La vera sfida del management: riprogettare il lavoro cambiato dall’AI

La ricerca SAP SuccessFactors evidenzia come l’AI possa liberare tempo per innovare ruoli e team, evitando la trappola di aumentare solo la quantità di lavoro

L’intelligenza artificiale rivoluziona le dinamiche che regolano ruoli e professioni: non è più un’ipotesi ma la realtà con la quale devono oggi convivere tutte (o quasi) le imprese. La questione è se le organizzazioni, piccole o grandi che siano, sapranno guidare questa trasformazione o si limiteranno a inseguirla, cercando soprattutto di fare più in fretta ciò che fanno già. È il tema al centro di “The Future of Work We Should Build: Predictions for How AI Will Change Jobs, Organizations, and HR”, una ricerca di SAP SuccessFactors che combina l’analisi di oltre 500 fonti con le risposte di 2.718 dipendenti, 500 executive e 60 fra responsabili HR e fondatori di aziende native dell’AI. Il rapporto descrive una “trappola” ormai nota della produttività, legata al fatto che l’intelligenza artificiale può liberare tempo ma quel tempo può tradursi in due distinti effetti: più attività e maggiore efficienza oppure occasione per ripensare ruoli, team e processi. La ricerca individua in tal senso sei cambiamenti possibili, dalla specializzazione a ruoli più dinamici, dall’autorità centralizzata a una maggiore autogestione. Cambiamenti che impongono alle imprese di chiarire aspettative, obiettivi e criteri con cui valutare il contributo delle persone. A ragionare (in esclusiva) con il Sole 24Ore sul futuro del lavoro, sulle linee guida per costruirlo e sulle conseguenze dell’AI sulle organizzazioni è Autumn Krauss, Chief Scientist di SAP SuccessFactors e responsabile del Future of Work Research Lab.

Come si distingue un’organizzazione che sta chiedendo alle persone di fare di più con l’AI da una che sta creando più valore grazie all’AI? 

La distinzione più evidente riguarda il modo in cui viene impiegato il tempo risparmiato grazie all’intelligenza artificiale. Se ai dipendenti viene semplicemente chiesto di produrre una maggiore quantità dello stesso lavoro, l’organizzazione si limita a chiedere loro di fare di più; se, invece, il tempo liberato viene utilizzato per ripensare il lavoro stesso, consentendo alle persone di dedicarsi maggiormente al giudizio, alla risoluzione dei problemi, all’innovazione o all’interazione con i clienti, l’organizzazione sta creando valore. La nostra ricerca suggerisce che questa distinzione è fondamentale: secondo il 72% dei dirigenti C-suite, la maggior parte delle organizzazioni che dichiara di trasformare il lavoro grazie all’AI si limita ad automatizzare più rapidamente le attività esistenti. I leader possono capire quale dei due scenari si sta realizzando misurando come i dipendenti riallocano concretamente il proprio tempo, anziché limitarsi a verificare le ore che l’AI sembra far risparmiare. Chiedendosi, per esempio, se migliorano i risultati per i dipendenti, i clienti e l’azienda oppure se cresce semplicemente la quantità di lavoro prodotto.

Nel report parlate di “offload effect”, e cioè l’affidarsi all’AI per ridurre lo sforzo cognitivo fino ad accettarne le risposte senza sufficiente spirito critico. Come si evita il rischio di indebolire l’autonomia decisionale?

Per prevenire questo effetto, le organizzazioni devono stabilire quali attività l’intelligenza artificiale debba supportare e quali debbano restare sotto la responsabilità delle persone. L’AI può raccogliere informazioni o generare soluzioni, ma le persone devono continuare a essere responsabili della verifica dei risultati, della valutazione delle diverse opzioni e delle decisioni da prendere. Questo può richiedere l’introduzione deliberata di alcuni passaggi che inducano a riflettere: anziché ottimizzare ogni interazione in funzione della velocità, le organizzazioni possono prevedere momenti che invitino i dipendenti a fermarsi, a spiegare il proprio ragionamento, a valutare alternative o a verificare le evidenze prima di agire. L’obiettivo è garantire che la comodità non prenda il posto del pensiero critico.

E per ottenere il cosiddetto “amplification effect”, cosa serve?

Questo effetto si verifica quando l’AI potenzia il pensiero umano anziché sostituirlo. Con indicazioni chiare su quando affidarsi all’AI, quando metterne in discussione i risultati e quando non utilizzarla, è possibile ampliare le prospettive e migliorare le decisioni, preservando al contempo la capacità di giudizio delle persone, le loro abilità nella risoluzione dei problemi e la loro autonomia professionale.

Se il passaggio a ruoli più generalisti è vissuto come una perdita di expertise o una svalutazione delle competenze costruite negli anni, cosa deve fare l’azienda?

La competenza non è soltanto un insieme di capacità. Spesso è anche una fonte di riconoscimento, sicurezza in sé stessi e crescita professionale. La nostra ricerca ha rilevato che i ruoli più generalisti possono offrire ai dipendenti una varietà di competenze e attività superiore del 21%. Tuttavia, vi sono indicatori contrastanti: il 20% dei dipendenti afferma che la propria azienda si aspetta che diventino più generalisti, [...]