L'articolo di Alharith Hussin, Anna Wiesinger, Charlotte Relyea, Martin Harrysson, Suman Thareja, Prakhar Dixit e Thao Dürschlag, pubblicato da McKinsey Digital, affronta un tema cruciale per le imprese contemporanee: come ripensare la strategia di talento nell'era dell'intelligenza artificiale generativa (gen AI). L'idea centrale è che, se tutte le aziende devono diventare in qualche modo delle software company per restare competitive, devono anche sviluppare organizzazioni software capaci di rispondere a questa esigenza. La capacità di competere nel mercato moderno dipende sempre più dalla capacità di costruire prodotti e servizi software di valore. Quasi il 70% dei top performer economici utilizza il proprio software per differenziarsi dai concorrenti, e un terzo di questi monetizza direttamente attraverso il software.
Un punto saliente è l'opportunità offerta dalla gen AI, che può aiutare i talenti software a creare codice migliore e più velocemente. Gli esperimenti mostrano che l'uso di gen AI per supportare le attività di coding può portare a miglioramenti significativi in termini di produttività: per esempio, la produttività dei product manager (PM) può aumentare del 40%, dimezzando il tempo necessario per documentare e scrivere codice.
Tuttavia, se da un lato questi risultati sono entusiasmanti, dall'altro richiedono alle aziende di ripensare radicalmente la loro strategia di gestione dei talenti. Non basta più pensare in termini di ruoli tradizionali: occorre invece concentrarsi sulle competenze. Questa prospettiva riflette un cambiamento fondamentale nel modo di gestire e valorizzare il capitale umano, che non è più visto come un insieme di job title ma come un mix dinamico di competenze che devono essere costantemente sviluppate e aggiornate.
L'adozione dell'intelligenza artificiale generativa da parte di IBM Software ha incrementato la produttività degli sviluppatori tra il 30 e il 40 percento. Nonostante questo significativo miglioramento, la gen AI ha rivelato solo una frazione del suo potenziale. Una recente ricerca condotta da Charles Jin e Martin Rinard ha evidenziato che i modelli di linguaggio (LMS) possono sviluppare una comprensione semantica formale dei programmi, dimostrando una capacità di interpretazione astratta inaspettata. Questa scoperta potrebbe trasformare radicalmente il modo in cui la gen AI contribuisce alla generazione del codice di programmazione.
Secondo il sondaggio condotto da McKinsey sullo stato dell'intelligenza artificiale, circa il 65 percento degli intervistati ha dichiarato di utilizzare regolarmente la gen AI. Tuttavia, solo il 13 percento impiega in modo sistematico questa tecnologia nell'ingegneria del software. L'esperienza diretta con varie aziende rivela che gli strumenti di gen AI attualmente supportano solo il 10-20 percento delle attività di codifica svolte da uno sviluppatore.
Per espandere le capacità della gen AI, le aziende devono ristrutturare il proprio modo di operare, con particolare attenzione allo sviluppo delle competenze necessarie per sfruttare appieno queste capacità. Nei prossimi due o tre anni, man mano che la tecnologia maturerà e le aziende accumuleranno esperienza, il panorama della gen AI e il modo in cui i team di sviluppo software lavorano con questa tecnologia per creare prodotti e servizi si stabilizzeranno. Di conseguenza, le competenze e le pratiche necessarie per avere successo potrebbero subire cambiamenti significativi nel tempo. Fino ad allora, le aziende dovranno affrontare un periodo di incertezza e apprendimento continuo.
Come l'intelligenza artificiale generativa sta cambiando il ciclo di vita dello sviluppo software
Il cambiamento nello sviluppo del software è fortemente influenzato dall'introduzione dell'intelligenza artificiale generativa e per comprendere appieno questo fenomeno, è essenziale considerare come essa influenzerà il ciclo di vita dello sviluppo del prodotto, noto anche come PDLC (Product Development Life Cycle). Le modifiche previste sono significative e interessano ogni fase del ciclo di sviluppo. Secondo la ricerca di McKinsey, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa hanno un impatto positivo quasi doppio sui compiti che richiedono un alto contenuto di informazioni, come la sintesi di dati, la creazione di contenuti e il brainstorming, rispetto ai compiti meno densi di contenuto, come la visualizzazione.
Già ora, queste tecnologie sono in grado di gestire compiti semplici, tra cui la scrittura di codice base e la sintassi, la documentazione del codice, e alcuni aspetti della progettazione web e grafica. Si stanno facendo progressi anche per funzioni più complesse, come la generazione di casi di test e backlog, l'analisi dei trend di mercato, l'automazione della raccolta dei registri di sistema e la stima e risoluzione dell'impatto dei bug.
Nel tempo, l'intelligenza artificiale generativa sarà in grado di trarre informazioni da test creati automaticamente, dai registri di sistema, dal feedback degli utenti e dai dati sulle prestazioni, utilizzando queste informazioni per identificare nuove opportunità di miglioramento e sviluppare nuove funzionalità. Potrà anche essere impiegata per creare prove di concetto e prototipi, riducendo al contempo i costi dei test e aumentando l'affidabilità dei processi di verifica, come nel caso di test con più scenari possibili o A/B testing. Questi sviluppi sono destinati a ridurre significativamente i tempi del ciclo di vita dello sviluppo del prodotto, passando da mesi a settimane o addirittura giorni, migliorando la qualità del codice e riducendo il debito tecnico, ovvero la necessità di interventi futuri per correggere difetti o migliorare il sistema.
Come una visione strategica chiara può creare valore con l'intelligenza artificiale
Le competenze necessarie per affrontare l'era dell'intelligenza artificiale generativa richiedono una comprensione approfondita da parte dei leader aziendali. Sebbene molti riconoscano l'importanza di acquisire nuove abilità per sfruttare al meglio queste tecnologie, spesso manca una chiara visione su come esse possano realmente creare valore. Decisioni che potrebbero sembrare audaci, come l'acquisto di numerose licenze per strumenti di intelligenza artificiale generativa destinati ai team di sviluppo, vengono prese senza una valutazione precisa dei benefici potenziali e senza investire nella formazione adeguata dei dipendenti, portando prevedibilmente a risultati insoddisfacenti.
Questa situazione si inserisce in un contesto più ampio di problematiche legate all'introduzione dell'intelligenza artificiale nelle aziende, come evidenziato dallo studio di James Ryseff, Brandon De Bruhl e Sydne J. Newberry. Le principali cause di insuccesso includono una leadership aziendale carente, dati di qualità insufficiente, infrastrutture inadeguate, errori nella gestione dei progetti e limiti intrinseci della tecnologia stessa. Tra questi fattori, la mancanza di una visione strategica chiara e di obiettivi definiti da parte dei leader emerge come la causa più rilevante. L'incapacità di stabilire priorità corrette e di comprendere appieno le capacità e i limiti dell'intelligenza artificiale porta frequentemente a progetti mal indirizzati e inefficaci.
Come l'intelligenza artificiale generativa sta trasformando il ruolo degli ingegneri
Le competenze che gli ingegneri dovranno sviluppare si concentreranno probabilmente in quattro aree principali.
La prima riguarda la revisione del codice. Un'ampia percentuale del codice generato dagli attuali strumenti di intelligenza artificiale generativa necessita di correzioni. Ciò richiede che gli sviluppatori assumano il ruolo di revisori, un compito che può risultare complesso anche per chi è già un programmatore esperto. I revisori devono essere in grado di valutare la compatibilità del nuovo codice con i repository e le architetture esistenti, e devono comprendere le esigenze necessarie affinché un altro team possa mantenere facilmente il codice. Queste competenze, spesso più diffuse tra ingegneri esperti, sono da sviluppare per i colleghi più giovani. I revisori non devono solo individuare duplicati o errori evidenti, ma garantire un codice di alta qualità sviluppando capacità avanzate di analisi per identificare e risolvere problemi. Un aspetto ancora più complesso sarà l'addestramento continuo degli strumenti di intelligenza artificiale generativa, che devono migliorare "sul campo". Ciò richiederà agli ingegneri di capire come fornire feedback agli strumenti e determinare quali compiti rappresentano le migliori opportunità di apprendimento per un determinato strumento.
La seconda area è l'integrazione delle capacità di diversi agenti di intelligenza artificiale, che può migliorare la velocità di risoluzione dei problemi e la qualità delle soluzioni. Alcune organizzazioni stanno già combinando l'intelligenza artificiale generativa con casi d'uso di intelligenza artificiale applicata, ad esempio utilizzando sistemi di intelligenza artificiale per analizzare le prestazioni dei contenuti generati da strumenti di intelligenza artificiale generativa, identificando pattern nell'engagement degli utenti e reinserendo questi dati nei modelli. Un esempio pratico è dato da Recursion, un'azienda biotecnologica che ha sviluppato una piattaforma di intelligenza artificiale generativa che permette agli scienziati di accedere a diversi modelli di machine learning in grado di elaborare grandi quantità di dati biologici e chimici proprietari. Una competenza cruciale per gli ingegneri sarà quindi imparare a selezionare e combinare applicazioni e modelli di intelligenza artificiale generativa, ad esempio determinando come un modello possa essere utilizzato per fornire il controllo di qualità per un altro modello specifico.
La terza area riguarda la progettazione. Con l'intelligenza artificiale generativa che si occupa di un numero crescente di compiti di codifica di base, gli ingegneri possono sviluppare un nuovo set di competenze di valore superiore, definite "upstream skills". Queste includono la scrittura di user stories, lo sviluppo di framework di codice (come librerie di codice e programmi di supporto), la comprensione degli obiettivi aziendali e l'anticipazione delle esigenze degli utenti.
L'ultima area di competenza per gli ingegneri riguarda la gestione di metodologie di sviluppo software altamente automatizzate, come quelle offerte da FunSearch. FunSearch, sviluppato da un gruppo affiliato a Google DeepMind, combina modelli di linguaggio di grandi dimensioni con sistemi di valutazione avanzati, superando i limiti tradizionali degli LLM. È in grado di individuare funzioni nascoste nel codice e migliorare algoritmi, come nel caso del problema del "cap set" e del "bin-packing". FunSearch non solo trova soluzioni innovative, ma rende trasparente il processo, facilitando la comprensione e l'evoluzione del codice. Questo approccio dinamico consente di ottimizzare continuamente le soluzioni, adattandole alle esigenze mutevoli del contesto aziendale e tecnologico.
Competenze AI generativa per product manager e adattamento alle nuove tecnologie
Per i product manager, l'adattamento delle competenze, altrettanto complesso, si concentrerà su diverse aree specifiche. Una delle principali riguarda l'uso delle tecnologie di intelligenza artificiale generativa. Come gli ingegneri del software, i product manager dovranno sviluppare nuove abilità per lavorare efficacemente con queste tecnologie avanzate. Ad esempio, un'organizzazione che si occupa di hardware e software ha valutato le competenze dei suoi dipendenti tecnici, scoprendo che i product manager necessitavano di un aggiornamento sulle competenze relative all'intelligenza artificiale tanto quanto qualsiasi altro ruolo. Man mano che l'intelligenza artificiale generativa migliora nella creazione di prototipi, i product manager dovranno acquisire familiarità con strumenti low-code e no-code, che permettono di sviluppare software con poco o nessun codice, e con l'uso di prompt iterativi per lavorare con i modelli al fine di raffinare i risultati. Sarà inoltre fondamentale che i product manager comprendano e sviluppino framework "agentici", ossia modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) che collaborano tra loro per portare a termine un compito. Dovranno anche considerare se le applicazioni da sviluppare possano beneficiare del calcolo quantistico super accelerato, che combina supercomputer tradizionali e computer quantistici, utilizzando l'intelligenza artificiale per superare i limiti fisici e algoritmici. Questo richiederà la capacità di pianificare l'uso di questi modelli e tecnologie, tenendo conto di considerazioni specifiche come i costi associati all'esecuzione delle inferenze dei modelli.
Un'altra area fondamentale riguarda la fiducia nell'intelligenza artificiale generativa. A causa delle rilevanti preoccupazioni legate sia alla carenza di fiducia nell'AI sia a una fiducia eccessiva, i tradizionali programmi di adozione (come la formazione di base sull'utilizzo di un nuovo strumento) risultano inadeguati. I product manager dovranno sviluppare forti capacità di empatia per identificare le barriere implicite ed esplicite alla fiducia, come ad esempio il non fidarsi delle risposte fornite dalle soluzioni di AI generativa, e affrontarle in modo efficace. Le preoccupazioni significative sui rischi implicheranno che i product manager collaborino strettamente con esperti di rischio per garantire che le giuste verifiche e misure siano integrate in ogni fase del ciclo di vita dello sviluppo del prodotto (PDLC).
L'evoluzione delle competenze aziendali con l'AI generativa e l'innovazione
L'intelligenza artificiale generativa sta trasformando radicalmente il mondo del lavoro, ridefinendo le competenze richieste per operare efficacemente in un contesto sempre più digitalizzato. Questo cambiamento va oltre una semplice rivoluzione tecnologica: rappresenta una profonda evoluzione nel modo in cui le persone lavorano e nei ruoli professionali che ne derivano. L'integrazione di sofisticate AI nello sviluppo software, ad esempio, apre nuove possibilità per l'innovazione, spingendo i professionisti a riconsiderare e aggiornare costantemente le proprie competenze.
Tecnologie avanzate come FunSearch, che uniscono grandi modelli linguistici (LLM) a rigorose valutazioni per risolvere problemi complessi, rappresentano emblematicamente questa trasformazione. Questi strumenti non si limitano a trovare soluzioni, ma rendono trasparente il processo decisionale, un aspetto cruciale in un'epoca in cui la comprensione e la spiegazione dei risultati sono tanto importanti quanto le risposte stesse.
Questo scenario comporta una revisione dei ruoli professionali tradizionali. Le competenze che un tempo erano distinte tendono a fondersi, portando alla nascita di figure ibride come il product developer, in cui una singola persona combina le abilità di un product manager con quelle di uno sviluppatore, utilizzando strumenti di gen AI per gestire l'intero ciclo di sviluppo, dai mock-up al codice, in modo integrato e automatizzato.
Parallelamente, si delineano nuovi ruoli focalizzati sulla sicurezza, la gestione dei dati e la supervisione degli algoritmi di AI. Con l’espansione della gen AI, diventa essenziale per la leadership aziendale decidere quali competenze sviluppare e come allinearle con la strategia aziendale complessiva. Questo è particolarmente rilevante nell'approccio adottato da FunSearch, dove la standardizzazione di strumenti e processi legati alla gen AI è fondamentale per evitare frammentazioni tecnologiche che potrebbero compromettere l'efficacia operativa.
Uno studio del MIT evidenzia un aspetto affascinante: i grandi modelli linguistici possono sviluppare una sorta di comprensione interna del mondo basata sui dati testuali. Se un modello linguistico riesce a creare una simulazione interna della realtà per migliorare le sue prestazioni, potremmo essere all'alba di una nuova era in cui l'intelligenza artificiale non si limita a eseguire compiti, ma inizia a "comprendere" il contesto in cui opera, anche se in modi ancora differenti rispetto agli esseri umani.
Le implicazioni di questa scoperta sono straordinarie. I modelli di linguaggio potrebbero diventare partner intelligenti nella programmazione, capaci di prendere decisioni più consapevoli e contestualizzate. Questo potrebbe trasformare radicalmente il settore della programmazione, dove l'AI non solo supporta ma potenzia le capacità umane.
Tuttavia, questa evoluzione porta con sé anche nuove sfide. La diffusione della gen AI introduce rischi e incertezze che richiedono alla leadership di sviluppare linee guida chiare per l'uso sicuro ed etico di queste tecnologie. La comprensione dei rischi associati alla gen AI e l'integrazione di misure di sicurezza nel codice potrebbero diventare competenze fondamentali per molti professionisti del settore tecnologico.
In sintesi, il valore reale dell'intelligenza artificiale generativa non si limita alla sua abilità di affrontare problemi complessi, ma risiede anche nella sua capacità di trasformare la comprensione dei metodi di risoluzione, promuovendo trasparenza e offrendo nuove prospettive. Similmente a un chirurgo che illustra dettagliatamente ogni fase di un intervento complesso ai colleghi, tecnologie come FunSearch introducono questa trasparenza nel mondo della programmazione e dell'innovazione, favorendo un apprendimento continuo e creando nuovi ruoli professionali che richiedono una conoscenza approfondita del settore e competenze trasversali sempre più sofisticate.
La gestione del talento aziendale evolve con competenze e intelligenza artificiale
Le attuali strategie di gestione del talento tendono a concentrarsi sull'integrazione dell'intelligenza artificiale generativa nei programmi esistenti, ma questa impostazione potrebbe presto rivelarsi inadeguata. I sistemi di risorse umane nelle aziende moderne, caratterizzati da ruoli ben definiti, percorsi di carriera prestabiliti, livelli di compensazione fissi e programmi di formazione formali, già faticano a stare al passo con i cambiamenti introdotti dalle capacità digitali. Questa rigidità si dimostra ancora più limitante di fronte alla natura più volatile e imprevedibile della gen AI.
Per affrontare questa sfida, i leader delle risorse umane, in collaborazione con i CEO e i responsabili tecnologici, devono trasformare il modo in cui individuano e sviluppano il talento, concentrandosi su due aree principali: la pianificazione strategica della forza lavoro e le capacità di apprendimento tramite affiancamento (apprendistato).
La trasformazione del talento inizia con la creazione di un piano strategico per la forza lavoro, centrato sulle competenze piuttosto che sui ruoli. La semplice identificazione della necessità di un ingegnere software o di un ingegnere dei dati senior non risulta utile, poiché gli strumenti di gen AI tendono a sostituire i compiti specifici anziché i ruoli interi. Pertanto, è essenziale che i leader delle risorse umane collaborino con i responsabili aziendali per comprendere gli obiettivi, come l'innovazione, l'esperienza del cliente e la produttività, in modo da orientare gli sforzi legati al talento.
Questa collaborazione consente di sviluppare un inventario delle competenze che fornisce un quadro di riferimento utile per valutare quali competenze l'azienda possiede, quali sono necessarie e quali possono essere coperte dagli strumenti di gen AI. La classificazione delle competenze dovrebbe utilizzare un linguaggio chiaro e coerente, includere i livelli di esperienza ed essere organizzata in gerarchie per facilitare la gestione delle informazioni.
Per rendere questo approccio efficace, le competenze dovrebbero essere trattate come dati dinamici piuttosto che come documenti statici. L'inclusione delle competenze in un database, arricchite con tag pertinenti come i livelli di esperienza, consente l'utilizzo dell'AI e dei modelli di linguaggio per determinare le relazioni tra le competenze, priorizzare quelle da sviluppare, pianificare la forza lavoro per identificare le necessità specifiche di competenze per ciascun programma o team, e sviluppare programmi di formazione personalizzati.
Un esempio di questo approccio è rappresentato da un'azienda del settore delle scienze della vita che utilizza uno strumento di inferenza delle competenze basato sull'intelligenza artificiale per creare una visione completa del talento digitale disponibile. Lo strumento analizza descrizioni dei ruoli, dati HR, profili LinkedIn e altre piattaforme interne come Jira e repository di codice, per identificare le competenze necessarie per ruoli specifici. I dipendenti possono quindi rivedere e confermare se possiedono tali competenze, che, una volta verificate, vengono aggiunte ai profili individuali e al database delle competenze aziendali per future valutazioni.
Per garantire l'efficacia della pianificazione strategica della forza lavoro, le aziende devono monitorare costantemente i progressi rispetto ai gap identificati nelle competenze e rivedere la strategia per identificare eventuali nuovi bisogni, specialmente con l'introduzione di nuovi strumenti e capacità di gen AI. I team HR dovranno collaborare con i leader ingegneristici per valutare gli strumenti disponibili e comprendere quali competenze possono essere sostituite e quali nuove formazioni risultano necessarie.
Oltre alla pianificazione strategica, è fondamentale rafforzare le capacità di apprendimento tramite modelli di affiancamento come parte di un programma di gestione del talento più ampio. L'adozione di strategie diversificate, che spaziano da pratiche di assunzione orientate al cliente a percorsi di formazione personalizzati, è essenziale. Tuttavia, poiché la gen AI evolve rapidamente e con poca chiarezza sulle competenze future necessarie, l'upskilling, ovvero l'aggiornamento delle competenze, diventerà un aspetto cruciale. Tra le sfide legate allo sviluppo di programmi di upskilling vi sono la mancanza di pratiche codificate e la potenziale resistenza dei lavoratori all'apprendimento di nuove competenze. Ad esempio, un ingegnere potrebbe essere interessato a potenziare le proprie competenze di programmazione, ma potrebbe mostrare meno interesse nell'acquisire abilità come la comunicazione efficace o la creazione di user story, ritenendole meno rilevanti per il proprio ruolo.
Pertanto, l'adozione di modelli di apprendistato merita particolare attenzione, poiché offrono un apprendimento pratico e un esempio diretto di come affrontare il cambiamento, nonché l'opportunità di insegnare competenze difficili da acquisire come la risoluzione dei problemi e l'uso del buon senso nella valutazione dell'idoneità del codice. Affinché questi modelli siano efficaci, è fondamentale che gli esperti senior partecipino attivamente, mettendo a frutto la loro credibilità e la conoscenza istituzionale per evidenziare le problematiche specifiche dell'azienda. Gli esperti devono collaborare con i colleghi junior nella scrittura e revisione del codice, affiancarli nelle loro attività e analizzare con loro il modo in cui i team utilizzano la gen AI. Inoltre, possono fungere da mentori, insegnando competenze come la scomposizione dei problemi, il raggiungimento degli obiettivi aziendali, la comprensione delle esigenze degli utenti finali e l'arte di porre domande pertinenti.
Per assicurare il successo dei programmi di apprendistato, le aziende dovrebbero creare incentivi rendendo l'apprendistato parte integrante delle valutazioni delle prestazioni e garantendo tempo sufficiente per la partecipazione. Un esempio è un'azienda del settore audio che ha reso l'apprendistato una componente esplicita del suo programma di formazione, organizzando un boot camp sulle competenze gen AI per una dozzina di ingegneri di alto livello che si sono offerti volontari. In cambio, i partecipanti si sono impegnati a formare altri, conducendo ciascuno un boot camp di tre o quattro giorni per un gruppo di 10-15 ingegneri, seguito da due sessioni settimanali per tre mesi, durante le quali tutti potevano porre domande e condividere le proprie esperienze di apprendimento.
Sebbene le capacità della gen AI si stabilizzeranno nel tempo, nel breve termine le aziende dovranno affrontare molte incertezze. Concentrandosi sulle competenze e adattando i loro approcci di gestione del talento, con la flessibilità necessaria per apprendere e adattarsi, le aziende possono trasformare le sfide legate al talento in vantaggi competitivi.
Conclusioni
L'intelligenza artificiale generativa sta trasformando la gestione del talento nelle aziende, ma per coglierne appieno l'impatto è fondamentale guardare oltre i benefici immediati offerti dalla tecnologia. Le aziende devono sviluppare una visione strategica che integri le competenze umane con quelle delle AI, anticipando come questa simbiosi possa generare valore sostenibile. Non basta sostituire compiti con strumenti di AI; la vera sfida risiede nel ripensare le strutture organizzative, la cultura aziendale e le modalità di lavoro, costruendo un ambiente che favorisca l’apprendimento continuo e l’adattabilità.
Un punto cruciale che emerge è il passaggio da una gestione del talento basata sui ruoli a una focalizzata sulle competenze. Questo cambiamento riflette una trasformazione più ampia verso un approccio agile e adattivo nella gestione delle risorse umane, dove il concetto di lavoro diventa più fluido e i confini tra i ruoli si dissolvono. La gen AI spinge le organizzazioni a valorizzare la capacità di apprendere e di adattarsi rapidamente, qualità che diventano il vero asset competitivo in un contesto in cui la velocità dell’innovazione tecnologica supera quella dell’aggiornamento delle competenze tradizionali.
Un aspetto strategico sottovalutato riguarda la costruzione di un ecosistema di competenze dinamiche. Invece di focalizzarsi solo sull’acquisizione delle ultime tecnologie, le aziende dovrebbero investire nella capacità dei propri dipendenti di interagire e collaborare efficacemente con queste tecnologie. Ad esempio, come emerso con FunSearch, l’efficacia dei modelli di AI è amplificata dalla capacità umana di interpretare e applicare i risultati in modo contestuale e consapevole, sviluppando competenze complementari che vanno oltre la semplice esecuzione dei compiti.
Il rischio maggiore per le aziende non è tanto legato alla tecnologia in sé, quanto alla loro capacità di gestire il cambiamento culturale necessario per integrare pienamente la gen AI. L’adozione di strumenti avanzati senza un adeguato investimento in formazione e cambiamento organizzativo può portare a un disallineamento tra le potenzialità della tecnologia e le reali capacità operative dell’organizzazione, generando frustrazione e inefficienza. Le competenze soft, come il pensiero critico, la risoluzione dei problemi e la capacità di adattarsi ai cambiamenti, diventano quindi fondamentali, poiché l’automazione di compiti tecnici non sostituisce l’intuizione e l’empatia umana necessarie per prendere decisioni complesse.
L’approccio strategico dovrebbe anche considerare la costruzione di una cultura del rischio informato, in cui i team siano incentivati a sperimentare e ad apprendere dai propri errori. In un mondo in cui la gen AI evolve rapidamente, la capacità di testare e iterare soluzioni in modo agile è più preziosa della perfezione iniziale. Questo implica la necessità di adottare una mentalità di crescita continua, in cui ogni fallimento diventa un’opportunità di apprendimento e miglioramento.
La ricerca del MIT suggerisce che i modelli di linguaggio stanno sviluppando una forma di comprensione interna basata sui dati testuali. Questo apre a scenari in cui la gen AI potrebbe non solo eseguire compiti ma anche comprendere contesti complessi, collaborando attivamente con gli umani per risolvere problemi in modo più intelligente e proattivo. Immaginare una simbiosi tra l’intelligenza artificiale e quella umana che superi le attuali limitazioni cognitive può rivoluzionare interi settori, spingendo verso un futuro in cui le AI non sono solo strumenti ma veri e propri partner di lavoro.
Per le imprese, questo significa prepararsi a un futuro in cui la gestione del talento non è solo una questione di attrarre e trattenere i migliori sviluppatori o product manager, ma di costruire team eterogenei in grado di sfruttare la complementarità tra competenze umane e artificiali. La chiave del successo sarà la capacità di navigare l’incertezza con flessibilità, di coltivare una cultura dell’apprendimento continuo e di promuovere una leadership capace di guidare con visione e audacia in un contesto in costante evoluzione.
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