L’intelligenza artificiale cambierà radicalmente il nostro modo di lavorare o è solo un’onda mediatica destinata a infrangersi? Per rispondere a questa domanda senza preconcetti, Retemanager ha ospitato un dialogo tra Fabio Mercorio (Full Professor di AI & Data Science presso l’Università di Milano-Bicocca) e Sandro Sereni (Head Hunter e Partner di Keystone Executive Search).
La Realtà Oltre la Narrazione: Cambiano i Task, non i Lavori
Fabio Mercorio ha aperto l’incontro portando l’esperienza del centro di ricerca CRISP della Bicocca, che analizza milioni di vacancy e curricula attraverso il machine learning per mappare le reali richieste del mercato. La sua analisi ha smontato la narrazione della “sostituzione totale”, introducendo concetti chiave per comprendere la transizione in atto.
Spesso i media dipingono scenari apocalittici di sostituzione di massa. Tuttavia, l’analisi dei dati reali suggerisce una prospettiva diversa: l’AI non sta rivoluzionando interi processi aziendali dall’oggi al domani, ma sta trasformando i singoli task (compiti) quotidiani.
Oggi l’AI si propone come uno strumento a supporto del professionista in tre funzioni chiave:
- Sintesi del contenuto informativo.
- Creazione di nuovi contenuti.
- Generazione di output da terze parti.
Un dato sorprendente emerge dagli studi dell’MIT: il 95% delle aziende che investono in AI oggi non registra ancora un ritorno sull’investimento (ROI). Le cause? Principalmente la difficoltà dell’AI generativa di apprendere dal feedback umano contestualizzato e la mancanza di una reale capacità di comprendere semanticamente le domande, basandosi invece su criteri statistici e probabilistici.
L’Agente, non solo il Motore: Il Futuro dell’AI “Agentica”
Siamo in una fase di transizione: dalla semplice AI generativa (che risponde) si sta passando all’AI agentica. Mentre un modello tradizionale è come un motore, l’agente è l’automobile completa: un software capace non solo di elaborare risposte, ma di eseguire fisicamente il compito digitale (ad esempio, prenotare un appuntamento o pubblicare un codice in rete).
Il Manager e l’AI: Una Nuova Competenza come Asset
Per un manager, l’AI non deve essere un timore, ma un asset strategico. Il rischio reale non è essere sostituiti da una macchina, ma da un altro professionista che sappia usare l’AI meglio di noi.
Le “Golden Rules” per il manager moderno includono:
- Adozione consapevole: Non basta fornire licenze (come ChatGPT o Copilot) senza un metodo; serve guidare il cambiamento dei processi.
- Supervisione umana: L’AI può profilare scenari (come nel caso dell’avvocato che usa l’AI per analizzare i precedenti di un giudice), ma la decisione finale e la sensibilità rimangono umane.
- Governance del rischio: Bisogna saper distinguere tra decisioni operative (facilmente delegabili all’AI) e decisioni strategiche o tattiche.
L’Esperienza sul Campo: Selezione e Orientamento
Sandro Sereni ha condiviso come l’AI stia già ottimizzando il lavoro di ricerca e selezione in contesti come Randstad, seguendo criteri di prudenza, spiegabilità e supervisione umana.
- Nel Colloquio: L’uso di strumenti come Gemini permette di trascrivere e sintetizzare ore di conversazione in pochi minuti, generando report di alta qualità che il consulente può poi affinare.
- Nell’Orientamento: Applicazioni come “Deep Research” aiutano a mappare strategie di carriera complesse, analizzando il posizionamento strategico del candidato e identificando aziende target.
Oltre l’Atto di Fede
L’intervento di Mercorio si è concluso con una riflessione sulla Explainable AI (EX-AI): non possiamo compiere “atti di fede” verso la macchina. Chi gestisce persone e processi deve pretendere che l’AI sia in grado di spiegare linguisticamente perché ha suggerito una determinata soluzione.
Il Dibattito: Domande e Risposte
D: Come funzionano i sistemi di selezione automatica (ATS) che scartano i curriculum prima ancora del colloquio?
Fabio Mercorio: Questi sistemi sono spesso progettati per ridurre i “falsi positivi” piuttosto che i “falsi negativi”. L’obiettivo dell’azienda è che i pochi profili selezionati siano certamente validi, anche a costo di escludere candidati potenzialmente ottimi. È un filtro draconiano dove conta la sicurezza dell’idoneità rispetto alla completezza della ricerca.
D: Se l’AI si basa sulla statistica e non apprende dal feedback, cosa significa “addestrarla”?
Fabio Mercorio: L’addestramento vero e proprio è riservato ai “padroni” del modello. Quello che l’utente percepisce come apprendimento è spesso “memoria software persistente”. Per un uso aziendale, chi ha sufficienti risorse può scaricare modelli open source e “metterli in pancia”, addestrandoli sui propri dati protetti.
D: Un giovane che oggi usa l’AI per tutto, tra trent’anni avrà la competenza per correggere gli errori della macchina?
Fabio Mercorio: Questo è il rischio del “discount della conoscenza”. L’AI globalizza il sapere ma non sostituisce il trial and error necessario per costruire la competenza. Se i praticanti in uno studio legale
– non imparano a scrivere un atto o un report da zero, perderanno le sfumature necessarie per giudicare l’output dell’AI in futuro. Alcune skill verranno inevitabilmente perse, come è successo per la capacità di accendere un fuoco con la pietra focaia.
D: Qual è la formazione ideale per un manager oggi?
Fabio Mercorio: La formazione non deve essere tecnica (quella è per l’IT), ma deve riguardare i limiti, le opportunità e i criteri di scelta. Un manager deve capire che l’AI è un’assistenza personale e un acceleratore, ma non può sostituire la decisione strategica.
D: Se l’AI fa tutto meglio di noi, perché dovremmo ancora studiare o lavorare?
Fabio Mercorio: Non studiamo solo per “fare”, ma per “diventare”. Il lavoro non è solo un compito eseguito, ma un luogo dove si scoprono i propri talenti e si costruiscono relazioni. L’AI può generare il report perfetto, ma non può dare un senso al perché lo stiamo facendo o alle persone che abbiamo accanto.
Conclusioni: Il Senso del Lavoro
L’incontro si è chiuso con l’intervento di Alberto Sportoletti, che ha ribadito il valore del cammino di Retemanager: il lavoro è fondamentale per la coscienza di sé e per la propria realizzazione umana, non solo per il risultato prodotto. L’AI è uno strumento potente che ci obbliga a tornare all’essenziale: la nostra responsabilità e il nostro giudizio critico.
Sintesi a cura di Retemanager, non rivista dagli autori.