Ho recentemente letto un articolo di McKinsey intitolato "Riprogettare il talento per creare valore nell'era dell'IA."
Ultimamente, ho sperimentato quanto una singola persona possa amplificare il proprio lavoro usando l'IA: creando i miei prodotti con Claude Code e costruendo una knowledge base in Obsidian. Questo articolo è stato affascinante perché organizza esattamente quel problema—"Data la premessa dell'IA, quali persone dovrebbero essere collocate in quali ruoli per massimizzare il valore?"—usando la tipica struttura di McKinsey.
In particolare, il punto secondo cui il concetto stesso di "talento" come fonte di valore sta cambiando radicalmente a causa dell'IA mi ha davvero colpito. Penso che sia rilevante sia per chi assume sia per chi viene assunto.
Nella seconda parte, annoterò alcune riflessioni personali sulle domande sollevate dall'articolo.
Cosa significa "Talento per il Valore"?
Prima di addentrarci nell'argomento principale, diamo un'occhiata al concetto sottostante.
McKinsey ha un famoso framework chiamato "Talento per il Valore", che utilizza da oltre un decennio. In parole povere, l'idea è questa:
Circa l'80% del valore di un'azienda è generato da solo 30-50 "ruoli critici". Pertanto, se identifichi quei ruoli critici e vi inserisci i migliori talenti, massimizzi l'impatto.
La cosa interessante è che questi ruoli critici non sono necessariamente ai vertici. Secondo l'articolo, solo circa il 5-10% dei ruoli critici riporta direttamente al CEO; la stragrande maggioranza esiste due o tre livelli più in basso. In altre parole, non si tratta di guardare alle "persone importanti", ma di identificare in modo imparziale "dove risiede la fonte del valore".
Questa logica non è affatto svanita nell'era dell'IA. Tuttavia, una cosa è cambiata in modo decisivo:
Il valore non è più generato solo dai "ruoli", ma dai "sistemi" in cui umani e agenti IA sono combinati dinamicamente.
Mentre l'IA generativa ha cambiato "come si svolge il lavoro", l'IA agentica ha cambiato "chi (o cosa) svolge il lavoro". Sta emergendo una nuova forza lavoro ibrida in cui umani e sistemi intelligenti lavorano fianco a fianco. Ecco perché la strategia del talento deve essere "ricablata", che è il punto principale di questo articolo.
L'articolo aggiorna i quattro passaggi tradizionali di "Talento per il Valore" per l'era dell'IA e ne aggiunge un quinto. Esaminiamoli in ordine.
❶ Passaggio 1: Mappare Continuamente il Valore
In passato, si poteva mappare il valore assegnando obiettivi a business unit o linee di prodotto e combattere con quella mappa per un po'.
Ma nell'era dell'IA, il progresso tecnologico mercifica le capacità così rapidamente che la fonte del valore si sposta a una velocità che i cicli di pianificazione tradizionali non riescono a tenere. Nel momento in cui imposti un piano a medio termine, i punti di valore sono già cambiati.
Ecco perché le aziende leader stanno iniziando a trattare l'allocazione del valore come un "processo continuo" piuttosto che un piano una tantum. Tracciano dinamicamente dove l'IA sta creando (o distruggendo) vantaggi e riallocano rapidamente talenti e agenti verso nuove opportunità.
L'esempio nell'articolo è stato significativo. Johnson & Johnson ha identificato circa 900 casi d'uso dell'IA generativa, ma l'80% del valore proveniva solo dal 10-15% di quelle iniziative. Di conseguenza, l'azienda è passata da una "sperimentazione ampia e a lungo termine" a restringere continuamente i casi d'uso che generano più valore.
Invece di spargere semi, trova dove si trova il valore e concentrati lì. Sembra ovvio, ma è un potente promemoria in un'era in cui le iniziative IA tendono a proliferare senza una direzione chiara.
❷ Passaggio 2: Identificare Ruoli e Agenti Critici
Questa è stata la parte più interessante per me personalmente.
In precedenza, era una questione semplice: "decidere il ruolo critico e inserirvi una persona". Ma in un mondo in cui l'IA scompone il lavoro in "compiti", la storia cambia: alcuni sono automatizzati, altri sono assistiti dall'uomo e altri sono guidati dall'uomo.
McKinsey suggerisce di spostare la prospettiva da "Talento per il Valore" a "Talento e Agenti per il Valore".
La procedura specifica è: Innanzitutto, identificare le aree di maggior valore. Successivamente, scomporle in "capacità, competenze e compiti". Quindi, assegnare "umano, agente o un ibrido di entrambi" a ciascun compito in base a ciò che funziona meglio.
In molti casi, la vera unità di valore non è più un singolo ruolo, ma un "sistema" in cui umani e agenti collaborano per produrre risultati.
I ruoli che stanno aumentando di importanza includono: responsabili di dominio responsabili dei risultati dell'IA, product owner IA, architetti che progettano flussi di lavoro uomo-agente, ingegneri di prompt ed esperti di dati/conoscenza che forniscono contesto agli agenti. Stanno emergendo anche ruoli completamente nuovi, come i responsabili delle piattaforme operative degli agenti e i referenti per la governance degli agenti.
❸ Passaggio 3: Identificare Rigorosamente le Persone Che Possono "Amplificare il Valore" con l'IA
Il Passaggio 3 è strettamente collegato al Passaggio 2.
Tradizionalmente, le persone venivano valutate in base a "conoscenze, competenze, attributi ed esperienza" richiesti per un ruolo. Nell'era dell'IA, questo non è più sufficiente. Questo perché la conoscenza sta diventando sempre più accessibile attraverso l'IA e l'esperienza può diventare obsoleta man mano che il lavoro stesso cambia.
McKinsey propone un cambiamento nell'asse di valutazione:
L'obiettivo non è più "adattare il talento ai ruoli", ma identificare quanto una persona può amplificare il valore usando l'IA.
Questo introduce il concetto di "Super Utente IA"—qualcuno che può svolgere un lavoro che in precedenza richiedeva un intero team, usando l'IA. L'articolo suggerisce di dare priorità a persone con qualità come: la capacità di aumentare l'alfabetizzazione IA propria e del proprio team, la capacità di reimmaginare operazioni e flussi di lavoro attraverso l'IA, l'uso di problem-setting, creatività e giudizio per guidare il cambiamento, e la capacità di prendere decisioni e assumersi responsabilità.
Meta è citata come esempio reale. L'azienda ha definito le competenze e l'"impatto IA previsto" per ogni ruolo critico e sta iniziando a valutare i dipendenti in base a come usano l'IA per creare valore. L'articolo sottolinea:
L'accesso diffuso all'IA non porta automaticamente a risultati differenziati. Solo una piccola frazione di persone integrerà l'IA per superare in modo schiacciante coloro che li circondano.
Distribuire semplicemente gli strumenti non crea un divario. Anche con la stessa IA, ci saranno quelli che faranno un salto di qualità e quelli che non lo faranno. Identificare questa differenza è il fulcro della strategia del talento.
A proposito, mentre l'articolo suggerisce un mix di "acquistare, costruire, prendere in prestito" per il talento, avverte che fare troppo affidamento su talenti esterni per le capacità IA fondamentali crea un'organizzazione fragile che fatica a scalare o mantenere il valore. Come qualcuno che lavora come CMO esterno, quel punto è stato sia doloroso che convincente! (ride)
❹ Passaggio 4: Rivedere il Team di Vertice Stesso
"Talento per il Valore" dipende in ultima analisi dal fatto che i leader siano in grado di possedere e gestire il processo. Tuttavia, l'articolo sottolinea acutamente che molti team di gestione mancano ancora di alfabetizzazione IA e non sono in grado di definire un'agenda di valore coerente, dare priorità ai ruoli critici o prendere decisioni efficaci sul talento.
Pertanto, il team di vertice e il consiglio di amministrazione devono diventare esperti di IA, mettere le mani in pasta e mettere in discussione le ipotesi precedenti. Invece di "supervisionare" le gerarchie organizzative, devono passare al lato del "gestire" un sistema dinamico di talento, IA, flussi di lavoro e allocazione delle risorse.
L'articolo osserva che negli ultimi 18 mesi, molte aziende Fortune 500 hanno ristrutturato i loro team di leadership per concentrarsi sulla strategia IA, a volte comportando una riprogettazione organizzativa o l'uscita di dirigenti. Sembra che il livello dirigenziale sia il primo ad essere ricablato.
❺ Passaggio 5 (Nuovo): "Come ha Funzionato il Sistema" Invece di "Chi lo Ha Fatto"
Questo nuovo passaggio per l'era dell'IA è stato, insieme al Passaggio 2, un punto culminante per me.
In un'organizzazione agentica, la domanda fondamentale della valutazione cambia.
Da "Chi ha fatto il lavoro?" a "Quanto bene ha funzionato il sistema?"
I risultati non sono più attribuiti esclusivamente agli individui, ma sono determinati dalle prestazioni dell'intero sistema di collaborazione uomo-agente. Pertanto, le valutazioni devono essere progettate separatamente per umani e agenti, ma in modo complementare. Gli agenti vengono valutati su "qualità delle decisioni, affidabilità, velocità e costo", mentre gli umani vengono valutati su "impatto aziendale, capacità di definire e migliorare i flussi di lavoro IA, uso etico dell'IA e collaborazione interfunzionale".
Il punto che l'articolo sottolinea è questo:
La maggior parte delle organizzazioni inciampa non perché mancano di persone di talento o di strumenti IA avanzati, ma perché non riescono a integrarli in un "sistema coerente" con chiara responsabilità e cicli di feedback.
Hai le persone e l'IA, ma nessun risultato. La causa risiede nella "connessione". L'articolo conclude esortando i leader a gestire questo sistema con lo stesso rigore dell'allocazione del capitale.
Riflessioni Personali
Questo è diventato lungo, ma ecco due cose a cui ho pensato durante la lettura.
❶ Dobbiamo aumentare la risoluzione dell'identificazione da "Ruoli" a "Verbi"
Il Passaggio 2 discuteva come pensare alle assegnazioni per i ruoli critici. Quello che non ho ancora interiorizzato completamente è come eseguire effettivamente questa "identificazione".
L'articolo dice di "scomporlo in compiti", ma non parla della risoluzione di questi compiti. Il mio pensiero attuale è che se guardi ai ruoli come "sostantivi", non puoi giudicare se possono essere resi IA, ma se li scomponi a livello di "verbi", le assegnazioni diventano più chiare.
Ad esempio, con il sostantivo "Reclutatore", non puoi dire se l'IA può farlo. Ma se lo scomponi in verbi come "selezionare candidati", "percepire l'atmosfera di un colloquio" e "convincere su un'offerta", puoi vedere quali sono adatti agli agenti e quali richiedono umani. La selezione è per gli agenti; percepire l'atmosfera è per gli umani.
Solo scomponendo un ruolo in verbi puoi giudicare l'allocazione tra umani e IA. Penso che questa sia la chiave per mettere in pratica il Passaggio 2.
❷ L'IA è un "Amplificatore"; non funziona per chi non ha nulla da amplificare
Il punto del Passaggio 3 sull'"identificare le persone che possono amplificare il valore con l'IA" mi è rimasto impresso.
L'articolo cita l'esempio di Meta di una "piccola frazione di persone che fanno un salto di qualità", ma non approfondisce il perché solo alcune persone amplificano. La mia ipotesi è che l'IA sia strettamente un amplificatore; per coloro a cui manca la "base"—l'abitudine di fare il lavoro da soli—non c'è nulla da amplificare in primo luogo.
Quindi, se dovessi giudicare se qualcuno è un "amplificatore IA", lascerei da parte l'IA per un momento e chiederei: "Qual è una cosa nuova che hai imparato o provato nell'ultimo anno?" Chiedendo senza limitarsi all'IA, puoi distinguere tra coloro che sono semplicemente saltati su uno strumento e coloro che hanno sempre ampliato le proprie capacità. La vera amplificazione avviene solo quando l'IA viene aggiunta a questi ultimi.
...
Le discussioni sul talento nell'era dell'IA spesso degenerano in "quali lavori scompariranno", ma questo articolo fa un passo avanti, riformulandolo come un problema di progettazione di "come combinare, valutare e connettere umani e IA". È stata una lettura molto sostanziosa.
Che tu stia assumendo, venendo assunto o pensando a come espanderti, penso che questo articolo offra molti spunti.
Questo è tutto per ora. Grazie per aver letto! 🙇
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