L’adozione della Gen AI nelle aziende è in rapida crescita, ma trasformare il potenziale in valore concreto richiede molto più che sperimentazione tecnologica. Secondo lo studio “Reconfiguring Work: change management in the age of gen AI” di Erik Roth (McKinsey, agosto 2025), i CEO devono guidare un profondo processo di change management, ridefinendo modelli organizzativi, ruoli e culture aziendali.
Il rapporto sottolinea come la Gen AI non sia paragonabile ai software tradizionali, ma rappresenti una nuova infrastruttura di pensiero e di lavoro.
Per tradurre il suo potenziale in risultati reali servono obiettivi chiari, fiducia nei sistemi, nuove modalità operative e una strategia capace di integrare tecnologia e persone in un unico percorso evolutivo.
Indice degli argomenti:
La promessa della Gen AI
La Gen AI ha già invaso il mondo del lavoro: due terzi delle imprese globali la utilizzano, ma il suo impatto rimane sfuggente. La differenza rispetto alle precedenti ondate tecnologiche è evidente: non si tratta di un semplice strumento, bensì di una capacità trasversale, in grado di affrontare compiti complessi come la scrittura di codice, l’analisi di grandi volumi di dati o la navigazione sul web.
La facilità d’uso e l’interfaccia in linguaggio naturale ne accelerano l’adozione spontanea: i dipendenti la utilizzano tre volte più di quanto i leader immaginino. Tuttavia, senza una guida strategica e un approccio di cambiamento profondo, questo entusiasmo rischia di non tradursi in valore reale, restando confinato a sperimentazioni isolate e difficili da scalare.
1. Definire una “North Star” basata sugli outcome
Il primo passo consiste nell’elaborare una visione chiara, una “North Star” che non guardi alla tecnologia come fine, ma come mezzo per generare vantaggio competitivo e trasformare il ciclo di vita dei talenti. Tale North Star deve essere semplice da comunicare ma sufficientemente ambiziosa da orientare l’organizzazione verso una nuova configurazione del lavoro.
Una North Star ben progettata deve poter assorbire le evoluzioni della tecnologia e guidare i leader nel decidere quali funzioni possano trasformarsi in “minimum viable organizations” (MVO) a elevata automazione e quali invece necessitino di mantenere una forte componente umana.
Definire questa visione significa anticipare l’impatto della gen AI sulla struttura aziendale e preparare il terreno a un cambiamento che non sarà uniforme né lineare.
2. Costruire fiducia con dati accessibili e governance robusta
La fiducia è il prerequisito per l’adozione su larga scala. Se i dipendenti non credono all’accuratezza delle risposte generate dall’AI, non integreranno mai il sistema nei loro processi quotidiani. Le aziende che hanno investito in data governance e framework etici hanno dimostrato una maggiore probabilità di crescita, poiché la trasparenza favorisce la diffusione e riduce le resistenze interne.
Costruire fiducia significa anche garantire che i dati siano accessibili, ben strutturati e protetti da solide regole di sicurezza. L’esperienza di Morgan Stanley, che ha adottato un assistente AI solo dopo un rigoroso processo di valutazione qualitativa, dimostra come l’adozione responsabile aumenti la fiducia e favorisca un utilizzo massiccio. In questo senso, la governance non è un freno, ma un acceleratore di valore.
3. Reimmaginare i workflow con team uomo-AI
Integrare la gen AI nei processi esistenti senza modificarli rischia di portare solo benefici marginali. Occorre ripensare i flussi di lavoro con l’AI al centro, definendo nuove modalità collaborative tra uomini e agenti digitali. Questo richiede un approccio congiunto tra funzioni di business e team tecnologici per disegnare processi coerenti e sostenibili.
Il percorso si sviluppa in tre fasi: l’uso di agenti per attività discrete, la creazione di gruppi di agenti capaci di gestire processi completi sotto supervisione umana e, infine, l’adozione di swarm autonomi. Casi come la piattaforma Lilli di McKinsey dimostrano come un’integrazione graduale, supportata da formazione e sponsorship dei leader, possa ridurre i tempi di lavoro e normalizzare la presenza dell’AI come parte integrante del team.
4. Ripensare le strutture organizzative
Con l’adozione della gen AI, i CEO dovranno scegliere quali parti dell’organizzazione possano diventare MVO automatizzate e quali invece restino team aumentati dall’AI. I processi di back-office, per la loro natura ripetitiva e logica, si prestano più facilmente a essere automatizzati, con un presidio umano limitato a eccezioni e controllo.
Al contrario, aree come vendite e customer experience dovranno mantenere una forte componente umana, supportata da strumenti AI per analisi e personalizzazione. Questo porterà alla creazione di nuovi ruoli professionali – dagli AI workflow optimizer agli specialisti di automazione – e richiederà percorsi di reskilling per le figure che verranno liberate dalle mansioni tradizionali.
5. Coinvolgere e responsabilizzare i dipendenti
Una trasformazione di questa portata non può prescindere dal coinvolgimento attivo della forza lavoro. Le ricerche dimostrano che includere almeno il 7% dei dipendenti in iniziative di cambiamento raddoppia le possibilità di ritorni positivi per gli azionisti. Coinvolgere i lavoratori nel disegno dei flussi AI e nell’uso degli strumenti rafforza l’adozione e diffonde una cultura di sperimentazione.
Identificare e supportare superuser e change agent è fondamentale per accelerare l’integrazione. Iniziative come la Singtel AI Acceleration Academy, che ha formato decine di migliaia di dipendenti, dimostrano come un approccio skills-first renda la trasformazione più inclusiva e sostenibile.
La leadership, infine, deve dare l’esempio, mostrando come la Gen AI possa diventare un alleato quotidiano piuttosto che un sostituto temuto.
Conclusioni
La Gen AI non è un semplice strumento, ma una nuova infrastruttura del lavoro che ridefinisce processi, ruoli e competenze. Le aziende che riusciranno a creare fiducia, ridisegnare i workflow e responsabilizzare i dipendenti saranno le prime a trasformare l’entusiasmo in valore concreto.
Il successo dipenderà dalla capacità dei CEO di guidare un change management coraggioso, che veda la Gen AI non come una tecnologia da implementare, ma come un superpotere da distribuire equamente all’interno dell’organizzazione. Solo così la trasformazione potrà generare crescita e vantaggio competitivo duraturi.
