Assumere nel 2026: non serve usare l’ai, serve governarla

## Una domanda che le PMI fanno sottovoce

Ogni tanto mi capita di parlare con imprenditori che hanno dieci, trenta, ottanta persone. Non hanno un Chief AI Officer, non hanno una roadmap a diciotto mesi, e spesso non hanno nemmeno voglia di sentirsi dire che “devono trasformarsi”. Hanno un’altra urgenza, molto più concreta: far girare l’azienda.

Eppure la domanda arriva lo stesso, anche se raramente viene detta così com’è: *ma noi, concretamente, cosa dobbiamo fare con l’AI?*

Le grandi aziende se la stanno già ponendo in modo ufficiale, con budget, team dedicati e programmi con sigle che suonano importanti. Le PMI invece sono in un territorio diverso, fatto di confusione e segnali contraddittori. E non è colpa loro. È che la conversazione pubblica sull’AI spesso sembra pensata per chi ha tempo, risorse e strutture che una PMI non avrà mai.

Allora provo a metterla semplice, quasi brutale.

Quante persone nel tuo team sanno ottenere da un agente AI un risultato migliore di quello che produrrebbero da sole?

Non quante “lo usano”. Non quante hanno ChatGPT aperto in una tab. Quante sanno dare istruzioni precise, valutare criticamente l’output, iterare con metodo finché esce qualcosa che regge davvero. In vendite, marketing, operations, finance, legale, prodotto, HR.

**Se la risposta onesta è “poche” o “non lo so”, probabilmente hai un problema.** E nelle PMI questo problema pesa di più, perché non hai il lusso di rimandare.

## Il malinteso più costoso del 2026

Il malinteso, secondo me, è uno: pensare che l’AI sia una questione tech.

Non lo è più. Forse non lo è da almeno un anno.

L’AI è diventata un moltiplicatore di capacità individuale, trasversale a ogni ruolo. Un commerciale che sa costruirsi un’analisi competitiva in dieci minuti gioca un’altra partita rispetto a uno che ci mette due giorni. Chi segue l’amministrazione e sa farsi generare un cruscotto sensato sui costi in un’ora compete in una categoria diversa rispetto a chi assembla tutto in una settimana, pescando dati da file excel vecchi e mezzi rotti.

E qui non stiamo parlando della solita parola “efficienza”. Efficienza è fare le stesse cose più in fretta. Qui stiamo parlando di persone che iniziano a fare cose che prima non facevano proprio, perché il costo cognitivo era troppo alto.

Un’offerta davvero personalizzata per ogni prospect, invece del solito pdf riciclato con il nome cambiato in copertina. Un’analisi del cash flow degli ultimi tre anni che ti fa vedere pattern che nessuno ti aveva mai segnalato. Report di avanzamento progetto che prima non esistevano perché “non c’è tempo”.

Potrebbe succedere.

Ma solo se qualcuno sa governare lo strumento. Se lo tratta come un collaboratore da dirigere, non come un giocattolo da ignorare o un oracolo da interrogare a caso.

## “Governare” non è “usare”

Questa distinzione è il cuore di tutto, e mi colpisce quanto spesso non venga fatta.

Usare l’AI è chiedere qualcosa e accettare quello che arriva. È il prompt-and-pray. Scrivi una richiesta, copi la risposta, la incolli in una mail e speri che vada bene. È comprensibile, all’inizio lo fanno tutti. Ma non vale niente, e in alcuni casi è pure pericoloso.

Governare l’AI è un’altra cosa. È sapere cosa chiedere, come chiederlo e soprattutto capire quando la risposta è sbagliata anche se sembra perfetta.

Vuol dire dare contesto, vincoli, criteri di successo. Vuol dire iterare sul serio. Non “riscrivi meglio”, ma “riscrivi considerando che il nostro cliente è un ente pubblico, con vincoli di procurement e tempi decisionali di sei mesi”.

Chi governa l’AI ha un modello mentale dello strumento. Sa cosa fa bene, dove tende a inventare, dove può diventare un rischio. Sa quando fidarsi e quando verificare. Sa quando l’output è un punto di partenza e quando può essere considerato finito.

E no, non è un talento innato. È una competenza che si sviluppa. Però qui arriva la parte un po’ scomoda: non tutti la sviluppano. Non perché non siano intelligenti, ma perché serve una mentalità specifica, e non è così diffusa come ci piace pensare.

## La mentalità che stai ignorando nei colloqui

Quando assumi, di solito guardi esperienza, competenze verticali, cultura aziendale, magari leadership. Tutto giusto.

Ma rischi di trascurare una variabile che nei prossimi due anni separerà chi performa da chi arranca.

La variabile è questa: la persona che hai davanti sa lavorare a un livello di astrazione superiore rispetto all’esecuzione?

Chi lavora al livello dell’esecuzione completa task. Scrive mail, prepara report, analizza dati, produce documenti. Lo fa bene, con mestiere. Ma lo fa una cosa alla volta, e il suo tempo è l’unica risorsa.

Chi lavora al livello della specifica e del governo definisce cosa deve essere fatto, con quale qualità, entro quali vincoli, e poi dirige un agente (AI o umano, a quel livello la distinzione inizia a sfumare) per eseguirlo. Supervisiona, corregge, affina. E passa oltre.

Non significa che l’esecuzione non conti. Significa che il valore dell’esecuzione pura si sta comprimendo rapidamente, mentre la capacità di governo si sta espandendo.

Se non valuti questa capacità in fase di hiring, stai assumendo esecutori in un mondo che premia i direttori.

## Tre domande che cambiano un colloquio

Non importa se stai assumendo un marketing manager, un controller, un office manager o un CTO. Ci sono tre domande che, secondo me, funzionano quasi sempre.

### “Raccontami l’ultima volta che hai usato un agente AI per un deliverable reale”

Non un esperimento. Non un gioco. Un deliverable finito davanti a un cliente, a un capo, a un board.

Ascolta come ne parla. Ha dato istruzioni precise o prompt generici? Ha iterato? Ha verificato l’output? Ha integrato il suo giudizio o ha preso tutto così com’era?

Se la risposta è “non l’ho mai fatto”, nel 2026, è un dato. Non per forza eliminatorio, ma è un dato da pesare seriamente.

### “Come faresti a sapere se l’output è sbagliato?”

Questa è la domanda chiave.

L’AI produce risultati convincenti anche quando sono completamente inventati. Un numero plausibile ma falso. Un ragionamento logico che parte da una premessa inesistente. Un testo scritto benissimo che però dice il contrario di quello che serve.

Chi sa governare l’AI ha sviluppato anticorpi. Ha un metodo, anche rudimentale, per distinguere output affidabile da output tossico.

Chi non ce l’ha è più pericoloso di chi non usa l’AI affatto, perché produce errori con la sicurezza di chi crede di avere ragione.

### “Se avessi un assistente AI dedicato per otto ore al giorno, come riorganizzeresti il tuo lavoro?”

Questa domanda separa chi pensa in termini di task da chi pensa in termini di sistema.

La risposta mediocre è: “farei le stesse cose più velocemente”.

La risposta interessante è: “farei cose diverse”, seguita da una visione concreta. Cosa cambierebbe nelle priorità? Quali output inizierebbero a esistere? Quali attività verrebbero eliminate o ridotte?

Chi risponde bene ha già capito che l’AI non è solo uno strumento di efficienza. È uno strumento di leva. E sa dove piazzare la leva.

## L’elefante nella stanza: le persone chiave che hai già

Il problema più grande, spesso, non è chi assumi. È chi hai già.

In una PMI l’organigramma è corto. Non hai strati di middle management. Hai tre, cinque, otto persone chiave che tengono in piedi l’azienda.

Il responsabile commerciale che conosce tutti i clienti a memoria. L’amministrativa che fa girare la macchina da quindici anni. Il project manager su cui scarichi tutto quello che non sai dove mettere.

Se queste persone non toccano l’AI perché “non è il mio lavoro” o perché “ho sempre fatto così e ha funzionato”, hai un collo di bottiglia che nessuna nuova assunzione può compensare.

In una grande azienda puoi aggirare il problema con un team dedicato. In una PMI no. Le persone chiave *sono* l’azienda. Se non cambiano loro, non cambia niente.

E qui viene la parte davvero scomoda, quella che di solito fa venire un po’ di fastidio.

In molte PMI, la prima persona che non ha ricevuto il messaggio sta molto in cima.

Se sei tu, e stai leggendo con un misto di interesse e irritazione, forse vale la pena fermarsi un secondo su quell’irritazione. Mi chiedo spesso se non sia uno dei segnali più utili che abbiamo, quando qualcosa ci riguarda più di quanto vorremmo.

La scelta, alla fine, è netta: stabilire che la capacità di governare agenti AI è una competenza attesa per ogni ruolo, a partire dal tuo. Non opzionale. Non “nice to have”. Attesa, valutata, misurata.

## Non è una questione generazionale

C’è un’altra scorciatoia mentale che sembra comoda, ma non regge: “i giovani sono nativi digitali, quindi capiscono l’AI".

Non è vero.

Ho visto ventenni usare l’AI come un motore di ricerca un po’ più brillante. E ho visto cinquantenni integrarla nel flusso di lavoro in modi che, sinceramente, non avrei immaginato.

La variabile non è l’anagrafe. È la disposizione a ripensare il proprio modo di lavorare. A dire: “forse il modo in cui ho sempre fatto questa cosa non è più il migliore”.

Serve umiltà, curiosità e un pizzico di disagio. Tre cose che non hanno età.

Quindi no, non basta assumere giovani e sperare che l’AI entri in azienda per osmosi. Serve una scelta deliberata su quali competenze valorizzi, quali premi e, diciamolo, quali pretendi.

## Il costo dell’inerzia, in numeri (più o meno)

Non sono conti perfetti, ma l’ordine di grandezza è quello.

Un knowledge worker che governa bene l’AI spesso ha un output equivalente a 1,5 o 2 volte rispetto a uno che non la usa. Non perché lavori di più, ma perché elimina il lavoro a basso valore: ricerche manuali, prime stesure, analisi esplorative, strutturazione di dati, preparazione di slide.

In un team di dieci persone, se cinque governano l’AI e cinque no, è come se tu avessi dodici o tredici persone. Senza assumere nessuno.

Ora gira il ragionamento.

Se il team del tuo competitor è allineato su questa competenza e il tuo no, il tuo team di dieci resta un team di dieci. Il suo diventa un team da quindici o venti, almeno per alcune attività.

E la forbice si allarga ogni mese, perché gli strumenti migliorano e chi li governa cattura il valore incrementale. Chi non li governa resta fermo.

Non è futurismo. È aritmetica.

## Cosa fare lunedì mattina

La buona notizia è che non servono task force, consulenti o programmi di trasformazione da dodici mesi e seicentomila euro.

Servono tre scelte pratiche, e un po’ di coerenza.

La prima è inserire la capacità di governo AI nei criteri di valutazione per ogni posizione aperta. Non come requisito tecnico, ma come competenza trasversale, allo stesso livello della capacità di comunicare o di lavorare in team. Fai quelle tre domande. Ascolta davvero le risposte.

La seconda è chiedere ai tuoi riporti diretti come usano l’AI nel lavoro quotidiano. Non con una survey anonima, ma in una conversazione one-to-one. Scoprirai cose sorprendenti in entrambe le direzioni. Chi la usa bene spesso lo fa in silenzio. Chi la usa male a volte non si rende conto di quanto sia fragile il suo metodo.

La terza è dare l’esempio.

Se sei un imprenditore che non ha mai usato un agente AI per preparare un’offerta, analizzare un bilancio o scrivere una comunicazione importante, il messaggio che stai mandando è chiarissimo: non è importante.

E la tua organizzazione ti crederà.

In una PMI non puoi delegare il cambiamento. O parte da te, o non parte.

## Non è una morale

Tra cinque anni probabilmente guarderemo i processi di hiring del 2025 come oggi guardiamo quelli del 2010, con un misto di tenerezza e incredulità. “Davvero assumevate persone senza verificare se sapevano lavorare con l’AI?”

Davvero.

E chi smette di farlo prima, senza aspettare che diventi “standard”, avrà un vantaggio che gli altri impiegheranno anni a colmare.

Forse la domanda giusta, alla fine, non è se la prossima persona che assumi sappia usare l’AI.

È se saprà governarla. E se tu sarai disposto a pretenderlo, anche quando è scomodo.