Onlyness e leadership: perchรฉ il change management non funziona piรน

Ho ascoltato in questi giorni il podcast con Nilofer Merchant in cui torna sul concetto che porta avanti da anni, quello che lei chiama onlyness, e lo applica a un’idea che mi sembra meriti piรน attenzione di quella che riceve in Italia: la fine del change management come l’abbiamo conosciuto. Merchant viene da una carriera lunga in Apple e Autodesk, ha lanciato oltre cento prodotti, รจ una delle voci piรน riconosciute sul Thinkers50, e da qualche tempo dice una cosa precisa. Il change management, inteso come piano che parte dall’alto e si distribuisce sotto, รจ uno strumento del Novecento. Funzionava in un mondo in cui chi stava in cima sapeva la direzione e chi stava sotto doveva essere portato a seguirla, con la giusta combinazione di leve di influenza, comunicazione e formazione. Era un sistema di controllo travestito da accompagnamento.

Quel mondo, dice Merchant, non esiste piรน. Esiste un altro mondo in cui la conoscenza necessaria per cambiare un’organizzazione non sta piรน tutta in cima ed esiste quasi sempre distribuita nei nodi, perchรฉ sono i nodi quelli che toccano i clienti, i prodotti, le anomalie, le opportunitร  invisibili dal piano direttivo. Allora il cambiamento non si gestisce piรน. Si co-crea. E il ruolo della leadership si trasforma da quello di chi indica la rotta a quello di chi sa porre le domande giuste e accetta di non sapere ancora la risposta.

Il sapere si รจ spostato, i framework no

Per anni ho visto progetti di trasformazione organizzativa fallire per la stessa ragione di fondo, quella che adesso Merchant nomina bene. C’era una sproporzione tra chi disegnava il cambiamento e chi lo doveva attuare. Quelli che lo disegnavano sapevano abbastanza di strategia ma poco del lavoro reale, quelli che lo dovevano attuare sapevano del lavoro reale ma erano tenuti fuori dal disegno. Il classico tentativo di sanare lo squilibrio era introdurre cicli di workshop, focus group, sondaggi di engagement. Roba che dava al sotto l’illusione di partecipare al sopra senza spostare davvero la decisione. Funzionava, a tratti, perchรฉ il sotto accettava la finzione in cambio di un po’ di considerazione.

Adesso quella finzione si rompe da sola, e non per ragioni etiche ma per ragioni di efficienza. L’AI sta amplificando un fenomeno che giร  era in corso da vent’anni: la conoscenza utile per prendere decisioni si รจ spostata verso i bordi dell’organizzazione. Strumenti come Claude, Copilot, e tutti i loro fratelli, mettono nelle mani di chi sta nei nodi capacitร  di analisi, sintesi, prototipazione che fino a ieri richiedevano staff dedicato. Una persona junior con un modello potente accanto puรฒ oggi produrre output decisionali che dieci anni fa erano appannaggio di consulenti senior pagati a giornata. Allora la domanda diventa imbarazzante: perchรฉ continuiamo a gestire il cambiamento come se la conoscenza fosse ancora gerarchica?

Onlyness applicata alla trasformazione

Il concetto di onlyness di Merchant รจ la chiave operativa che permette di uscire dall’impasse. Onlyness รจ il punto unico del mondo in cui solo tu stai, dato dalla combinazione esatta di esperienza, storia, prospettiva, relazioni che hai accumulato. Da quel punto unico puoi vedere cose che nessun altro vede e portare contributi che nessun altro puรฒ dare. Vista cosรฌ, ogni persona in organizzazione รจ portatrice di onlyness, e l’onlyness non si delega.

Quando trasferisci questa idea al cambiamento organizzativo, succede una cosa interessante. Il piano dall’alto smette di essere un piano. Diventa una cornice: la domanda che si sta cercando di rispondere, il vincolo che bisogna rispettare, l’orizzonte temporale entro cui muoversi. Dentro quella cornice, sono gli onlyness distribuiti a costruire le soluzioni, una accanto all’altra, una sopra l’altra, fino a comporre qualcosa che nessuna mente singola avrebbe potuto disegnare. Il ruolo di chi guida diventa custodire la cornice, non riempirla. Tenere fermo il perchรฉ, lasciare aperto il come.

Sembra astratto e invece รจ molto operativo. Vuol dire che il leader passa la maggior parte del tempo a fare due cose: a formulare e riformulare la domanda finchรฉ diventa abbastanza precisa da orientare l’azione senza essere cosรฌ stretta da chiudere lo spazio creativo, e a costruire le condizioni in cui le persone si sentono sicure abbastanza per portare il proprio punto unico al tavolo senza paura. La seconda cosa รจ la piรน difficile, perchรฉ va contro decenni di abitudini gerarchiche.

Onlyness e disagio: il segnale che qualcosa sta davvero cambiando

Merchant parla del disagio come componente strutturale del processo. Non lo vede come effetto collaterale da minimizzare, lo vede come segnale che si sta andando nella direzione giusta. Se durante un processo di cambiamento nessuno sta scomodo, allora con buona probabilitร  non sta cambiando niente di vero. Sta cambiando solo la superficie, magari i diagrammi, magari le nomenclature, magari i punteggi negli engagement survey. Ma sotto, le vecchie posizioni di potere stanno tenendo botta.

Il disagio vero arriva quando chi era abituato a decidere deve imparare ad ascoltare prima di parlare, quando chi era abituato a eseguire deve imparare a proporre, quando chi era abituato a sapere deve riconoscere apertamente che non sa. Sono tre disagi simmetrici, distribuiti nei tre livelli classici dell’organizzazione, e nessuno dei tre รจ gratis. Merchant non promette una scorciatoia. Dice che il leader serio รจ quello che lo accetta e ci convive, anzichรฉ cercare di anestetizzarlo con metodologie sempre piรน sofisticate.

Leader e onlyness: la nuova base dell’autoritร 

Nel mio libro La mente adattiva avevo cercato di descrivere come la capacitร  di adattamento individuale e organizzativo stesse diventando la competenza chiave del decennio. Adesso vedo che quella tesi ha bisogno di un’integrazione. L’AI non aumenta solo l’urgenza dell’adattamento, ne cambia anche la natura. Perchรฉ l’AI non รจ uno strumento che aspetta l’istruzione, รจ un agente che propone. Lavora con te, ti porge alternative, ti contesta assunzioni. Se sai usarla, รจ come avere accanto un collega che ha letto tutto ed รจ disposto a discutere all’infinito.

In quel quadro, l’organizzazione gerarchica vecchio stampo diventa un collo di bottiglia evidente. Se ogni nodo dell’organizzazione ha accesso a un partner di ragionamento di livello globale, il freno smette di essere informativo e diventa autorizzativo: non manca piรน la conoscenza, manca il permesso di usarla. La burocrazia interna che doveva proteggere dalla cattiva decisione adesso protegge dalla decisione e basta. E intanto i competitor piรน piccoli, piรน piatti, piรน disposti a co-creare, si muovono prima.

Cosa succede a chi guida quando questo si avvera? Succede che il modello mentale del leader come ultimo decisore informato non regge piรน. L’AI sa piรน cose di te, su quasi tutto. I tuoi collaboratori, ben armati di AI, sanno piรน cose di te sui loro ambiti specifici. La tua autoritร  non puรฒ poggiare sul “sapere di piรน”, perchรฉ รจ semplicemente falso. Deve poggiare su qualcos’altro: sulla qualitร  delle domande che fai, sulla precisione con cui custodisci la direzione, sulla capacitร  di tenere viva la coesione del gruppo quando tutti sanno troppe cose e nessuno sa quella decisiva.

Come si forma il prossimo livello di leadership

Se la co-creazione รจ davvero il nuovo paradigma e l’AI lo accelera, allora va riaperta la questione su come si forma il prossimo livello di leader. Le vecchie palestre, le carriere lineari, gli step da middle a top management, presupponevano un mondo in cui si saliva accumulando sapere e contatti. Adesso il sapere รจ distribuito e i contatti li media spesso un algoritmo. Quello che resta scarso, e che diventa quindi il vero asset, รจ la capacitร  di stare nel disagio della non-conoscenza, di formulare domande che muovono persone e organizzazioni, di tenere insieme talenti diversi intorno a un perchรฉ che regge.

Tre cose che non si imparano leggendo, si imparano facendo, in mezzo agli altri, fallendo davanti a loro qualche volta. Mi piacerebbe vedere piรน aziende che progettano percorsi di leadership su queste tre dimensioni invece che sulla classica triade conoscenze-competenze-soft skill. Sarebbe giร  un primo passo verso il post-change-management che Merchant prefigura. Per ora, da imprenditore che ha attraversato cambiamenti organizzativi di vari ordini di grandezza, dico che il problema piรน sottile sta nel cambiare l’idea che abbiamo del leader, prima ancora delle regole. E quella, le regole, non basta a smuoverla.

Se vuoi confrontarti su come riprogettare ruoli di leadership in un contesto in cui l’AI ridistribuisce la conoscenza nei nodi, c’รจ la pagina Advisory con i formati di collaborazione che propongo a CEO e leadership team.

La forza trasformativa dell’AI: tra leadership e lavoro del futuro | Riflessioni (non brevi) dal libro Superagency di Hoffman – Beato

Ho finito di leggere SuperAgency. Notevole.

Un libro a mio avviso che va letto, non perchรฉ visione unica e corretta per definizione, ma perchรฉ unisci molti punti che consentono di farsi una idea sul futuro.

Convergenza tra IA e leadership: verso una โ€œsuperagencyโ€ aziendale

La convergenza tra intelligenza artificiale e leadership sta ridefinendo il modo in cui guidermo le organizzazioni di domani, senza dubbio. Reid Hoffman (co-fondatore di LinkedIn) e Greg Beato, nel loro concetto di โ€œSuperagencyโ€, immaginano un futuro in cui lโ€™AIamplifica lโ€™agire umano invece di sostituirlo. Una visione condivisibile ma che merita di esser spiegata, legando piรน temi e spunti.

In questo scenario, uomini e macchine collaborano in simbiosi (come definito in โ€œhuman-in-the-loopโ€), raggiungendo uno stato di superagency che moltiplica la creativitร , la produttivitร  e lโ€™impatto positivo di ciascun individuo . รˆ un approccio ottimistico e visionario: il concetto di Superagency sfida รจ di fatto una sfida ai timori (frequenti) tradizionali verso lโ€™AI e invita a guardare al futuro con opportunitร , non con paura . Per i leader, ciรฒ significa ripensare il proprio ruolo non solo come decisori, ma come orchestratori di potenti team ibridi uomo-macchina.

Questa visione non รจ fantascienza, ne tanto una visione solo ottimistica come ho detto: รจ una riflessione sul potenziale reale dellโ€™AI. Immaginiamo macchine capaci non solo di eseguire compiti fisici, ma anche di pensare, imparare e prendere decisioni autonome โ€“ il tutto con lโ€™uomo al centro del controllo. Il risultato sarebbe paragonabile alle piรน grandi rivoluzioni tecnologiche del passato (dalla stampa a vapore a Internet), se non addirittura (probabilmente si) superiore . Lโ€™AI infatti non si limita ad automatizzare attivitร , ma puรฒ svolgere funzioni cognitive complesse: รจ in grado di adattarsi, pianificare, fornire consulenza e persino prendere decisioni sulla base dei dati . Questo implica che il decision-making aziendale debba diventare un processo congiunto uomo-macchina, dove lโ€™AI elabora analisi e scenari, ed i leader apportano visione strategica, esperienza ed etica nelle scelte finali.

Parallelamente, il concetto stesso di lavoro si sta ridefinendo, come ho scritto piรน volte anche in altri post. Grazie allโ€™AI generativa, molte mansioni routinarie vengono e saranno sempre piรน automatizzate, liberando tempo per attivitร  a piรน alto valore aggiunto come lโ€™innovazione (paradossalmente ulteriormente supportata da AI) e la risoluzione creativa dei problemi. Lโ€™AI abbasserร  le barriere di competenza, aiutando le persone ad acquisire abilitร  in piรน campi e lingue, in qualsiasi momento . Ciรฒ significa che talenti di ogni livello potranno essere potenziati: un dipendente con strumenti di avanzati potrร  svolgere compiti prima riservati a specialisti, ampliando i confini delle proprie capacitร . In questo senso, l’avvento di strumenti intelligenti diventa un โ€œmoltiplicatore di conoscenzaโ€, un acceleratore di crescita anche individuale, un’abilitatore che democratizza lโ€™accesso alle informazioni e alle competenze, portando ad una forza lavoro piรน versatile e problem-solver .

Anche la creativitร  entra di fatto in una nuova era. Gli algoritmi generativi possono proporre idee, disegni, strategie inedite, diventando una sorta di โ€œcollega creativoโ€ per leader e team. Nella visione di Hoffman e Beato, l’AI sblocca livelli di creativitร  e produttivitร  senza precedenti, aiutando lโ€™umanitร  a raggiungere traguardi prima impensabili . In pratica, un leader del marketing potrebbe usare un modello AI per generare centinaia di concept di campagna in pochi minuti, per poi esercitare il proprio giudizio nel selezionare e perfezionare le idee migliori. Lโ€™AI amplifica lโ€™estro umano, anzichรฉ imbrigliarlo, e ridefinisce la creazione di valore: non piรน un atto solo umano, ma un dialogo costante tra intuizione umana e suggerimento della macchina.

La convergenza tra AI e leadership ci proietta verso un modello di organizzazione โ€œsuperagenteโ€, dove ogni persona โ€“ dal CEO allโ€™ultimo assunto โ€“ puรฒ operare con un livello di efficacia potenziato. Questo richiede ai leader una mentalitร  nuova, capace di abbracciare lโ€™AI come partner strategico. Come sottolinea Hoffman, รจ una chiamata allโ€™azione: abbracciare con entusiasmo queste tecnologie e plasmare attivamente un mondo dove ingegno umano e potenza dellโ€™IA si combinano per creare qualcosa di straordinario .

AI, like most transformative technologies, grows gradually, then arrives suddenly. โ€“ Reid Hoffman

Trasformare lโ€™organizzazione per abbracciare lโ€™AI

Le potenzialitร  di questa nuova wave tecnologica sono senza dubbio potenti, ma devono tradursi in azioni concrete. Molte aziende hanno iniziato a investire in AI, ma poche la stanno davvero sfruttando appieno nei processi quotidiani. Un recente report di McKinsey rileva che quasi tutte le imprese stanno investendo in IA e il 92% prevede di aumentare la spesa nei prossimi tre anni, ma solo lโ€™1% dei leader dichiara di aver raggiunto una maturitร  piena nellโ€™uso dellโ€™AI (ovvero integrazione completa nei flussi di lavoro e impatto significativo sul business) . Questo divario tra entusiasmo e risultati concreti solleva una domanda critica: come possono i leader portare le loro organizzazioni al livello successivo, verso una vera trasformazione guidata dallโ€™IA?

Il primo passo รจ riconoscere dove risiedono realmente gli ostacoli. Contrariamente a quanto si potrebbe pensare, il principale freno non รจ la tecnologia in sรฉ nรฉ la resistenza dei dipendenti โ€“ sono i leader stessi. La ricerca McKinsey conclude che i dipendenti sono pronti ad adottare lโ€™AI; il piรน grande ostacolo al successo รจ la leadership che non sta guidando il cambiamento con sufficiente velocitร  e decisione . Molti C-level, infatti, tendono a imputare la lentezza dellโ€™adozione allโ€™โ€œimmaturitร โ€ o mancanza di competenze della forza lavoro, quando in realtร  gli impiegati spesso mostrano entusiasmo e apertura verso queste tecnologie. Basti pensare che, secondo il sondaggio, i dirigenti intervistati sono risultati oltre due volte piรน propensi a citare la scarsa prontezza dei dipendenti come barriera, piuttosto che mettere in discussione il proprio operato . Eppure, gli stessi dipendenti dichiarano di sentirsi giร  abbastanza preparati per lโ€™AA e desiderosi di utilizzarla di piรน. Si delinea qui un gap di percezione: i leader sovrastimano le difficoltร  bottom-up, mentre il personale attende una guida piรน decisa dallโ€™alto.

Un altro elemento emerso รจ la fiducia: i lavoratori riconoscono i rischi legati all’AA (es. possibili inesattezze, cyber security), ma confidano maggiormente nella propria azienda che in altre istituzioni per un utilizzo etico e sicuro dellโ€™AI . Il 71% dei dipendenti si fida infatti del proprio datore di lavoro nel โ€œfare le cose giusteโ€ con lโ€™AI, piรน di quanto non si fidi di universitร , big tech o start-up . Questo dato rappresenta una grande opportunitร : i team sono pronti a seguire i loro leader nellโ€™adozione dellโ€™AI, se questi ultimi sapranno dimostrarsi allโ€™altezza della fiducia riposta, bilanciando velocitร  di implementazione e sicurezza.

Colmare il divario generazionale e culturale

Dentro le aziende convivono diverse generazioni con attitudini differenti verso la tecnologia. Sorprendentemente, non sono i giovanissimi neoassunti i piรน esperti di IA, bensรฌ i Millennial tra 35 e 44 anni โ€“ molti dei quali ricoprono giร  ruoli di manager e team leader. In un sondaggio, questa fascia รจ risultata la piรน attiva ed ottimista nellโ€™uso dellโ€™IA: il 62% dichiara alta familiaritร , contro il 50% dei Gen Z (18-24 anni) e appena il 22% dei baby boomer over 65 . I Millennial, nati nellโ€™era digitale, stanno diventando i campioni del cambiamento ideali: hanno lโ€™entusiasmo e lโ€™esperienza per fare da ambasciatori interni dellโ€™IA. I leader saggi dovrebbero sfruttare questo capitale generazionale, coinvolgendo i manager Millennial come agenti del cambiamento per formare e motivare i colleghi allโ€™adozione di nuovi strumenti.

Allo stesso tempo, occorre prepararsi ad accogliere contributi anche dalla Generazione Z, che porta nelle aziende una naturalezza nellโ€™usare lโ€™AI (spesso sperimentata in ambito formativo o personale) e aspettative di ambienti di lavoro tecnologicamente avanzati. Mentoring incrociati tra generazioni, programmi di champions interni e community di pratica sullโ€™IA possono aiutare a diffondere competenze e mentalitร  innovative a tutti i livelli. In breve, colmare il gap significa creare un dialogo: la leadership definisce visione e prioritร , ma ascolta la base e valorizza i pionieri interni indipendentemente dallโ€™etร  o dal ruolo.

Verso lโ€™AI su scala: strategie pratiche per i leader

Superata lโ€™analisi, come possono concretamente i leader trasformare le loro organizzazioni per abbracciare pienamente lโ€™AI? Di seguito alcune leve strategiche chiave che emergono dalla lettura:

  • Allineare la leadership su una visione comune: la trasformazione efficace parte dallโ€™alto. Il top management deve avere unitร  dโ€™intenti e una strategia condivisa sullโ€™Intelligenza Artificiale. Questo richiede un confronto continuo tra le varie funzioni aziendali per definire con chiarezza dove lโ€™AI puรฒ generare valore, come mitigare i rischi, e quali metriche useremo per misurare il successo . Tutti i leader (CEO, CIO, responsabili di business unit, ecc.) devono remare nella stessa direzione, evitando iniziative isolate. Tema noto soprattutto se ci si รจ occupati di Digital Tansformation. In molti casi puรฒ essere utile nominare un responsabile trasversale per lโ€™AI o creare un team di coordinamento dedicato, incaricato di orchestrare progetti e assicurare coerenza con gli obiettivi strategici . Lโ€™allineamento iniziale รจ impegnativo, ma fondamentale per evitare che i progetti restino piloti occasionali: solo con la leadership unita si potrร  portare risultati scalabili e trasformativi e non solo piccoli miglioramenti locali.

  • Investire sulle competenze e colmare i gap: nessuna trasformazione รจ possibile senza le persone giuste e le competenze adeguate. Oggi il 46% dei leader riconosce una carenza di skill nella propria forza lavoro come ostacolo significativo allโ€™adozione di nuove tecnologie, in particolare sull’AI . รˆ fondamentale attrarre nuovi talenti specializzati (data scientist, ingegneri ML, esperti di integrazione AI) sia riqualificare il personale esistente con programmi di formazione mirati. Le aziende leader stanno giร  agendo su entrambi i fronti: da un lato creando un ambiente attrattivo per professionisti tech (ad esempio offrendo tempo per sperimentare, accesso a strumenti allโ€™avanguardia e partecipazione a community open source) ; dallโ€™altro avviando iniziative di upskilling come bootcamp tecnici per i team IT o corsi di prompt engineering per ruoli non-tecnici, calibrando la formazione sulle necessitร  dei diversi ruoli . Investire nelle persone genera due benefici: si colma il divario di competenze e al contempo si alimenta una cultura interna dove lโ€™apprendimento continuo e lโ€™uso dellโ€™IA diventano la norma.

  • Coinvolgere tutta lโ€™organizzazione con approccio human-centric: per ottenere adozione diffusa, lโ€™AI non puรฒ restare confinata al reparto IT o ai data scientist โ€“ va democratizzata. Ciรฒ significa includere fin da subito una platea ampia di dipendenti nel processo di implementazione. Eppure, meno della metร  dei top manager (solo il 48%) coinvolge oggi personale non tecnico nelle fasi iniziali di sviluppo di strumenti AI based (come brainstorming e definizione requisiti) . Questo รจ un errore da correggere fin da subito: il contributo di chi opera sul campo (es. in vendita, operations, customer service) รจ prezioso per costruire soluzioni utili e user-friendly. I leader dovrebbero promuovere team interfunzionali โ€“ ad esempio agile pod dove sviluppatori lavorano fianco a fianco con esperti di business, legale, HR โ€“ e adottare pratiche di progettazione human-centered (design thinking, feedback continui degli utenti finali) . In parallelo, รจ determinante instaurare un clima di trasparenza e fiducia: comunicare apertamente obiettivi e limiti dellโ€™AI, essere sinceri sullโ€™impatto che avrร  su ruoli e organici, e creare forum in cui i dipendenti possano esprimere dubbi e proposte. Coinvolgendo attivamente le persone si ottiene un duplice risultato: si riducono le resistenze (perchรฉ ci si sente parte del cambiamento, non vittime) e si migliorano i sistemi AI grazie a feedback diversificati. In ultima analisi, un approccio centrato sullโ€™umano garantisce che lโ€™AI sia adottata con le persone, non contro di loro.

  • Coltivare una cultura di sperimentazione e miglioramento continuo: abbracciare lโ€™Intelligenza Artificiale significa anche accettare un grado di incertezza e apprendimento per prove ed errori. I leader devono incentivare una mentalitร  da โ€œlaboratorioโ€ in azienda, in cui testare nuove soluzioni su piccola scala, imparare rapidamente e poi scalare quelle efficaci. Ciรฒ implica dare ai team spazio e autonomia per sperimentare โ€“ ad esempio, istituire progetti pilota multifunzionali, โ€œsandboxโ€ regolamentate dove provare algoritmi in un ambiente controllato, o hackathon interni per stimolare idee. รˆ importante anche mantenere flessibilitร  di budget: investire oggi in un modello AI e domani adattare le risorse su un nuovo modello piรน performante, man mano che la tecnologia evolve . Una volta identificati i casi dโ€™uso vincenti, bisogna pianificare la scalabilitร  sin dallโ€™inizio โ€“ assicurando infrastrutture adeguate, integrazione nei sistemi esistenti, formazione massiva degli utenti finali โ€“ cosรฌ da passare dai pilot al deployment su larga scala senza perdere slancio. In sintesi, la cultura che premia lโ€™innovazione continua aiuta lโ€™azienda a tenere il ritmo vertiginoso dellโ€™AI odierna, capitalizzando rapidamente sui progressi tecnologici.

  • Adottare un mindset audace e orientato al lungo termine: e questo รจ il punto che amo di piรน. Nellโ€™era dellโ€™AI, lโ€™atteggiamento dei leader fa la differenza tra trasformazione e stagnazione. Occorre superare timori eccessivi e visioni di corto raggio. La storia insegna che nei momenti di svolta tecnologica il vero rischio รจ lโ€™immobilismo: oltre 40 anni fa, chi ha intuito per primo il potenziale di internet โ€“ aziende come Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft โ€“ ha raggiunto capitalizzazioni enormi, mentre altri sono rimasti indietro . Analogamente, oggi โ€œil rischio per i leader non รจ pensare troppo in grande, ma troppo in piccoloโ€ . Abbracciare un mindset visionario significa fissare obiettivi ambiziosi per lโ€™AI in azienda, accettando che nel breve termine i ritorni possano essere incerti. I benefici a lungo termine ripagheranno il coraggio: organizzazioni piรน efficienti, modelli di business innovativi e nuovi servizi possibili grazie allโ€™AI. Ad esempio, invece di focalizzarsi solo su quanti posti di lavoro tradizionali potrebbe automatizzare (le stime parlano di 92 milioni di posti a rischio entro il 2030), i leader lungimiranti pianificano giร  la creazione dei ~170 milioni di nuovi ruoli che lโ€™AI genererร , formando le competenze che questi ruoli richiederanno . In altre parole, spostano lโ€™attenzione dalla paura della perdita alla visione delle possibilitร . Questo approccio proattivo attrae talenti (che vogliono lavorare per aziende allโ€™avanguardia), rassicura gli investitori e pone le basi per un vantaggio competitivo duraturo.

โ€œSuperagencyโ€ e vantaggio competitivo nellโ€™era dellโ€™AI

Adottare il paradigma della superagency significa in ultima analisi costruire unโ€™azienda in cui lโ€™AI diventa unโ€™estensione naturale della forza lavoro e della mente collettiva. In un ambiente del genere, ogni dipendente dispone di strumenti intelligenti che ne amplificano le capacitร , ogni team puรฒ contare su assistenti AI instancabili, e i leader hanno a disposizione โ€œagentiโ€ digitali per analisi, simulazioni e supporto alle decisioni in tempo reale. Lโ€™organizzazione diventa piรน veloce nellโ€™apprendere dal mercato, piรน creativa nellโ€™innovare e piรน resiliente di fronte ai cambiamenti, perchรฉ lโ€™AI funge da catalizzatore e moltiplicatore di ogni iniziativa.

Questa trasformazione porta con sรฉ un chiaro vantaggio competitivo. Le aziende che riusciranno a fondere lโ€™ingegno umano con lโ€™AI โ€“ raggiungendo la vera superagency โ€“ vedranno una crescita di produttivitร  e innovazione esponenziale. Immaginate la forza vendita: ogni account manager utilizza un assistente AI per avere raccomandazioni istantanee su misura per ogni cliente. Oppure un team di sviluppo prodotto dove lโ€™AI genera prototipi e test virtuali prima ancora di investire in prototipi fisici. I risultati in termini di time-to-market piรน rapidi, decisioni meglio informate e soluzioni piรน centrate sui bisogni. In piรน, unโ€™organizzazione AI-powered attrae partnership e clienti: trasmette lโ€™immagine di unโ€™azienda avanzata, efficiente e capace di affrontare problemi complessi con strumenti moderni.

Vale la pena sottolineare che lโ€™AI non rimpiazza la leadership, la esalta.

Nel paradigma superagency, i leader possono focalizzarsi su ciรฒ che sanno fare meglio โ€“ visione, strategia, empatia, guida dei team โ€“ delegando alle macchine lโ€™analisi dei big data, lโ€™esecuzione di compiti ripetitivi e lโ€™elaborazione di opzioni operative. Lโ€™AI diventa cosรฌ un partner silenzioso ma potente, un โ€œsecondo cervelloโ€ accessibile a tutti in azienda. Questo porta a decisioni piรน solide e ponderate, perchรฉ frutto di una sintesi tra creativitร  umana e rigore algoritmico. Lโ€™AI evolve da semplice strumento di produttivitร  a una sorta di โ€œsuperpotereโ€ trasformativo โ€“ un partner efficace che aumenta lโ€™agency umana . Invece di ridurre lโ€™uomo a un ingranaggio, lo eleva, liberandolo da vincoli operativi e sprigionando ingegno e capacitร  latenti.

Per sfruttare questo potenziale, i leader devono avere il coraggio di immaginare il meglio e guidare di conseguenza.

Come scrive McKinsey, i leader che sapranno sostituire la paura dellโ€™incertezza con lโ€™immaginazione delle possibilitร  (e qui la frase “Lโ€™immaginazione รจ piรน importante della conoscenza”che da sempre mi porto dietro riprende un peso incredibile) scopriranno per lโ€™AI applicazioni del tutto nuove โ€“ non solo per ottimizzare processi esistenti, ma per risolvere sfide di business e sociali ben piรน grandi.

Significa passare da unโ€™ottica difensiva (โ€œevitare rischiโ€) a una proattiva (โ€œcogliere opportunitร โ€), ispirando la propria organizzazione a sperimentare e innovare. Questo รจ il momento per i leader di fissare impegni audaci sullโ€™AI e insieme supportare le persone nellโ€™acquisire nuove competenze, adottando uno sviluppo centrato sullโ€™uomo . Cosรฌ facendo, mentre leader e dipendenti reimmaginano fianco a fianco il modo di operare, lโ€™AI puรฒ davvero evolvere da mero enhancer di produttivitร  a forza di cambiamento sistemico che genera nuovo valore reale .

Superagency nellโ€™era dellโ€™AI significa unโ€™organizzazione dove lโ€™agenzia (ossia la capacitร  di agire e decidere) di ogni individuo รจ potenziata al massimo dalla tecnologia. Le aziende che seguiranno questa strada โ€“ inclusiva, visionaria e pragmatica al tempo stesso โ€“ non solo prospereranno economicamente e resisteranno agli shock a cui stiamo andando incontro sempre piรน frequenti, ma contribuiranno a definire un futuro in cui lavoro e creativitร  umana raggiungono vette mai viste. I dirigenti hanno lโ€™opportunitร  storica di guidare questa evoluzione: chi saprร  coglierla oggi, ponendo lโ€™IA al centro della propria strategia e della propria cultura, costruirร  i campioni di domani, mentre chi resterร  esitante rischierร  di essere tagliato fuori dalla prossima ondata di progresso. I

โ€œWhat could possibly go right?โ€ โ€“ per citare Hoffman โ€“ dipende dal coraggio con cui leadership e forza lavoro insieme daranno forma a questa superagenzia collettiva, trasformando lโ€™AI in un vantaggio competitivo e in un motore di prosperitร  condivisa.

Un libro da leggere, per connettere un po’ di concetti e punti rilevanti sul futuro delle aziende. Senza dubbio.