborano e si sviluppano a vicenda.

Giudizio in Situazioni di Incertezza

L’IA può valutare scenari, identificare opzioni potenziali e evidenziare schemi di rischio. Ma la responsabilità delle conseguenze di una decisione rimane umana.

Il lavoro nei servizi professionali è sempre stato basato sul prendere decisioni solide con informazioni incomplete. Pertanto, le organizzazioni più solide devono investire su entrambi i lati di questa equazione: sviluppare il giudizio umano necessario per operare nell’ambiguità e allo stesso tempo implementare tecnologie che trasformino informazioni imperfette in un quadro operativo più chiaro.

Una parte sempre più importante di quel giudizio è sapere come operare in ambienti ibridi in cui esperti umani, agenti IA e flussi di lavoro automatizzati collaborano. I professionisti che hanno successo in questi contesti comprendono quali decisioni debbano rimanere guidate dall’uomo, quali traggono beneficio dal contributo dell’IA e dove i passaggi richiedano gate di qualità o percorsi di escalation.

Determinare tali confini in modo ponderato sta diventando una capacità di leadership a sé stante. Le risorse umane dovrebbero iniziare a integrarlo esplicitamente nei profili di ruolo e nei modelli di competenza.

Le risorse umane possono rendere pratici questi modelli enfatizzando due caratteristiche specifiche: l’umiltà intellettuale, ovvero la disponibilità a mettere in discussione le proprie ipotesi di fronte a nuovi dati, e il pensiero critico, ovvero la capacità di valutare se le intuizioni generate dall’IA siano complete e appropriate.

Queste aspettative possono anche diventare parte delle valutazioni continue delle performance. Invece di valutare solo il risultato di una decisione, le organizzazioni possono chiedere ai leader di spiegare il loro processo decisionale: dove hanno fatto affidamento sull’IA, dove hanno contestato le sue raccomandazioni e come hanno bilanciato i dati con il contesto umano. Il giudizio strategico si sviluppa chiedendo ripetutamente ai leader di prendere decisioni difficili e di sostenerle. Non esistono scorciatoie per costruire tale capacità.

La fiducia diventa un vantaggio competitivo

Quando ogni azienda ha accesso a strumenti di IA simili, l’esecuzione diventa più facile da confrontare per i clienti. Ciò che è molto più difficile da confrontare è se le persone sedute dall’altra parte del tavolo fanno sentire i clienti compresi. Questo rende la qualità delle relazioni un differenziatore sempre più importante per i rinnovi, i referral e l’espansione del campo d’azione.

Le risorse umane dovrebbero considerare le capacità relazionali come competenze che possono essere sviluppate intenzionalmente, anziché presumere che emergano naturalmente nel tempo. L’ascolto del cliente, la gestione dei conflitti e la fiducia degli stakeholder dovrebbero diventare tutti elementi fondamentali dello sviluppo professionale.

Le metriche di performance potrebbero dover andare oltre il Net Promoter Score e valutare come i leader rispondono in situazioni difficili. Questo potrebbe significare gestire una conversazione di ristrutturazione complessa, spiegare un cambiamento di ruolo legato all’adozione dell’IA, o sedersi con un cliente e dire: “l’IA ha commesso un errore e questo è ciò che stiamo facendo per rimediare”.

I datori di lavoro stanno già riconoscendo l’importanza di queste capacità. Il Rapporto Future of Jobs 2025 del World Economic Forum mostra che le competenze principali che i datori di lavoro prevedono cresceranno in importanza entro il 2030 includono resilienza, leadership empatica, pensiero creativo e autoconsapevolezza. Tutte sono fondamentalmente umane. Nessuna è tecnica.

Le organizzazioni che sviluppano sistematicamente tali competenze costruiranno un vantaggio relazionale che nessuno strumento di IA può riprodurre facilmente.

Apprendere e Sperimentare in Ambienti IA

Le capacità dell’IA stanno cambiando rapidamente. Ogni pochi mesi, nuovi strumenti e funzionalità rimodellano il modo in cui la gestione dei progetti, la pianificazione delle risorse e il coinvolgimento dei clienti possono essere gestiti. I professionisti meglio posizionati per tenere il passo sono quelli che continuano a fare domande, sperimentare nuovi approcci e condividere ciò che scoprono.

Il Report sull’Apprendimento sul Lavoro di LinkedIn del 2025 ha rilevato che il 91% dei professionisti L&D ritiene che le competenze umane siano più preziose che mai. Tuttavia, meno della metà afferma che le loro organizzazioni pongono la stessa enfasi sullo sviluppo delle competenze umane e tecniche.

Le risorse umane hanno diversi modi pratici per colmare tale divario. I programmi di sviluppo incentrati sull’insegnare alle persone come apprendere in un ambiente IA probabilmente rimarranno rilevanti più a lungo rispetto alla formazione basata su uno strumento specifico. Offrire ai dipendenti sandbox strutturati dove possono sperimentare l’IA su lavori reali ma a basso rischio può accelerare ulteriormente questo apprendimento.

Le organizzazioni possono anche riconoscere e promuovere i dipendenti che dimostrano una visibile agilità di apprendimento, sia che ciò significhi muoversi efficacemente tra diversi domini o applicare rapidamente nuovi flussi di lavoro alla consegna al cliente. L’IA sta alzando la soglia di base per l’esecuzione nell’intero settore dei servizi professionali. Ogni azienda ha l’opportunità di diventare più veloce. Ogni azienda ha l’opportunità di diventare più efficiente.

La domanda più importante è cosa distinguerà le organizzazioni davvero eccellenti da quelle semplicemente più veloci. Sono convinto che la risposta ricada interamente sulla responsabilità delle risorse umane: costruire deliberatamente le capacità umane che diventano più preziose, non meno, man mano che l’IA assume una quota maggiore del lavoro.