Le competenze fondamentali che servono ai leader nell’era dell’IA

UNA RECENTE ANALISI del Financial Times sui documenti depositati dalle società dell’indice S&P 500 ha rilevato che 374 aziende hanno menzionato l’intelligenza artificiale nelle loro relazioni sugli utili dello scorso anno e quasi 9 su 10 ne hanno parlato in termini entusiastici. Tuttavia, quando sono stati invitati a spiegare i vantaggi, la maggior parte dei leader si è limitata a menzionare vaghe promesse di “aumenti di produttività” ancora non realizzati. Non solo, ma le loro relazioni annuali parlavano in modo molto più chiaro dei rischi che dei benefici tangibili. Perché? Come uno di noi ha scoperto in un progetto che ha coinvolto più di 300 CEO, non solo i progetti pilota di IA non possono dare con certezza dei risultati, ma i dipendenti, timorosi dell’IA, non ne sfruttano il potenziale e i progetti di IA non affrontano il modo in cui le organizzazioni lavorano e aggiungono valore.

L’incapacità di cogliere il valore delle nuove tecnologie raramente riguarda la tecnologia. Si tratta invece, in genere, dell’incapacità di allineare la tecnologia alla propria proposta di valore e di perdere l’opportunità di sfruttare la tecnologia per cambiare l’organizzazione. Alla base di tutto ciò c’è una sfida per la leadership e per la relativa capacità organizzativa. Gli sforzi falliscono perché le organizzazioni non adattano i loro processi e perché i team non cambiano il loro modo di lavorare.

In qualità di accademici, seguiamo gli ultimi studi sulla trasformazione digitale e sulla leadership e confrontiamo i risultati con ciò che i dirigenti senior nelle nostre aule stanno affrontando in tempo reale. Studiamo il divario tra le competenze che possiedono, le richieste che le loro organizzazioni pongono loro e le capacità necessarie per guidare in modo efficace.

Ciò che questo lavoro ci ha insegnato è che, per guidare in modo efficace nell’era dell’intelligenza artificiale generativa, i dirigenti senior hanno bisogno di una serie di competenze che non sempre sono quelle che li hanno portati al successo in precedenza. In questo articolo, attingendo al nostro lavoro sia come accademici che come professionisti, discuteremo cinque competenze che abbiamo identificato come essenziali, ciascuna delle quali corrisponde a un ruolo distinto che i leader di oggi devono svolgere.

Superare i confini organizzativi

La padronanza dell’IA richiede ben più di leggere rapporti di analisti o scansionare titoli di giornale; si sviluppa attraverso le reti e l’esposizione. La ricerca ha dimostrato che le persone inserite in reti più diversificate hanno accesso a informazioni non ridondanti e, di conseguenza, sono più innovative di quelle che fanno parte di circoli chiusi. Anche i classici studi sulla diffusione, tra cui Diffusion of Innovations (2003) di Everett Rogers, hanno dimostrato che l’adozione della tecnologia si verifica quando le persone osservano colleghi credibili che la utilizzano e quando acquisiscono conoscenze tacite sufficienti per capire come applicarla specificamente al proprio caso.

Per i dirigenti, ciò significa costruire relazioni tra settori industriali, autorità di regolamentazione, startup e tecnologi, e partecipare a conversazioni in cui si discutono le opportunità e i rischi dell’IA. Nelle aule executive in cui insegniamo, vediamo questo fenomeno verificarsi quotidianamente. Gli utenti più esperti insegnano agli altri ciò che vedono, sia i vantaggi che gli svantaggi.

I dirigenti senior devono anche essere intenzionati a esporre i loro team a questo tipo di interazioni trasversali. Ad esempio, quando ha assunto la guida di Microsoft, Satya Nadella ha invitato gli amministratori delegati delle piccole aziende tecnologiche acquisite da Microsoft alla riunione strategica annuale fuori sede, precedentemente riservata ai vertici dell’azienda. Essere coinvolti in conversazioni diversificate aumenta la fiducia dei dirigenti nel riportare in azienda nuovi spunti. Li rende dei “boundary-spanners”, ovvero persone capaci di andare oltre i limiti.

Riprogettare le organizzazioni

L’IA generativa crea valore solo quando le organizzazioni vengono riprogettate per sfruttarla. Decenni di ricerca dimostrano che i guadagni in termini di produttività non derivano dalla tecnologia in sé, ma da cambiamenti complementari ai processi, agli incentivi e alle strutture. Troppo spesso le aziende si limitano ad aggiungere l’IA ai flussi di lavoro esistenti per cui ottengono scarsi risultati.

I leader devono decidere dove automatizzare, dove potenziare il giudizio umano, dove mantenere il controllo completamente umano e come gestire la capacità che l’IA di nuova generazione spesso offre loro di fare di più con meno persone. Ancora più importante, devono guardare oltre l’efficienza dei costi e la riduzione del lavoro complessivo: come dimostra la nostra ricerca, i reali vantaggi dell’IA di nuova generazione derivano dal ripensamento dei processi aziendali, dall’iper-personalizzazione e dalla creazione di nuovi modelli di business. I manager devono considerare come l’IA consente loro di ripensare i processi legacy: in breve, devono agire come architetti.

In SAP, ad esempio, il CFO Dominik Asam ha guidato un’ambiziosa riprogettazione delle funzioni principali per integrare l’intelligenza artificiale di nuova generazione. Il suo team ha automatizzato gran parte del lavoro finanziario e di back-office, liberando i team per concentrarsi su attività di maggior valore e utilizzando le intuizioni basate sull’intelligenza artificiale per riallocare le risorse e aumentare la produttività. Riprogettando i ruoli e i flussi di lavoro in questo modo, Asam ha permesso a SAP di apportare cambiamenti strutturali che sbloccano il vero valore dell’intelligenza artificiale.

Nella società di executive search Russell Reynolds, i manager sono incoraggiati a riprogettare il lavoro dei loro team in modo che gli agenti IA, a cui vengono assegnati nomi, responsabilità e ambiti di lavoro svolgano compiti più semplici, mentre i compiti dei dipendenti vengono arricchiti.

Naturalmente, la riprogettazione organizzativa va spesso di pari passo con il cambiamento culturale, perché i processi obsoleti rafforzano le vecchie norme che ostacolano il progresso. In un’azienda alimentare globale, per esempio, quando gli strumenti basati sull’IA hanno eliminato la necessità di ispezioni e controlli vecchio stile, il CEO ha modificato le revisioni trimestrali delle attività, riducendo il tempo impiegato dai team per compilare i dati e spostando le riunioni di leadership su un apprendimento in tempo reale. Senza questo tipo di cambiamenti trasformazionali, l’intelligenza artificiale aggiunge complessità a processi obsoleti invece di sbloccare il vero valore.

Le aziende potrebbero dover adottare misure audaci per consentire ai propri leader di realizzare una riprogettazione. PepsiCo, ad esempio, ha fuso le responsabilità di strategia, trasformazione e tecnologia, consentendo al suo chief strategy and transformation officer, Athina Kanioura, di sfruttare l’IA riprogettando l’organizzazione e rendendo doppiamente importante per i dirigenti lavorare con essa per identificare le inefficienze dei processi e le opportunità derivanti dalle nuove capacità.

Orchestrare la collaborazione del team

La vera prova di leadership è la capacità dei team senior di prendere decisioni con l’aiuto dell’IA. In Amazon, ad esempio, i responsabili finanziari si affidano ora all’IA generativa non solo per la rendicontazione di routine, ma anche per compiti complessi come l’analisi fiscale, le previsioni e la modellizzazione dei ricavi. I risultati vengono sintetizzati in briefing e documenti che alimentano direttamente le revisioni del team di vertice, consentendo ai dirigenti di discutere i trade off con una base di prove più ricca e veloce di quella che potrebbero fornire i soli analisti umani.

Una cosa è utilizzare l’IA come input, un’altra è portare le indicazioni algoritmiche nelle scelte collettive. La ricerca dimostra che la collaborazione tra esseri umani e IA può ridurre drasticamente i costi e i tempi di risoluzione dei problemi, ma ottenere risultati ottimali dipende dalla capacità di lavorare con l’IA in modo iterativo e collaborativo.

Recenti ricerche sperimentali vanno oltre, convalidando l’idea di affidare all’IA un ruolo critico nei team decisionali (e non solo di utilizzarla come strumento passivo). Uno studio mostra, ad esempio, che i modelli linguistici di grandi dimensioni possono essere utilizzati come “avvocati del diavolo”, mettendo in discussione il consenso del gruppo o persino le proprie raccomandazioni per migliorare il pensiero critico. Un altro confronta diversi ruoli dell’IA, da quello che esprime raccomandazioni a quello di analizzatore o ad “avvocato del diavolo”, e mette in luce che al variare del ruolo varia la qualità dei risultati. Nel loro insieme, questi risultati implicano che i leader dovrebbero trattare l’IA non come un input monolitico, ma come un compagno di squadra flessibile il cui ruolo nel processo decisionale collettivo deve essere consapevolmente progettato e gestito.

In questo nuovo ambiente collaborativo, e in particolare quando si tratta di decisioni ad alto rischio, i leader dovranno orchestrare l’equilibrio tra input umani e algoritmici, creando al contempo sicurezza psicologica, in modo che i team si sentano liberi di sondare scenari, condividere fallimenti e imparare insieme. Dovranno diventare orchestratori di team.

Formare e sviluppare il talento

L’adozione dell’IA ha successo solo quando i leader aiutano i propri dipendenti a imparare a lavorare in modo diverso. I dipendenti hanno bisogno di coaching e sicurezza psicologica per sperimentare, commettere errori e riqualificarsi gradualmente. Infatti, un’analisi su larga scala di 34 milioni di annunci di lavoro manageriali negli Stati Uniti, insieme a milioni di curriculum e recensioni dei dipendenti, mostra che dal 2007 i datori di lavoro hanno triplicato la percentuale di annunci che enfatizzano la collaborazione e il coaching, riducendo costantemente quelli che enfatizzano la supervisione tradizionale.

Jean-Philippe Courtois, che ha guidato le vendite globali, il marketing e le operazioni di Microsoft, ha smantellato una “cultura dell’ispezione” di lunga data (in cui i manager venivano giudicati sulla base di rituali di previsione esaustivi) e l’ha sostituita con una cultura di coaching (supportata da dashboard digitali in tempo reale e formazione sulle competenze di coaching per tutti i manager). Invece di interrogare i subordinati, ha dato l’esempio ascoltando e guidando i manager a reindirizzare il loro tempo verso i clienti e l’apprendimento. Il cambiamento ha liberato migliaia di ore a favore di un maggior impegno con i clienti, proprio mentre la sua funzione, vendite e marketing, diventava più dipendente dalle previsioni automatizzate e dall’analisi predittiva.

Poiché l’intelligenza artificiale di nuova generazione fa sì che i dipendenti non debbano più concentrarsi sul lavoro di routine, i leader devono aiutare a costruire e promuovere le nuove competenze necessarie per integrare la tecnologia. Devono contribuire a trasformare il posto di lavoro per poter sfruttare i vantaggi dell’IA e, nel farlo, dovranno affrontare la stessa sfida: agire meno come ispettori e più come insegnanti che aiutano a diffondere nuovi modi di lavorare. Dovranno guidare come coach in grado di sviluppare il talento.

Dare l’esempio

In un corso di master per professionisti a metà carriera alla London Business School, uno dei nostri studenti ha posto a Courtois la seguente domanda: come possiamo rimanere rilevanti nell’era dell’IA, quando non saremo noi stessi a innovare la tecnologia?

“Usate l’IA ogni giorno”, ha risposto, “nella vostra vita personale e professionale”.

Un buon modello di questo comportamento è Donna Morris, chief people officer di Walmart. Morris ricorre a ChatGPT e ad altri strumenti nell’avviare la ricerca di dirigenti senior, affermando che i risultati spesso corrispondono perfettamente ai candidati che il suo team sta già prendendo in considerazione. Ma utilizza l’IA anche per le esigenze quotidiane, dai consigli di viaggio alla ricerca rapida di informazioni mediche per la sua famiglia. Il suo uso pratico dell’IA le consente di acquisire dimestichezza e segnala agli altri che la sperimentazione è incoraggiata.

Un recente studio ha rilevato che, sebbene i dirigenti senior siano più entusiasti e meno minacciati dall’IA rispetto ai loro dipendenti, in realtà non utilizzano la tecnologia tanto quanto potrebbero suggerire le loro dichiarazioni al riguardo, il che fa temere che stiano dando l’impressione di farlo piuttosto che dare il buon esempio adottandola effettivamente.

La soluzione è semplice: diventare un vero modello di riferimento, sperimentare personalmente l’IA fino a trovare degli usi che aiutino sia a livello professionale che personale. Tra i suoi numerosi vantaggi, l’uso personale aumenta la capacità di riconoscere il “workslop”, ovvero contenuti che sembrano raffinati ma in realtà privi di sostanza reale. Inoltre, rendere visibile il proprio uso personale ai colleghi segnala che la curiosità, l’agilità e persino gli errori fanno parte del percorso. In questo modo, si darà la prova evidente capace di accelerare l’adozione.

IL PUNTO FONDAMENTALE è questo: l’IA non fornirà valore semplicemente perché le aziende spendono soldi in strumenti e infrastrutture. Fornirà valore quando i leader svilupperanno le nuove competenze necessarie per trasformare le loro aziende e i loro team in modo da poter sfruttare appieno il potenziale della tecnologia per creare un effettivo vantaggio strategico.

Herminia Ibarra è professoressa di Organisational Behaviour alla London Business School e autrice di Act Like a Leader, Think Like a Leader (Harvard Business Review Press, 2023), e Working Identity (Harvard Business Review Press, 2023). Michael G. Jacobides è titolare della cattedra di Imprenditorialità e Innovazione e professore di Strategia alla London Business School. È consulente capo presso Evolution Ltd. e membro della WEF’s AI Governance Alliance.