{"id":2380,"date":"2025-04-14T08:29:52","date_gmt":"2025-04-14T08:29:52","guid":{"rendered":"https:\/\/eccellenzedimpresa.it\/?post_type=cp_magazine&p=2380"},"modified":"2026-04-23T16:55:40","modified_gmt":"2026-04-23T16:55:40","slug":"come-cambiano-le-competenze-manageriali-nellera-dellai","status":"publish","type":"cp_magazine","link":"https:\/\/eccellenzedimpresa.it\/el\/magazine\/come-cambiano-le-competenze-manageriali-nellera-dellai\/","title":{"rendered":"Come cambiano le competenze manageriali nell\u2019era dell\u2019AI"},"content":{"rendered":"\n

Con l\u2019Intelligenza Artificiale, le aziende sono chiamate a rivedere i propri modelli organizzativi.<\/em>
Il successo della transizione dipende per\u00f2 dalla capacit\u00e0 di valorizzare l’intelligenza umana.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Giuseppe Torre, Docente di Intelligenza Artificiale, etica e governance presso la Pontificia Universit\u00e0 Antonianum<\/p>\n\n\n\n

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Da quasi un decennio, le Intelligenza Artificiali (AI) hanno pervaso in modo discreto le nostre vite, soprattutto per i progressi conseguiti dalle scienze dei dati, dagli algoritmi di Deep learning e dalla capacit\u00e0 di calcolo dei supercomputer. Giornalmente utilizziamo, spesso senza accorgercene, algoritmi di raccomandazione sui social media, filtri antispam, assistenti virtuali, sistemi di navigazione, filtri fotografici e sistemi di generazione automatica di contenuti. Tutti servizi basati su un\u2019imponente e continuativa attivit\u00e0 di raccolta dei dati.<\/p>\n\n\n\n

Ma la vera rivoluzione \u00e8 iniziata il 15 marzo 2016, quando AlphaGo, un software per il gioco da tavolo Go sviluppato da Google DeepMind, ha battuto uno dei migliori giocatori al mondo; la \u2018mossa 37\u2019 potrebbe aver segnato l\u2019inizio di una nuova era non solo tecnologica, ma sociale ed economica.<\/p>\n\n\n\n

Un\u2019altra tappa fondamentale di questo nuovo corso dell\u2019umanit\u00e0 ha avuto inizio il 30 novembre 2022, quando Sam Altman (CEO di OpenAI) ha postato sull\u2019allora Twitter: \u201cToday we launched ChatGpt. Try talking with it here: chat.openai.com\u201d. Pochi giorni dopo, il 5 dicembre, Altman annuncia di aver superato il milione di utenti; oggi ChatGpt \u00e8 utilizzato mensilmente da 3,5 miliardi di persone, con un aumento del 116% in un anno (Carr, 2024), in 152 Paesi, a cui si aggiungono Perplexity (90 milioni di visite), Claude (84 milioni di visite) e Gemini (292 milioni di visite), tutti in crescita a tripla cifra. \u00c8 il pi\u00f9 imponente e rapido fenomeno di massa della storia ed \u00e8 l\u2019inizio di una nuova era, nella quale l\u2019interazione uomo-macchina diventa sempre pi\u00f9 pervasiva e quotidiana.<\/p>\n\n\n\n

Anche se il rumore assordante prodotto dell\u2019hype sovrasta una riflessione pacata e accurata sulle implicazioni di queste tecnologie per l\u2019umanit\u00e0, \u00e8 sempre pi\u00f9 diffusa l\u2019idea che la comparsa delle AI di ultima generazione possa produrre effetti paragonabili all\u2019incontro tra la nostra civilt\u00e0 e una civilt\u00e0 extraterrestre. Questi sistemi, infatti, sono significativamente distanti dall\u2019intelligenza umana, perch\u00e9 pur agendo, in molti ambiti, in modo indistinguibile da noi, basano il loro funzionamento su una combinazione di algoritmi probabilistici, quantit\u00e0 enormi di dati e schede di silicio, combinazioni che per stessa ammissione degli inventori di questi sistemi non abbiamo ancora ben compreso.<\/p>\n\n\n\n

Siamo ancora piuttosto confusi e disorientati da questo rapido dispiegarsi di innovazioni dirompenti e all\u2019orizzonte gi\u00e0 si intravedono sistemi con capacit\u00e0 che travalicano anche la fantascienza pi\u00f9 estrema. Senza dover attendere i sistemi di Artificial General Intelligence (Agi), la nostra analisi del panorama tecnologico mostra che i modelli denominati \u201cAI agentici\u201d rappresentano gi\u00e0 una realt\u00e0 e sono caratterizzati dalla capacit\u00e0 di operare con minima supervisione umana e di auto-migliorarsi costantemente attraverso l\u2019apprendimento.<\/p>\n\n\n\n

Questi sistemi si stanno evolvendo in forme ancora pi\u00f9 sofisticate: la prima sfrutta la cosiddetta \u201cintelligenza a sciame\u201d, che consente agli agenti AI di operare in modo coordinato e collettivo per raggiungere obiettivi comuni (Strobel, Pacheco e Dorigo, 2023); la seconda si basa sulla \u201cIntelligenza Artificiale Fisica Generativa\u201d, che consente a sistemi robotici di addestrarsi sull\u2019esperienza nel mondo reale.<\/p>\n\n\n\n

Gli sciami di agenti intelligenti hanno la capacit\u00e0 di adattarsi in modo dinamico all\u2019ambiente esterno e, al contempo, manifestano un\u2019elevata resilienza intrinseca. Tali caratteristiche, combinate con algoritmi di ultima generazione (per esempio, la retropropagazione dell\u2019errore), pongono questi sistemi al confine tra scienza e tecnologia e aprono la strada a potenzialit\u00e0 ancora inesplorate in ambiti cruciali, come la climatologia, la medicina, la sicurezza e la robotica, e nelle scienze aziendali e del management.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019Intelligenza Artificiale Fisica Generativa consentir\u00e0 ai robot di eseguire anche compiti per i quali non sono stati progettati e, proprio come accade oggi, con i modelli linguistici con testi, immagini e suoni, l\u2019addestramento dell\u2019intelligenza dei robot sar\u00e0 basato sull\u2019esperienza fisica che queste macchine realizzeranno nella realt\u00e0 quotidiana produttiva o domestica.<\/p>\n\n\n\n

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L\u2019AI, da strumenti tecnologici a co-costruttrice della realt\u00e0 sociale<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Una progressione cos\u00ec rapida di innovazioni dirompenti ci costringe a ripensare totalmente non solo le competenze dei leader aziendali e di gran parte della forza lavoro, ma ci obbliga anche a immaginare nuovi modelli di business e nuovi paradigmi organizzativi di comunit\u00e0 radicalmente diverse da quelle che siamo abituati a creare e gestire. Infatti, questi nuovi modelli dovranno contemplare la presenza, in azienda, di macchine che utilizzano non solo un\u2019intelligenza significativamente diversa da quella umana, ma addirittura basata sul concetto di intelligenza a sciame (Dorigo e St\u00fctzle, 2004) e di Intelligenza Artificiale Fisica Generativa.<\/p>\n\n\n\n

Anche se \u00e8 troppo presto per avere un quadro preciso di ci\u00f2 che accadr\u00e0, alcune prime indicazioni provenienti dall\u2019analisi di imprese che utilizzano in modo evoluto sistemi di AI ci inducono a pensare che queste organizzazioni tendono a basarsi sempre pi\u00f9 sulle competenze e non sulle qualifiche e sono alla ricerca di nuove configurazioni organizzative, sia per sfruttare al massimo le potenzialit\u00e0 dell\u2019intelligenza collettiva sia per gestire meglio l\u2019equilibrio tra efficienza e resilienza.<\/p>\n\n\n\n

D\u2019altra parte, il concetto di efficienza \u00e8 stato sviluppato in un contesto competitivo e tecnologico piuttosto stabile e ben si adatta a processi standardizzati, mentre quello di resilienza si sviluppa in contesti caratterizzati da instabilit\u00e0, complessit\u00e0, ambiguit\u00e0, rapidit\u00e0 dei cambiamenti, che richiedono creativit\u00e0 e tanta conoscenza.<\/p>\n\n\n\n

Le organizzazioni basate sulla creativit\u00e0, l\u2019innovazione e le competenze sembrerebbero orientarsi verso orizzonti temporali piuttosto lunghi e verso asset che rispecchiano la logica lean<\/em>, quali, per esempio: la robustezza, per assorbire crisi, shock e interferenze dall\u2019esterno; la ridondanza, per garantire la continuit\u00e0 anche quando una o pi\u00f9 componenti fossero rese inutilizzabili; la diversit\u00e0, per affrontare sfide complesse con una diversit\u00e0 di elementi (come competenze, strumenti, generi, ecc.) sensibilit\u00e0 e conoscenze; flessibilit\u00e0 e agilit\u00e0, per rispondere rapidamente ai cambiamenti; l\u2019approccio integrato alla qualit\u00e0 in ogni fase del processo produttivo.<\/p>\n\n\n\n

Decisivo in queste organizzazioni sembra essere l\u2019approccio collaborativo: si valorizzano i dipendenti e li si considera parte integrante del processo decisionale, creativo e di miglioramento. D\u2019altra parte, l\u2019umanit\u00e0 \u00e8 progredita proprio grazie a comunit\u00e0\/organizzazioni basate sull\u2019intelligenza collettiva (trib\u00f9, citt\u00e0-stato, imperi, stati nazionali, corporazioni, ecc.).<\/p>\n\n\n\n

Oggi, l\u2019unione tra intelligenza umana, internet e AI potrebbe dare vita a nuove forme di intelligenza collettiva, pi\u00f9 grandi e sofisticate di qualsiasi altra mai esistita, ma questi nuovi sistemi organizzativi ci costringeranno ad affrontare quesiti etici del tutto inediti rispetto ai quali siamo ancora ampiamente impreparati. Per esempio, la capacit\u00e0 dei modelli AI di produrre contenuti \u2018originali\u2019 (o anche semplicemente \u2018ricombinazioni\u2019 di contenuti creativi umani) potrebbe mettere questi sistemi nella condizione di compartecipare, insieme a noi, alla costruzione dell\u2019infrastruttura organizzativa e di plasmare la cultura aziendale, ossia il \u2018software\u2019 che fa funzionare un\u2019impresa.<\/p>\n\n\n\n

Il tema della co-evoluzione della cultura aziendale \u00e8 forse il tema pi\u00f9 intrigante e controverso perch\u00e9 solleva questioni come: chi controlla questa co-evoluzione? Come garantire che questa influenza sia benefica? Come preservare l\u2019agency<\/em> umana in questo processo?In conclusione, la riflessione odierna sulle AI dovrebbe cogliere un punto centrale: non stiamo affatto creando semplici strumenti tecnologici, ma potenziali co-attori nella costruzione della realt\u00e0 sociale, economica e competitiva. Questo richiede una riflessione non solo tecnica, ma soprattutto filosofica, etica e antropologica su come gestire questa co-evoluzione, preservando i valori e l\u2019agency<\/em> umana, ossia la capacit\u00e0 di agire attivamente e trasformativamente nel contesto in cui si \u00e8 inseriti.<\/p>\n\n\n\n

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L\u2019insieme delle competenze \u00e8 una struttura complessa<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Tornando al tema delle competenze, il perch\u00e9 sia opportuno ripensare le competenze di larga parte della leadership pubblica e privata, della forza lavoro e degli educatori e formatori sta nelle peculiarit\u00e0 degli odierni sistemi di AI. Essi sono infatti sistemi conversazionali, con i quali cio\u00e8 \u00e8 possibile interagire, utilizzando il linguaggio naturale, suoni, immagini e video, e che rendono possibile creare applicazioni low code<\/em> o addirittura no code<\/em> (Lcnc). Possono inoltre fornire interi servizi come soluzioni software (Service as a software) sfruttando le capacit\u00e0 di automazione e apprendimento automatico dei sistemi di AI Generativa (AI Gen). Sono alla portata di larga parte dell\u2019umanit\u00e0, che li user\u00e0 sempre pi\u00f9 per ottimizzare delle scelte di acquisto, consumo, produzione, educazione e formazione professionale, ecc. Hanno di fatto abbattuto le barriere linguistiche, grazie alle straordinarie capacit\u00e0 di traduzione in centinaia di lingue diverse. Possono risolvere problemi per i quali l\u2019algoritmo non \u00e8 stato creato appositamente, distinguendosi in questo dalla totalit\u00e0 delle macchine fino a oggi conosciute, e hanno una capienza di apprendimento di gran lunga superiore a quella umana, che pu\u00f2 ulteriormente espandersi grazie ai comportamenti a sciame. Non si limitano ad automatizzare i processi, ma hanno la capacit\u00e0 di trasformarli radicalmente, concorrono alle decisioni manageriali e contribuiscono ai processi creativi per migliorare l\u2019esistente e abilitare la creazione di prodotti e servizi completamente nuovi. Infine, a breve saranno in grado di assumere la forma di sciami intelligenti.<\/p>\n\n\n\n

In campo imprenditoriale \u00e8 chiaro che questi sistemi non siano pi\u00f9 un semplice supporto alla produzione, ma che stiano progressivamente acquisendo il rango di \u2018fattore della produzione\u2019, che concorre insieme alle persone, al capitale e alla Terra a creare le fondamenta sulle quali si poggia l\u2019impresa.<\/p>\n\n\n\n

Un numero crescente di segnali (Osservatorio 4Manager) indica che questo nuovo fattore di produzione abbia anche il potere di plasmare le organizzazioni e necessiti di competenze manageriali basate su nuovi paradigmi e non solo su uno skill mix diverso da quello dell\u2019era pre-AI.<\/p>\n\n\n\n

Soprattutto, l\u2019AI ci invita a guardare all\u2019insieme delle competenze prestate da imprenditori, manager e lavoratori all\u2019impresa e a specifici ruoli lavorativi, progetti e persino a percorsi di sviluppo professionale (ontologia delle competenze), come a una struttura complessa, composta sia da singole competenze sia dalle relazioni che intercorrono tra di esse.<\/p>\n\n\n\n

Guardare all\u2019organizzazione come a una rete di competenze interconnesse, e non come a un insieme di qualifiche pi\u00f9 o meno organizzate, costituisce un vero e proprio cambio di paradigma che potrebbe consentire alle organizzazioni di svolgere compiti anche in campi nei quali esse non eccellono, per esempio, nel campo della sostenibilit\u00e0, dell\u2019Economia circolare, delle tecnologie digitali, della proiezione di prodotti e servizi su mercati sconosciuti, ecc.Il perch\u00e9 questo potrebbe accadere dipende da una particolare qualit\u00e0 che le AI Gen sembrano possedere: migliorano la capacit\u00e0 delle persone (manager, lavoratori, policy maker<\/em>, ecc.) di svolgere compiti nei quali le competenze sono limitate. Si pensi, per esempio, alla conoscenza delle lingue. Ci\u00f2 potrebbe permettere anche a organizzazioni pi\u00f9 piccole e meno strutturate di accrescere efficacia e resilienza grazie a una forza lavoro con competenze \u2018aumentate\u2019 dalle AI.<\/p>\n\n\n\n

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L\u2019AI richiede competenze tradizionali e specialistiche per i profili manageriali<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Queste considerazioni non devono farci cadere nella trappola di quello che Papa Francesco definisce il paradigma tecnocratico. Come afferma nella Laudate Deum<\/em>, l\u2019aumento del potere umano, anche per effetto della tecnologia, non sempre rappresenta un progresso per l\u2019umanit\u00e0, come dimostrano le tecnologie impiegate in passato per scopi distruttivi, tra cui l\u2019uso di bombe atomiche e il genocidio di interi popoli. Ci sono stati momenti in cui l\u2019euforia per il progresso ha oscurato l\u2019orrore delle sue conseguenze, e questo rischio permane, poich\u00e9 lo sviluppo tecnologico non \u00e8 stato accompagnato da una maturazione equivalente dell\u2019etica e della coscienza umana.<\/p>\n\n\n\n

Il manager moderno dovrebbe pertanto sviluppare una triplice competenza: tecnica, umana ed etica. Sul piano tecnico, deve comprendere le potenzialit\u00e0 e i limiti dell\u2019AI. Sul piano umano, deve saper guidare il cambiamento organizzativo e gestire team ibridi uomo-macchina. Sul piano etico, deve garantire un utilizzo responsabile e sostenibile della tecnologia.<\/p>\n\n\n\n

Questi temi sono stati analizzati mediante l\u2019identificazione delle conoscenze e delle competenze associate (skill intelligence) secondo la classificazione europea multilingue di abilit\u00e0, competenze e occupazioni (Esco), consentendo cos\u00ec di individuare i saperi che accompagnano le diverse figure manageriali.<\/p>\n\n\n\n

Partiamo con il dire che l\u2019AI richiede profili manageriali dotati di un mix di competenze tradizionali e specialistiche utili a comprendere i suoi sistemi, gestire progetti complessi, padroneggiare la Data science e possedere forti competenze di business e leadership. Sono essenziali anche l\u2019etica, la gestione del rischio, l\u2019apprendimento continuo e il pensiero critico.<\/p>\n\n\n\n

Con l\u2019aumentare della dimensione aziendale, diventa strategico il ruolo del manager, inteso come responsabile del processo o di parti del processo di sviluppo dell\u2019AI. In sostanza, una figura manageriale incaricata di gestire parte del o tutto il programma di sviluppo dell\u2019AI in azienda dovrebbe coniugare competenze manageriali \u2018classiche\u2019 con un alto livello di specializzazione o conoscenze nel campo dell\u2019AI. Questo portafoglio di saperi estremamente complesso \u00e8 scarsamente diffuso e disponibile sul mercato italiano.<\/p>\n\n\n\n

Entrando nel dettaglio, i profili manageriali che abbiamo individuato possono essere suddivisi come segue.<\/p>\n\n\n\n

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Alta vocazione allo sviluppo dell\u2019AI.<\/strong> Dirigenti e direttori dei servizi informatici e manager generali nelle aziende di informatica e telecomunicazione. Questi profili concentrano oltre il 55% delle competenze digitali classificate da Esco e le competenze digitali rappresentano poco meno del 60% delle competenze richieste.<\/p>\n\n\n\n

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Medio-alta vocazione allo sviluppo dell\u2019AI.<\/strong> Direttori e dirigenti delle vendite e commercializzazione, dell\u2019approvvigionamento e distribuzione, della manifattura ed estrazione dei minerali, della produzione e distribuzione di energia elettrica, gas, acqua, gestione dei rifiuti e della Ricerca e Sviluppo.<\/p>\n\n\n\n

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Medio-bassa vocazione allo sviluppo dell\u2019AI.<\/strong> Manager ai quali \u00e8 richiesta una cultura digitale di base, con la concentrazione del 9,2% delle competenze digitali totali. Il gruppo include direttori e dirigenti che operano nella comunicazione, nella pubblicit\u00e0, nelle pubbliche relazioni; nel commercio di beni (esclusi autoveicoli e motocicli); nelle attivit\u00e0 sportive, ricreative, di intrattenimento; nella gestione delle risorse umane; nel settore dei trasporti e magazzinaggio; nell\u2019agricoltura, allevamento, silvicoltura, caccia, pesca; nei servizi di alloggio e ristorazione; nel commercio e riparazione di autoveicoli e motocicli; nei servizi editoriali, produzione cinematografica, radiofonica e televisiva.<\/p>\n\n\n\n

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Bassa vocazione allo sviluppo dell\u2019AI.<\/strong> Direttori e dirigenti della finanza e amministrazione; dei servizi alle imprese e alle persone; delle costruzioni e, sorprendentemente, direttori e dirigenti generali di banche, assicurazioni, agenzie immobiliari e intermediazione finanziaria ai quali non sono richieste competenze digitali strutturate (1,0% delle competenze digitali totali, con un peso marginale su ciascun profilo).<\/p>\n\n\n\n

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Per i manager \u00e8 importante anche la formazione in sicurezza informatica<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Focalizzando l\u2019analisi sui profili manageriali ad \u2018alta\u2019 e \u2018medio-alta\u2019 vocazione allo sviluppo dell\u2019AI, si sono esaminate le occupation<\/em>, ovvero le professioni specifiche che tali profili svolgono nelle diverse attivit\u00e0 economiche. L\u2019obiettivo \u00e8 stato individuare le competenze chiave per ciascun profilo, considerando anche il relativo volume di attivazioni.<\/p>\n\n\n\n

Dall\u2019analisi emerge, ovviamente, una concentrazione significativa di competenze digitali nei ruoli legati all\u2019IT, con una progressiva diffusione in altri ambiti manageriali. Inoltre, l\u2019analisi mette in luce l\u2019interconnessione tra competenze digitali e green<\/em>, suggerendo come l\u2019AI possa favorire lo sviluppo sostenibile e supportare i princ\u00ecpi dell\u2019Economia circolare.<\/p>\n\n\n\n

A questo punto dell\u2019analisi, sono state estrapolate dall\u2019archivio Esco le \u2018skill chiave\u2019, set di conoscenze e capacit\u00e0 di base che un manager nel settore privato dovrebbe possedere per gestire i processi di sviluppo dell\u2019AI in azienda. La rappresentazione ottenuta mostra le competenze e conoscenze digitali maggiormente ricorrenti e quantifica le competenze digitali pi\u00f9 frequentemente menzionate nei profili manageriali.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019analisi delle competenze manageriali per l\u2019AI rivela pertanto un panorama complesso e stratificato. Abilit\u00e0 digitali si affiancano alle competenze tradizionali. I ruoli IT sono centrali. Emerge un nucleo di competenze digitali condivise, essenziale per tutti i manager (analisi dati web, gestione di progetti per lo sviluppo di contenuti, marketing digitale ecc.). L\u2019analisi rivela tre cluster principali di profili professionali, caratterizzati da competenze condivise. Questo suggerisce la necessit\u00e0 di un approccio formativo manageriale differenziato, pur mantenendo una base comune di conoscenze.<\/p>\n\n\n\n

Dall\u2019analisi dei dati emerge una prima importante riflessione sulla formazione manageriale nell\u2019era dell\u2019AI. L\u2019analisi delle competenze rivela un nucleo di conoscenze e abilit\u00e0 essenziali che dovrebbero costituire la base della preparazione dei manager orientati allo sviluppo dell\u2019AI in azienda. Questo \u2018sapere minimo condiviso\u2019 include competenze tecniche come l\u2019analisi dei dati web e la conoscenza dei software industriali, ma anche abilit\u00e0 gestionali come la pianificazione di strategie di marketing digitale e la gestione dei processi di sviluppo dei contenuti. Tuttavia, la riflessione si estende oltre, evidenziando che per un\u2019efficace implementazione dell\u2019AI, inclusa quella generativa, i manager necessitano di una formazione che abbracci non solo lo sviluppo, ma anche la sicurezza informatica. Tale visione olistica della formazione manageriale si rivela essenziale per navigare le complessit\u00e0 dell\u2019integrazione dell\u2019AI, bilanciando innovazione e protezione del patrimonio informativo aziendale.<\/p>\n\n\n\n

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Il rapporto tra competenze digitali e green \u00e8 fondamentale<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Un\u2019ulteriore analisi \u00e8 stata dedicata ad approfondire il rapporto tra competenze digitali e competenze green<\/em>, con l\u2019obiettivo di individuare le aree di competenze e conoscenze in comune essenziali per i piani di sostenibilit\u00e0. Difatti, competenze AI e green<\/em> sono due aree interconnesse e sempre pi\u00f9 importanti nel panorama lavorativo odierno, entrambe cruciali per affrontare le sfide pi\u00f9 urgenti del nostro tempo, come il cambiamento climatico e la trasformazione digitale.<\/p>\n\n\n\n

Le competenze AI si riferiscono alle capacit\u00e0 di svilupparne i sistemi, implementandoli e utilizzandoli, mentre le competenze green<\/em> si riferiscono alle conoscenze e alle capacit\u00e0 necessarie per affrontare le sfide ambientali e promuovere la sostenibilit\u00e0. L\u2019AI pu\u00f2, quindi, svolgere un ruolo fondamentale nel promuovere la sostenibilit\u00e0 in diversi settori, tra cui: lo sviluppo di reti elettriche intelligenti, dove \u00e8 utilizzata per ottimizzare la distribuzione dell\u2019energia e integrare le fonti rinnovabili; la gestione degli edifici intelligenti, in cui contribuisce a ridurre il consumo energetico negli edifici ottimizzando l\u2019illuminazione, il riscaldamento e il raffreddamento; l\u2019agricoltura di precisione, in cui ottimizza l\u2019utilizzo di acqua, fertilizzanti e pesticidi; la logistica e i trasporti, con l\u2019AI che ottimizza i percorsi di consegna e riduce le emissioni di gas serra; il monitoraggio ambientale, in cui \u00e8 impiegata per monitorare lo stato dell\u2019ambiente e identificare potenziali problemi.<\/p>\n\n\n\n

Considerando, in particolare, lo sviluppo dell\u2019Economia circolare, l\u2019AI pu\u00f2 contribuire: a ottimizzare la progettazione del prodotto; alla gestione intelligente dei rifiuti; alla promozione dell\u2019economia dei prodotti come servizio; al monitoraggio e sensibilizzazione; alla creazione di nuove opportunit\u00e0 di business per le aziende che adottano modelli di Economia circolare; a maggiore trasparenza; a decisioni pi\u00f9 informate sulla gestione dei materiali e dei rifiuti.<\/p>\n\n\n\n

Il tema delle competenze manageriali e quello dell\u2019intelligenza umana (individuale e collettiva) risultano centrali nell\u2019ambito dell\u2019AI, che richiede un rapporto indissolubile tra il \u2018sapere\u2019 e il \u2018saper fare\u2019.<\/p>\n\n\n\n

Molte conoscenze chiave si traducono direttamente in competenze pratiche, evidenziando lo stretto legame tra la teoria e l\u2019approdo pratico di applicazione. \u00c8 importante sottolineare che, a differenza di altri campi o settori, l\u2019AI impone un livello di competenze e conoscenze significativamente pi\u00f9 elevato per tutti gli attori coinvolti. Anche nel caso in cui l\u2019azienda dovesse attingere risorse AI da fornitori esterni (Artificial Intelligence as a Service) \u00e8 pi\u00f9 che evidente che manager e imprenditori devono essere pienamente consapevoli di cosa stanno utilizzando (quale modello di AI), che caratteristiche ha, quali dati usa e come li utilizza per produrre l\u2019output.<\/p>\n\n\n\n

Questo campo, pertanto, non ammette approssimazioni o conoscenze superficiali: la natura complessa e in rapida evoluzione dell\u2019AI richiede una comprensione profonda e multidisciplinare, nonch\u00e9 la capacit\u00e0 di applicare queste conoscenze in modo pratico e innovativo. In sostanza, nel contesto dell\u2019AI non \u00e8 possibile \u2018barare\u2019 o affidarsi a competenze approssimative; intelligenza umana e padronanza autentica delle conoscenze e delle competenze diventano un requisito imprescindibile per operare efficacemente in questo settore.<\/p>\n\n\n\n

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Le imprese italiane vedono diversi ostacoli nello sviluppo dell\u2019AI<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Lo studio realizzato dall\u2019Osservatorio 4Manager indica anche gli ostacoli allo sviluppo dell\u2019AI nel nostro Paese. La mancanza di competenze \u00e8 infatti vissuta come un ostacolo da pi\u00f9 di un\u2019impresa su due (55%), a cui si aggiungono i costi troppo elevati (49,6%), indicati da un\u2019impresa su due nel settore delle costruzioni, con valori pi\u00f9 elevati nelle piccole imprese e nelle aree geografiche del Centro e del Sud Italia. L\u2019indisponibilit\u00e0 o la qualit\u00e0 dei dati necessari per l\u2019utilizzo delle tecnologie di AI, invece, rappresentano un ostacolo per il 45,5% delle imprese, cos\u00ec come l\u2019incompatibilit\u00e0 con apparecchiature, software o sistemi esistenti, segnalata nel 40% dei casi. Il rischio normativo e la mancanza di chiarezza sulle conseguenze legali sono considerati un ostacolo da quattro imprese su 10, mentre le preoccupazioni relative alla violazione della protezione dei dati e della privacy sono segnalate dal 37% delle imprese. Infine, le considerazioni etiche sono indicate come ostacolo da un\u2019impresa su quattro (26%).<\/p>\n\n\n\n

In gran parte delle imprese consultate dallo studio, l\u2019adozione dell\u2019AI va oltre il semplice aggiornamento tecnologico, coinvolgendo l\u2019intera struttura aziendale. La riorganizzazione aziendale \u00e8 un aspetto cruciale, che include la gestione dei cambiamenti, la trasformazione dei flussi di comunicazione e il superamento delle resistenze interne. Le collaborazioni esterne assumono un ruolo strategico, manifestandosi attraverso progetti di ricerca, attivit\u00e0 di formazione e consulenza e partnership mirate. L\u2019approccio ai dati \u00e8 quindi fondamentale, con focus sulla governance, l\u2019implementazione del Machine learning e l\u2019adozione di AI decentralizzata. Il reperimento di figure specializzate in AI rappresenta una delle sfide pi\u00f9 significative, data la scarsit\u00e0 di professionisti qualificati. Le figure manageriali giocano un ruolo centrale, con particolare attenzione al loro ruolo e competenze, alla leadership nell\u2019innovazione e alla formazione continua. La leadership gioca un ruolo cruciale in quanto facilita l\u2019integrazione dell\u2019AI nelle operazioni quotidiane ed \u00e8 determinante anche per la sua adozione complessiva e per affrontare i cambiamenti organizzativi necessari.<\/p>\n\n\n\n

La qualit\u00e0 della formazione risulta un altro fattore chiave per l\u2019adozione dell\u2019AI. La formazione non solo aumenta la competenza tecnica, ma facilita anche l\u2019integrazione del cambiamento, riducendo le resistenze e migliorando l\u2019adattamento al nuovo ambiente lavorativo.<\/p>\n\n\n\n

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L\u2019intelligenza umana rimane il fattore di successo<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Il successo della transizione verso un\u2019AI al servizio dell\u2019umanit\u00e0 richiede un approccio integrato che parta dall\u2019investimento sulle persone. La formazione e lo sviluppo di competenze digitali, green<\/em> ed etiche deve diventare una priorit\u00e0 strategica. Il supporto all\u2019innovazione deve concretizzarsi attraverso il rafforzamento del trasferimento tecnologico e la semplificazione dell\u2019accesso ai finanziamenti, ma anche alimentando il dibattito sulla trasparenza e la democratizzazione di questa tecnologia. Particolare attenzione va posta alla governance, con la definizione di politiche chiare e procedure etiche che garantiscano il bene comune.<\/p>\n\n\n\n

La cooperazione tra pubblico e privato, lo sviluppo di reti di competenza e la promozione di best practice<\/em> diventano elementi fondamentali per creare un ecosistema favorevole all\u2019innovazione e giusto. Il modello organizzativo tradizionale deve evolversi verso forme pi\u00f9 flessibili e adattive, che valorizzino le persone, il loro benessere e integrino competenze tecniche e umanistiche.<\/p>\n\n\n\n

La trasformazione digitale guidata dall\u2019AI rappresenta una sfida complessa, ma anche un\u2019opportunit\u00e0 unica, soprattutto per le persone e le nazioni con un ridotto capitale di conoscenza o, peggio, in profonda crisi demografica. Il successo di questa transizione dipender\u00e0 dalla capacit\u00e0 di mantenere al centro l\u2019intelligenza umana come fattore distintivo e insostituibile nel processo di crescita e sviluppo.<\/p>\n","protected":false},"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/eccellenzedimpresa.it\/el\/wp-json\/wp\/v2\/cp_magazine\/2380"}],"collection":[{"href":"https:\/\/eccellenzedimpresa.it\/el\/wp-json\/wp\/v2\/cp_magazine"}],"about":[{"href":"https:\/\/eccellenzedimpresa.it\/el\/wp-json\/wp\/v2\/types\/cp_magazine"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/eccellenzedimpresa.it\/el\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2380"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}