di Laura Reggiani |
L’Intelligenza Artificiale viene spesso raccontata come una leva di produttività, uno strumento per fare più in fretta ciò che già facevamo prima.
Ma questa lettura, seppur rassicurante, rischia di essere fuorviante. Perché l’AI non sta solo ottimizzando processi: sta ridisegnando il lavoro, mettendo in discussione ruoli, carriere e identità professionali. Deborah Buttignol, Managing Partner di LHH Executive Search, invita a spostare lo sguardo dall’efficienza alla riorganizzazione del lavoro, evidenziando un nodo spesso sottovalutato: il divario emotivo e identitario che accompagna la trasformazione tecnologica.
Se le organizzazioni cambiano più velocemente delle persone, il rischio non è solo di perdere competenze, ma di generare ansia, resistenza e immobilismo. Dal punto di vista dell’Executive Search, Deborah Buttignol osserva come l’AI stia rendendo le carriere meno lineari e la leadership più centrale, chiamata a garantire senso, direzione e sostenibilità in contesti sempre più ambigui. Non si tratta di diventare esperti di algoritmi, ma di saper integrare tecnologia, giudizio umano e responsabilità. Perché, in un mercato del lavoro segnato dall’AI, il vero vantaggio competitivo resta profondamente umano.
Si parla molto di AI come leva di efficienza. Lei sostiene invece che il vero tema sia la riorganizzazione del lavoro. Può farci qualche esempio di come l’AI stia ridisegnando ruoli, processi e modalità di lavoro?
Se guardiamo solo all’efficienza, rischiamo di perdere di vista la giusta prospettiva. È ormai evidente che l’AI non sia semplicemente uno strumento per fare le stesse cose più velocemente. Ma un fattore che sta cambiando profondamente il modo in cui il lavoro viene organizzato e le dinamiche in cui le persone si muovono all’interno delle organizzazioni. Sebbene oltre il 70% delle aziende utilizzi già l’AI in almeno una funzione, è particolarmente significativo che quasi la metà delle organizzazioni preveda trasformazioni rilevanti dei ruoli nei prossimi anni.
Dal punto di vista organizzativo, questo si traduce in tre effetti molto concreti: i ruoli diventano più fluidi e meno legati a job description statiche; cresce il valore del lavoro cognitivo e decisionale; le carriere smettono di essere percorsi lineari per diventare processi di reinvenzione continua. L’AI non cambia solo il “come” lavoriamo, ma il “chi siamo” nel lavoro.
Si dice che “manca cultura sull’AI”, ma lei parla di un gap emotivo e identitario. Cosa osservate nei manager e nei professionisti? In che modo faticano a collegare l’AI al proprio futuro?
Le persone oggi sanno cos’è l’AI, ne sentono parlare continuamente, spesso la usano, anche in modo sporadico. Quello che manca è un collegamento profondo tra l’AI e la propria identità professionale. McKinsey lo descrive chiaramente: il vero tema non è l’adozione degli strumenti, ma il modo in cui l’AI cambia il contenuto del lavoro e il senso del ruolo. Le persone continuano a pensarsi all’interno di professioni “stabili”, mentre l’AI sta già ridefinendo aspettative, perimetri e criteri di valore molto più velocemente della capacità individuale di metabolizzarli.
BCG osserva lo stesso fenomeno quando parla di “AI adoption without impact”: molti professionisti usano l’AI, ma non la integrano nella propria narrazione professionale. È come se l’AI restasse un supporto esterno, un tool “in più”, e non diventasse parte di ciò che definisce chi sono, che valore portano, come crescono. Ciò che vediamo nei manager e nei professionisti è una sorta di dissociazione. Da un lato, l’organizzazione sta cambiando processi, ruoli, metriche di performance. Dall’altro, le persone continuano a pensarsi con mappe professionali che non esistono più.
Il World Economic Forum parla esplicitamente di questo scollamento, sottolineando che la trasformazione guidata dall’AI non è solo una questione di reskilling, ma di identity transition. Le competenze possono essere apprese; l’identità professionale richiede tempo, senso, sicurezza. Quando questa frattura non viene affrontata in modo esplicito, genera tre reazioni ricorrenti: ansia, perché il futuro appare opaco; resistenza, perché il cambiamento viene vissuto come minaccia; immobilismo, perché è più rassicurante restare fermi che ridefinirsi.
Il dato sulla preoccupazione è molto indicativo. Secondo le ricerche più recenti circa il 60% dei lavoratori dichiara timore per l’impatto dell’AI sul proprio ruolo. Il problema non è che le persone non capiscano l’AI, ma che non vedono un ponte credibile tra l’AI e la propria evoluzione professionale. Manca un racconto concreto che risponda a domande molto semplici ma profonde.
Se l’AI fa sempre meglio alcune parti del mio lavoro, che cosa rimane di “mio”? Questo accade perché la trasformazione viene spesso comunicata in termini di efficienza, di automazione e di riduzione dei costi. Molto meno in termini di nuove professionalità, nuove traiettorie, nuove forme di valore umano. Senza una narrazione di futuro che integri tecnologia, lavoro e identità, anche il miglior piano di upskilling rischia di fallire.
Da un lato paura, dall’altro narrazioni vaghe: si parla di innovazione, ma poco di cosa cambierà per le persone. Quali errori vede e cosa dovrebbe fare una leadership matura per “governare” il cambiamento?
Questo tema è una diretta conseguenza del gap emotivo e identitario di cui parlavamo prima. Uno degli errori più diffusi nella comunicazione interna è parlare di AI e innovazione in modo astratto. Usando un linguaggio alto – efficienza, trasformazione, competitività – senza rispondere alle domande che per le persone sono realmente decisive: “cosa cambia per me?” e “che futuro ho qui?”.
Quando queste domande restano senza risposta, l’innovazione perde credibilità e diventa una fonte di incertezza. Le persone sentono che qualcosa sta cambiando, ma non riescono a capire dove si collocano dentro quel cambiamento. È qui che la paura prende spazio. Molte organizzazioni investono in AI ma non costruiscono una cornice chiara che colleghi tecnologia, ruoli e carriere. In questo vuoto narrativo, le persone riempiono gli spazi con interpretazioni personali, spesso pessimistiche: se non vedo come posso evolvere, tendo a immaginare di essere sostituibile.
Una leadership efficace dovrebbe fare il contrario. Governare il cambiamento non significa rassicurare in modo generico, ma rendere il cambiamento leggibile. Vuol dire esplicitare le scelte, chiarire come l’AI verrà utilizzata, quali attività cambieranno, quali competenze diventano più rilevanti e quali traiettorie professionali sono realistiche. Senza promettere certezze assolute, offrire orientamento. Poiché le persone non cercano garanzie sul fatto che nulla cambierà, bensì una direzione credibile su come cambiare insieme all’organizzazione e continuare a riconoscersi nel proprio ruolo e futuro professionale.
Sostiene che le carriere non sono più scalate lineari, ma percorsi di reinvenzione. Cosa significa, in pratica, per un manager o un professionista di oggi?
Significa che le transizioni professionali non seguono più percorsi prevedibili. Oggi molte persone che cambiano lavoro non fanno semplicemente un passo laterale o verticale. Reinventano la propria traiettoria: cambiano ruolo, ambito, competenze e spesso anche identità professionale. Per manager e professionisti questo implica uscire da una logica di progressione lineare e sviluppare la capacità di adattarsi, apprendere e ripensarsi. L’AI accelera questo processo perché rende i ruoli più dinamici e meno stabili, spostando il valore dalle competenze tecniche replicabili alla capacità di giudizio, sintesi e decisione. La carriera diventa quindi meno una sequenza di posizioni e più un’evoluzione continua.
Molti leader riconoscono che l’AI è inevitabile, ma faticano a darle una cornice. In che senso la resistenza è culturale? Quali competenze di leadership “nuova” servono per integrarla?
La resistenza non è tecnologica, ma culturale e psicologica. I leader sanno che l’AI è inevitabile, ma spesso sottovalutano la profondità del cambiamento che comporta. Manca spesso una visione chiara su come integrare l’AI in modo coerente con i valori, le persone e l’identità dell’organizzazione. Senza questa visione, le iniziative tecnologiche restano frammentate e faticano a generare fiducia. La leadership di oggi deve tenere insieme tecnologia, giudizio umano e responsabilità: non si tratta di sapere tutto sull’AI, ma di saperle dare un significato condiviso. Serve la capacità di dare direzione, sviluppare competenze e creare fiducia.
Quando si sommano paura e competenze insufficienti, l’AI viene percepita come minaccia più che come opportunità. Che cosa funziona davvero, secondo la vostra esperienza, per agire su entrambi i fronti?
Una delle leve più efficaci per ridurre la paura dell’AI e colmare il gap di competenze è combinare formazione pratica e cambiamento culturale. I percorsi più efficaci sono quelli che portano l’AI dentro il lavoro quotidiano, mostrando alle persone come possa migliorare concretamente il loro modo di lavorare. Quando l’AI diventa uno strumento reale e non un concetto astratto, la percezione cambia rapidamente. Allo stesso tempo, è fondamentale chiarire cosa l’AI può e non può fare.
L’integrazione graduale nei workflow, accompagnata da Academy interne, mentoring e casi d’uso concreti, costruisce fiducia e competenza insieme. Infine, cresce il valore delle power skill. Più l’AI automatizza compiti tecnici, più diventano centrali il pensiero critico, la capacità di verifica, il problem solving e la comunicazione.
Parla del leader come “garante del senso”. In termini concreti, che cosa dovrebbe fare per creare direzione, fiducia e sicurezza intorno all’uso dell’AI?
Il leader oggi ha un ruolo diverso. Non deve essere un esperto di tecnologia, ma il garante del senso, colui che rende il cambiamento comprensibile e sostenibile. deve dare una direzione chiara su come l’AI viene utilizzata, creare le condizioni affinché le persone possano sviluppare nuove competenze e, soprattutto, costruire sicurezza psicologica. Senza fiducia, le persone non sperimentano. E senza sperimentazione, l’AI resta sulla carta.
Dal suo osservatorio in LHH, come l’AI sta cambiando i profili di leadership che le aziende cercano? Che cosa chiedono i vostri clienti ai manager del futuro? Che cosa consiglia ai candidati che vogliono restare rilevanti?
Dal punto di vista dell’Executive Search, stiamo osservando un cambiamento netto: l’AI non riduce il ruolo del leader, lo rende più critico e complesso. Le aziende non cercano leader che “sanno usare l’AI”, ma leader capaci di integrarla nel modello di business con giudizio, responsabilità e attenzione all’impatto sulle persone. Quando una parte dell’analisi, delle previsioni o dell’esecuzione viene automatizzata, il valore della leadership si sposta sempre meno sul possesso dell’informazione e sempre più su interpretazione, decision making e assunzione di responsabilità finale.
L’AI toglie al leader alcune attività, ma aumenta il peso e la visibilità delle sue scelte. I nostri clienti oggi cercano manager capaci di leggere e governare complessità e ambiguità, dare direzione in contesti dove non esistono più risposte standard, orchestrare persone, dati e tecnologia. Evitando sia l’eccesso di delega agli algoritmi sia il ritorno al controllo tradizionale. Ancora, accompagnare le persone nel cambiamento, perché l’accelerazione tecnologica non si trasformi in rischio organizzativo o burnout.
Un elemento che emerge con forza, e che Harvard Business Review sottolinea, è che l’AI alza il rischio di pressione, sovraccarico e work intensification. Questo rende la leadership ancora più centrale come regolatore del ritmo, delle priorità e della sostenibilità del lavoro. A chi oggi guida o aspira a ruoli di vertice, il messaggio è altrettanto chiaro: la rilevanza non nasce dal padroneggiare singoli tool, che diventano rapidamente obsoleti, ma dalla capacità di apprendere e disapprendere velocemente.
Adattare il proprio stile di leadership e costruire senso e direzione in un contesto in cui l’AI produce opzioni, ma non significato. In un mercato del lavoro segnato dall’AI e dalla reinvenzione continua delle carriere, il vero vantaggio competitivo resta umano: judgment, capacità di decidere sotto incertezza, e leadership credibile nei momenti di trasformazione.
