formazione

Oltre l’efficienza: GenAI e la trasformazione delle competenze



Indirizzo copiato

La GenAI va oltre l’incremento di produttività, aprendo nuove possibilità per l’upskilling. Per garantire un impatto duraturo, occorre integrarla in percorsi di formazione strutturati, promuovendo un’alleanza solida tra tecnologia e umanità

Pubblicato il 24 gen 2025

Paola Scarpa

Managing Director e Partner di BCG



AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
competenze cybersecurity model collapse




Oggi, le aspettative sui professionisti evolvono a una velocità senza precedenti. Non basta più eccellere in un ambito, ciò che conta davvero è la capacità di adattarsi rapidamente a sfide sempre nuove.

Competenze, GenAI alleata dei professionisti

In questo scenario, i professionisti possono contare su un alleato, forse inaspettato in questa accezione: la GenAI, che sta cambiando non solo il modo di lavorare, ma anche quello di apprendere e innovare. Ma può questa tecnologia andare oltre il semplice miglioramento della produttività? Secondo un recente studio condotto dal BCG Henderson Institute, in collaborazione con BCG X ed Emma Wiles della Boston University, la risposta è sì.

Lo studio, intitolato “GenAI Doesn’t Just Increase Productivity. It Expands Capabilities”, ha analizzato il potenziale della GenAI attraverso un esperimento su 480 consulenti di BCG, che ha testato le loro capacità su tre task complessi di data science: scrivere in codice Python, costruire modelli predittivi e validare analisi statistiche. I risultati sono stati sorprendenti e hanno offerto nuove prospettive su come le competenze possano essere ampliate in tempo reale.

Sbloccare competenze e nuove prospettive

I dati emersi parlano chiaro. I consulenti supportati dalla GenAI hanno raggiunto un livello di accuratezza pari all’86% rispetto al benchmark stabilito dai data scientist esperti, registrando un miglioramento del 49% rispetto ai colleghi privi del supporto tecnologico. Inoltre, hanno completato i task con una velocità superiore del 10%, dimostrando che la GenAI non è solo un acceleratore di processi, ma uno strumento capace di rendere accessibili diverse competenze. Questo è particolarmente evidente nel caso dei consulenti senza esperienza nel coding che, grazie al supporto della tecnologia, sono riusciti a scrivere in Python partendo dalla descrizione del problema in linguaggio “naturale”.

Eppure, non tutto è lineare: in campi come l’analisi predittiva, la GenAI ha mostrato difficoltà nell’interpretare richieste articolate, rendendo necessarie diverse riformulazioni. Nonostante ciò, lo strumento si è dimostrato utile, stimolando nuove idee e soluzioni innovative, che hanno permesso ai partecipanti di avere il 15% di probabilità in più di applicare correttamente tecniche di machine learning rispetto ai colleghi privi di supporto tecnologico.

Il ruolo del giudizio umano

Sebbene la GenAI offra nuove possibilità operative, lo studio evidenzia come il contributo umano rimanga cruciale. Anche nei task più complessi, completati con successo grazie al supporto tecnologico, il risultato finale ha spesso richiesto un intervento umano per garantire precisione e contestualizzazione. Questo equilibrio tra uomo e macchina non solo migliora i risultati, ma rappresenta anche un passo fondamentale per affrontare compiti complessi partendo da basi minime di conoscenza.

Inoltre, l’utilizzo della GenAI si distingue per il processo iterativo che caratterizza le sue interazioni. Sperimentare, fallire, riformulare: questo approccio favorisce la creatività e stimola una crescita reciproca tra abilità umane e algoritmiche, non limitandosi a rendere il lavoro più efficiente, ma creando anche un’opportunità continua di apprendimento e innovazione, in grado di favorire una collaborazione sempre più profonda tra tecnologia e competenze umane.

“Fare le cose con la GenAI” non equivale a impararle

Un elemento chiave emerso dall’analisi è che, per quanto efficace, la GenAI da sola non garantisce un apprendimento profondo. I partecipanti, infatti, pur completando con successo i compiti assegnati grazie al suo supporto, non hanno mostrato un miglioramento significativo delle proprie competenze intrinseche. Questo dimostra come il solo utilizzo della tecnologia, per quanto potente, non sia sufficiente a costruire conoscenze durature.

Quindi, per fare della GenAI una reale opportunità di crescita, è indispensabile integrarla in percorsi di reskilling e upskilling ben strutturati, capaci di consolidare le competenze operative e convertirle in abilità trasferibili, in modo da offrire vantaggi concreti sia ai lavoratori che alle organizzazioni. Integrazione e formazione, quindi, sono la chiave per tradurre il potenziale della GenAI in un valore reale e sostenibile, capace di affrontare con successo le sfide del lavoro contemporaneo.

Un futuro costruito sull’alleanza uomo-macchina

La GenAI ha il potenziale per diventare una risorsa fondamentale per le aziende che puntano sull’innovazione e l’efficienza. Tuttavia, in un contesto lavorativo sempre più complesso, il suo successo dipenderà dalla capacità di costruire ecosistemi in cui uomo e macchina si valorizzano e rafforzano reciprocamente.

Per questo motivo, è essenziale che la tecnologia venga integrata in strategie capaci di massimizzarne l’impatto, non solo sul piano operativo, ma anche su quello formativo. Solo attraverso questa sinergia, infatti, la GenAI potrà trasformarsi in un motore di innovazione, capace di affrontare con successo le sfide del lavoro contemporaneo. In questo modo, uomo e macchina non saranno più semplici strumenti, ma veri partner in grado di trasformare il cambiamento in un’opportunità concreta e duratura, costruendo insieme un futuro condiviso.

Partecipa alla community

guest

0 Commenti
Più recenti
Più votati
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti

People&Change

Tutti
Produttività e AI
AI IN AZIENDA
AI E LAVORO
SCENARI
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
COMPETENZE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x