L’immagine è “Girl With Ball” di Roy Lichtenstein
Molte trasformazioni tecnologiche sono state adottate dalle organizzazioni come strumenti di supporto: nuove infrastrutture, nuovi canali di comunicazione, nuovi sistemi informativi. L’IA introduce però una discontinuità diversa, perché non riguarda soltanto il modo in cui le persone lavorano, ma il lavoro stesso. La possibilità di accedere rapidamente a conoscenza specialistica e supporto cognitivo mette in discussione il funzionamento delle organizzazioni, il significato dell’expertise e il ruolo della leadership in contesti di cambiamento accelerato.
Una delle domande centrali riguarda il costo dell’expertise. Se l’accesso a competenze specialistiche diventa sempre più abbondante e immediato, l’expertise smette progressivamente di essere una risorsa rara e costosa. In questa prospettiva, le organizzazioni — viste come insiemi di competenze specialistiche in aree differenti — possono essere ridefinite, così come i ruoli costruiti intorno alla profondità verticale delle conoscenze.
Per comprendere questi cambiamenti, viene proposta una logica sperimentale. L’IA generativa viene osservata come una tecnologia il cui impatto reale sul lavoro deve essere verificato empiricamente, non assunto teoricamente. Domande su efficacia, modalità d’uso, effetti collaterali, trasformazioni organizzative e nuovi modi di collaborare richiedono osservazione, sperimentazione e confronto sistematico con il lavoro concreto.
Uno studio condotto con professionisti di Procter & Gamble ha esplorato come persone singole e team affrontino problemi di innovazione con e senza IA. La qualità delle idee prodotte da persone che lavoravano individualmente con IA è risultata comparabile a quella generata da team senza IA e, in alcuni casi, vicina a quella di team supportati da IA. Questo risultato si accompagna a un secondo elemento: persone appartenenti a funzioni differenti tendevano, senza IA, a produrre soluzioni fortemente legate alla propria specializzazione; con l’IA emergevano invece output più equilibrati tra prospettive commerciali e tecnico-scientifiche.
La collaborazione viene ridefinita anche dal punto di vista temporale. Se normalmente il lavoro di gruppo comporta costi di coordinamento, l’uso dell’IA ha mostrato una riduzione significativa di questa penalità di tempo. In parallelo, sono emersi livelli più alti di emozioni positive e minori emozioni negative durante il lavoro, suggerendo un’esperienza percepita in modo differente rispetto a modalità operative precedenti.
Da qui emerge un cambio di prospettiva: l’IA non viene descritta semplicemente come uno strumento, ma come una forma di compagno di squadra cognitivo capace di fornire accesso immediato a competenze, coordinamento e supporto nel lavoro. La disponibilità continua di intelligenza ed expertise modifica il modo in cui problemi, decisioni e attività possono essere affrontati.
Per la leadership, questo sposta il focus dal semplice deployment tecnologico alla trasformazione organizzativa. La questione non riguarda soltanto introdurre strumenti, ma ridefinire il modo in cui persone, processi e organizzazione lavorano insieme. La trasformazione viene descritta come prevalentemente organizzativa: tecnologia e struttura del lavoro devono evolvere simultaneamente.
Questo rende centrale anche la relazione con le persone rispetto alle paure generate dall’IA. L’incertezza, le preoccupazioni e le domande legate al proprio ruolo non possono essere trattate come rumore di fondo, ma diventano parte della conversazione manageriale. L’attenzione si sposta su possibilità di crescita, capability unlocks e nuove opportunità abilitate dalla tecnologia, anziché limitarsi a un linguaggio di minaccia o sostituzione.
La leadership viene inoltre descritta come elemento decisivo per la velocità e profondità del cambiamento. Le trasformazioni che restano affidate esclusivamente a change agent isolati tendono a perdere forza in assenza di sponsorship dall’alto. Il cambiamento richiede coinvolgimento attivo del leadership team, affinché l’IA venga interpretata come tecnologia di lavoro e di business, non semplicemente come tema informatico.
Questo implica anche una richiesta concreta ai leader: non basta parlare di IA, occorre praticarla. L’uso quotidiano dell’IA come partner del pensiero, la costruzione di agenti personali e l’esperienza diretta della tecnologia diventano modalità per comprendere implicazioni organizzative e guidare cambiamenti più credibili.
Per interpretare ciò che sta accadendo viene proposta un’analogia storica. Così come internet ha abbattuto progressivamente il costo marginale della trasmissione delle informazioni, l’IA potrebbe ridurre drasticamente il costo marginale dell’expertise. Attività un tempo costose o difficili da coordinare diventano progressivamente accessibili, ridefinendo il rapporto tra competenze, lavoro e organizzazione.
In questo scenario, le categorie manageriali ed economiche consolidate risultano meno stabili. Se il costo dell’expertise cambia radicalmente, ciò che fanno le organizzazioni e il modo in cui ruoli e competenze vengono progettati diventa terreno di reinvenzione. Marketing, finanza, ricerca, vendite e sviluppo non scompaiono, ma vengono reinterpretati dentro una configurazione organizzativa differente.
La direzione del cambiamento non viene però considerata predeterminata. Comprendere ciò che sta accadendo e decidere intenzionalmente come orientare trasformazioni, ruoli e organizzazioni diventa parte della responsabilità delle persone e della leadership. In un contesto in cui l’intelligenza può essere disponibile “on demand”, il lavoro non viene soltanto accelerato: viene progressivamente reinventato.
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