È una vera e propria domanda strategica a cui molte organizzazioni stanno già rispondendo, spesso senza dirlo ad alta voce. 

Il futuro del lavoro non è arrivato con un’esplosione, si è insinuato silenziosamente, attraverso progetti pilota, strumenti di produttività e iniziative di AI “sperimentali”, mentre i team di leadership discutevano di etica e di governance, gli algoritmi stavano già imparando a selezionare candidati, scrivere strategie, ottimizzare workflow e prendere decisioni più velocemente di qualsiasi comitato. 

Questo non è l’ennesimo ciclo tecnologico, è una ridefinizione del valore. 

 Il confronto con Manlio Ciralli, SVP Central Marketing di The Adecco Group, ha permesso di chiarire dei punti focali sulla visione di una multinazionale leader nel mercato del lavoro. 

“La vera sfida che l’AI porta nelle organizzazioni non è tecnologica, ma di leadership. 

L’AI ridefinirà radicalmente il modo in cui il lavoro viene svolto, le competenze vengono sviluppate e il valore viene creato. Se utilizzata correttamente, l’AI può eliminare la ripetitività, ridurre il sovraccarico cognitivo e agire come amplificatore dell’intelligenza umana. Se utilizzata male, rischia di creare distanza tra persone, decisioni e responsabilità. Etica dell’AI e governance sono quindi fondamentali per costruire un mondo più sicuro e inclusivo. 

Per me, una delle opportunità più potenti dell’AI riguarda la conoscenza e l’occupabilità. L’AI può democratizzare l’accesso all’apprendimento, personalizzare la formazione su larga scala e aggiornare continuamente le competenze, rendendo l’occupabilità una capacità dinamica e non una credenziale statica. In un mondo in cui i ruoli evolvono più velocemente dei titoli di lavoro, questo è più importante che mai. 

Ma la tecnologia va compresa per quello che è: un cambio di paradigma, non un nuovo strumento tecnologico. L’AI sta cambiando il modo in cui le persone imparano, come vengono prese le decisioni e come operano le organizzazioni. Trattarla come ‘un sistema come un altro’ significa non coglierne il senso profondo e creare diversi rischi. 

La questione etica è quindi centrale. L’AI dovrebbe automatizzare ciò che è ripetitivo e prevedibile, così che gli esseri umani possano concentrarsi su giudizio, strategia, creatività e cura. Dovrebbe rafforzare la prossimità, non eroderla; aumentare la responsabilità, non distruggerla. 

Il futuro del lavoro non sarà definito da quanto saranno avanzati i nostri algoritmi, ma da quanto intenzionalmente sapremo progettare la relazione tra tecnologia, persone e purpose.” 

L’AI non è più qualcosa che le aziende “usano”, è qualcosa attorno a cui le aziende vengono sempre più costruite. Questa nuova pratica pone delle riflessioni su cosa significa lavorare, chi conta davvero e come si muove il potere all’interno delle organizzazioni. 

In questo nuovo scenario molte aziende credono di essere “early”, in realtà, sono già in ritardo. La domanda non è più se l’AI trasformerà il lavoro, ma se saranno i leader a guidare questa trasformazione o se ne verranno silenziosamente plasmati. 

La prima ondata di AI, sistemi generativi come ChatGPT, Claude e Gemini, ci ha mostrato il potere della conversazione, della creazione di contenuti e dell’automazione cognitiva. La seconda ondata sarà più profonda e più operativa. 

Gli AI agent sono sistemi che non si limitano a rispondere, ma agiscono. Leggono e classificano CV, ottimizzano supply chain in tempo reale, coordinano workflow e interagiscono tra loro in modo autonomo. Queste strutture monitorano, apprendono, ricordano ed eseguono piani multi-step con un intervento umano minimo. 

Il risultato non è la sostituzione, ma la ricomposizione delle attività. Il lavoro viene scomposto, redistribuito e riassemblato in team ibridi in cui umani e AI operano insieme. La produttività aumenta, i costi di coordinamento diminuiscono e molte micro-attività scompaiono del tutto. 

Per questo la vera trasformazione non è tecnologica, ma strategica e culturale. 

Con l’accelerazione delle capacità dell’AI, le organizzazioni tendono a rientrare in tre grandi categorie: 

• Aziende AI-native, costruite fin dall’inizio attorno a dati, automazione e decisioni algoritmiche  

• Aziende adattive, che cercano di integrare l’AI in strutture legacy — spesso con difficoltà 

• Aziende passive, che aspettano troppo a lungo e diventano lentamente irrilevanti 

I vincitori non sono quelli che “usano l’AI”, ma quelli che ripensano l’intera architettura del valore: processi, ruoli, governance e logica decisionale. 

Nella pratica, la trasformazione si sviluppa solitamente in tre fasi:  

1. Automazione delle attività ripetitive 

2. Integrazione dell’AI nei workflow critici 

3. Ridisegno delle strutture organizzative in micro-team fluidi e potenziati dall’AI 

La maggior parte delle aziende è ancora bloccata nella prima fase — ottimizza i processi di ieri invece di progettare l’organizzazione di domani.  Uno studio italiano evidenzia che solo circa il 25 % delle aziende ha integrato l’IA nel proprio piano industriale come priorità strategica con una governance strutturata. (Fonte)  

I segnali del mercato del lavoro sono già chiari. Cresce la domanda di esperti di AI e machine learning, data specialist, professionisti della cybersecurity, ingegneri fintech e sviluppatori software. Allo stesso tempo, i ruoli basati su attività routinarie — data entry, lavoro amministrativo, contabilità di base, ticketing e supporto operativo — sono in declino. 

Rapporti internazionali come quelli dell’OECD stimano che circa 28 % dei lavori nei paesi OECD sono a rischio di automazione, in particolare quelli caratterizzati da competenze routinarie e facilmente codificabili. (Fonte)  

Secondo il Global In-Demand Skills Report 2025 di Randstad, la domanda di professionisti dell’AI e dell’automazione è aumentata del +39,6 % nel 2025 rispetto al 2024, e permane un tasso di posti vacanti elevato (7,9 %) per queste competenze avanzate. (Fonte)  

Entro il 2030, il 39% delle competenze chiave cambierà. AI literacy, analisi dei dati, adattabilità e pensiero critico stanno diventando requisiti di base, non più fattori distintivi. Ma le competenze, da sole, non bastano. (The World Economic Forum's (WEF) ‘Future of Jobs Report 2025’)  

Man mano che l’AI si occupa dell’esecuzione, il ruolo umano si sposta verso l’alto,  dalla produzione al giudizio. 

I contributi umani più preziosi risiedono sempre più nella capacità di: 

• porre le domande giuste 

• interpretare e mettere in discussione gli output generati dall’AI 

• valutare implicazioni etiche, sociali e strategiche 

• prendere decisioni complesse in condizioni di incertezza 

Non si tratta di “imparare a usare l’AI”. Si tratta di ripensare l’identità professionale. 

Stanno emergendo nuovi ruoli ibridi: prompt strategist, AI ethic officer, decision architect, AI orchestrator, ruoli che combinano comprensione tecnica, pensiero critico, capacità di sintesi, intelligenza emotiva e giudizio basato sui valori. In altre parole, ciò che diventa scarso non è l’intelligenza, ma il significato. 

Esiste però un rischio più silenzioso sotto i guadagni di produttività. Man mano che l’AI semplifica lo sforzo cognitivo, le organizzazioni rischiano il pensiero acritico: fiducia eccessiva negli output automatici, semplificazione binaria di problemi complessi e progressiva delega del “perché” e del “come” alle macchine. Quando le risposte sono istantanee, la capacità di fare domande si erode. 

Secondo studi pubblicati nel 2025, una quota significativa di giovani professionisti tende a non verificare i contenuti generati dall’AI, assumendone implicitamente l’accuratezza. La letteratura parla di automation bias: la propensione ad affidarsi alle raccomandazioni di sistemi automatizzati riducendo il controllo critico. Lo stesso fenomeno si osserva nelle organizzazioni, dove manager e decisori utilizzano sempre più spesso report prodotti dall’AI senza comprenderne appieno assunzioni, limiti o bias, trasformando strumenti di supporto in sostituti del giudizio umano. (AI & Society, 2025; EDPS, 2025)  

Il mercato del lavoro evolve più velocemente di quanto i sistemi educativi riescano ad adattarsi. Infatti, entro il 2027, il Future of Jobs Report del World Economic Forum stima che quasi il 44% delle competenze lavorative cambierà, imponendo una reinvenzione continua. Emergono nuovi modelli di erogazione della conoscenza, corporate university, academy verticali, micro-credential, ecosistemi di lifelong learning. L’organizzazione stessa diventa una piattaforma di educazione. 

In questo scenario l’HR non riguarda più la gestione delle persone, ma la progettazione di sistemi in cui persone e AI possano collaborare insieme, trasformando i recruiter in talent strategist, gli HR business partner in workforce architect e infine gli intervistatori curatori di potenziale. E il CV? Non è più la storia, è solo il punto di partenza. 

L’AI non si ferma per i workshop strategici, non rispetta gli organigrammi e non le importa quanto tempo ci ha messo un’azienda ad approvare l’ultima iniziativa di cambiamento. Proprio ora, decisioni su lavoro, talento e creazione di valore vengono delegate, talvolta consapevolmente, spesso per default, a sistemi che ottimizzano velocità, scala ed efficienza. Senza una progettazione umana, questi sistemi ridefiniranno anche equità, opportunità e significato del lavoro. 

Per questo il vero vantaggio competitivo non è più la tecnologia. È il giudizio. 

Le organizzazioni che guideranno il cambiamento non saranno quelle che automatizzano di più, ma quelle che decidono cosa non dovrebbe mai essere automatizzato. Investiranno non solo nelle capacità dell’AI, ma in quelle umane: pensiero critico, ragionamento etico e il coraggio di mettere in discussione la certezza generata dalle macchine. 

In tutti i settori, una cosa è costante: gli esseri umani non scompariranno, ma cambierà la loro leva,i leader che lo capiscono oggi non si limiteranno ad adattarsi alla prossima ondata, decideranno dove e come si infrangerà.