L'upskilling nell'era dell'AI: necessario, ma non sufficiente

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Mi capita spesso di parlare con responsabili delle risorse umane che mi spiegano le loro esigenze su programmi di formazione sull’intelligenza artificiale. Corsi su ChatGPT, workshop sui prompt, sessioni su come usare gli strumenti di AI generativa. E io mi trovo sempre un po’ combattuto, perché da un lato penso che sia assolutamente giusto e necessario, dall’altro ho la sensazione che stiano guardando solo una piccola parte di un quadro molto più grande.

L’upskilling - l’aggiornamento mirato delle competenze - è fondamentale. Questo va detto chiaramente. [Il World Economic Forum stima che il 44% dei lavoratori dovrà acquisire nuove competenze entro il 2027](https://www.risorseumane-hr.it/upskilling-e-reskilling-strategie-hr-per-trasformare-le-aziende/). Non si tratta di una possibilità remota, ma di una necessità concreta. Chi non si forma oggi rischia di trovarsi con un bagaglio di conoscenze obsolete domani.

Ma quello che mi preoccupa è quando ci fermiamo lì. Quando pensiamo che basti insegnare alle persone a usare gli strumenti di AI e il gioco è fatto. Perché in quel caso stiamo risolvendo solo la parte superficiale del problema, quella più visibile e immediata, mentre sotto c’è un terremoto strutturale che richiede un ripensamento molto più profondo.

## La formazione che serve davvero

Non tutte le forme di upskilling sono uguali. C’è una differenza enorme tra insegnare a qualcuno a usare uno strumento specifico e aiutarlo a sviluppare una comprensione profonda di come l’intelligenza artificiale sta trasformando il suo ambito professionale.

Il primo tipo di formazione - quella tecnica, operativa - è importante ma ha un problema intrinseco: invecchia rapidamente. I tool cambiano, le interfacce si evolvono, quello che oggi è all’avanguardia tra sei mesi potrebbe essere superato. È comunque necessario farla, perché le persone hanno bisogno di confidenza con gli strumenti che useranno quotidianamente. Ma se ci fermiamo qui, stiamo costruendo su fondamenta fragili.

Il secondo tipo di formazione - quella strategica, critica - è molto più duratura. Parliamo di sviluppare la capacità di capire quando usare l’AI e quando no, di interpretare criticamente i risultati che produce, di identificare i bias nascosti negli output, di integrare l’intelligenza artificiale nel proprio flusso di lavoro in modo creativo. Queste sono [competenze che non diventano obsolete con il prossimo aggiornamento del software](https://www.zetaservice.com/blog/formazione-e-reskilling-competenze-per-la-trasformazione-tecnologica/).

E poi ci sono le soft skills, quelle competenze trasversali che stanno diventando paradossalmente sempre più importanti proprio mentre la tecnologia avanza. Pensiero critico, creatività, intelligenza emotiva, capacità di collaborare, di comunicare idee complesse. [McKinsey ha identificato ben 56 soft skills essenziali per il futuro del lavoro](https://www.peoplechange360.it/people-strategy/development-and-learning/hcm-valorizzare-le-persone-in-azienda-i-tre-pilastri-lifelong-learning-reskilling-e-soft-skill/). Non è un caso: sono esattamente le aree dove gli esseri umani mantengono un vantaggio netto sulle macchine.

## Il problema sistemico che l’upskilling non risolve

Ma anche quando la formazione è fatta bene - mirata, strategica, che bilancia hard e soft skills - resta un limite fondamentale: l’upskilling lavora sui singoli, mentre il problema è sistemico.

Ho visto diverse organizzazioni investire risorse significative in programmi di formazione eccellenti, per poi ritrovarsi con persone competenti che tornano a lavorare esattamente come prima. Perché? Perché i processi aziendali non sono cambiati. **Le strutture gerarchiche sono le stesse. I sistemi di valutazione premiano ancora le stesse metriche di sempre**.

È un po’ come insegnare a qualcuno a guidare una macchina elettrica all’avanguardia e poi rimandarla a percorrere strade sterrate progettate per le carrozze a cavalli. La competenza c’è, ma il contesto non permette di esprimerla.

[Il MIT ha pubblicato dati che dovrebbero farci riflettere: il 95% dei progetti aziendali di AI generativa fallisce](https://inno3.it/2025/09/05/mit-il-95-dei-progetti-genai-fallisce-ecco-perche/). E **il problema raramente è la tecnologia o la mancanza di competenze tecniche**. Il problema è che stiamo cercando di infilare l’intelligenza artificiale dentro strutture organizzative pensate per un’altra era.

## Accompagnare l’upskilling con la trasformazione profonda

Quello che serve davvero è un approccio a due livelli. Da un lato, sì, formazione continua e mirata. Dall’altro - e questo è il pezzo che manca quasi sempre - una riprogettazione radicale di come lavoriamo.

Non basta insegnare alle persone a usare l’AI. **Bisogna ripensare completamente i loro ruoli** chiedendosi: quali attività possono essere delegate all’intelligenza artificiale? Quali richiedono intuizione umana, creatività, giudizio etico, capacità relazionale? E soprattutto: come liberiamo le persone dai compiti che l’AI fa meglio di loro, per concentrarle su quello che solo gli esseri umani sanno fare?

Prendiamo l’esempio di un analista che partecipa a un ottimo corso di upskilling sull’AI per l’analisi dati. Torna in ufficio con nuove competenze. Ma se il suo ruolo resta definito esattamente come prima - stesso carico di lavoro, stesse scadenze, stesse aspettative - cosa cambierà davvero?

Immaginiamo invece che [l’organizzazione ripensi completamente il ruolo](https://joshbersin.com/2025/03/job-redesign-around-ai-work-intelligence-tools-arrive/): l’AI si occupa di processare dati, identificare pattern, generare report preliminari; l’analista umano si concentra su interpretare quei pattern nel contesto specifico dell’organizzazione, fare domande che la macchina non sa fare, collegare informazioni apparentemente slegate, prendere decisioni che richiedono comprensione profonda del business.

Questa non è solo formazione. È ridefinizione del lavoro stesso.

## Creare spazi per la creatività umana

E qui arriviamo a quello che per me è il punto centrale. Tutta questa trasformazione - l’upskilling, la riprogettazione dei processi, l’integrazione dell’AI - dovrebbe avere un obiettivo finale: liberare il potenziale creativo delle persone.

Oggi la maggior parte dei lavoratori passa le giornate sommersa da compiti operativi, riunioni inutili, email senza fine, report che nessuno leggerà. [Solo il 29% sente di essere incoraggiato a pensare in modo creativo o a trovare nuovi modi di fare le cose](https://www.corporate-rebels.com/blog/unlocking-creativity-at-work). Il resto? Esegue, risponde, gestisce l’urgente senza mai avere il tempo per l’importante.

L’intelligenza artificiale potrebbe - e uso il condizionale con attenzione - essere l’opportunità per cambiare questa situazione. Ma solo se accompagniamo la formazione tecnica con una trasformazione culturale profonda. Solo se decidiamo consapevolmente di usare l’automazione non per fare le stesse cose con meno persone, ma per fare cose diverse e migliori con persone più libere di pensare.

Questo significa creare spazi - spazi fisici, temporali, mentali - dove la creatività possa effettivamente emergere. Significa cambiare i sistemi di valutazione per premiare l’innovazione, non solo l’esecuzione. Significa dare alle persone il permesso di sperimentare, di sbagliare, di esplorare senza una destinazione prefissata.

## Riprogettare i processi, non rattopparli

La verità è che la formazione da sola, per quanto eccellente, non può compensare processi inefficienti. È come mettere un motore elettrico su una carrozza a cavalli e aspettarsi che diventi un’auto moderna.

**Serve il coraggio di fare Business Process Reengineering vero**. Non aggiustamenti marginali, ma riprogettazione radicale. E oggi abbiamo strumenti - [l’AI stessa](https://proactivemgmt.com/blog/2025/02/14/how-ai-is-revolutionizing-business-process-improvement-right-sized-for-every-business/) - che possono analizzare processi, identificare inefficienze, suggerire ridisegni, adattarsi in tempo reale.

> Ma questo richiede di mettere in discussione gerarchie consolidate, ruoli tradizionali, modi di lavorare che esistono da decenni. Richiede di accettare che forse quella mansione che occupava tre persone a tempo pieno può essere gestita da un sistema intelligente, e quelle tre persone possono fare qualcosa di molto più interessante e prezioso per l’organizzazione.

Alcune aziende stanno già percorrendo questa strada. [Hanno creato team ibridi dove umani e AI collaborano davvero](https://www.salesforce.com/ap/agentforce/human-ai-collaboration/), non come utente e strumento ma come partner con competenze complementari. Hanno ridisegnato interi flussi di lavoro partendo da zero, chiedendosi: se dovessimo costruire questo processo oggi, sapendo cosa può fare l’AI, come lo faremmo?

## Il rischio della superficialità

C’è un rischio enorme che mi preoccupa quando parlo di questi temi. Il rischio è trattare l’upskilling come la soluzione totale, come se bastasse organizzare qualche corso e il problema fosse risolto.

Ho visto troppe aziende lanciare iniziative AI con grande fanfara, organizzare workshop di due giorni sulla formazione digitale, comprare licenze di strumenti costosi... e poi sei mesi dopo tutto è tornato come prima. Le persone continuano a lavorare esattamente come lavoravano, magari con qualche tool in più che non usano davvero, perché nessuno ha ripensato i processi, nessuno ha dato loro il permesso di lavorare diversamente, nessuno ha tolto dalla loro scrivania le attività inutili che li sommergono.

Questa è la differenza tra fare un progetto di formazione e fare una trasformazione sistemica. Il primo ha un inizio e una fine, produce un attestato, si misura in ore di corso. [La seconda è continua, tocca la cultura organizzativa](https://www.mhp.com/en/insights/blog/post/ai-strategy-and-culture), cambia il modo in cui le decisioni vengono prese, richiede che la leadership sia disposta a mettere in discussione sé stessa.

## Una visione integrata

Quello che propongo, e che vedo funzionare nelle organizzazioni più mature, è un approccio integrato che ha tre pilastri:

**Upskilling mirato e continuo**: non corsi spot, ma [percorsi strutturati che bilanciano competenze tecniche e soft skills](https://radicalhr.it/newsletter/3780/people-transformation-la-learning-agility-come-chiave-della-crescita-di-unorganizzazione/), che evolvono con la tecnologia, che sono personalizzati sui reali bisogni delle persone. Formazione che non si limita a insegnare tool ma sviluppa capacità di pensiero critico, di giudizio, di creatività nell’uso della tecnologia.

**Riprogettazione dei processi**: analisi radicale di come lavoriamo, con il coraggio di mettere in discussione assunzioni consolidate. Usare l’AI non per automatizzare processi inefficienti, ma per immaginare modi completamente nuovi di creare valore. Coinvolgere le persone in questo ridisegno, perché sono loro che conoscono davvero il lavoro quotidiano.

**Trasformazione culturale**: creare un ambiente dove l’apprendimento continuo è valorizzato, dove la sperimentazione è incoraggiata, dove le metriche di successo premiano l’innovazione e non solo l’esecuzione. Dove le persone hanno tempo e spazio per pensare, creare, immaginare soluzioni nuove.

## Verso un nuovo equilibrio

In fondo, credo che ci troviamo di fronte a una scelta fondamentale. Possiamo usare l’upskilling come strumento per aiutare le persone ad adattarsi a un futuro che le schiaccia, inseguendo continuamente tecnologie che evolvono più velocemente di quanto possano apprendere. Oppure possiamo usarlo come parte di una trasformazione più ampia, dove la formazione delle persone va di pari passo con il ridisegno del loro lavoro e la creazione di spazi dove possano davvero esprimere il loro potenziale umano.

La seconda strada è più difficile. Richiede investimenti non solo in corsi ma in cultura organizzativa. Richiede tempo, pazienza strategica, leadership coraggiosa. Ma è anche l’unica strada che ha senso se vogliamo davvero sfruttare il potenziale di questa rivoluzione tecnologica senza perdere quello che ci rende umani.

L’upskilling funziona quando è ben fatto - mirato, continuo, bilanciato tra hard e soft skills. Ma funziona davvero solo quando è accompagnato da una trasformazione più profonda: quella dei processi, della cultura, del modo stesso in cui concepiamo il lavoro nell’era dell’intelligenza artificiale.

Forse è questo che dovremmo insegnare per primo nei nostri programmi di formazione: non come usare l’AI, ma come ripensare insieme - persone, tecnologia, organizzazione - il futuro del lavoro. Un futuro dove la tecnologia amplifica l’ingegno umano invece di sostituirlo, dove l’automazione libera tempo per la creatività invece di generare solo ansia, dove le persone possono finalmente concentrarsi su quello che sanno fare meglio: immaginare, creare, innovare, costruire relazioni autentiche.

Perché alla fine, il successo nell’era dell’AI non sarà determinato da quanto bene sapremo usare gli strumenti. Sarà determinato dalla nostra capacità di costruire organizzazioni dove formazione continua, riprogettazione dei processi e valorizzazione della creatività umana lavorano insieme per creare qualcosa che nessuna delle tre potrebbe creare da sola.