L’AI migliora il lavoro solo se i leader ridisegnano le organizzazioni

Quando un sistema individua un’anomalia e segnala la necessità di intervenire, chi verifica che abbia ragione? Chi decide quanto sia urgente agire? E chi risponde delle conseguenze se l’intervento viene rinviato? Sono domande che in azienda ci si dovrebbe porre da sempre, ma che diventano più importanti quando l’intelligenza artificiale entra nei processi aziendali.

Nelle organizzazioni, gli effetti dell’AI sul lavoro possono esplicitarsi con un certo ritardo rispetto alla sua introduzione. Prima acquistiamo licenze o introduciamo assistenti digitali , poi cambiano le decisioni, le responsabilità e le competenze delle persone. Una relazione scritta più in fretta è un risultato, ma un’organizzazione capace di prendere decisioni migliori è tutta un’altra cosa.

È la distinzione che emerge dal confronto tra le aziende riunite dallo Humans & Organizations Lab (Human.O Lab) di SDA Bocconi. Le esperienze raccolte comprendono applicazioni concrete: strumenti che classificano documenti, facilitano l’accesso alle informazioni interne, analizzano dati, formulano previsioni o segnalano anomalie. Alcune fanno risparmiare tempo, altre aiutano i professionisti a vedere possibilità che avrebbero faticato a individuare da soli. Le iniziative più ambiziose, però, cominciano a cambiare l’intero processo in cui quelle attività si svolgono, a patto che l’evoluzione sia guidata da una leadership consapevole.

Se un assistente può preparare una prima valutazione di una pratica complessa, qualcuno deve stabilire quali informazioni può usare, quando coinvolgere un esperto e come documentare la decisione finale. Se un modello suggerisce un intervento di manutenzione, occorre definire il rapporto tra previsione automatica e giudizio di chi conosce l’impianto. La tecnologia rende possibili nuove soluzioni; il loro valore dipende da queste scelte organizzative.

Per molto tempo abbiamo immaginato il buon capo come la persona che conosce le risposte, costruisce un piano e controlla che venga eseguito. Con l’AI, le risposte disponibili si moltiplicano e i piani possono essere aggiornati di continuo. Cresce così il bisogno di un leader capace di progettare il lavoro, distribuendolo tra persone e sistemi intelligenti. Deve assegnare compiti, creare occasioni di confronto, fissare criteri di verifica e lasciare spazio alla sperimentazione. Il leader deve esercitare il controllo in modo diverso e in base a nuove competenze.

La prima responsabilità è proteggere il giudizio umano. Un’analisi prodotta in pochi secondi può apparire convincente anche quando trascura un dettaglio decisivo e, allora, un manager deve sapere in quali passaggi l’AI può aiutare a formulare ipotesi e in quali, invece, le persone devono esaminare i fatti prima di consultarla. Deve chiedere ai collaboratori di motivare una scelta, valutare alternative e contestare un suggerimento plausibile, perché la rapidità con cui arriva una risposta non garantisce la qualità della decisione.

La seconda responsabilità riguarda l’apprendimento. Le aziende stanno investendo nella formazione all’uso degli strumenti, spesso attraverso comunità interne e persone incaricate di diffondere le competenze. È una base indispensabile, ma ai manager serve soprattutto la capacità di riconoscere un errore del sistema, capire quali verifiche richiede un risultato e rivedere un processo quando la sperimentazione rivela un limite. Per poterlo fare, serve un ambiente in cui sia possibile esprimere dubbi e segnalare gli errori. Se ogni incertezza viene nascosta per paura di apparire impreparati, l’organizzazione imparerà poco, per quanti strumenti abbia a disposizione.

C’è infine una responsabilità che riguarda le relazioni. Durante un’esperienza di formazione, alcuni agenti AI sono stati usati per porre domande e stimolare prospettive diverse. L’interazione è aumentata, ma l’attenzione dei partecipanti tendeva a concentrarsi sulla piattaforma, riducendo lo scambio di sguardi tra le persone. Anche uno strumento progettato per aiutare un gruppo a pensare finisce per modificare il modo in cui il gruppo ascolta e discute. Un leader deve osservare entrambi gli effetti.

La diffusione dell’AI non deve essere scambiata per una prova di trasformazione. La differenza si vede nelle decisioni che vengono prese meglio, nel tempo restituito ad attività di maggiore valore, nelle competenze che crescono e nella chiarezza con cui ciascuno sa di che cosa è responsabile. Anche se questi sono risultati più difficili da misurare rispetto al numero di licenze attivate, sono i risultati per cui vale la pena investire.

L’intelligenza artificiale ci offre l’occasione di ripensare il lavoro. Per coglierla, ai vertici aziendali servirà meno fiducia nella semplice disponibilità della tecnologia e più attenzione alla progettazione delle organizzazioni che la usano.