Per decenni, l’intelligenza artificiale ha tentato la strada di trasferire le capacità umane di ragionamento in sistemi informatici. Senza successo. La svolta di cui oggi apprezziamo i risultati è avvenuta quando lo sforzo si è spostato dallo scrivere codice all’addestrare reti neurali su enormi quantità di dati testuali. Il risultato ha sorpreso tutti, persino i suoi creatori, che hanno scoperto qualità emergenti nei sistemi LLM non immaginate inizialmente.
Diversamente dal software tradizionale – che fa esattamente ciò che abbiamo scritto – l’AI contemporanea mostra forme di intelligenza non pianificata, capace di superare le nostre aspettative e di sviluppare capacità che non sapevamo nemmeno di desiderare.
La lezione è chiara: il futuro non è scritto. Non c’è un manuale d’uso di questa nuova tecnologia. Le organizzazioni devono imparare a esplorare, sperimentare in sicurezza e ridisegnare continuamente il proprio modo di lavorare, incorporando una nuova forma di intelligenza che offre grandi possibilità.
La domanda da porsi sembra essere non tanto “come adottare l’AI”, ma “come lavorare con l’AI” e ridefinire il modo in cui si genera valore nei team. La risposta non risiede nella tecnologia, ma nella leadership. Non sarà l’intelligenza artificiale a trasformare le organizzazioni, ma i loro leader.
Indice degli argomenti
GenAI nel lavoro: benefici e rischi di una “seconda intelligenza” nel lavoro quotidiano
Le ricerche più recenti mostrano sia i benefici sia i rischi nascosti di introdurre una “seconda intelligenza” nel lavoro quotidiano. Un esperimento condotto su 758 consulenti di Boston Consulting Group (Dell’Acqua, Mollick e colleghi) ha rilevato che l’accesso a GPT-4 ha migliorato la performance su diciotto compiti diversi — con un incremento medio significativo e un balzo del 43% nei risultati dei performer più bassi.
Gli autori hanno identificato due archetipi di integrazione: i “Centauri”, che dividono consapevolmente il lavoro tra uomo e macchina, e i “Cyborg”, che fondono le due intelligenze in un unico flusso operativo, spesso ottenendo i risultati più elevati.
Centauri e Cyborg: modelli operativi nei team ibridi
La ricerca ha identificato due modelli distinti di collaborazione efficace con l’AI. I “Centauri” praticano una divisione strategica dei compiti: assegnano all’uomo le decisioni e i giudizi complessi, e all’AI l’analisi o la generazione di contenuti ripetitivi.
I “Cyborg”, invece, intrecciano le due capacità lungo l’intero processo, lavorando insieme passo dopo passo in un flusso unico. Entrambi gli approcci sono efficaci, ma richiedono diverse competenze nel comprendere le capacità dell’AI e nel saper orchestrare la collaborazione.
Il rischio di “addormentarsi al volante”: perché serve leadership ora più che mai
Un successivo studio di Procter & Gamble ha confermato l’evidenza: individui affiancati all’AI hanno prodotto risultati equivalenti a team di due persone, mentre le squadre abilitate dall’AI hanno raggiunto più frequentemente i livelli più alti di innovazione. L’AI può quindi agire come un vero e proprio “compagno cibernetico”.
Ma gli stessi studi segnalano un pericolo che Dell’Acqua definisce “addormentarsi al volante”: quando i suggerimenti dell’AI sembravano impeccabili, alcuni partecipanti hanno smesso di esercitare il pensiero critico, ottenendo risultati peggiori dei colleghi che lavoravano senza assistenza. È il prezzo dell’eccessiva delega.
Queste evidenze dimostrano che l’AI generativa amplifica il talento umano solo se i leader progettano flussi e regole che mantengano l’essere umano saldamente — e consapevolmente — al centro del processo.
Motore a reazione su una carrozza: quando manca leadership per team ibridi
Nonostante l’adozione diffusa dell’AI, molte aziende non vedono ancora ritorni da questi investimenti. Pur con il 40–60% dei knowledge worker che già la utilizzano — con una percezione positiva di incremento individuale di prestazioni — i ritorni organizzativi restano modesti (MIT, 2025).
Perché questa disconnessione? Corriamo il rischio di applicare il grande potere della nuova tecnologia a un modello di lavoro cristallizzato sulla base di altre condizioni. Le organizzazioni stentano a passare dall’uso individuale a un uso collettivo e di team di queste soluzioni. Insomma: stiamo installando un motore a reazione su una carrozza trainata da cavalli?
(source: ChatGPT)
Da strumento a compagno di squadra: la leadership per team ibridi uomo–AI
L’AI viene spesso presentata come uno strumento di produttività. Ma nelle organizzazioni più performanti — come confermato dalle ricerche di cui sopra — si sta evolvendo in qualcosa di molto più profondo: un compagno di squadra. Questa prospettiva richiede un cambio di mentalità radicale.
Secondo McKinsey, il principale ostacolo alla diffusione dell’AI non è la preparazione dei dipendenti, ma quella dei leader. Molti manager continuano a gestire le persone come unità fisse, a delegare in modo rigido, a controllare gli output — un modello incompatibile con team fluidi, più capaci e potenziati dall’AI.
Stiamo entrando nell’era delle organizzazioni ibride Human+AI, dove la leadership non consiste più nel dirigere, ma nell’orchestrare la collaborazione tra persone e sistemi sempre più “agentici”. Non si tratta di un aggiornamento tecnico, ma di una reinvenzione della leadership.
Dalla gestione all’orchestrazione: pratiche di leadership per team ibridi
Dalla nostra esperienza con le principali aziende globali, abbiamo identificato sei passaggi fondamentali per ripensare la leadership nell’era dell’intelligenza ibrida.
Le svolte di mentalità sul lavoro quotidiano
L’AI non è più solo software, ma un nuovo tipo di collega. I leader devono introdurla con la stessa intenzionalità con cui accoglierebbero un nuovo membro del team: chiarirne le capacità, co-progettare i flussi di lavoro e includere la sua voce nei momenti di riflessione e feedback.
Il successo non deriva dal diventare tutti programmatori, ma dal valorizzare empatia, pensiero critico, giudizio etico e curiosità. Le organizzazioni devono coltivare queste competenze e costruire team che completino ciò che l’AI non può fare.
La domanda non è “dove possiamo usare l’AI?”, ma “come possiamo ripensare completamente questo processo?”. L’AI non è un plug-in, ma una provocazione che stimola a ridisegnare il lavoro da zero.
Le svolte organizzative per scalare l’impatto
L’AI trasforma il modo in cui i team si organizzano. I leader devono creare ecosistemi in cui i ruoli evolvono, le competenze si mescolano e la collaborazione Human–AI è continua.
Gestire i rischi non significa fermarsi, ma imparare in sicurezza. Serve stabilire limiti chiari, creare spazi sicuri per sperimentare e progettare cicli rapidi di feedback per apprendere dagli errori dell’AI, all’interno di ogni team di lavoro.
I sistemi di valutazione devono evolvere: non basta misurare quanto si produce, ma quanto efficacemente persone e AI riescono a potenziare reciprocamente i propri risultati.
Questi sei cambiamenti di mentalità creano un percorso di progressione che consente alle organizzazioni di maturare nella loro integrazione dell’IA. Passando dall’IA come curiosità (Livello 1) alla sperimentazione attiva (Livello 2) e all’implementazione operativa (Livello 3), le organizzazioni possono infine raggiungere la collaborazione sistemica (Livello 4) e la co-creazione trasformazionale (Livello 5), dove l’IA diventa non solo un potenziatore della produttività, ma un partner strategico nella creazione di valore.
Il futuro del lavoro abilitato dall’AI non riguarda solo la velocità o l’efficienza, ma il modo in cui si genera valore nei team. I leader che sapranno trattare l’AI non come una minaccia o uno strumento, ma come un co-creatore, libereranno non solo la potenza della tecnologia, ma anche il pieno potenziale umano.
Questo è il passaggio chiave: dalla gestione all’orchestrazione. Le organizzazioni che investiranno nello sviluppo di queste capacità — progettando protocolli di collaborazione, allenando nuove mentalità e abilitando la sperimentazione sicura — saranno quelle che sbloccheranno la vera trasformazione.
Non sarà l’AI a trasformare le organizzazioni. Saranno i loro leader.
Bibliografia
Dell’Acqua et al. (2025). Cybernetic Teammates: Rethinking Collaboration in the AI Era.
Dell’Acqua (2022). Falling Asleep at the Wheel: Human/AI Collaboration in a Field Experiment on HR Recruiters
Dell’Acqua et al. (2023). Navigating the Jagged Technological Frontier, HBS
Deloitte. The organisation of the future, January 2025; https://www.deloitte.com/it/it/issues/digital/the-organisation-of-the-future.html
Ethan Mollick. Co-Intelligence, Living and Working with AI; 2024. Edizione italiana Luiss, 05/2025
McKinsey. The state of AI in the enterprise (march 2025); https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
MIT NANDA’s State of AI in Business 2025. https://nanda.media.mit.edu/ai_report_2025.pdf
