La fine del teatro della produttività: perché dobbiamo ripensare cosa rende un “buon lavoratore” nell’era dell’AI

Per anni, le organizzazioni hanno collegato la produttività con lo sforzo visibile: ore lavorate, calendari pieni, risposte rapide alle email e lunghe liste di compiti. I dati mostrano che i dipendenti stanno lavorando più a lungo che mai, con quasi un terzo dei lavoratori che torna nella sua casella di posta entro le 22:00. Tuttavia, più attività non si traduce necessariamente in un impatto maggiore.

L’intelligenza artificiale (AI) sta esponendo il fatto che siamo diventati notevolmente bravi a misurare l’attività mentre spesso trascuriamo ciò che muove l’azienda in avanti. Quando i dipendenti possono automatizzare ore di lavoro ripetitivo e ridirigere quel tempo verso la risoluzione di problemi di maggiore valore, dovremmo ripensare la produttività.

Quel cambiamento sta ridefinendo cosa significa essere un “buon lavoratore”. Più che mai, i leader devono chiedersi chi sta creando il maggior valore per l’azienda piuttosto che chi sta facendo il più lavoro.

Il teatro della produttività sta diventando impossibile da nascondere

Ogni organizzazione ha compiti che tengono le persone occupate senza creare molto valore.

Pianificare riunioni su più calendari. Inseguire approvazioni. Copiare informazioni tra sistemi.

Con l’AI che sta cambiando rapidamente, il lavoro ripetitivo può essere completato in pochi secondi. Di conseguenza, misurare i dipendenti in base al volume di quei compiti non ci dice molto sul loro contributo. Con il teatro della produttività che viene esposto, è importante capire come i dipendenti utilizzano il tempo che hanno guadagnato dalle efficienze dell’AI per migliorare il loro lavoro e i loro contributi.

Cosa rende un “buon lavoratore” nell’era dell’AI

La vera opportunità con l’AI consiste nel differenziare tra il lavoro che non richiede più o ancora richiede sforzo umano.

Prendiamo ad esempio il reclutamento. Coordinare colloqui tra più responsabili delle assunzioni, candidati e fusi orari può consumare ore ogni settimana. È necessario, ma non richiede pensiero strategico. Quando i coordinatori del talento riconoscono questo e automatizzano la pianificazione, guadagnano tempo per costruire relazioni con i candidati, consigliare i responsabili delle assunzioni e migliorare le decisioni di assunzione.

La ricerca supporta questo cambiamento. Il barometro dei lavori dell’AI di PwC del 2025 ha trovato che le industrie più esposte all’AI hanno sperimentato una crescita della produttività quasi quattro volte superiore dal momento in cui l’AI generativa è diventata mainstream, mentre il ricavo per dipendente è cresciuto tre volte più velocemente rispetto alle industrie meno esposte all’AI.

I dipendenti che prosperano nell’era dell’AI saranno certamente più veloci. Tuttavia, svilupperanno una maggiore istinto per capire dove l’esperienza umana crea il maggior valore e dove la tecnologia dovrebbe gestire il loro lavoro ripetitivo.

Saranno anche abbastanza curiosi da sperimentare nuovi modi di lavorare con l’AI, costruire costantemente la loro alfabetizzazione dell’AI e condividere apertamente cosa funziona e cosa no con i loro team per aiutare tutti a muoversi rapidamente.

Aiutare più dipendenti a sviluppare quella mentalità è dove le organizzazioni hanno una grande opportunità.

Fornire ai dipendenti le giuste strategie dell’AI per una maggiore produttività

Semplicemente fornire ai dipendenti l’accesso agli strumenti dell’AI non è sufficiente per ottenere guadagni di produttività significativi.

Molte organizzazioni hanno trascorso gli ultimi due anni introducendo assistenti dell’AI, chatbot e copiloti. Mentre questi strumenti possono risparmiare tempo, aggiungere soluzioni dell’AI isolate ai modi di lavorare esistenti raramente cambia i risultati di per sé.

La maggiore opportunità deriva dal ridisegnare come si svolge il lavoro.

Boston Consulting Group ha trovato che l’80% dei dipendenti che lavorano all’interno di una chiara strategia dell’AI ha segnalato un impatto aziendale misurabile, rispetto al 60% dei dipendenti che avevano accesso agli strumenti dell’AI senza una chiara strategia. Gartner ha similmente avvertito che molte organizzazioni lottano per realizzare guadagni di produttività significativi perché non hanno fondamentalmente ridisegnato il lavoro intorno all’AI.

I guadagni più grandi derivano dal progettare flussi di lavoro ripetibili che consentono all’AI di gestire i compiti ripetitivi in tutto il processo mentre i dipendenti rimangono responsabili della supervisione, della presa di decisioni e delle eccezioni. I flussi di lavoro agentic rendono ciò possibile coordinando più azioni in un unico processo connesso invece di trattare l’AI come un altro strumento autonomo.

Consideriamo il servizio clienti. Se un cliente ha bisogno di modificare un ordine, tradizionalmente, un rappresentante del servizio clienti potrebbe trascorrere molto tempo confermando i dettagli dell’account, controllando l’inventario, aggiornando un sistema di gestione degli ordini, elaborando modifiche di pagamento e organizzando la spedizione. L’AI agentic può orchestrare quei passaggi ripetitivi attraverso più sistemi all’interno di un unico flusso di lavoro.

Avere quel flusso di lavoro ripetibile cambia il ruolo del dipendente. Il tempo può ora essere investito nella risoluzione di problemi complessi e nel garantire che ogni interazione si concluda con il miglior risultato possibile. Sono quei momenti che i clienti ricordano e che influenzano la fedeltà, la fidelizzazione e le prestazioni aziendali.

Il giudizio e l’esperienza umana diventano più importanti

Mentre le organizzazioni costruiscono forze lavoro ibride, dove i dipendenti umani collaborano con l’AI, il vantaggio competitivo delle persone si sposta sempre più verso capacità umane uniche.

Un sistema dell’AI può consigliare la soluzione più rapida, ma le persone capiscono se è la soluzione giusta. Le persone possono bilanciare priorità in competizione, riconoscere il contesto organizzativo e culturale, costruire fiducia con i clienti e i colleghi e sapere quando una situazione richiede flessibilità invece di seguire il processo standard.

L’alfabetizzazione dell’AI sta diventando rapidamente una competenza essenziale nel luogo di lavoro. Ciò che separa i dipendenti di alto rendimento è la loro capacità di riconoscere dove la tecnologia rimuove l’attrito e dove la loro stessa esperienza ha il maggior impatto sui clienti, sui colleghi e sui risultati aziendali.

Se questo è ciò che significa essere un “buon lavoratore” di alto rendimento, le organizzazioni devono ripensare come riconoscono e premiano questo lavoro.

La leadership deve ridefinire il successo

Mentre l’AI espande i modi in cui i dipendenti possono creare valore, i leader delle risorse umane dovrebbero rivedere se i loro attuali quadri di riferimento delle prestazioni catturano completamente quei contributi. Le misure basate sull’attività come le ore lavorate, i biglietti chiusi e la risposta hanno a lungo sido indicatori utili, ma raccontano solo una parte della storia nelle organizzazioni alimentate dall’AI.

L’AI non sta solo aiutando i dipendenti a completare lo stesso lavoro più efficientemente. Mentre i compiti ripetitivi vengono automatizzati, i dipendenti hanno una maggiore capacità di passare a lavori più strategici: risolvere sfide complesse, ridurre i rischi aziendali e scoprire interamente nuove opportunità di crescita. Quei contributi spesso hanno un impatto più ampio e duraturo sull’azienda rispetto ai singoli compiti che l’AI ha tolto dal loro piatto.

Le conversazioni sulle prestazioni dovrebbero evolversi per riconoscere i modi aggiuntivi in cui i dipendenti aggiungono valore. Oltre ai metriche dei risultati aziendali stabilite e alle misure tradizionali, i leader dovrebbero riconoscere i dipendenti che utilizzano l’AI per creare valore che aiuta l’intera organizzazione ad adattarsi più rapidamente.

La pianificazione della forza lavoro deve anche evolversi per la forza lavoro ibrida. Le decisioni sull’assunzione, la progettazione del lavoro e lo sviluppo della carriera non possono più avvenire indipendentemente dalla pianificazione tecnologica. Prima che le organizzazioni decidano quali ruoli hanno bisogno domani, devono capire quali flussi di lavoro l’AI può automatizzare e dove l’esperienza umana crea il maggior valore.

La domanda di alfabetizzazione dell’AI — la capacità di utilizzare e gestire gli strumenti dell’AI — è cresciuta sette volte in due anni, più velocemente di qualsiasi altra competenza nelle offerte di lavoro negli Stati Uniti. Tuttavia, creare una forza lavoro alfabetizzata dell’AI richiede più del solo fornire accesso agli strumenti più recenti. Le persone sono naturalmente caute nei confronti del cambiamento, in particolare quando influisce su come viene misurato il loro lavoro. I leader hanno la responsabilità di fornire indicazioni pratiche e formazione, dare ai dipendenti l’opportunità di sperimentare con l’AI e imparare gli uni dagli altri e stabilire aspettative chiare su come le misure del successo stanno evolvendo.

Un esempio di indicazioni pratiche è il modello hub-and-spoke. Un comitato di direzione centrale può stabilire pratiche dell’AI responsabili e priorità strategiche, mentre i campioni dell’AI in diverse funzioni aziendali possono identificare casi d’uso per sperimentare l’applicazione dell’AI. Ciò consente alle aziende di adottare l’AI in modo coerente mentre consente flessibilità per risolvere le sfide uniche che ogni funzione aziendale affronta.

In definitiva, la definizione di un “buon lavoratore” sta evolvendo in questo nuovo ambiente. I dipendenti che si distinguono continueranno a costruire la loro alfabetizzazione dell’AI, capire dove la tecnologia crea efficienza e l’esperienza umana fa la differenza maggiore e condividere le loro conoscenze e i migliori modi di lavorare con gli altri.

Le organizzazioni hanno un ruolo critico da svolgere per aiutare i dipendenti a raggiungere questo nuovo successo. Ridisegnando i flussi di lavoro, modernizzando le misure delle prestazioni e favorendo una cultura in cui l’apprendimento e la sperimentazione con l’AI sono incoraggiati, possono creare forze lavoro più produttive, contributori di maggior valore aziendale e meglio preparate per il futuro.