Tecnologia IA 2024. Prepara il tuo Team a collaborare con l’Intelligenza Artificiale con successo… (A. Martinengo)

Sviluppare i dipendenti affinché sfruttino efficacemente gli strumenti di IA (Intelligenza Artificiale) non è solo un vantaggio competitivo; è un mezzo per sostenere il coinvolgimento, l’adattabilità e l’innovazione della forza lavoro. Sebbene gli strumenti di Intelligenza Artificiale daranno senza dubbio forma al futuro del lavoro, saranno la curiosità, l’adattabilità e la resilienza umane a determinare il successo in questa nuova era. I leader che investono nello sviluppo del potenziale dei dipendenti e nella creazione di una cultura di apprendimento continuo non solo affronteranno la trasformazione dell’Intelligenza Artificiale in modo più efficace, ma favoriranno anche una forza lavoro impegnata e pronta per il futuro, in grado di guidare l’organizzazione verso un prospero futuro di intelligenza artificiale umana.

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“…Le organizzazioni stanno attraversando un periodo di trasformazione, – riporta il Dr. Tomas Chamorro-Premuzic – in cui la rapida ascesa dell’Intelligenza Artificiale (IA), in particolare dell’IA generativa (gen IA), promette di rivoluzionare e rimodellare gli scenari aziendali, i ruoli lavorativi e le priorità di sviluppo dei dipendenti”.

“…Esiste una discrepanza patologica tra le qualità che ci seducono in un leader e quelle necessarie per essere un leader efficace”.

“…La base di ricerche sulla psicologia della leadership, dimostra che se i leader fossero selezionati in base alla competenza anziché alla sicurezza, all’umiltà anziché al carisma e all’integrità anziché al narcisismo, non solo avremmo leader più competenti, ma anche più donne leader. Infatti, il principale ostacolo che impedisce alle donne competenti di diventare leader è la mancanza di ostacoli alla carriera che hanno gli uomini incompetenti”.

Video-Conference del Dr. Tomas Chamorro-Premuzic – TEDx Università del Nevada – 26 Marzo 2019 –

(Ndr: Questo discorso è stato tenuto a un evento TEDx utilizzando il formato della conferenza TED ma organizzato in modo indipendente da una comunità locale. Scopri di più su https://www.ted.com/tedx )

• Chi è il Dr. Tomas Chamorro-Premuzic.

E’ un’autorità internazionale in profilazione psicologica, gestione dei talenti, sviluppo della leadership e analisi delle persone. È Chief Talent Scientist presso Manpower Group, co-fondatore e CEO di DeeperSignals e Metaprofiling e professore di psicologia aziendale sia presso l’University College di Londra che presso la Columbia University.

In precedenza ha ricoperto posizioni accademiche presso la New York University e la London School of Economics, e ha tenuto lezioni presso la Harvard Business School, la Stanford Business School, la London Business School, la Johns Hopkins, l’IMD e l’INSEAD, oltre a essere stato CEO di Hogan Assessment Systems. Il dott. Tomas ha pubblicato 10 libri e oltre 150 articoli scientifici, il che lo rende uno degli scienziati sociali più prolifici della sua generazione. Il suo lavoro ha ricevuto premi dall’American Psychological Association e dalla Society for Industrial-Organizational Psychology, di cui è membro. E’ co-fondatore di  deepersignals.com e associato presso l’Entrepreneurial Finance Lab di Harvard. È autore di  Why Do So Many Incompetent Men Become Leaders? (and How to Fix It ) , su cui si basa il suo suddetto intervento al TEDx.  Il suo ultimo libro è I, Human: AI, Automation, and the Quest to Reclaim What Makes Us Unique.  Trovalo su  www.drtomas.com .

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Di sicuro, nessuno sa se l’IA manterrà le sue enormi promesse o se siamo al “picco delle aspettative gonfiate” , ma molti esperti sostengono che questo è solo l’inizio di una grande rivoluzione tecnologica.

• Video-Statement “Discorso di Chiusura sull’Istruzione nel Mondo dell’Intelligenza Artificiale” (di Ethan Mollik, PhD, MBA, Associate Professor and Co-Director of the Generative AI Lab Wharton School of the University of Pennsylvania, Usa).

Ad esempio, Microsoft, che ha appena superato le aspettative di guadagno per le sue ultime vendite di IA, prevede che il mercato totale dell’IA raggiungerà i 738 miliardi di dollari nei prossimi cinque anni.

The Economist stima l’80% delle organizzazioni negli Stati Uniti e in Cina, che faccia affidamento sull’IA quotidianamente. E nonostante le preoccupazioni diffuse sull’automazione, i datori di lavoro sono generalmente ottimisti. I nostri dati Manpower Group indicano che il 55% delle organizzazioni sta pianificando di aumentare il proprio organico grazie all’IA.

Costruire una strategia incentrata sulle persone per una produttività della forza lavoro basata sull’intelligenza artificiale. Questo rapporto si propone di svelare il mistero dell’intelligenza artificiale (IA) sia per i lavoratori che per i datori di lavoro, esplorando lo stato attuale dell’adozione dell’IA nei luoghi di lavoro, i sentimenti dei datori di lavoro e dei talenti e le opportunità per i datori di lavoro di colmare le lacune in materia di IA e competenze tecnologiche.

Sebbene sia facile entusiasmarsi per il potere trasformativo dell’IA, una cosa è chiara: per sfruttare i potenziali benefici dell’IA per la produttività e per rendere il lavoro più stimolante e appagante intellettualmente, le organizzazioni devono riqualificare, migliorare e sviluppare i propri dipendenti, manager e leader. Ciò mette pressione alle aziende affinché aggiornino e rendano a prova di futuro la propria forza lavoro in modo che il talento umano possa sia potenziare l’IA, sia essere potenziato dall’IA. Detto questo, ecco cinque considerazioni per i professionisti delle risorse umane, i manager e i leader organizzativi: “…5 modi in cui i leader possono preparare il terreno per una collaborazione di successo tra uomo e intelligenza artificiale”:

1. Sviluppa la tua strategia di potenziamento dell’intelligenza artificiale

• Come possono i leader investire il tempo che l’intelligenza artificiale restituisce?

La domanda fondamentale da affrontare è in quali nuovi modi i dipendenti aggiungeranno valore dopo aver sfruttato risparmi di tempo ed efficienza che ci si può aspettare dall’IA. L’IA dovrebbe chiaramente automatizzare tutto ciò che può essere automatizzato (dovremmo godercelo e celebrarlo), ma tutto ciò che l’IA automatizza verrà effettivamente svalutato e mercificato, ponendo l’onere su ciò che gli esseri umani possono produrre con il loro talento, le loro competenze e la loro ingegnosità, anche se lo fanno collaborando con l’IA .

Ad esempio, i reclutatori possono risparmiare fino al 40% del loro tempo esternalizzando attività ripetitive e prevedibili, come la ricerca rapida di parole chiave in un curriculum, la modifica di descrizioni di lavoro poco accattivanti o la correzione di errori di battitura nelle domande di lavoro dei candidati, ma esternalizzare queste attività all’intelligenza artificiale non crea molto valore intrinseco.

• Come l’intelligenza artificiale può sbloccare il potenziale umano e rendere il lavoro più significativo

Infatti, il valore effettivo deriva dal fatto che i reclutatori dedicano più tempo di qualità ad attività umane e umane , come aiutare i candidati a comprendere come il loro potenziale si allinea con le scelte di carriera disponibili e aiutare i clienti a comprendere la differenza tra ciò che vogliono e ciò di cui hanno bisogno in un candidato.

Questa logica si applica a qualsiasi ruolo, lavoro e settore: tutti i knowledge worker hanno meno probabilità di perdere il lavoro a causa dell’IA rispetto a un altro essere umano che usa l’IA, e dovranno ripensare a come aggiungere valore al loro ruolo attuale dopo aver delegato il più possibile all’IA. L’imperativo organizzativo è chiaro: valutare come è probabile che cambino ruoli e compiti e quali nuove competenze i dipendenti devono implementare non solo per aggiungere valore incrementale oltre a ciò che l’IA farà, ma per massimizzare effettivamente il valore che l’IA può apportare.

Torniamo all’esempio dei reclutatori: se possiamo aiutarli a sfruttare e mostrare il loro QI, le loro capacità relazionali e la loro empatia, umanizzeranno il processo di reclutamento rendendolo più incentrato sui candidati e sui clienti. Una regola generale che si applica alla maggior parte, se non a tutti i lavori, è che mentre l’intelligenza artificiale inietta l’automazione e si occupa efficacemente di compiti specifici, l’imperativo umano è di agire in modi più umani e umani . Come illustra Tomas Chamorro-Premuzic nel suo recente libro, I, Human: AI, Automation, and the Quest to Reclaim What Makes Us Unique , più l’intelligenza artificiale acquisisce capacità simili a quelle umane, più ci costringe a essere più umani.

2. Garantire che i sistemi di valutazione e gestione delle prestazioni siano focalizzati sull’output piuttosto che sull’input

Poiché la promessa principale dell’IA è quella di aumentare la produttività, che è definita come output diviso per input, le organizzazioni dovrebbero assicurarsi di misurare e premiare l’output piuttosto che l’input.

• Come le aziende stanno effettivamente utilizzando l’intelligenza artificiale generativa. Alcuni esperimenti con i chatbot sono più utili di altri. Un fallimento in questo senso si tradurrà in quello che è tristemente lo scenario comune odierno, vale a dire dipendenti che utilizzano l’IA in modo clandestino, ottenendo lo stesso output con il 30%-40% in meno di input (sforzo, tempo, abilità), ma senza segnalarlo ai propri manager.
• Incontra il tuo nuovo copilota…

E’passato quasi un anno da quando Open IA ha rilasciato gpt-4, il suo modello di intelligenza artificiale più sofisticato e una specie di cervello dietro Chat gpt , il suo rivoluzionario robot conversatore. In quel periodo la capitalizzazione di mercato dell’industria tecnologica americana, in senso lato, è aumentata della metà, creando 6 trilioni di dollari di valore per gli azionisti. Per alcune aziende tecnologiche, la crescita dei ricavi sta iniziando a corrispondere ai prezzi delle azioni alle stelle. Il 21 febbraio 2024 Nvidia, che progetta chip utilizzati per addestrare ed eseguire modelli come gpt-4, ha riportato risultati eccezionali nel quarto trimestre, spingendo il suo valore di mercato verso i 2 trilioni di dollari. La mania dell’intelligenza artificiale ha anche fatto salire i prezzi delle azioni di altri giganti della tecnologia, tra cui Alphabet (la società madre di Google), Amazon e Microsoft, che stanno investendo molto nello sviluppo della tecnologia.

• Video-Statement “Intelligenza artificiale, automazione e la ricerca per recuperare ciò che ci rende unici con Tomas Chamorro-Premuzic” di Anna Tavis, PhD, Academic Director & Clinical Professor Human Capital Management NYU School of Professional Studies

Dopotutto, perché un dipendente dovrebbe dire al proprio capo “…Ehi, ho liberato tutto questo tempo, quindi per favore dammi più lavoro” quando può “trascorrere” quel tempo a fare cyberslacking (stalking online) sui social media?

Come ha osservato Satya Nadella, CEO di Microsoft, l’85% dei manager pensa che i propri dipendenti siano lavorando pigramente, mentre l’85% dei dipendenti afferma di lavorare troppo e di avere troppe cose da fare.

Di sicuro, nel corso della storia umana, non abbiamo mai inventato alcuna tecnologia (ad esempio, la ruota, il fuoco, l’elettricità, la lavastoviglie e il microonde) per lavorare di più. La tecnologia, come la produttività, consiste nel fare di più con meno , il che include ottenere lo stesso risultato con meno sforzo.

Satya Nadella, CEO di Microsoft …sul paradosso del posto di lavoro. Il CEO di Microsoft Satya Nadella ha detto che, “… l’azienda sta lottando con un ‘paradosso della produttività’ in cui la maggior parte dei manager ha segnalato che i dipendenti hanno rallentato il lavoro. D’altro canto, i dipendenti hanno affermato di aver lavorato troppo duramente”. Nadella ha detto che, “…in circostanze come queste l’azienda deve fare più affidamento sui dati che sul dogma durante una chat con il co-fondatore di Linkedin Reid Hoffman”.

“Abbiamo esaminato i dati in modo piuttosto ampio, in tutti i settori e le aree geografiche, e ci sono tre risultati che stiamo esaminando, inclusi noi stessi in Microsoft. Il primo è quello che descriviamo come questo paradosso della produttività”, ha affermato Nadella mentre rispondeva a una domanda sulla flessibilità nei luoghi di lavoro dopo la pandemia e sulle sfide che comporta il lavoro da casa. Ha aggiunto: “L’ottantacinque percento dei manager pensa che i propri dipendenti stiano trascurando il lavoro, l’85 percento dei dipendenti pensa che stiano lavorando troppo e che siano bruciati. E sono dati reali! Quindi abbiamo questo paradosso su come puoi vedere queste cose in due modi diversi. E l’unico modo per aggirarlo per me è che devi usare i dati. Il dogma non ti aiuterà”.

Nadella ha inoltre affermato che, “… i leader devono capire come fare chiarezza su quale sia il risultato desiderato, pertanto un modo per affrontare questo problema sarebbe capire come allineare gli obiettivi, le metriche per raggiungerli e come utilizzarle per determinare se è efficace o meno prima di stabilire delle linee guida”.

Tuttavia, finché le organizzazioni non riusciranno a capire come “riciclare” il tempo che i dipendenti liberano tramite l’IA (torniamo al punto 1), non dovrebbero punirli per essere più produttivi e sfruttare giustamente l’IA per raggiungere i loro obiettivi con meno sforzo. Le organizzazioni hanno due opzioni: possono aumentare i risultati attesi o premiare i dipendenti per aver raggiunto i risultati esistenti. Monitorare l’input o sanzionare i dipendenti per aver ottenuto gli stessi risultati con meno sforzo porterà solo i dipendenti a fingere di essere occupati o a fingere di lavorare, in modo da evitare lavoro extra.

• La sorveglianza dei dipendenti erode la fiducia e mette i manager in difficoltà

C’è un crescente movimento per monitorare la produttività dei dipendenti attraverso tecnologie sempre più sofisticate, come la sorveglianza dei desktop, i badge intelligenti biometrici, il tracciamento della posizione o i sensori di calore della scrivania. Sebbene ciò possa essere invasivo, offre anche opportunità per ottenere informazioni approfondite sul comportamento dei dipendenti, come quali applicazioni i dipendenti utilizzano più frequentemente o se i dipendenti sono a rischio di superlavoro in base ai loro schemi di lavoro e alla loro produttività. Mentre la decisione finale di utilizzare queste tecnologie in genere spetta ai dirigenti, l’implementazione e l’utilizzo di tali sistemi ricade in genere sui supervisori. Una nuova ricerca suggerisce che quando le informazioni ottenute tramite monitoraggio vengono utilizzate per scopi di controllo (ad esempio, revisione delle prestazioni), i dipendenti erano più propensi a impegnarsi in comportamenti controproducenti, come furto di tempo, disattenzione, cyberloafing o ritardo. Tuttavia, quando le informazioni ottenute tramite monitoraggio venivano utilizzate per il feedback, i dipendenti continuavano a fidarsi e a mantenere relazioni positive con i loro supervisori e a ottenere risultati migliori nel loro lavoro.

(Ndr: Il cyberloafing è l'utilizzo della rete aziendale per navigare su siti non legati al lavoro e per inviare o leggere email personali durante l'orario lavorativo (cyberloafing; Lim, 2002) è un fenomeno che si è affermato nelle organizzazioni con l'introduzione delle nuove tecnologie della comunicazione).

All’inizio delle chiusure degli uffici dovute alla pandemia, 98 Buck Social, un’azienda di marketing sui social media con sede in Florida, ha installato un’applicazione su tutti i computer dei dipendenti che cattura casualmente screenshot dell’attività del desktop ogni 10 minuti. Amazon e Facebook hanno condiviso che stanno monitorando gli swipe del badge per garantire che i dipendenti a cui è stato ordinato di tornare in ufficio si presentino regolarmente al lavoro. JPMorgan Chase ha sviluppato un proprio software per registrare il tempo che i dipendenti trascorrono in chiamate Zoom, e-mail e fogli di calcolo, tra le altre attività.

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Si noti che le metriche delle prestazioni possono essere adattate per premiare coloro che utilizzano l’IA per aumentare la propria produttività, creando così uno scenario win-win. Liberando tempo, i dipendenti hanno maggiori opportunità di impegnarsi in attività di riqualificazione e aggiornamento, che sono cruciali poiché i ruoli lavorativi si evolvono insieme alle capacità dell’IA. Per rafforzare questo, le aziende possono offrire incentivi diretti, come crediti di tempo o borse di studio, ai dipendenti che raggiungono una maggiore produttività tramite l’IA. Questi incentivi incoraggiano i dipendenti a vedere l’IA come un potenziatore di carriera piuttosto che una minaccia, posizionandola come un abilitatore di nuove competenze e opportunità di crescita .

3. Aiuta la tua forza lavoro a sfruttare le competenze che l’intelligenza artificiale difficilmente padroneggerà

Le competenze umane chiave del futuro saranno probabilmente quelle che l’IA difficilmente sostituirà . Già ora, dovremmo valutare le nostre competenze in relazione al fatto che possano essere trovate non solo in altri esseri umani (i nostri concorrenti tradizionali nella guerra per i talenti), ma anche nell’IA.

Pianificazione della carriera. I tre super talenti umani che l’intelligenza artificiale non sostituirà…

I nuovi strumenti di intelligenza artificiale di cui abbiamo sentito tanto parlare elimineranno le tue prospettive di lavoro prima ancora di iniziare? Non preoccupiamoci troppo. Puoi avere una carriera significativa, entusiasmante e persino creativa. Ma per avere successo e distinguerti dai tuoi coetanei, dovrai imparare a sfruttare questi nuovi strumenti e coltivare queste tre competenze che le macchine non possono sostituire.

1-3 – Curiosità: non lasciare che l’intelligenza artificiale ti renda noioso, di parte, prevedibile o di mentalità ristretta. Sii curioso e investi del tempo per imparare come puoi scaricare i compiti noiosi sull’intelligenza artificiale. Ma non cadere in una routine guidata dall’intelligenza artificiale. Usa gli strumenti di intelligenza artificiale per ispirarti e renderti più curioso del mondo al di là di loro.

2-3 – Umiltà: non lasciare che l’intelligenza artificiale comprometta la tua auto-consapevolezza. Inizia a conoscere il tuo vero io. Chiediti: quali comportamenti mi vengono più naturali? Cosa mi ispira? Cosa mi ostacola? Quindi, chiedi un feedback agli altri. L’intelligenza artificiale è incredibilmente brava ad adattarsi e ad accettare feedback: dovresti esserlo anche tu. Chiedi agli altri cosa dovresti iniziare a fare, smettere di fare e continuare a fare.

3-3 – Intelligenza emotiva: non dimenticare cosa significa essere umani. La tua capacità di creare connessioni, praticare l’empatia e comunicare in modo efficace (la tua intelligenza emotiva) è più importante che mai. Prima di condividere un’opinione o prendere una decisione, fermati e pensa ai tuoi compagni di squadra. Stai lavorando al servizio degli obiettivi della squadra o dei tuoi? Per evitare conflitti, sii particolarmente attento quando comunichi digitalmente. La comunicazione digitale spesso porta a scambi impulsivi, freddi e antisociali da cui emergono conflitti. “…Hai finito l’università e hai ottenuto la laurea. Ora è il momento di conquistare il mondo aziendale. Ma aspetta: i nuovi strumenti di intelligenza artificiale di cui abbiamo sentito tanto parlare elimineranno le tue prospettive di lavoro prima ancora di iniziare?”.

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Sebbene l’IA abbia presumibilmente vinto la la battaglia del QI (può risolvere qualsiasi problema ben definito e sa di più sulla maggior parte delle cose rispetto alla maggior parte degli esseri umani), la battaglia dell’intelligenza emotiva (QE) resta aperta. Infatti, anche se l’IA finisse per imitare le soft skill come il QE, non esiste un sostituto artificiale per l’empatia umana, la gentilezza, la considerazione e la capacità di comprendere le cose, compresi gli altri esseri umani.

L’IA (come alcuni umani!) è molto brava a spiegare tutto senza capire nulla. Un futuro in cui la maggior parte delle persone svolge la maggior parte del proprio lavoro interagendo con l’IA, e in cui è difficile discernere se stiamo interagendo con altri umani o con dei deep fake, porrà ancora più enfasi sulle capacità umane che rendono le interazioni con le altre persone non solo umane, ma anche umane.

• Pertanto, le organizzazioni (e i manager) devono cercare di sfruttare la curiosità dei propri dipendenti, in particolare il loro profondo desiderio di imparare e sapere. È un peccato che il termine “apprendimento profondo” sia solitamente associato all’intelligenza artificiale piuttosto che a quella umana. L’intelligenza artificiale ha già cambiato il significato di competenza, che prima riguardava la conoscenza delle risposte a molte domande, ma ora riguarda il porre le domande giuste, sapere come esaminare e valutare le intuizioni dell’intelligenza artificiale e prendere decisioni intelligenti sulla base di tali intuizioni, il che può includere ignorarle ed etichettarle correttamente come allucinazioni.
• Creatività. L’intelligenza artificiale può mai essere curiosa quanto gli esseri umani?

La curiosità è stata salutata come una delle competenze più critiche per il posto di lavoro moderno. È stato dimostrato che aumenta l’occupabilità delle persone. I paesi con maggiore curiosità godono di maggiore libertà economica e politica, nonché di PIL più elevati. Non sorprende quindi che, poiché i lavori futuri diventano meno prevedibili, un numero crescente di organizzazioni assumerà individui in base a ciò che potrebbero imparare, piuttosto che in base a ciò che già sanno.

Man mano che il posto di lavoro diventa sempre più automatizzato, sorge spontanea la domanda: l’intelligenza artificiale può mai essere curiosa quanto gli esseri umani? Il desiderio dell’intelligenza artificiale di apprendere un compito diretto non può essere sopravvalutato. La maggior parte dei problemi dell’intelligenza artificiale comprende la definizione di un obiettivo o di uno scopo che diventa la priorità numero uno del computer. Allo stesso tempo, l’intelligenza artificiale è anche limitata in ciò che può apprendere. L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più un sostituto di compiti che un tempo richiedevano una grande dose di curiosità umana e, quando si tratta di prestazioni, l’intelligenza artificiale avrà un vantaggio sugli esseri umani in un numero crescente di compiti. Ma la capacità di rimanere capricciosamente curiosi di qualsiasi cosa, comprese le cose casuali, e di perseguire il proprio interesse con passione, potrebbe rimanere esclusivamente umana.

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Fortunatamente, studi scientifici dimostrano che esistono molti trucchi efficaci per stimolare la curiosità negli altri: indurre deliberatamente lacune nella conoscenza e creare intrigo; premiare i dipendenti quando mettono in discussione le cose e chiedono il perché; e modellare comportamenti curiosi nei manager e nei leader sono tutti modi per aumentare la curiosità nei dipendenti.

• Lo sviluppo dei dipendenti. È compito dell’azienda aiutare i dipendenti a imparare

Quando Frederick Taylor pubblicò i suoi principi pionieristici di gestione scientifica nel 1912, la natura ripetitiva e banale della maggior parte dei lavori richiedeva ai dipendenti di pensare il meno possibile. Scomporre ogni compito in componenti di base e standardizzare i comportamenti dei lavoratori per eliminare scelta e flessibilità avrebbe potuto aiutare i manager a trasformare i dipendenti in macchine produttive, sebbene con spiriti alienati.

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Quando l’IA riesce a riprodurre un’abilità, quell’abilità diventa una merce e il differenziatore non è la versione IA di quell’abilità, ma la capacità dell’uomo di interagire con l’IA meglio di altri esseri umani. Quindi, ad esempio, una profonda competenza in un’area ti aiuterà a sollecitare l’IA meglio dei tuoi pari e a fare un uso migliore delle informazioni che ottieni dall’IA.

Copiare e incollare con noncuranza l’output dall’IA di generazione o delegare compiti di alto livello all’IA svaluterà la qualità della tua produzione. Pensa all’IA di generazione come all’equivalente intellettuale dell’industria alimentare e a ChatGPT e agli strumenti correlati come a una specie di microonde per le idee. Li useremo tutti e forse ne abuseremo, ma quando vuoi impressionare qualcuno, devi assicurarti di produrre qualcosa di meglio di ciò che l’IA avrebbe potuto produrre da sola o attraverso le sue interazioni con i tuoi pari, proprio come quando vuoi impressionare gli ospiti a cena, non serviresti loro solo un pasto preconfezionato e cotto al microonde, ma un pasto cucinato in casa con il tuo tocco creativo unico. L’ascesa dell’intelligenza artificiale ci spinge a creare l’equivalente intellettuale del movimento slow food o dell’equivalente “dal produttore al consumatore”.

4. Investire nei manager di medio livello, …spesso trascurati…

I manager di medio livello sono il gruppo di individui più importante per tradurre la strategia in esecuzione. Tutto fa o fallisce in base alle loro prestazioni: impegno, morale, produttività e comportamenti lavorativi controproducenti.

Storicamente, le organizzazioni non hanno avuto una solida esperienza nella nomina delle persone giuste per ruoli dirigenziali, enfatizzando eccessivamente le prestazioni passate come contributori individuali (come spiegato dal famoso principio di Peter ) e premiando i leader fiduciosi in se stessi e in grado di gestire al meglio, anziché leader realmente competenti.

Il principio di Peter, applicato alle organizzazioni umane, può essere considerato un caso speciale di una formulazione più generale: «Ogni cosa che funziona per un particolare compito verrà utilizzata per compiti sempre più difficili, fino a che ogni cosa non si romperà».

Il principio di Peter è una tesi, apparentemente paradossale, che riguarda le dinamiche di carriera su basi meritocratiche all’interno di organizzazioni gerarchiche.

Noto anche come principio di incompetenza, esso fu formulato nel 1969 dallo psicologo canadese Laurence Peter, in un libro dal titolo The Peter Principle, pubblicato nel 1969 in collaborazione con l’umorista Raymond Hull. Il saggio ebbe una notevole fortuna letteraria e ha conosciuto numerose edizioni e traduzioni. Il principio illustrato dal saggio descrive in termini satirici gli effetti dei meccanismi che governano la carriera aziendale dei lavoratori, evidenziandone i risultati paradossali. Esso può essere concisamente formulato come segue: «In una gerarchia, ogni dipendente tende a salire di grado fino al proprio livello di incompetenza»

Il principio di Peter va inteso nel senso che, in una gerarchia, i membri che dimostrano doti e capacità nella posizione in cui sono collocati vengono promossi ad altre posizioni. Questa dinamica, di volta in volta, li porta a raggiungere nuove posizioni, in un processo che si arresta solo quando accedono a una posizione poco congeniale, per la quale non dimostrano di possedere le necessarie capacità: tale posizione è ciò che gli autori intendono per «livello d’incompetenza», raggiunto il quale la carriera del soggetto si ferma definitivamente, dal momento che viene a mancare ogni ulteriore spinta per una nuova promozione. Dal principio di Peter discende il seguente corollario: «Con il tempo, ogni posizione lavorativa tende ad essere occupata da un impiegato che non ha la competenza adatta ai compiti che deve svolgere».

Ne consegue anche che risulta cruciale, per l’organizzazione, il lavoro svolto da quei lavoratori che mostrano di essere capaci nella loro posizione, non avendo ancora raggiunto il livello di incompetenza. Ne consegue che, in un’organizzazione: «Tutto il lavoro viene svolto da quegli impiegati che non hanno ancora raggiunto il proprio livello di incompetenza».

• Managing Up – Superare il principio di Peter (di Andrea Ovans – 22/12/2014)

I diari di gestione non esisterebbero se i manager fossero sempre perfetti, quindi non sorprende che HBR esplori da tempo le ragioni alla base dell’incompetenza dei manager e chi ha la responsabilità di compensare: il capo o il subordinato.

• Discriminazione sul posto di lavoro. Perché così tanti uomini incompetenti diventano leader? 

• Perché così poche donne ricoprono posizioni dirigenziali? Le spiegazioni più diffuse vanno dal fatto che le donne semplicemente non sono in grado di essere leader, al fatto che le donne semplicemente non vogliono esserlo. Secondo l’autore, tuttavia, l’assenza di donne in ruoli di leadership ha meno a che fare con le donne stesse e più con il modo in cui interpretiamo i tratti della leadership. La sicurezza, un tratto più associato agli uomini, è spesso interpretata erroneamente come competenza. Di conseguenza, gli uomini carismatici ma incompetenti hanno meno barriere per raggiungere la vetta rispetto alle donne. Gli individui in posizioni di promozione e assunzione di manager dovrebbero pensare in modo più critico a ciò che sembra un tratto di leadership rispetto a ciò che è un tratto di leadership effettivo. Scopriranno che l’arroganza e l’eccessiva sicurezza, le caratteristiche che portano gli uomini a ricoprire posizioni dirigenziali, sono anche le caratteristiche che causano scarse prestazioni.
• Ci sono tre spiegazioni popolari per la chiara sotto-rappresentazione delle donne nella dirigenza, vale a dire:

(1) non sono capaci; (2) non sono interessate; (3) sono sia interessate che capaci ma incapaci di rompere il soffitto di cristallo: una barriera invisibile alla carriera, basata su stereotipi pregiudizievoli, che impedisce alle donne di accedere ai ranghi del potere. Conservatori e sciovinisti tendono a sostenere la prima; liberali e femministe preferiscono la terza; e coloro che si trovano da qualche parte nel mezzo sono solitamente attratti dalla seconda. Ma cosa succederebbe se tutti perdessero il quadro generale?

A peggiorare le cose, le sfide moderne rendono la gestione un compito piuttosto complesso. In effetti, non è sufficiente che i manager siano bravi nel loro lavoro, abbiano competenze tecniche e siano bravi nell’allocazione e nella gestione delle risorse. Ora ci aspettiamo anche che capiscano l’IA, l’IA di generazione, l’etica dell’IA, la diversità, l’equità, l’inclusione, l’appartenenza, la difesa aziendale e il cambiamento climatico, e dovrebbero essere dei coach eccezionali. Tutto ciò è schiacciante, eppure raramente apprezziamo l’importanza o riconosciamo l’impatto chiave che hanno i manager, concentrandoci invece sui dipendenti o sui leader più anziani.

In breve, la principale unità di investimento per massimizzare il ROI dell’intelligenza artificiale di generazione e dell’intelligenza artificiale dovrebbe essere rappresentata dai manager di medio livello: solo se li dotiamo della capacità di sfruttare le competenze trasversali necessarie per prosperare nell’era dell’intelligenza artificiale (punto 3) e delle competenze tecniche per orientarsi nell’intricata era dell’intelligenza artificiale umana, le organizzazioni potranno avere successo.

5. Promuovere una sana dose di sperimentazione legata all’intelligenza artificiale

Troppe persone hanno preso una decisione sull’IA senza mai provarla, in particolare l’IA di generazione. Dal momento che i valori, le convinzioni e i comportamenti dei leader senior di un’organizzazione possono influenzare fortemente le opinioni degli altri, può essere deludente quando i leader infliggono tali pregiudizi agli altri.

Allo stesso tempo, anche quando i leader sono grandi sostenitori dell’IA, devono fare uno sforzo per convincere i dipendenti a unirsi a loro in questo viaggio. Ciò può includere la promozione della condivisione delle conoscenze e l’apprendimento sia dai successi che dai fallimenti, come illustra Amy Edmondson della Harvard Business School nel suo libro più recente . Creare una cultura che enfatizzi la crescita e l’adattabilità è fondamentale nell’era dell’intelligenza artificiale umana.

La sperimentazione è fondamentale anche nell’era dell’IA, in cui l’adozione di nuove tecnologie richiede adattamento e iterazione. La ricerca su innovazione e apprendimento suggerisce che le culture che tollerano l’assunzione di rischi e considerano il fallimento come un’opportunità di apprendimento producono team più adattabili e innovativi. Incoraggiare i dipendenti a sperimentare strumenti e processi di IA può innescare usi creativi della tecnologia che vanno oltre le applicazioni iniziali.

Per promuovere una cultura che valorizzi la sperimentazione, le organizzazioni possono introdurre incentivi come “sovvenzioni per l’innovazione” per progetti di intelligenza artificiale guidati dai dipendenti. In questo modo, i dipendenti sono incoraggiati ad assumersi rischi calcolati senza temere ripercussioni se i progetti non hanno successo. Promuovendo una cultura favorevole alla sperimentazione, le organizzazioni sfruttano la curiosità dei dipendenti e la trasformano in un potente motore per l’adozione dell’intelligenza artificiale e lo sviluppo delle competenze.

• Imparare dagli errori è fondamentale per sbloccare il pieno potenziale dell’IA

Promuovere un ambiente sicuro in cui i dipendenti possano fallire senza stigma incoraggia una maggiore sperimentazione e innovazione. Nel contesto dell’IA, gli errori spesso producono preziose intuizioni che guidano applicazioni più efficaci dell’IA. La ricerca mostra che le aziende che tollerano gli errori come parte del processo di apprendimento generano dipendenti più resilienti e lungimiranti. Riformulando gli errori come opportunità di apprendimento, le aziende possono ispirare i dipendenti ad avvicinarsi agli strumenti di IA con sicurezza, curiosità e voglia di migliorare.

In breve, mentre le aziende cercano di sfruttare il potenziale dell’IA promuovendo al contempo una forza lavoro fiorente, un focus strategico sullo sblocco del potenziale dei dipendenti è diventato fondamentale. Sviluppare dipendenti per sfruttare efficacemente gli strumenti di IA non è solo un vantaggio competitivo; è un mezzo per sostenere l’impegno, l’adattabilità e l’innovazione della forza lavoro.

Mentre gli strumenti di IA plasmeranno senza dubbio il futuro del lavoro, sono la curiosità umana, l’adattabilità e la resilienza che guideranno il successo in questa nuova era.

I leader che investono nello sblocco del potenziale dei dipendenti e nella creazione di una cultura di apprendimento continuo non solo navigheranno nella trasformazione dell’IA in modo più efficace, ma promuoveranno anche una forza lavoro impegnata e pronta per il futuro, in grado di guidare l’organizzazione verso un futuro prospero tra uomo e IA.

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Angelo Martinengo.
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