Procurarsi l’AI in azienda è semplice, ma non basta la tecnologia per essere competitivi. Ciò che davvero conta è come si è in grado di gestire il cambiamento che l’AI produce su ruoli, competenze, processi decisionali e modelli manageriali.
Secondo i dati 2026 dell’Osservatorio HR Innovation del Politecnico di Milano oggi le aziende si stanno concentrando principalmente sulla definizione di policy e linee guida (68%), sulla realizzazione di attività di sensibilizzazione sul tema dell’AI per comprendere cos’è e favorire un linguaggio comune per tutta l’organizzazione (56%) e sull’analisi dei rischi legati alla privacy e sicurezza dei dati (56%). Tuttavia, “quello che ancora manca è una strategia chiara e un’analisi dell’impatto su ruoli, competenze e dei rischi associati come quelli etici e di perdita di conoscenza”, spiega Martina Mauri, direttrice dell’Osservatorio.
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Change management, perché oggi il processo è continuo
Infatti, l’AI modifica il rapporto tra persone e strumenti, impone nuove responsabilità e apre interrogativi sulla conservazione del know-how aziendale: “L’adozione dell’AI nelle aziende italiane richiede attività di change management continue e permanente, non più legate a singoli progetti. Il focus si sta spostando sulla formazione continua e l’upskilling delle competenze. Per il futuro potrà diventare centrale la gestione di team ibridi, uomini e macchine e la collaborazione tra generazioni diverse tramite il reverse mentoring”, racconta Mauri.
Il change management diventa permanente, in quanto il cambiamento è continuo. Nelle trasformazioni tradizionali le attività di change management accompagnavano un progetto, come una riorganizzazione, una migrazione tecnologica, un nuovo modello operativo. Ma con l’AI questo schema perde efficacia, perché gli strumenti evolvono rapidamente, i casi d’uso si moltiplicano e l’impatto organizzativo cambia nel tempo.
Change management e AI, cosa dicono i dati
Gli ultimi dati disponibili indicano che il passaggio dalla percezione alla sperimentazione è già avvenuto. La ricerca dell’Osservatorio HR Innovation in collaborazione con Assochange mostra che l’AI, “già percepita come sfida rilevante nel 2024, nel 2025 si è tradotta in progettualità concrete in ben il 70% delle aziende del campione”, commenta Mauri. Tuttavia, la quantità dei progetti non coincide necessariamente con la maturità della trasformazione.
Il rischio è che l’AI venga introdotta per imitazione, pressione competitiva o sperimentazione locale, senza un disegno complessivo: “Questa crescita nel numero di iniziative non si traduce automaticamente in una maggiore consapevolezza nell’utilizzare l’AI e nel comprenderne gli impatti. La maturità delle iniziative appare disomogenea: solo un quarto delle organizzazioni dichiara di aver integrato l’AI in una visione strategica complessiva, mentre un altro quarto dichiara di aver lanciato attività isolate”, precisa Mauri.
Questa ancora limitata maturità si riflette nei risultati: “Il tasso di raggiungimento degli obiettivi delle iniziative di cambiamento legate all’AI è significativamente inferiore rispetto ai progetti di cambiamento tradizionali. Un divario di performance ascrivibile a difficoltà non tanto tecnologiche, quanto piuttosto culturali e manageriali. In molti casi, infatti, l’introduzione dell’AI è trattata come un semplice aggiornamento di strumenti, piuttosto che come una trasformazione che richiede progettazione, formazione e ridisegno del lavoro – aggiunge l’esperta -. In questo contesto, non sorprende che una quota significativa di organizzazioni non misuri formalmente i risultati o non definisca in modo strutturato gli esiti attesi, rendendo di fatto impossibile valutare il reale impatto degli investimenti”.
AI e change management in azienda, le best practice
Le imprese più efficaci non affrontano l’AI come una sostituzione tecnologica immediata, ma come un percorso di apprendimento organizzativo. La sperimentazione controllata consente di ridurre l’incertezza, testare i casi d’uso, misurare gli effetti e accompagnare gradualmente le persone. Come spiega Mauri, i progetti più efficaci hanno in comune alcune scelte strategiche chiare:
- l’uso di sperimentazioni e progetti pilota per preparare e accompagnare gradualmente il cambiamento,
- investimenti in formazione e reskilling “spinti peraltro da una richiesta molto alta da parte dei lavoratori”
- una comunicazione interna capace di ridurre paure e resistenze
- Un processo di monitoraggio e di una visione sistematica dei benefici, la cui assenza “è tra i fattori critici che riducono le probabilità di successo dei progetti”, aggiunge l’esperta.
Team ibridi e agenti AI: come cambia l’organizzazione
La prospettiva dei prossimi anni è quella di ecosistemi composti da persone, sistemi intelligenti e agenti AI autonomi capaci di eseguire attività, coordinare flussi informativi e supportare decisioni complesse. Questo cambiamento potrà portare alla nascita di ruoli gestionali dedicati al coordinamento di gruppi di lavoro composti da persone e agenti digitali. Non si tratta di uno scenario necessariamente lontano: l’evoluzione delle performance dei sistemi intelligenti potrebbe accelerare la delega alle macchine di attività, processi e decisioni sempre più sofisticati.
Tale scenario futuro, spiega Mauri “sicuramente richiederà a tutti i lavoratori un aggiornamento delle proprie competenze e del proprio approccio verso il lavoro. Inoltre, i miglioramenti previsti nelle performance dei sistemi intelligenti potranno portare le organizzazioni e i lavoratori a delegare attività, processi, e decisioni sempre più complesse alle macchine, limitando il contributo umano ad attività di supervisione e di controllo. Il rischio associato a queste tendenze è quello di una progressiva perdita di know-how individuale e organizzativo, con persone sempre meno allenate al ragionamento e alla presa di responsabilità”.
Il ruolo del manager è in crisi?
In questo ciclo di trasformazione, anticipa Mauri, “una delle figure che potrebbe entrare in crisi è proprio quella del manager. Da un lato, l’evoluzione tecnologica continua a offrire soluzioni intelligenti capaci di gestire in autonomia interi processi operativi e decisionali. Dall’altro, le organizzazioni operano sempre più frequentemente attraverso modelli organizzativi “piatti”, caratterizzati da pochi livelli gerarchici, processi decisionali decentralizzati, e lavoratori sempre più autonomi e responsabilizzati”.
Dunque, “nei prossimi anni, è molto probabile che il manager non sarà più un superiore gerarchico, ma piuttosto una figura specializzata nella gestione e nell’armonizzazione di persone e sistemi intelligenti, senza autorità formale sui gruppi di lavoro”.
AI in azienda, la strategia: formazione e upskilling
La formazione sarà il principale banco di prova della trasformazione, sia per manager che per dipendenti. Non si tratta soltanto di insegnare alle persone come usare l’AI, ma bisogna prepararle a lavorare dentro sistemi organizzativi ibridi, nei quali le macchine potranno assumere ruoli sempre più simili a quelli di colleghi, coordinatori o persino capi.
Per Mauri, “più che a una riduzione dell’organico l’AI sembra stia portando ad un ridisegno e riqualificazione dei ruoli. Si tratta di un dato che non sorprende se letto nel contesto italiano, in cui diversi fattori, in primis la rigidità normativa e l’invecchiamento demografico, rendono il mercato del lavoro particolarmente rigido e imperfetto. La formazione ricoprirà quindi sempre di più un ruolo chiave. Le persone dovranno imparare a utilizzare i nuovi strumenti, ma anche e soprattutto a interagire con essi all’interno di sistemi organizzativi ibridi, dove le macchine avranno sempre di più il ruolo di colleghi o persino capi”.
Infatti, secondo i dati 2026 dell’Osservatorio HR Innovation in Italia circa un’organizzazione su due dichiara di dover riallocare o riqualificare almeno il 5% della propria forza lavoro nel medio-breve termine: “Tuttavia, solo il 15% crede di avere le competenze adeguate a far evolvere ruoli e competenze dei propri lavoratori. Inoltre, una delle grandi sfide sarà quella di ripensare le mansioni dei lavoratori che entrano nel mercato del lavoro in quanto sono quelle più esposte al rischio automazione da parte dell’AI”, aggiunge l’esperta. Il loro percorso di crescita e acquisizione di esperienza “non potrà più essere implicito, ma andrà ripensato con consapevolezza, visione e senso di responsabilità. Le organizzazioni sono chiamate a sviluppare nuovi modelli di apprendimento, per aggiornare in modo continuo e agile le competenze dei lavoratori, soprattutto dei più giovani, e continuare ad allenare le capacità cognitive e decisionali delle proprie persone”.
Change management e AI in Italia: le priorità per le imprese
Importante anche un discorso di contesto. Nel valutare e prevedere il possibile impatto organizzativo dell’AI, e programmare quindi le necessarie azioni di gestione del cambiamento, è fondamentale considerare il contesto italiano in cui queste progettualità si inseriscono. Spiega Mauri, infatti, che “in Italia la popolazione lavorativa è sempre più anziana e le organizzazioni sono diventate strutturalmente intergenerazionali. La disponibilità di profili giovani con alte competenze digitali è particolarmente carente. Nell’introdurre l’intelligenza artificiale diventa quindi importante sfruttare le caratteristiche di accessibilità delle AI generativa che sembra potenzialmente invertire il tradizionale digital divide creato dalle tecnologie, aumentando l’occupabilità dei profili senior, dei quali risultano preziose la competenza e la capacità di valutare con senso critico gli output creati dalla tecnologia, e rendendo fondamentale la condivisione di conoscenza verso i più giovani che rischiano di venire spiazzati dall’assenza di esperienza”.
I rischi
Diventa quindi cruciale “una gestione accorta del cambiamento che superi le resistenze ed i timori delle diverse generazioni presenti in azienda rendendole più disponibili e aperte all’innovazione ed alla collaborazione e condivisione di conoscenza. I dati, però, mostrano come la maggior parte delle organizzazioni non dedichi sufficiente attenzione alla intergenerazionalità. Mentre i lavoratori più giovani percepiscono il cambiamento generato dall’AI come positivo e vitale per la sopravvivenza dell’organizzazione, questa percezione di urgenza cala drasticamente con l’aumentare dell’età”.
Impatto e cambiamento riguarda tutti: “Anche tra i top performer, la capacità dichiarata di creare collaborazione intergenerazionale e di coinvolgere nel cambiamento le diverse generazioni resta a livelli molto bassi. Il rischio, di conseguenza, è quello di affrontare questa grande trasformazione, che è culturale e sociale prima ancora che tecnologica, senza aver diffuso una corretta consapevolezza del ruolo delle diverse generazioni e dell’importanza della collaborazione tra loro”, conclude Mauri.
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