
Un divario evidente tra gli investimenti in intelligenza artificiale e la formazione del personale. In Italia il 61% dei lavoratori riconosce l'importanza dell'AI per la propria crescita.
Secondo lo studio Accenture "Talent Reinventors", l'86% delle aziende investe in intelligenza artificiale ma solo il 43% prepara i lavoratori, creando un divario organizzativo e psicologico che frena la generazione di valore concreto.
AI-generated summary
Studio globale di Accenture basato su 1.320 C-suite executive e 4.560 dipendenti in 20 settori e 12 Paesi.
Secondo lo studio di Accenture “Talent Reinventors: Delivering Value with and For People”, solo il 43% delle organizzazioni sta preparando i lavoratori a usare l’AI in modo efficace. Inoltre, molte imprese non valorizzano i talenti interni e il 45% dei dipendenti fa fatica a individuare opportunità di crescita. “Le organizzazioni che otterranno risultati sono quelle che investiranno nelle persone con la stessa ambizione con cui investono nella tecnologia”, spiega Roberta Marracino, Talent Lead di Accenture Italia
Se le aziende investono sempre di più nell’intelligenza artificiale, al contempo sta emergendo un divario sempre più evidente: l’86% delle organizzazioni investe in IA, ma solo il 43% sta preparando i propri lavoratori a utilizzarla in modo efficace e, di conseguenza, solo il 19% di loro ritiene di avere le competenze necessarie per lavorare efficacemente con l’AI. È quanto emerge dal nuovo studio di Accenture intitolato Talent Reinventors: Delivering Value with and For People - basato su 1.320 C-suite executive e 4.560 dipendenti di 20 settori e 12 Paesi in Nord America, Europa, Medio Oriente e Asia-Pacifico -, che evidenzia come questa distanza stia già influenzando la capacità delle imprese di tutto il mondo di generare valore concreto dall’AI. “La vera sfida per la leadership non è solo tecnologica, ma organizzativa: riguarda il modo in cui le aziende ripensano il lavoro, sviluppano nuove competenze e guidano la trasformazione, che non può essere vista come un programma con un inizio e una fine ma una reinvenzione continua - spiega Roberta Marracino, Talent Lead di Accenture Italia - Le organizzazioni che otterranno risultati sono quelle che integreranno l’IA nel cuore dei processi e investiranno nelle persone con la stessa ambizione con cui investono nella tecnologia”.
I “Talent Reinventors”
La ricerca di Accenture individua però anche un gruppo ristretto, pari al 18% delle organizzazioni analizzate, definite “Talent Reinventors”, che stanno andando oltre le sperimentazioni riuscendo a ottenere risultati misurabili dall’adozione dell’intelligenza artificiale. Queste aziende stanno ripensando il lavoro, creando le condizioni affinché la collaborazione e il co-learning tra persone e IA diventi parte fondamentale delle attività quotidiane, integrando l’intelligenza artificiale nei processi chiave e sviluppando continuamente le competenze della forza lavoro. I risultati sono significativi: rispetto ad altre organizzazioni, le “Talent Reinventors” registrano miglioramenti nella cultura aziendale (7 volte superiori), nell’esperienza dei dipendenti (6 volte) e nell’adattabilità della forza lavoro (4 volte). Inoltre, registrano anche una crescita dei ricavi dell’1,8% e dei profitti dell’1,4% nel 2025.
L’impatto psicologico della transizione all’AI
La transizione verso l’AI sta avendo un impatto significativo anche sulle persone: il 55% dei lavoratori segnala situazioni di cognitive overload e il 49% teme che l’intelligenza artificiale possa avere effetti sulla propria occupazione. La ricerca di Accenture evidenzia che la capacità di generare valore dall’IA dipende, quindi, sempre più non solo dalla tecnologia ma dalla leadership, dalla visibilità delle competenze e dalla sicurezza psicologica nelle organizzazioni.
La valorizzazione dei talenti interni alle aziende
Inoltre, sottolinea lo studio di Accenture, molte aziende faticano ancora a valorizzare i talenti interni: quasi il 70% continua a fare affidamento principalmente su assunzioni esterne o ad hoc, mentre il 45% dei dipendenti fatica a individuare opportunità di crescita all’interno dell’azienda. Le organizzazioni più avanzate, invece, stanno passando da un approccio al talento basato principalmente su assunzioni esterne a una strategia in cui la formazione continua diventa parte integrante del lavoro quotidiano. Le “Talent Reinventors”, ad esempio, sono 7,2 volte più propense ad assumere dall’interno e 16,5 volte più propense ad avere una visibilità in tempo reale delle competenze presenti in azienda, permettendo di riallocare più rapidamente le persone verso ruoli a maggiore valore.
Qual è la situazione in Italia?
Il tema di come le aziende possano valorizzare al meglio i propri investimenti in AI è stato affrontato anche in una recente puntata di Progress, approfondimento di Sky TG24 al quale ha partecipato Roberta Marracino, Talent Lead di Accenture Italia. “Quello che manca è che si sta guardando soltanto a una parte dell’equazione, quella dell’investimento tecnologico, senza pensare a quali possono essere gli elementi che poi facilitano l’applicazione della GenAI, in particolare l’organizzazione e le persone. La tecnologia non basta, bisogna pensare anche a come devono cambiare l’organizzazione e le persone che sono chiamate poi a guidare questa trasformazione”, ha spiegato Marracino, commentando anche lo studio sui “Talent Reinventors” e sottolineando che se “solo il 18% riesce a coniugare insieme la strategia sull’AI, la strategia organizzativa e la strategia people, in Italia questo 18% è il 3%, in Germania è il 9%, in Francia è il 10%, sempre numeri molto piccoli che devono necessariamente crescere”. E sull’Italia ha osservato: “Il paradosso è che i dipendenti, in particolare di quelli italiani che sono posizionati meglio rispetto ai colleghi internazionali, sono molto più pronti ad abbracciare questo tipo di tecnologia perché il 61% in Italia ha piena consapevolezza che il suo percorso di crescita dipende dalla capacità di saper usare l’intelligenza artificiale”.
Come si preparano le persone a questa trasformazione
Secondo Marracino va cambiata la narrativa dentro e fuori dalle aziende, “dove fino a questo momento si parla molto di alternativa tra l’AI e le persone, per arrivare invece a un concetto e a un approccio che è di accompagnamento. L’AI che potenzia il lavoro delle persone, come un binario che va avanti in parallello. Questo è importante perché l’AI non sostituisce le persone, ma le mette nelle condizioni di fare il proprio lavoro diversamente”. Quindi, come si costruiscono queste competenze? “Innanzitutto sono delle competenze organizzative, quindi bisogna cominciare a pensare a come deve cambiare l’organizzazione, a come si deve ricostruire intorno a un modo diverso di lavorare, non pensando di attaccare il nuovo su processi o su strutture che sono pensate per un mondo diverso, quindi tutto deve essere ripensato - ha spiegato la Talent Lead di Accenture Italia - Poi bisogna lavorare moltissimo sulla costruzione delle competenze delle persone: ricordiamo che a livello complessivo, su tutti i settori, circa il 44% del tempo complessivo delle persone è impattato dall’AI. Che non significa che è sostituito, ma significa che una parte di queste attività sarà impattato, in alcuni settori come quello bancario addirittura al 73-74%. Non possiamo pensare di affrontare questa trasformazione con una visione vecchia”.
Tre tipi di competenze necessarie
Le competenze che servono per affrontare questo viaggio sono di tre tipi, ha spiegato infine Marracino: “Le competenze tecniche, che sono quelle che più facilmente vengono insegnate: come fare il prompting, come utilizzare gli strumenti. Poi ci sono le competenze funzionali, che sono quelle che aiutano a valutare il risultati, quindi l’output dell’AI. Infine ci sono, da potenziare di più, le competenze comportamentali: quelle che attivano la valutazione critica, il giudizio critico, la capacità di prendere una decisione sulla base di un certo tipo di risultato della macchina, la capacità di distinguere se la risposta è sufficientemente innovativa o non innovativa e, non ultima, la capacità di valutare i rischi sottostanti”.
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