La fluidità nell’IA è la competenza della forza lavoro che le organizzazioni non possono permettersi di ignorare

Le organizzazioni stanno espandendo rapidamente l’uso dell’IA, ma l’accesso sta superando le capacità della forza lavoro. Una ricerca di Google e Ipsos ha rilevato che, sebbene il 40% dei dipendenti utilizzi l’IA al lavoro, solo il 5% è veramente fluente nell’IA. Fornire agli dipendenti strumenti di IA non significa che sappiano quando usarli, come valutarne i risultati o dove la decisione umana debba ancora guidare. 

Colmare questo divario richiede che le organizzazioni considerino la fluidità nell’IA come una capacità della forza lavoro e, in ultima analisi, come parte del modello operativo. Non è una competenza tecnica riservata ai team IT, ai data scientist o ai primi adottanti. I dipendenti hanno bisogno di fiducia e giudizio per applicare l’IA a problemi aziendali reali, mettere in discussione i suoi risultati e capire cosa dovrebbe e non dovrebbe essere delegato alla tecnologia. Anche i leader hanno bisogno di queste capacità, poiché il loro ruolo non è più semplicemente decidere dove implementare l’IA. Devono riprogettare il modo in cui il lavoro viene svolto, determinando dove l’IA può operare, dove la tecnologia esistente può abilitare il lavoro e dove il giudizio umano, le relazioni e la responsabilità creano il maggior valore. Questo è il passaggio verso un’organizzazione fluente nell’IA. Significa progettare il modello operativo attorno ai punti di forza di esseri umani, IA e tecnologia insieme. 

L’adozione dell’IA non è la stessa cosa della fluidità nell’IA

Uno degli errori più comuni che le organizzazioni commettono è considerare l’uso dell’IA come prova del successo dell’IA. Accessi, richieste, licenze attivate, completamenti di formazione e utilizzo di token dimostrano che i dipendenti hanno accesso alla tecnologia, ma dicono poco sul fatto che l’IA stia migliorando l’efficienza e l’accuratezza del loro lavoro. 

Gallup ha riportato che il 65% dei dipendenti afferma che l’IA ha migliorato la loro produttività individuale, ma solo il 12% dice che ha cambiato il modo in cui il lavoro viene svolto nella loro organizzazione. Mettere l’IA nelle mani dei dipendenti non crea automaticamente valore aziendale, soprattutto se l’adozione è la principale metrica di successo. Le organizzazioni devono andare oltre l’uso e valutare se i dipendenti sanno come utilizzare l’IA in modo efficace. Ciò significa identificare i casi d’uso appropriati, porre domande migliori, mettere in discussione risultati che sembrano plausibili ma potrebbero essere errati, e riconoscere quando il contesto, l’empatia o il giudizio hanno più importanza dell’intelligenza grezza. 

Le metriche di successo dovrebbero spostarsi di conseguenza. Le organizzazioni dovrebbero valutare se l’IA sta migliorando la qualità e la rapidità delle decisioni, creando esperienze migliori per dipendenti e clienti, eliminando lavori a basso valore e liberando le persone per concentrarsi su giudizio, creatività, collaborazione e relazioni dove creano il maggior valore. In definitiva, l’IA dovrebbe essere misurata in base al suo contributo alle prestazioni aziendali, dalla maggiore produttività e agilità a una qualità, crescita e resilienza più solide. 

Costruire tale capacità richiede più che insegnare ai dipendenti come formulare richieste. La fluidità nell’IA significa capire quando usare l’IA, come valutarne i risultati e cosa dovrebbe rimanere nelle mani umane. L’obiettivo non è aumentare l’uso dell’IA, ma ottenere un lavoro migliore come risultato. 

Le organizzazioni hanno bisogno di una strategia equilibrata per il talento IA

La realtà è che le organizzazioni non possono assumere per creare una forza lavoro fluente nell’IA. Avranno ancora bisogno di specialisti in settori come ingegneria dell’IA, data science e governance, ma semplicemente non ci saranno abbastanza talenti specialistici per costruire la fluidità alla scala di cui la maggior parte delle aziende ha bisogno. Tale capacità deve estendersi a tutta l’organizzazione. L’opportunità più grande è sviluppare la forza lavoro esistente affinché le persone in tutti i ruoli possano lavorare efficacemente con l’IA. 

Ciò significa essere deliberati su dove costruire, acquistare e prendere in prestito capacità. Assumere specialisti dove creano valore differenziato. Ricorrere a supporto esterno quando la necessità è specifica o temporanea. Per i ruoli che l’IA ha già cambiato, investire nello sviluppo delle competenze dei dipendenti esistenti. 

Dovrebbe anche cambiare ciò per cui le aziende assumono. Quando gli strumenti e i requisiti del lavoro cambiano rapidamente, la competenza nella tecnologia attuale dice poco. L’agilità di apprendimento, la curiosità, il pensiero critico e il giudizio diventano più preziosi. I team di acquisizione del talento dovrebbero chiedersi se la persona può apprendere rapidamente, applicare le conoscenze in diversi contesti e valutare criticamente i risultati dell’IA anziché accettarli semplicemente. 

Lo sviluppo richiede lo stesso approccio pratico. Un corso di IA può insegnare le basi, ma la fluidità nasce dal fare il lavoro. Fornire alle persone problemi reali da risolvere con l’IA, lasciandole testare dove fa risparmiare tempo, migliora i risultati e dove è carente. Utilizzare manager, coaching e progetti trasversali per trasformare queste esperienze in pratiche ripetibili. 

I leader devono rendere chiare le linee guida. I dipendenti devono sapere perché l’IA è introdotta, quale problema risolve, dove è incoraggiata la sperimentazione e quali decisioni richiedono la responsabilità umana. Senza chiarezza, le organizzazioni si trovano di fronte a uno dei due risultati: le persone sono riluttanti a usare l’IA, oppure la usano senza un giudizio sufficiente. 

L’obiettivo non è creare una forza lavoro di esperti di IA; è creare una forza lavoro che lavori diversamente perché l’IA è presente. Le persone hanno bisogno di linee guida chiare e di una visibile responsabilità umana affinché possano sperimentare con fiducia, senza esternalizzare il loro giudizio alla tecnologia. 

Il Microsoft Work Trend Index ha rilevato che solo circa uno su quattro utenti di IA afferma che la leadership della loro organizzazione è chiaramente e costantemente allineata sull’IA. Deloitte ha inoltre riportato che le aziende con una maggiore esposizione all’IA stanno sperimentando una crescita della produttività circa del 40% superiore rispetto a quelle con minore esposizione. La loro ricerca ha scoperto che il 53% delle organizzazioni afferma che educare la forza lavoro più ampia è la loro strategia principale per il talento IA, rispetto al 36% che si concentra sull’assunzione di talenti IA specializzati. 

Questa evoluzione è importante perché la strategia IA non riguarda più semplicemente l’acquisizione di tecnologia. È sempre più una strategia della forza lavoro. 

I leader devono riprogettare il lavoro attorno a esseri umani e IA

La fluidità nell’IA è importante, ma formare le persone a usare l’IA senza cambiare il modo in cui il lavoro viene svolto lascia il modello operativo sostanzialmente invariato. Se le persone tornano agli stessi ruoli, processi e flussi di lavoro, le organizzazioni coglieranno solo una parte del potenziale dell’IA. L’opportunità più grande è riprogettare il lavoro attorno a ciò che gli esseri umani e l’IA fanno meglio: usare l’IA per accelerare l’esecuzione e migliorare le esperienze e applicare il giudizio umano dove crea il maggior valore. 

I dati suggeriscono che la maggior parte delle organizzazioni sta ancora facendo esattamente questo. Solo il 16% delle organizzazioni ha riprogettato completamente ruoli, processi e modelli operativi per integrare l’IA nel lavoro. Tuttavia, chi dà priorità alla progettazione del lavoro ha il doppio delle probabilità di superare le proprie aspettative sul ritorno dell’investimento IA. 

Consideriamo un manager che si prepara a una conversazione difficile con un dipendente. L’IA può raccogliere la storia delle prestazioni, riassumere i feedback precedenti e identificare temi o domande da approfondire. Questo può far risparmiare tempo di preparazione e fornire al manager informazioni migliori. Ma l’IA non dovrebbe condurre la conversazione. Comprendere il dipendente, leggere la situazione, mostrare empatia e prendere una decisione significativa rimane di competenza del manager. 

Lo stesso vale per l’acquisizione di talenti. L’IA può analizzare i dati del mercato del lavoro, gestire compiti amministrativi e far emergere pattern che un recruiter altrimenti impiegherebbe ore a trovare. Questo crea capacità. Il valore deriva da ciò che il recruiter fa con essa: dedicare più tempo a comprendere le motivazioni dei candidati, mettere in discussione le ipotesi di un manager delle assunzioni o consigliare un leader aziendale sui compromessi di talento. 

Questo è il cambiamento che le organizzazioni dovrebbero perseguire, non semplicemente automatizzare i compiti, ma usare l’IA per creare capacità e reindirizzarla deliberatamente verso il lavoro in cui le persone aggiungono più valore. 

Altrimenti, è facile automatizzare un processo inefficiente e finire con un processo inefficiente più veloce. L’opportunità più grande è riprogettare il lavoro attorno a ciò che le persone e l’IA fanno meglio. 

La fluidità nell’IA definirà la forza lavoro del futuro

La fluidità nell’IA diventerà sempre più una capacità di base della forza lavoro, proprio come oggi l’alfabetizzazione digitale. Tuttavia, essere nativi dell’IA non è una generazione, né è la competenza con gli strumenti attuali. È la capacità e la mentalità di apprendere continuamente, sperimentare e adattare il modo in cui il lavoro viene svolto man mano che l’IA evolve. Le piattaforme cambieranno. Le organizzazioni che costruiranno capacità durature investiranno in persone che possano evolversi con esse, sapendo quando usare l’IA, quando metterla in discussione e dove il giudizio umano è ancora più importante. 

Man mano che questa capacità matura, l’IA smette di essere una raccolta di strumenti e diventa parte del modo in cui l’organizzazione opera. Le organizzazioni che lo faranno correttamente non saranno quelle con il maggior numero di strumenti IA o anche con la più alta adozione. Saranno quelle le cui persone riescono costantemente a trasformare l’IA in lavoro migliore, decisioni migliori e prestazioni aziendali migliori. 

Questo è in definitiva il test della fluidità nell’IA. Non se la tua forza lavoro utilizza l’IA, ma se ciò porta a lavoro migliore, decisioni migliori, esperienze migliori e prestazioni aziendali migliori.