Il lavoro contemporaneo non può più essere interpretato attraverso le categorie tradizionali dell’organizzazione del lavoro, non si svolge più soltanto “in un luogo”, ma attraversa luoghi fisici, digitali, cognitivi e relazionali, non si limita a utilizzare tecnologie, ma incorpora sistemi intelligenti nei processi decisionali, produttivi e collaborativi (1).
Con l’introduzione dell’intelligenza artificiale cambia la natura stessa della relazione lavorativa: non cambia più soltanto “con cosa” lavoriamo e “come” lavoriamo, ma anche “con chi” lavoriamo. L’AI non è più soltanto uno strumento operativo, ma diventa un co-attore dei processi cognitivi, decisionali e produttivi. Per questo motivo le organizzazioni sono chiamate a evolvere dai modelli tradizionali verso ecosistemi Blended (2), nei quali persone, tecnologie intelligenti, ambienti fisici e spazi digitali co-producono attività, conoscenza e valore.
Come ho sostenuto in diverse sedi, il lavoro Blended nasce dall’integrazione dinamica tra dimensione umana, artificiale e ambientale. Non rappresenta quindi una semplice evoluzione del lavoro digitale o dello smart working, ma un cambiamento profondo che richiede di ripensare modelli organizzativi, spazi, ruoli, leadership e culture professionali.
In questo nuovo scenario anche il concetto stesso di competenza cambia profondamente. Le competenze non possono più essere considerate esclusivamente proprietà individuali, statiche e misurabili, ma diventano capacità distribuite all’interno di sistemi complessi, costruite attraverso la relazione tra persone, tecnologie e contesti organizzativi.
La domanda centrale diventa quindi: quali competenze servono per governare la collaborazione tra intelligenza umana e artificiale e trasformarla in nuova intelligenza collettiva?
Indice degli argomenti
La crisi delle competenze oltre lo skill mismatch
La trasformazione del lavoro ha reso evidente una crisi profonda delle competenze: lo skill mismatch. Le capacità disponibili non corrispondono pienamente a quelle richieste dalle organizzazioni pubbliche e private; nuove professioni emergono rapidamente, mentre quelle tradizionali vengono trasformate dall’innovazione tecnologica.
Tuttavia, il problema non è soltanto quantitativo. La crisi delle competenze è soprattutto qualitativa: riguarda la difficoltà di costruire capacità adeguate a contesti caratterizzati da complessità, interdipendenza e cambiamento continuo.
Le competenze richieste dal lavoro Blended Human-AI non coincidono infatti con quelle prodotte da sistemi formativi e organizzativi ancora spesso ancorati a modelli del passato. Le organizzazioni devono sviluppare persone capaci non solo di utilizzare strumenti digitali, ma di interpretare dati, collaborare con sistemi intelligenti, assumere decisioni responsabili e contribuire alla costruzione di ecosistemi adattivi.
La diffusione dell’AI rende evidente il limite di una visione puramente tecnica della trasformazione digitale. Non è sufficiente introdurre nuove tecnologie se rimangono invariati modelli organizzativi fondati sul controllo, sulla gerarchia e sulla presenza fisica.
Il vero cambiamento riguarda la capacità delle organizzazioni di costruire una nuova tassonomia del lavoro nella quale l’intelligenza non è più concentrata esclusivamente nell’individuo, ma distribuita tra persone, tecnologie e ambiente.
Dalle competenze individuali alle competenze Blended
Nel lavoro Blended la competenza diventa una proprietà emergente del sistema organizzativo. La competenza Blended può essere definita come la capacità di agire efficacemente in contesti nei quali conoscenza, decisioni e risultati derivano dalla collaborazione tra attori umani e non umani.
Questo implica un superamento della concezione tradizionale della competenza come semplice insieme di conoscenze, abilità ed esperienze possedute dal singolo individuo.
Le competenze Blended sono:
- distribuite, perché coinvolgono persone, tecnologie e ambienti;
- relazionali, perché nascono dall’interazione;
- integrate, perché collegano saperi diversi;
- dinamiche, perché devono adattarsi a contesti in continua trasformazione.
In questo quadro assume particolare rilevanza il concetto di agency: la capacità di incidere sul contesto, orientare l’azione e produrre risultati anche all’interno di sistemi complessi.
La collaborazione Human–AI richiede infatti una nuova forma di responsabilità: non delegare alla tecnologia il processo decisionale, ma costruire una relazione consapevole nella quale l’intelligenza artificiale amplifica le capacità umane senza sostituire giudizio, interpretazione e responsabilità.
Le competenze chiave del lavoro Blended
Il lavoro Blended richiede un insieme di competenze capaci di governare la complessità, integrare prospettive differenti e trasformare l’interazione tra persone e sistemi intelligenti in valore organizzativo. Come ho sostenuto nel mio ultimo libro (5), non si tratta semplicemente di aggiungere competenze digitali a quelle tradizionali, ma di sviluppare nuove capacità che permettano di collaborare all’interno di ecosistemi nei quali umano, artificiale e ambiente sono continuamente interconnessi.
Competenze integrate
Le competenze integrate, rappresentano una delle dimensioni centrali del lavoro Blended. Consistono nella capacità di mettere in relazione saperi diversi, linguaggi differenti, ruoli eterogenei, strumenti tecnologici, contesti fisici e digitali, processi decisionali umani e artificiali. Non sono la semplice somma di competenze specialistiche, ma la capacità di farle dialogare e trasformarle in un sistema coerente. Sono le competenze che consentono di costruire connessioni tra discipline, funzioni organizzative e tecnologie, superando la frammentazione tipica dei modelli tradizionali (3).
Nel lavoro Blended anche l’ambiente diventa parte della competenza. Gli spazi fisici, le infrastrutture digitali, il territorio e le condizioni ambientali influenzano infatti il modo in cui le persone collaborano, prendono decisioni e generano innovazione. L’ambiente non è più uno sfondo nel quale il lavoro avviene, ma un elemento attivo dell’ecosistema organizzativo.
Competenze anticipatorie e sperimentali
In un contesto in cui le innovazioni diventano sempre più rapide, profonde e pervasive, emergono, quali competenze strategiche fondamentali, le capacità di anticipare e di sperimentare il cambiamento.
Anticipare non significa determinare il futuro, ma comprendere più profondamente il presente, individuando tensioni, opportunità e possibilità di trasformazione. Le competenze anticipatorie, tipiche della leadership, riguardano la possibilità di interpretare segnali deboli, di comprendere tendenze emergenti, anticipare scenari e costruire visioni strategiche, anche attraverso metodiche foresight e il ricorso ai sistemi AI (4).
Accanto a quelle anticipatorie diventano fondamentali le competenze sperimentali: la capacità di progettare, testare, apprendere e modificare rapidamente le soluzioni. La sperimentazione non si basa soltanto su metodiche e tecniche, ma anche e soprattutto sullo sviluppo di una cultura organizzativa fondata sull’apprendimento continuo. Nei contesti complessi l’innovazione nasce proprio dalla capacità di trasformare l’incertezza in conoscenza e l’errore in apprendimento.
Competenze cognitive e critiche
Le competenze cognitive consistono nella capacità di analizzare fenomeni complessi, collegare informazioni diverse e comprendere le condizioni che generano determinati risultati.
La collaborazione con l’intelligenza artificiale rende ancora più importante il pensiero critico che diventa una competenza fondamentale per evitare una delega inconsapevole all’AI e consentire di mantenere il controllo umano sui processi decisionali.
Le ricerche più recenti mostrano infatti un possibile divario tra percezione della competenza e competenza effettiva nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale: le persone possono sviluppare maggiore sicurezza soggettiva senza un corrispondente aumento delle capacità reali (5).
Le competenze relazionali e digitali critiche
Nel lavoro Blended Human-AI la dimensione relazionale assume un ruolo centrale.
Collaborare in ambienti misti significa costruire fiducia, integrare team distribuiti, comunicare efficacemente tra persone con ruoli diversi e coordinare attività svolte attraverso strumenti digitali e sistemi intelligenti.
Le competenze relazionali diventano il collante dell’intelligenza collettiva: permettono di trasformare la pluralità di conoscenze e prospettive in capacità condivisa di innovare.
Accanto a queste, le competenze digitali critiche superano la semplice capacità di utilizzare strumenti tecnologici. Non si tratta soltanto di saper usare l’AI, ma di comprenderne il funzionamento, valutarne limiti e potenzialità, governarne l’utilizzo e garantire trasparenza nei processi decisionali.
L’AI literacy diventa quindi una componente essenziale della responsabilità professionale.
Imprese e pubbliche amministrazioni nella sfida Human-AI
Nel lavoro Blended Human-AI imprese e pubbliche amministrazioni condividono una stessa sfida: costruire organizzazioni capaci di integrare persone, tecnologie, dati, ambienti e processi. La trasformazione non riguarda soltanto l’introduzione dell’Intelligenza artificiale, ma la capacità di creare ecosistemi organizzativi nei quali l’innovazione possa svilupparsi in modo responsabile e sostenibile.
Le imprese devono confrontarsi con competitività globale, innovazione continua, attrazione dei talenti e capacità di adattamento. Le pubbliche amministrazioni devono garantire innovazione e qualità dei servizi, equità, inclusione, sostenibilità e continuità istituzionale.
Obiettivi diversi, ma una stessa necessità: sviluppare competenze capaci di governare la co-agency uomo–AI.
Nelle imprese le competenze integrate permettono di costruire modelli organizzativi più flessibili e innovativi; nella PA favoriscono interoperabilità, collaborazione tra livelli istituzionali e progettazione di servizi pubblici intelligenti.
Le competenze anticipatorie consentono alle imprese di anticipare mercati e trasformazioni tecnologiche, mentre nella PA permettono di progettare politiche pubbliche capaci di rispondere ai cambiamenti sociali e ambientali.
Le competenze sperimentali sono essenziali in entrambi i contesti: nelle imprese per innovare e mantenere competitività; nella PA per superare rigidità organizzative e costruire una cultura dell’apprendimento continuo.
Competenze Blended e intelligenza collettiva
Le competenze del futuro non saranno semplicemente digitali o umane: saranno competenze Blended: distribuite, integrate, predittive, sperimentali, cognitive e relazionali.
La sfida per imprese e pubbliche amministrazioni sarà costruire ambienti nei quali la collaborazione tra persone e AI possa generare nuova intelligenza collettiva, mantenendo responsabilità, trasparenza e capacità critica.
Il futuro del lavoro dipenderà quindi non solo dalle tecnologie disponibili, ma dalla capacità delle organizzazioni di diventare ecosistemi capaci di apprendere, adattarsi e innovare.
Bibliografia
(1) Cfr. Confidence Without Competence in AI-Assisted Knowledge Work, CHIWORK 2026; The New Social Image: How AI Competency and AI Proactivity Influence Self- and Peer-Perceptions in the Workplace, Interacting with Computers, 2026; If You’re Very Clever, No One Knows You’ve Used It: The Social Dynamics of Developing Generative AI Literacy in the Workplace, CHIWORK 2026.
(2) Ciacia, C. (2026), Lavoro Blended: perché gli spazi fisici vanno ridisegnati, Agenda Digitale 18 luglio 2026; Hutchins, E. (2024). Cognitive Ecology: The Evolution of Distributed Cognition in Hybrid Environments. MIT Press**;** Floridi, L. (2014), The Fourth Revolution: How the Infosphere is Reshaping Human Reality, Oxford University Press.
(3) Ciacia, C. (2025), Il lavoro del futuro è Blended. Ripensare le organizzazioni come ecosistemi collaborativi tra intelligenza umana e artificiale, Edizioni Palinsesto.
(4) Cfr. Ciacia, C. (2025), op.cit.;
(5) Ciacia, C. (2025), Prevedere il lavoro di domani. Metodologie e strumenti di analisi, Agenda Digitale 12 maggio 2025.
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