Intelligenza artificiale e leadership: il ruolo dei CEO davanti alla trasformazione organizzativa
Dopo anni spesi a sperimentare soluzioni innovative, molte organizzazioni stanno voltando pagina: l’intelligenza artificiale non è più un cantiere confinato al reparto tecnico, ma una questione di leadership che presidia stabilmente l’agenda dei vertici e incide sull’organizzazione del lavoro. Il report “2026 View from the C-Suite”, realizzato da LHH (società del Gruppo Adecco specializzata in consulenza HR) su un campione di oltre 2.500 aziende nel mondo, restituisce la misura di questo spostamento.
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Quando l’AI diventa la prima priorità dei vertici
Il numero che sintetizza il fenomeno è netto: quasi un executive su due, il 49% per la precisione, indica l’intelligenza artificiale e gli strumenti generativi come la principale priorità di sviluppo professionale e, contemporaneamente, come il primo gap di competenze da colmare. Tra le urgenze manageriali dei prossimi anni figurano inoltre la definizione delle responsabilità sull’AI, l’efficacia decisionale e la chiarezza strategica.
Ne discende una sfida che travalica il piano tecnologico. Per i leader aziendali non si tratta soltanto di scegliere quali soluzioni introdurre, ma di convertire l’efficienza operativa prodotta dall’automazione in valore aggiunto per le persone e per il business. Un passaggio tutt’altro che scontato, come osserva Deborah Buttignol, Managing Partner di LHH Executive Search, secondo cui il tema autentico legato all’uso pervasivo dell’intelligenza artificiale ha natura organizzativa e chiama in causa la capacità delle imprese di ripensare le modalità di lavoro.
L’AI ci regala più tempo? Cosa dicono i dati
L’impatto degli algoritmi varia sensibilmente da funzione a funzione. Customer service, back office amministrativo, attività di reporting, sviluppo software e in generale i processi ripetitivi rappresentano gli ambiti in cui l’automazione alimentata dai modelli linguistici produce i risultati più tangibili. Diversi studi internazionali stimano che fino al 40% delle attività potrebbe essere automatizzato nei prossimi anni.
Qui si annida però l’equivoco più insidioso: liberare tempo non equivale automaticamente a generare valore. «Abbiamo più spazio di interazione sia con i candidati che con i clienti e aumenta il tempo dedicato alla relazione e al decision making, perché non è più necessario analizzare manualmente grandi quantità di dati», spiega Buttignol. «Il punto è però capire come questo tempo viene reinvestito all’interno dell’organizzazione: se non si ridisegnano i processi, il rischio è che il lavoro venga semplicemente intensificato». La differenza, in altri termini, la fa il ridisegno dei flussi, non lo strumento in sé.
Il carico cognitivo che cresce
Esiste poi un effetto meno visibile ma sostanziale. «L’intelligenza artificiale genera una mole enorme di dati e insight che devono essere rielaborati dalle persone», sottolinea la manager. «Occorre riflettere sul fatto che non solo si fa di più, aumentando la produttività, ma che si fa di più pensando di più, alimentando un carico cognitivo molto più elevato». L’automazione, insomma, sposta lo sforzo dall’esecuzione all’interpretazione, e questo trasferimento richiede attenzione progettuale quanto l’introduzione della tecnologia stessa.
La dimensione psicologica dell’adozione
C’è infine un versante spesso trascurato, legato all’accesso continuo a sistemi capaci di generare risposte immediate. «Si crea quasi una forma di competizione e di contesa con l’intelligenza artificiale, perché si ha la sensazione che sappia più di noi», spiega Buttignol, «e tale meccanismo può generare frustrazione, pressione e senso di inadeguatezza, soprattutto nelle persone maggiormente orientate alla performance».
Il disagio non nasce dalla tecnologia in quanto tale, ma dalla percezione di non essere all’altezza: una variabile che nessun piano di adozione può permettersi di ignorare. È il medesimo baricentro su cui insiste la transizione 5.0 con la sua centralità della persona, dove la collaborazione fra individuo e macchina prevale sulla sola resa produttiva.
Dal decisore all’architetto dei sistemi
La trasversalità dell’intelligenza artificiale rappresenta il secondo elemento dirimente. Non essendo più materia confinata ai dipartimenti IT, la responsabilità della trasformazione risale inevitabilmente ai vertici aziendali. Lo dimostra l’evoluzione degli organigrammi: il Chief Information Officer è entrato stabilmente nella C-Suite e nei processi decisionali strategici, riportando direttamente al Chief Executive Officer.
A mutare è la figura apicale stessa. «Il CEO è chiamato quotidianamente a prendere decisioni che riguardano il ridisegno dell’organizzazione e deve capire quali strumenti utilizzare e come integrarli», rimarca Buttignol. «Oggi si parla sempre più di leader come architetti dei sistemi, e quindi figure chiamate a progettare architetture ibride e a governare in modo equilibrato la trasformazione». La posta in gioco è evitare che l’innovazione partorisca nuove inefficienze: se una funzione accelera mentre il resto dell’organizzazione resta immobile, il collo di bottiglia si limita a traslocare altrove.
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Il flattening e lo schiacciamento del middle management
Il secondo fenomeno destinato a incidere in profondità riguarda la semplificazione delle strutture gerarchiche. La disponibilità di strumenti avanzati di analisi e supporto alle decisioni consente anche ai livelli intermedi e ai profili più giovani di assumere responsabilità che in passato presupponevano una lunga esperienza sul campo. Una dinamica che può tradursi in vantaggio competitivo, ma che pretende capacità di leadership inedite.
«Si parla di flattening perché i flussi decisionali sono più veloci e le organizzazioni diventano più piatte e snelle», spiega la Managing Partner di LHH. «C’è un grande tema di schiacciamento del middle management e chi saprà utilizzare i nuovi strumenti riuscirà a fare molta più strada, mentre chi resisterà al cambiamento rischia invece di essere tagliato fuori. E questo ragionamento vale a tutti i livelli, non solo per i giovani manager: anche i CEO devono evolvere, proprio perché il ridisegno del lavoro in azienda deve partire dai vertici».
Non è una questione di dimensioni, ma di maturità manageriale
Una delle convinzioni più radicate vuole che la trasformazione pilotata dagli algoritmi riguardi anzitutto le grandi multinazionali, dotate di risorse economiche ingenti. La realtà è assai più sfaccettata. «Non ne farei un discorso di dimensione aziendale, ne faccio un discorso di maturità manageriale», precisa Buttignol. «Le organizzazioni che hanno pensiero critico, capacità di decision making, buona governance e leadership diffusa possono affrontare questo percorso indipendentemente dalla loro dimensione».
Il riferimento chiama in causa le medie imprese italiane, che possono contare su un’agilità organizzativa capace di rendere il cambiamento persino più rapido. Il quadro complessivo resta però disomogeneo, con aziende anche piccole che hanno già compiuto passi da gigante e altre non ancora partite.
Un divario che ricorda quello registrato nel mercato digitale ridisegnato dall’intelligenza artificiale, dove la distanza fra grandi organizzazioni e realtà minori resta il nodo da sciogliere. La certezza è che questa trasformazione avrà impatti profondi e progressivi, le aziende che non si attiveranno per abbracciarla perderanno una componente di vantaggio competitivo insostituibile.
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Governance dei sistemi, performance aumentata e value density
Da dove muovere, allora, per avviare il ripensamento di modelli e processi? La ricetta di LHH non lascia margini di ambiguità: costruire la governance dei sistemi, comprendendo cosa integrare e dove investire, senza disperdere risorse in tecnologie che non generano ritorno. Un esercizio di selezione che presuppone visione d’insieme, esattamente ciò che il Cloud and AI Development Act sta portando al centro del dibattito europeo sulle infrastrutture digitali.
Il concetto di performance aumentata poggia non a caso sull’integrazione fra capacità umane, dati e automazione. Raramente si tratta di grandi progetti trasformativi: molto più spesso servono interventi mirati e progressivi, nei quali l’intelligenza artificiale diventa lo strumento per accrescere la cosiddetta value density, ossia la capacità di concentrare e valorizzare le informazioni già disponibili per migliorare le decisioni.
È qui che si gioca la partita decisiva. «Molto spesso le aziende possiedono già una grande quantità di informazioni su clienti e mercati ma non riescono a valorizzarle», conclude Buttignol. «L’obiettivo non è fare di più, ma estrarre più valore dalle informazioni che si hanno già». Una prospettiva che sposta l’asse dall’accumulo tecnologico alla qualità delle scelte, e che restituisce ai vertici aziendali il compito di trasformare la potenza di calcolo in decisioni migliori.
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