Il nuovo report di Deloitte sullo stato dell’Intelligenza Artificiale Generativa è stato pubblicato. Alcune indicazioni risultano interessante per l’analisi dei fenomeni organizzativi:

  • Il ritmo dell’adozione della GenAI varia significativamente tra settori e regioni, influenzato da fattori come infrastrutture tecnologiche e apertura culturale.
  • Solo il 28% delle aziende ha integrato la GenAI nelle funzioni principali, evidenziando un divario tra prontezza tecnologica e preparazione della forza lavoro.
  • Le principali aspettative delle organizzazioni riguardo alla GenAI includono riduzione dei costi (74%), personalizzazione per i clienti (56%) e accelerazione dell’innovazione (48%).
  • Solo il 39% delle iniziative avanzate di GenAI raggiunge o supera le aspettative di ROI, spesso a causa di costi elevati e disallineamenti strategici.
  • Le preoccupazioni etiche e normative, come bias e privacy dei dati, rimangono barriere critiche all’adozione su larga scala.
  • La resistenza culturale e la paura di perdere posti di lavoro ostacolano il progresso; un forte supporto della leadership è essenziale per superare queste sfide.
  • Problemi tecnici e vincoli economici potrebbero rallentare l’implementazione della GenAI, richiedendo una pianificazione strategica e investimenti mirati.

L’AI presenta notevoli variazioni tra settori, regioni e dimensioni organizzative. Fattori come la prontezza tecnologica, l’apertura culturale e gli ambienti normativi giocano un ruolo cruciale nell’influenzare la velocità e la portata dell’implementazione.

Ad esempio: i settori guidati dalla tecnologia, come l’informatica e i servizi finanziari, sono in prima linea, dimostrando capacità avanzate e strategie di integrazione. Al contrario, settori come la produzione e la sanità spesso arrancano a causa di vincoli infrastrutturali e requisiti di conformità stringenti.

Questo ritmo irregolare pone una doppia sfida. I primi utilizzatori ottengono un vantaggio competitivo sfruttando la GenAI per ottimizzare le operazioni, migliorare l’esperienza del cliente e stimolare l’innovazione.

Al contrario, i ritardatari rischiano di cadere in un ciclo di obsolescenza tecnologica, rendendo sempre più difficile recuperare terreno. Le organizzazioni devono valutare le loro circostanze uniche e sviluppare strategie su misura per navigare in questo contesto dinamico. Come osservato da un leader del settore:

“Il ritmo di adozione della GenAI dipende tanto dalla mentalità quanto dall’infrastruttura. Le aziende che abbracciano il cambiamento prospereranno; quelle che lo resistono faticheranno.”

A che punto siamo con l’adozione nella forza lavoro?

Le implicazioni della GenAI per la forza lavoro sono profonde, prefigurando un cambiamento paradigmatico nei ruoli, nelle competenze e nelle strutture occupazionali. I dati del rapporto evidenziano alcune tendenze chiave:

  • Il 62% delle organizzazioni ha avviato programmi di aggiornamento delle competenze.
  • Solo il 28% ha integrato la GenAI nelle funzioni lavorative principali, rivelando un notevole divario tra prontezza e implementazione.

Questo divario evidenzia una barriera critica: il disallineamento tra progresso tecnologico e preparazione umana. I dipendenti spesso vedono la GenAI attraverso una lente di incertezza, percependola come un fattore dirompente piuttosto che un abilitatore. Questa percezione è aggravata da una comunicazione inadeguata sui benefici della GenAI e dalla mancanza di opportunità per riqualificarsi e adattarsi ai nuovi ruoli.

Colmare questa lacuna richiede un approccio multifaceted, tra cui iniziative di formazione robuste adattate a diversi livelli di competenza, un dialogo trasparente sull’impatto della tecnologia e la creazione di ruoli ibridi che combinino l’expertise umana con le capacità dell’IA.

Quali benefici puntano a raggiungere le iniziative di GenAI?

Le organizzazioni mirano a una gamma di benefici attraverso le iniziative di GenAI, guidate dal potenziale per l’automazione, l’innovazione e l’insight strategico. Secondo il rapporto, il 74% degli intervistati identifica la riduzione dei costi e l’ottimizzazione dei processi come obiettivi principali. Inoltre, il 56% utilizza la GenAI per esperienze personalizzate dei clienti, sfruttando strumenti come chatbot, motori di raccomandazione e analisi del sentiment, mentre il 48% sfrutta la GenAI per l’innovazione e il prototyping rapido.

Esempi specifici di benefici includono l’automazione di compiti ripetitivi come l’inserimento dati e l’analisi di base, il miglioramento dell’engagement del cliente attraverso la personalizzazione in tempo reale e l’abilitazione di un’ideazione del prodotto più rapida e accurata per ridurre il time-to-market. Nonostante questi vantaggi, realizzare il pieno potenziale della GenAI richiede una visione coesa che allinei gli investimenti tecnologici agli obiettivi organizzativi, una collaborazione interdipartimentale per integrare senza soluzione di continuità le iniziative di IA e valutazioni regolari delle performance per affinare le strategie.

Le iniziative avanzate di GenAI soddisfano le aspettative di ROI?

Il ritorno sull’investimento (ROI) rimane un parametro critico per valutare il successo delle iniziative di GenAI. Il rapporto rivela un panorama misto, in cui solo il 39% delle implementazioni avanzate soddisfa o supera le aspettative di ROI.

I principali fattori che influenzano il ROI includono elevati investimenti iniziali in infrastrutture, acquisizione di talenti e integrazione di sistemi, che spesso ritardano la realizzazione del ROI. Inoltre, i gap di competenze e il disallineamento tra gli obiettivi della GenAI e i più ampi obiettivi organizzativi possono ridurre il valore percepito di queste iniziative.

Le organizzazioni che raggiungono risultati forti in termini di ROI condividono tratti comuni, come la definizione chiara degli obiettivi con risultati misurabili, la collaborazione interfunzionale per allineare le iniziative di IA alle strategie aziendali più ampie e il monitoraggio continuo e l’adattamento delle performance della GenAI.

Cosa potrebbe rallentare l’adozione della GenAI?

Sebbene il potenziale della GenAI sia innegabile, diversi ostacoli potrebbero ostacolare la sua diffusione su larga scala:

  • Preoccupazioni Regolatorie ed Etiche: Le normative sulla privacy dei dati e la sicurezza stanno diventando sempre più stringenti. Le preoccupazioni riguardanti il bias algoritmico e la trasparenza richiedono quadri di governance solidi.
  • Resistenza Culturale: La resistenza al cambiamento all’interno delle organizzazioni, spesso derivante dalla paura della perdita di posti di lavoro, può rallentare i progressi. Il supporto dei leader è cruciale per superare l’inerzia culturale.
  • Limitazioni Tecniche: Nonostante i progressi, persistono sfide come la comprensione contestuale e l’integrazione con sistemi legacy. Problemi nella generazione di output accurati per compiti complessi possono erodere la fiducia nelle soluzioni di IA.
  • Vincoli Economici: Le pressioni di bilancio, soprattutto in contesti con risorse limitate, potrebbero ritardare le implementazioni di GenAI. Le richieste di investimento concorrenti costringono le organizzazioni a dare priorità ad altre iniziative.

Affrontare questi ostacoli richiede di promuovere una cultura dell’innovazione per incoraggiare la sperimentazione, investire in iniziative di aggiornamento delle competenze per colmare il divario di talento e collaborare con gli enti regolatori per navigare efficacemente nelle sfide di conformità.

Il recente report di Google sugli Agenti IA mette in luce un cambiamento trasformativo nel campo dell’IA generativa. Questi agenti, ben lontani dall’essere semplici modelli autonomi, rappresentano una nuova classe di applicazioni capaci di combinare ragionamento, logica e utilizzo di strumenti per raggiungere obiettivi in autonomia. Colmano il divario tra modelli statici di machine learning e sistemi dinamici e attuabili che possono osservare, decidere e agire nel mondo reale.

  • Sistemi autonomi e proattivi: gli agenti IA operano indipendentemente, pianificando ed eseguendo compiti senza intervento umano. Ragionano e agiscono proattivamente per raggiungere obiettivi predefiniti.
  • Architetture cognitive: questi agenti integrano modelli, strumenti e uno strato di orchestrazione per ragionare, decidere e agire iterativamente, adattandosi a scenari dinamici.
  • Capacità ampliate tramite strumenti: gli agenti IA sfruttano strumenti come API, estensioni e data store per accedere a informazioni in tempo reale, recuperare dati ed eseguire compiti complessi in applicazioni del mondo reale.
  • Applicazioni trasversali: dal supporto clienti alla sanità, all’educazione e ai sistemi per smart home, gli agenti IA affrontano sfide multifaccettate con precisione ed efficienza.

Cosa sono gli agenti IA?

Alla base, un agente IA è un’applicazione autonoma progettata per raggiungere obiettivi specifici osservando il suo ambiente e agendo su di esso attraverso strumenti. A differenza dei tradizionali modelli di IA generativa che forniscono risposte statiche basate esclusivamente sui dati di training, gli agenti IA vanno oltre:

  1. Autonomia: Operano indipendentemente dall’intervento umano. Una volta fornito un obiettivo, pianificano ed eseguono proattivamente i compiti per raggiungerlo.
  2. Proattività: Anche senza istruzioni esplicite, gli agenti possono determinare cosa fare successivamente ragionando sui loro obiettivi e sulle risorse disponibili.

Questa capacità rende gli agenti IA un’evoluzione fondamentale rispetto ai modelli standalone, posizionandoli come componenti integrali dei moderni sistemi di IA.


Componenti di un agente IA

Gli agenti IA si basano su un’architettura cognitiva, un framework che governa come ragionano, decidono e agiscono. Questa architettura include tre componenti chiave:

  1. Il modello Il modello linguistico (LM) è il decisore fondamentale in un agente. A seconda della complessità del compito, gli agenti possono utilizzare un singolo modello o più modelli che lavorano insieme. Questi modelli possono:
    • Seguire framework di ragionamento basati su istruzioni come ReAct (Reasoning + Action), Chain-of-Thought (CoT) o Tree-of-Thoughts (ToT).

    • Essere ottimizzati per compiti specifici, integrando conoscenze di dominio o configurazioni di strumenti.

    Il modello, tuttavia, non opera da solo: è potenziato dagli strumenti e dai framework di ragionamento che guidano le sue decisioni.
  2. Gli strumenti Sebbene i modelli linguistici siano eccellenti nella generazione di testo, hanno limitazioni intrinseche nell’interazione con il mondo esterno. Gli strumenti permettono agli agenti di superare queste limitazioni, fungendo da ponti tra l’agente e dati o azioni esterne, consentendo capacità come:
    • Recupero di dati: Accesso a informazioni in tempo reale o specifiche tramite database o API.

    • Esecuzione di azioni: Compiti pratici come inviare email, aggiornare record o controllare dispositivi.

    • Generazione aumentata: Utilizzo di tecniche come il Retrieval-Augmented Generation (RAG) per fornire risposte factuali e contestuali.

    Un esempio? Un agente concierge potrebbe usare un’API per la prenotazione di voli per ottenere prezzi aggiornati o un servizio di mappe per suggerire percorsi ottimizzati.
  3. Lo strato di orchestrazione Qui avviene la magia. Lo strato di orchestrazione governa come l’agente integra gli input, ragiona e decide l’azione successiva. Questo strato consente:
    • Gestione dello stato: Mantenere la cronologia delle sessioni e il contesto attraverso le interazioni.

    • Ragionamento iterativo: Refinare decisioni e piani basandosi su output e osservazioni precedenti.

    • Applicazione di framework: Implementare tecniche come ReAct o CoT per migliorare le capacità di ragionamento.
    In sintesi, lo strato di orchestrazione trasforma un modello statico in un agente dinamico e adattivo.

Applicazioni pratiche degli agenti IA

Le potenziali applicazioni degli agenti IA sono vaste e in continua espansione. Ecco alcuni esempi:

  • Supporto clienti: Gestione di richieste complesse e multi-step, recupero di dati specifici del cliente, escalation di problemi o completamento autonomo di transazioni.
  • Sanità: Dalla gestione dei record dei pazienti all’assistenza diagnostica in tempo reale, gli agenti possono ottimizzare i processi e migliorare i risultati.
  • Sistemi per smart home: Controllo di dispositivi, pianificazione di attività e risposta intelligente alle preferenze degli utenti.
  • Educazione: Agenti tutor personalizzati che si adattano alle esigenze degli studenti, utilizzando dati in tempo reale per offrire esperienze di apprendimento su misura.

Sfide e prospettive future

Sebbene il potenziale degli agenti IA sia immenso, ci sono sfide da affrontare:

  • Complessità: Progettare e mantenere architetture cognitive richiede competenze significative.
  • Integrazione degli strumenti: Garantire interazioni fluide tra agenti e sistemi esterni può essere oneroso.
  • Etica e fiducia: L’autonomia decisionale solleva questioni su responsabilità e bias.

Tuttavia, il futuro appare promettente. I progressi nella sofisticazione degli strumenti, nei framework di ragionamento e nei sistemi multi-agente (ad esempio, agenti specializzati che lavorano collaborativamente) sbloccheranno possibilità ancora maggiori.

Gli agenti IA rappresentano un cambio di paradigma nel modo in cui affrontiamo l’IA generativa. Combinando i punti di forza dei modelli linguistici con strumenti esterni e ragionamento strutturato, aprono le porte a nuove applicazioni e settori. Dal problem-solving autonomo all’integrazione di dati in tempo reale, gli agenti sono destinati a diventare indispensabili per affrontare le sfide di domani.

Mentre questi sistemi evolvono, una cosa è chiara: stiamo solo grattando la superficie del loro potenziale.

La domanda non è più se gli agenti IA ridefiniranno il panorama, ma quanto rapidamente le organizzazioni si adatteranno per sfruttarne la potenza.

Il nuovo report Deloitte Tech Trends 2025 è finalmente disponibile: una pubblicazione di punta che ci aiuta a navigare le sfide della trasformazione tecnologica in atto.

Ecco alcuni dei messaggi chiave:

  • IA ovunque: Entro il 2026, si prevede che il 70% delle organizzazioni adotterà modelli di intelligenza artificiale per compiti quotidiani, rendendo l’IA fondamentale quanto l’elettricità.
  • IA agentica: Il 75% delle organizzazioni intervistate sta già aumentando gli investimenti in IA agentica, aprendo la strada a co-piloti capaci di eseguire compiti autonomamente.
  • Modelli piccoli e multimodali: Oltre il 75% delle aziende sta esplorando modelli più piccoli e specializzati, migliorando l’efficienza per applicazioni IA specifiche.
  • Rinascimento hardware: Secondo previsioni ottimistiche, il mercato dei chip dedicati all’IA crescerà da 50 miliardi di dollari nel 2024 a 400 miliardi entro il 2027.
  • Dispositivi con IA integrata: Il 30% dei 1,5 miliardi di PC attualmente in uso ha più di quattro anni — i futuri PC con IA integrata trasformeranno la privacy e la produttività.
  • Sfida dell’efficienza energetica: Il consumo globale di elettricità dei data center è destinato a triplicare nel prossimo decennio a causa dei carichi di lavoro legati all’IA.

IA ovunque: come la magia, ma con algoritmi

L’IA si sta trasformando in una componente fondamentale, al pari dell’elettricità o dell’HTTP. Tra pochi anni smetteremo di notarla — ottimizzerà il traffico, personalizzerà l’assistenza sanitaria e creerà percorsi di apprendimento adattivi. L’intelligenza artificiale generativa, una volta protagonista assoluta, si sta evolvendo in una rete di sistemi intelligenti che operano in background, rendendo tutto più intelligente, veloce e intuitivo.

Il 70% delle organizzazioni sta già esplorando o implementando modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), mentre l’attenzione si sta spostando verso modelli linguistici piccoli (SLM) e IA multimodale, più adatti a casi d’uso specifici ed efficienti.

L’hardware domina la scena

Dopo anni di predominio del software, l’hardware torna al centro dell’attenzione. Con la crescita delle esigenze legate all’IA, i chip specializzati stanno diventando una risorsa critica, alimentando l’innovazione hardware.

  • Il mercato dei chip dedicati all’IA dovrebbe crescere da 50 miliardi di dollari nel 2024 a 400 miliardi entro il 2027.
  • I PC e i dispositivi IoT con IA integrata supercaricheranno la produttività, riducendo la dipendenza dal cloud e migliorando la privacy dei dati.

Tuttavia, questa rivoluzione hardware comporta sfide: il consumo energetico. I data center potrebbero triplicare l’uso di elettricità entro un decennio, sottolineando la necessità di soluzioni sostenibili.

Spatial Computing e IA multimodale

Lo spatial computing — la fusione tra mondi digitali e fisici — sta rimodellando settori come la sanità e la manifattura. Combinato con l’IA multimodale, offre interazioni senza soluzione di continuità tra diversi tipi di dati (testo, audio, immagini).

  • Il mercato del calcolo spaziale cresce del 18,2% annuo, con nuovi casi d’uso in simulazioni, gemelli digitali e ambienti immersivi.
  • I modelli multimodali ridefiniranno inclusività ed efficienza, elaborando input diversificati per fornire insight praticabili.

Il ruolo dell’IT e della leadership

L’IA sta elevando il ruolo dell’IT, trasformandolo da supporto a strategia. I leader stanno sfruttando questo momento per ripensare la modernizzazione dei sistemi principali e abbracciare le “prossime pratiche” rispetto alle “migliori pratiche”.

  • L’IA ora influenza ogni aspetto della modernizzazione dei sistemi centrali, dall’automazione dei compiti alla riprogettazione dei processi per maggiore intelligenza ed efficienza.
  • La leadership sarà cruciale: approcci immaginativi e coraggiosi garantiranno che l’IA sia usata per creare opportunità, non solo per accelerare vecchi paradigmi.

Cyber e fiducia: prepararsi alla disruption quantistica

L’ascesa del calcolo quantistico sta trasformando il panorama della cybersecurity. Con macchine quantistiche che potrebbero maturare entro 5-20 anni, i metodi di crittografia esistenti potrebbero diventare obsoleti, mettendo a rischio l’integrità dei dati e la fiducia.

  • La transizione alla crittografia post-quantistica è già in corso, con organizzazioni che agiscono proattivamente per proteggere i propri sistemi.
  • Oltre il 55% delle organizzazioni intervistate sta migliorando l’agilità crittografica per prepararsi alle minacce quantistiche emergenti.

I leader devono affrontare non solo le implicazioni tecniche ma anche preoccupazioni più ampie sulla cyber igiene, assicurando che la fiducia rimanga un pilastro di questa trasformazione guidata dall’IA.

Un futuro sostenibile guidato dall’IA

Le tendenze di quest’anno chiariscono un punto: l’IA non è più solo uno strumento — è un framework per l’innovazione. Dai progressi hardware ai sistemi agentici, le opportunità sono immense, ma richiedono azioni deliberate.

Le organizzazioni devono affrontare sfide come il consumo energetico, la qualità dei dati e la fiducia nei sistemi IA per realizzarne appieno il potenziale.

Man mano che ci avviciniamo a un mondo in cui l’IA è ovunque, la domanda non è se adottarla, ma come farlo in modo responsabile ed efficace. Tech Trends 2025 dipinge un quadro vivido di ciò che ci attende: un’era definita dall’integrazione fluida dell’IA in ogni aspetto della nostra vita.

Il recente articolo dell’Economist (Che fine ha fatto la rivoluzione dell’intelligenza artificiale? Finora la tecnologia non ha avuto quasi nessun impatto economico) ha messo in luce la difficoltà, da parte delle aziende nel trarre un vero – e concreto – vantaggio economico dall’adozione della GenAI. Nonostante gli ingentissimi investimenti economici riversati nel mercato negli ultimi mesi, infatti, sono ancora molto poche le applicazioni concrete – e scalabili – che hanno visto la luce.

Ma cosa serve, quindi, davvero per scalare? Qual è il collegamento mancante? Qual è il potenziale che deve essere ancora sbloccato? Come possiamo evitare l’hype dell’ennesima tecnologia trasformativa e massimizzarne i ritorni?

A queste, e altre domande urgenti, prova a rispondere il report di Deloitte sullo stato dell’AI Generativa: Now decides next: Moving from potential to performance. Interrogativi fondamentali da indirizzare per evitare lo spreco delle incredibili risorse che nell’ultimo anno sono piovute su questo settore.

Striving to Scale Generative AI in the organization

Di seguito provo a riassumere alcune delle principali sfide e dei dati che emergono dall’analisi.

  • L’incremento di efficienza, di produttività e la riduzione dei costi sono ancora tra i maggiori benefici che le aziende ricercano. Sono citate dal 42% dei rispondenti come il più importante dei benefit ottenuti nei primi pilot di sperimentazione. Un dato interessante se pensiamo all’enorme potenziale ancora da esprimere in differenti aree che non siano solo quelle dell’efficienza operativa.
  • Nonostante questo, il 58% degli intervistati sta sperimentando benefici maggiormente importanti nel miglioramento dell’innovazione, del prodotto o del servizio, con una maggiore focalizzazione, anche, sulla capacità di servire al meglio il cliente.
  • Sempre più aziende stanno ampliando l’adozione della GenAI a funzioni critiche del business. Un segnale positivo – e confortante – sul quale però serve ancora molta strada per vedere applicazioni che siano in grado, effettivamente, di modificare le modalità di lavoro delle persone.
  • Oltre i 2/3 delle aziende sta anche incrementando l’ investimento in Artificial Intelligence per vedere maggiori risultati che – come premesso, al momento – scarseggiano. È un dato importante, perché – senza opportuna strategia e indirizzo dei casi d’uso corretti – si rischia di sperperare risorse e di non vedere nessun ritorno nei prossimi anni.
  • Molto meno pronte, si dicono le organizzazioni, ad affrontare i rischi e la governance dell’AI (23% a credersi in linea con la normativa o quantomeno pronta a gestirla), che – assieme all’European AI Act – stanno rallentando adozioni e benefici dell’AI aumentando l’incertezza e le preoccupazioni su come gestire i temi di regolazione.
  • Ancora poche, meno della metà, le aziende che hanno adottato le metriche corrette per la valutazione degli impatti dell’AI sull’organizzazione e la forza lavoro, con il 40% di loro che brancola nel buio, non riuscendo a comprendere di cosa abbia realmente bisogno per misurare l’efficacia.
  • La dimensione del talento e della gestione della forza lavoro, delle persone, all’interno dell’azienda, è considerata una delle più deboli in assoluto. È solo il 20% delle imprese – infatti – a sentirsi all’altezza della sfida. La centralità dell’agenda people e HR rimane uno dei temi cruciali per scalare il successo delle iniziative di GenAI all’interno del business di riferimento.
Dimensioni strategiche fondamentali per scalare l'AI in azienda

Più nel dettaglio possiamo analizzare alcune delle dimensioni anticipate.

Una delle maggiori preoccupazioni legate all’AI è quella che vede coinvolti i dati, sia nella certezza di output che siano privi di allucinazioni e siano trasformabili in insight validi e impiegabili in prese di decisione strategiche per l’azienda, sia nell’alimentazione degli LLM con dati non sensibili. È il 58% delle organizzazioni, infatti, a preoccuparsi di come vengono gestiti i dati che sono dati in pasto alla GenAI. Percentuale analoga quella che si interessa di come gestire eventuali problemi di privacy o gestire alcune breach che possono mettere in difficoltà la sicurezza e il capitale intellettuale dell’impresa.

La qualità del dato resta, quindi, una dimensione cruciale, che dobbiamo seriamente indirizzare per permettere all’IA di scalare correttamente e di contenere i rischi di impresa ad essa associati.

La gestione del dato e del'AI come due fattori inscindibili e connessi

Un altro elemento che abbiamo messo in evidenza è quello che riguarda la mitigazione dei rischi e la preparazione agli elementi di regolamentazione che stanno emergendo – tra gli altri – con l’EU AI Act. È il 36% – in crescita – delle organizzazioni a preoccuparsi degli elementi regolatori, mentre il 30% ammette di avere problemi nella gestione dei rischi e il 29% confessa di non avere nessun modello per la governance dei dati.

È il 78% dei leader organizzativi intervistati che ritiene che sia necessaria una maggiore gestione e un maggiore governo dell’AI facendo sinergia tra sistema paese, enti governativi e imprese.

La mancata gestione di rischi e di governance relativi all'AI in azienda

Una ulteriore dimensione “problematica” riguarda l’incapacità di misurare i ritorni dell’AI: è il 41% delle organizzazioni, infatti, a non riuscire a identificare il corretto framework di valutazione degli impatti dell’AI in azienda.
È solo il 16% delle imprese a produrre report finanziari e misurare ritorni effettivi di impatto, rispetto alla stragrande maggioranza che – al contrario – si focalizza su metriche più soft e di engagement o adozione.

Infine, risulta imperativo ragionare sulla dimensione persone e sulla capacità che le aziende hanno non solo di attrarre talenti per la gestione dell’AI, ancora pochi e inseriti in un mercato molto competitivo, ma – soprattutto – di formare le persone all’adozione e all’uso consapevole della tecnologia. È necessario occuparsi di literacy, formazione, modelli organizzativi e – infine – soprattutto di cultura. Solo con percorsi adeguati e supportivi nei confronti delle nostre persone, all’interno dei quali l’HR deve giocare un ruolo di partner strategico fondamentale possiamo sperare di ottenere risultati dall’adozione dall’impiego di una tecnologia così potente.

In un precedente articolo ho tracciato alcune linee guida rispetto all’introduzione dell’Intelligenza Artificiale all’interno dei contesti HR. All’interno di questo pezzo vorrei provare ad approfondire maggiormente il tema, in modo da delineare alcuni possibili use case per i professionisti del mondo HR. Gli use case presentati sono solo un’ipotesi circa alcune delle possibili applicazioni dell’AI in contesti HR. Va da sé che gli scenari possano essere molto più ampi.

«Le domande come “che cos’è la vita?” o “la vita è possibile?” non sono più questioni interessanti perché hanno avuto soluzione. La questione dell’intelligenza artificiale è la medesima, vi sono moltissime domande, questioni non risolte riguardo ad essa, ma non ha più senso porre invece la domanda se essa sia possibile»
(Daniel C. Dennett)

Partiamo da alcune evidenze: il fenomeno è assolutamente pervasivo le direzioni HR delle differenti aziende hanno visioni abbastanza allineate. Alcuni dati secondo Gartner:

  • il 76% dei responsabili HR concorda sul fatto che resterà indietro nel successo organizzativo se non adotterà e implementerà la GenAI entro 12-24 mesi.
  • Gli obiettivi più comuni per l’utilizzo della GenAI nelle HR sono il miglioramento dell’efficienza (77%), il miglioramento dell’esperienza dei dipendenti (52%) e il potenziamento del processo decisionale (43%).
  • I responsabili HR hanno preoccupazioni in merito alla privacy e alla sicurezza dei dati (77%), alla parzialità e alla discriminazione (53%) e ai problemi di conformità alle disposizioni di legge (41%).

È, quindi, un tema di forte rilevanza che richiede un interesse specifico da parte di tutti i professionisti HR. Vediamo alcuni casi d’uso applicativi che possono rappresentare un punto di svolta interessante per gli HR di tutto il mondo.


Gestione e acquisizioni dei talenti

Tra i principali benefici ritroviamo un maggiore coinvolgimento dei candidati e la possibilità di attirare e selezionare profili maggiormente in linea con l’esigenza aziendale, efficientando l’intero processo di selezione. Più nel dettaglio alcune possibili applicazioni sono:

  • Supporto nella definizione del sito web aziendale e del portale “career” per attrarre candidati.
  • Personalizzazione del testo delle campagne di recruiting.
  • Creazione e contestualizzazione degli annunci di lavoro.
  • Sintesi e trascrizione delle interviste svolte ai candidati.
  • Creazione e contestualizzazione delle lettere di offerta.
  • Creazione e personalizzazione di contenuti per il processo di onboarding.


HR Services

Un’altra dimensione che potrebbe fortemente beneficiare dal processo è quella di servizi a supporto della popolazione aziendale. Il vantaggio si traduce in maggiore produttività, migliore circolazione della conoscenza, incremento della soddisfazione e dell’engagement dei dipendenti. Più nel dettaglio:

  • Assistente virtuale HR. Per aiutare i dipendenti a risolvere i problemi HR in modo rapido e semplice
  • Riepilogo dei contenuti e delle delle richieste di servizio. A supporto anche degli agenti HR.
  • Riepilogo dei contenuti degli articoli della knowledge base (KB) per i dipendenti. Aiuta i dipendenti a trovare le informazioni di cui hanno bisogno in modo più rapido e facile.
  • Creazione di articoli della KB basati sui gap espressi dagli utenti e manifestati nelle Q&A più frequenti.
  • Aggiornamento delle risposte del personale di supporto HR.
  • Classificazione di email/documenti.


Learning

Anche la dimensione di apprendimento e di costruzione di contenuti per la formazione non è esente dall’impatto dell’HR e – anzi – può beneficiare notevolmente dalla capacità di generare contenuti innovativi e ingaggianti con costi molto bassi. Questo può portare benefici anche in termini di scalabilità, efficienza e uniformità del contenuto. Più nel dettaglio:

  • Adattamento dei contenuti di apprendimento esistenti e aggiornamento dei contenuti.
  • Sviluppo e creazione di nuovi contenuti.
  • Sintesi/riassunto del materiale per l’apprendimento.
  • Creazione di nuove immagini e animazioni.  
  • Generazione di domande per quiz/valutazioni.
  • Elaborazione dei risultati di valutazione e semplificazione – attraverso automazione – del processo di valutazione.


Talent & Skill

Altra dimensione che può essere arricchita dall’AI è quella che riguarda Talenti e Competenze. Nello specifico possiamo impiegare l’AI per migliorare l’employee experience delle nostre persone e per definire percorsi di carriera maggiormente in linea con le loro competenze e ambizioni. Attraverso l’accesso immediato e l’elaborazione di un numero sempre maggiore di dati siamo in grado di fornire risposte immediate e prevedere percorsi di carriera e di formazione davvero in linea con i desiderata e i bisogni dell’utente.

Più nel dettaglio:

  • Miglioramento del feedback sulle prestazioni, attraverso l’inclusione di maggiori dati e informazioni sulla performance della persona.
  • Suggerimento di obiettivi, risultati chiave e goal sulla base di strategia, prestazioni passate e altri documenti.
  • Riepilogo del feedback sulle prestazioni con la creazione di dashboard aumentate da una mole di dati molto maggiore rispetto al passato.
  • Allineamento delle competenze proposte per il lavoro specifico.
  • Raccomandazioni di carriera basate su una maggiore – e migliore – profilazione.
  • Lettura e analisi delle competenze specifiche.
  • Employee Voice: supporto nella definizione di survey e della creazione di dashboard per l’ascolto attivo del personale aziendale.
  • Workforce Planning: nella definizione e nel supporto a una migliore pianificazione in linea con le competenze espresse dal singolo.


E la dimensione umana?

Esiste un’altra dimensione da prendere in considerazione, e da non sottovalutare, il tema dell’AI, e della sua introduzione all’interno del mondo organizzativo, porta con sé – inevitabilmente – profonde rivoluzioni dei modelli di lavoro e della cultura organizzativa.

Come professionisti del mondo HR dobbiamo, quindi, essere parte attiva all’interno della rivoluzione, anche se i casi d’uso riguardano altri dipartimenti o funzioni dell’azienda.

Nello specifico, io credo, su almeno 5 dimensioni specifiche:

  1. Strategia di implementazione. L’AI ha profondi risvolti etici, sociali, culturali e organizzativi. Al tavolo di implementazione dell’AI all’interno dell’azienda, non possono mancare attori HR.
  2. Modello di governance. Per lo stesso motivo di cui sopra, è necessario che l’HR, come altre funzioni aziendali rilevanti siano coinvolte e partecipi del processo guidando e orchestrando il cambiamento in essere.
  3. Inclusion & Diversity. Come sappiamo l’AI può essere estremamente biased, ragionando su basi statistiche e predittive e reiterando modelli dominanti esistenti, non sempre funzionali. È necessario un controllo umano per garantire sia la correttezza dell’output, sia il suo allineamento con le policy di inclusione e diversity dell’azienda.
  4. Adoption & Change Management. Come per la trasformazione digitale, l’introduzione dell’AI all’interno del contesto di lavoro porta, inevitabilmente, a una modifica delle modalità di lavoro. È necessario che l’HR guidi il cambiamento supportando processo di cambiamento culturale e adozione.
  5. Learning. Come ogni tecnologia deve essere appresa, come appresi devono essere i nostri modi di relazionarci ad essa.

È una sfida che non possiamo sottovalutare, ma – ancora più importante – dobbiamo indirizzare come protagonisti del cambiamento.

Infine, molto importante risulta sottolineare la capacità di muoversi in uno scenario altamente mutevole che impone un range di sfide completamente nuove. Come afferma anche Kurzweil

«if a machine can prove indistinguishable from a human, we should award it the respect we would to a human – we should accept that it has a mind » (Kurzweil, 2012: p. 266). 

È bene comunque sottolineare che questo complesso lavoro deve essere fatto in modo attivo, partecipato e

«quest’area di competenza dev’essere costruita sperimentando ed elaborando artefatti e scenari che considerino dunque le peculiarità del contesto digitale. Solo operando in questo modo il formatore ha l’opportunità di andare oltre la semplice integrazione delle nuove possibilità nei quadri operativi del passato» (Cattaneo & Rivoltella, 2010: p. 33).

«The development of full artificial intelligence could spell the end of the human race. Once humans develop artificial intelligence, it will take off on its own and redesign itself at an ever-increasing rate. Humans, who are limited by slow biological evolution, couldn’t compete and would be superseded».

Senza condividere in toto la visione apocalittica di Stephen Hawking sul futuro dell’umanità e del suo rapporto con l’intelligenza artificiale, è comunque giunto il momento per noi professionisti del mondo HR e per tutti coloro che si occupano di trasformazione e di analizzare i grandi cambiamenti che hanno attraversato – e che tutt’ora attraversano – l’umanità, di chiederci come intendiamo impiegare questo potentissimo strumento.

La trasformazione di cui stiamo parlando è paragonabile, se non superiore, a quella della digitalizzazione che abbiamo vissuto negli scorsi anni.

Qualche numero per chi non fosse ancora convinto?

  • Il mercato globale dell’AI dovrebbe raggiungere 1,58 trilioni di dollari entro il 2028. (MarketsandMarkets, 2023)
  • Il numero di posti di lavoro legati all’AI negli Stati Uniti dovrebbe crescere del 31% tra il 2020 e il 2030. (US Bureau of Labor Statistics, 2021)
  • Il 61% degli intervistati a un recente rapporto di Deloitte Insights afferma che l’AI trasformerà sostanzialmente il proprio settore nei prossimi 3-5 anni.
  • L’adozione dell’AI è significativa su base per organizzazione, con il 53% degli intervistati che ha speso più di 20 milioni di dollari nell’ultimo anno in tecnologia e talenti AI.
  • L’83% delle aziende partecipanti al sondaggio di Deloitte sull’adozione dell’AI nel settore manifatturiero ritiene che l’AI sarà una tecnologia fondamentale per guidare la crescita e l’innovazione.
  • Il 92% degli intervistati al sondaggio di Deloitte sullo stato dell’AI nelle imprese 2022 si è fissato l’obiettivo di diventare leader di settore o di mercato nell’AI entro i prossimi tre anni.

Dai dati sopra riportati risulta, quindi evidente, l’importanza e la magnitudo del fenomeno. Una riflessione non è più rimandabile.

In un interessante articolo Josh Bersin (https://joshbersin.com/2023/09/the-role-of-generative-ai-in-hr-is-now-becoming-clear/) ha messo in evidenza alcune delle applicazioni dell’intelligenza artificiale generativa che si possono immaginare per l’HR.

Quali sono?

  • Talent Intelligence for Recruiting, Mobility, Development, Pay Equity. La gestione dei talenti è un tema sempre più complesso all’interno delle organizzazione, tematiche legate allo strategic worforce planning e alla capacità di definire le migliori persone per i compiti adatti è una sfida complessa e articolata che richiede uno sforzo congiunto di tecnologia, sistemi HR e processi di gestione delle risorse di maggior valore all’interno dell’organizzazione.
  • Employee Apps: Il secondo spazio in crescita è quello dei “chatbot intelligenti per i dipendenti”, che riuniscono documenti, materiali di supporto e sistemi transazionali in un’esperienza facile da usare.
  • Employee training, learning e content production: il settore della formazione dei dipendenti, che vale 350 miliardi di dollari, è uno di quelli che maggiormente potrebbe beneficiare dall’AI generativa. Negli ultimi mesi abbiamo visto strumenti che generano formazione da documenti, creano automaticamente quiz e trasformano i contenuti esistenti in un “assistente didattico”.
  • Employee Development and Growth Apps: Si tratta del vasto nuovo campo di strumenti e piattaforme che aiutano i dipendenti a progredire nelle loro carriere. Grazie alle piattaforme di Talent Intelligence, ora abbiamo “percorsi di carriera” generati dall’AI. Questi sistemi analizzano le tue competenze e la tua esperienza e ti mostrano (graficamente) tutte le opzioni che hai per crescere, tutte basate sull’esperienza di milioni di altre persone.
  • Performance Management and Operational Improvement: tema complesso, che apre dimensioni filosofiche profonde sintetizzate dalla domanda: preferireste essere valutati da un computer o da una persona? In questo sicuramente l’AI può fornire un contributo di arricchimento alle dimensioni valutative classiche e aggiungere la possibilità di elaborare un numero elevato di dati in un tempo molto breve.
  • Retention, Hybrid-Work, Wellbeing, Engagement Analysis: anche in questo caso è un tema di dati e della capacità – molto limitata come esseri umani – che abbiamo di leggere in maniera completa un contesto o una situazione. L’AI e i sistemi automatizzati possono aiutarci nell’elaborazione di una enorme mole di dati che ci aiutino a comprendere come davvero stanno le nostre persone.

A queste dimensioni identificate da Bersin, a mio avviso, se ne possono aggiungere di ulteriori, nello specifico:

  • People Analytics: nel supporto alla definizione di modelli integrati che forniscano viste di dettaglio ai nostri dipendenti e ai team leader e che aiutino a sfruttare – finalmente – il potere dei dati per la gestione delle complessità organizzative. Se in passato la sfida poteva essere l’accesso al dato, oggi, in un moltiplicarsi di istanze, si rende necessario sapere in che modo sfruttare adeguatamente i dati, per trasformarli in insight e azioni concrete.
  • Employee Experience: alzi la mano chi, negli ultimi anni – e nella sua vita professionale – ha avuto una employee experience (dal momento in cui è entrato in azienda al momento in cui è uscito) senza intoppi e senza problemi. Il contributo dell’AI può rendere maggiormente fluido l’intero processo e agire come un vero e proprio “buddy” nell’accompagnare le fasi più delicate dei diversi processi (e.g. nel momento dell’onboarding) e dell’intera esperienza.

Il paniere di casi d’uso potrebbe ampliarsi ancora se consideriamo le intersezioni del mondo Human Capital con quello della comunicazione interna, del marketing e dell’innovazione collaborativa.

È per questo che, come Deloitte abbiamo fatto di più: creando un repository che include oltre 60 use case legati al mondo dell’Artificial Intelligence per chiarire i termini in gioco e capire meglio in che modo possa essere applicata all’interno dei nostri processi di lavoro e per portare effettivo valore alle organizzazioni. Maggiori informazioni qui: https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/gen-ai-use-cases.html

Esiste poi un ulteriore aspetto che chi si occupa di HR e di processi di trasformazione dovrebbe guardare che è quello legato all’etica e alle conseguenze dell’applicazione di questi scenari al mondo del lavoro.

È un tema che ci riguarda tutti da vicino, perché la tecnica, la tecnologia, non sono neutrali e gli impatti etici e filosofici sono tutt’altro che scontati.  

«dire che la tecnologia non è del tutto neutrale – che, cioè, essa ha delle proprie finalità intrinseche, o che viene a imporre dei propri particolari valori – significa soltanto riconoscere il fatto che, come parte della nostra cultura, essa influisce sulla nostra crescita e sul nostro comportamento. Gli esseri umani hanno sempre posseduto qualche forma di tecnologia, la quale a sua volta ha influenzato la natura e la direzione del loro sviluppo. Questo processo non può essere fermato, e questa relazione non avrà mai termine: possiamo soltanto comprenderla e, speriamo, indirizzarla verso scopi degni [dell’umanità]» (Kranzberg e Pursell, 1967, p. 11).

È, dunque, necessaria una profonda riflessione all’interno dei nostri processi di lavoro, di educazione e all’interno delle modalità con le quali stiamo immaginando la società del futuro per indirizzare in modo corretto questo cambiamento.

P.S.

Sì, questo articolo è stato scritto con il supporto dell’AI.

Nei contesti organizzativi, le emozioni sono spesso state gestite in modo erroneo e considerate come qualcosa di contrario alle procedure definite e alla produttività. Tuttavia, esse possiedono il potenziale per diventare un prezioso alleato nel migliorare i processi aziendali e nel favorire l’interesse e il coinvolgimento profondo delle nostre persone e dei dipendenti.

Il rapido ritmo del mercato e le disruption economiche costringono, oggi più che mai, le aziende a subire trasformazioni sempre più rapide e frequenti. Nell’economia dell’esperienza e del significato, la trasformazione non è più un evento che si verifica una volta ogni decennio, ma piuttosto un processo continuo di affinamento.

Ecco alcune tendenze chiave nell’ambito dell’area HR, Human Capital e People e Organization che le imprese stanno fronteggiando e che devono essere affrontate:

  1. Il digitale è diventato indispensabile. È fondamentale garantire che tutti i dipendenti comprendano ed utilizzino efficacemente gli strumenti digitali (alfabetizzazione digitale o digital literacy). Ciò permette alla forza lavoro di portare a termine i compiti, favorisce l’inclusione e incoraggia la collaborazione tra diversi dipartimenti. E’ un aspetto fondamentale nelle organizzazioni di oggi.
  2. Sia i leader sia i lavoratori delle organizzazioni in trasformazione affrontano percorsi / momenti emotivi (positivi o negativi). Sfruttare le emozioni positive e favorire un senso di purpose e direzione sono essenziali per il successo delle principali trasformazioni.
  3. Il lavoro ibrido è diventato la norma. I dipendenti ora si aspettano maggiore flessibilità e integrazione da parte delle loro organizzazioni. Riconsiderare gli spazi fisici è imperativo e trovare il giusto equilibrio tra autonomia e una potenziale sensazione di abbandono è cruciale.
  4. L’area delle risorse umane deve sempre più abbracciare scenari basati sui dati (essere data driven) e utilizzare tecnologie collaborative che migliorano complessivamente l’esperienza dei dipendenti. Piattaforme come Microsoft Viva possono supportare questa trasformazione. L’analisi dei dati funge da bussola per le decisioni strategiche del top management e dei professionisti delle risorse umane.
  5. Con uno squilibrio delle competenze del 39% a livello nazionale in Italia, sono necessari nuovi modelli di apprendimento. Sono richiesti leader di trasformazione capaci di guidare il cambiamento, creare esperienze trasformative e favorire uno stato di flow nelle esperienze quotidiane dei dipendenti. Una sfida tutt’altro che semplice.

Come sottolinea anche Jacob Morgan nella prefazione di “Future of Work” di Stefano Besana:

Organizations have had to change more in the past 20 months than in the past 20 years.

Secondo diverse ricerche condotte dalla Oxford Said Business School e Gallup:

  • Quasi il 70% delle aziende presenti nella lista Forbes 2000 ha pianificato di aumentare le spese per la trasformazione dal 5% al 20% nei prossimi tre anni.
  • Più dell’80% dei dirigenti senior ha preso parte a diverse trasformazioni importanti negli ultimi cinque anni.
  • Più del 70% dei dipendenti è non coinvolto e disingaggiato, di cui il 17% attivamente disingaggiato, il che significa che rema contro la mission aziendale in modo attivo.

Le organizzazioni che incorporano e integrano strategicamente emozioni positive nelle loro strategie aziendali presentano una probabilità di successo quasi tripla rispetto alle altre.

Un concetto affascinante proveniente dal campo della psicologia offre preziose intuizioni quando si affrontano tali preoccupazioni. In particolare, Fred Luthans ha teorizzato il concetto di capitale psicologico positivo, che riveste una rilevanza significativa.

Il capitale psicologico comprende le riserve psicologiche positive che gli individui possiedono e possono coltivare per affrontare efficacemente le sfide e promuovere il loro benessere a livello profondo e completo. Questo costrutto comprende quattro componenti fondamentali:

  • Autoefficacia: la convinzione che un individuo ha riguardo alla propria capacità di svolgere compiti e superare ostacoli. E’ legato al famoso concetto di Albert Bandura di agency.
  • Ottimismo: mantenere una mentalità positiva e anticipare esiti favorevoli, anche di fronte all’avversità.
  • Speranza: impegnarsi nel fissare obiettivi, formulare strategie e mantenere la motivazione necessaria per raggiungere tali obiettivi.
  • Resilienza: la capacità di riprendersi dagli ostacoli in modo attivo e migliorativo, adattarsi alle circostanze mutevoli e mantenere l’equilibrio psicologico ed emotivo.

Ancora una volta, la ricerca empirica fornisce un’evidenza significativa a sostegno del ruolo fondamentale delle emozioni positive nei processi di aumento dell’efficacia e coinvolgimento delle organizzazioni. I dati presentati di seguito confermano ulteriormente questa affermazione:

  • Si osserva un notevole aumento del 135% nella capacità delle organizzazioni di scalare con successo i percorsi di cambiamento e nell’autonomia quando vengono attivamente stabiliti e coltivati nuovi metodi di lavoro.
  • In particolare, si registra un impressionante incremento del 145% nell’innovazione mediante la promozione di una struttura organizzativa in rete che favorisce la collaborazione tra gruppi diversi ed elimina i compartimenti stagni ed i silos organizzativi.
  • Inoltre, si ottiene un notevole miglioramento del 130% nella focalizzazione sull’apprendimento e nelle competenze adattive attraverso l’implementazione di metodologie di collaborazione raffinate.

Negli ultimi mesi, come parte della mia tesi di dottorato, ho lavorato con Andrea Gaggioli e Flavia Cristofolini nello sviluppo di alcune direttrici di ricerca che possono aiutare le organizzazioni a riflettere sul ruolo delle emozioni in contesti specifici. Rappresenta l’inizio di un lavoro fruttuoso, a mio parere, che può essere svolto nell’introduzione di questi concetti nel mondo del lavoro.

Nell’ambito dei contesti organizzativi, sono numerosi gli stimoli che possono essere adottati per coltivare emozioni positive. È importante notare che questi format non sono esaustivi e possono essere perseguiti contemporaneamente, in quanto possiedono caratteristiche distinte.

Di seguito alcuni esempi di quanto può essere fatto sul tema:

  1. Sviluppo di competenze emotive e alfabetizzazione sulle emozioni. La competenza emotiva favorisce l’empowerment affrontando le supposizioni sulle emozioni, utilizzando metafore coinvolgenti per simulazioni dialogiche e sostenendo l’empatia all’interno dell’organizzazione, la comunicazione responsabile e l’equità. Un’adeguata competenza emotiva è essenziale in tal senso.
  2. L’ascolto profondo rappresenta un approccio pedagogico che enfatizza l’importanza dell’ascolto autentico, utilizzando una metafora coinvolgente e facilitando opportunità per esercitarsi nell’interazione attenta sia nelle conversazioni positive sia in quelle impegnative. Questa pratica culmina nell’integrazione di concetti etici e nell’instaurazione di connessioni con i valori organizzativi.
  3. La gestione delle emozioni difficili educa i partecipanti riguardo alle supposizioni sottostanti sulla gestione delle emozioni e li responsabilizza a realizzare cambiamenti trasformativi. Questo programma completo copre una vasta gamma di argomenti, tra cui strategie efficaci e inefficaci, applicazioni nella vita reale, simulazioni coinvolgenti, considerazioni etiche e allineamento del benessere emotivo individuale con i valori organizzativi.
  4. La costruzione del Capitale Psicologico Positivo inizia con una valutazione che misura i livelli attuali dei partecipanti nelle quattro dimensioni del capitale psicologico. Si approfondiscono quindi le strategie per potenziare tali dimensioni, dotando le persone delle conoscenze e degli strumenti necessari per coltivare e mantenere un capitale psicologico positivo. I partecipanti sviluppano attivamente piani d’azione per applicare queste strategie in modo efficace.
  5. Il potenziamento dei “Punti di Forza che Funzionano” utilizza strumenti multimediali, supporti visivi ed esperienze virtuali per facilitare un ambiente di apprendimento coinvolgente focalizzato sull’esplorazione delle sei virtù e delle ventiquattro forze. I partecipanti si impegnano in attività volte a identificare e sfruttare i propri punti di forza personali, collaborano in contesti di gruppo e ricevono una guida personalizzata individuale. La narrazione gioca un ruolo significativo durante il workshop, fungendo da potente strumento per ispirare un cambiamento trasformativo.
  6. Guidare con Scopo”, dedicato ai team leader e alle persone che devono costruire un purpose all’interno dell’organizzazione. Si utilizza strumenti multimediali e una metafora coinvolgente per favorire la comprensione del proposito, dei valori personali e aziendali e del proposito del leadership da parte dei partecipanti. Viene presentato uno studio di caso accattivante sulla mappa etica per migliorare la loro comprensione e applicazione di questi concetti.

Come abbiamo esplorato, esistono diverse approcci per affrontare il ruolo che le emozioni – positive e non – giocano all’interno dell’azienda. Tuttavia, vale la pena sottolineare che le nostre immagini mentali, il nostro linguaggio e le nostre metafore devono anch’esse richiedere una trasformazione e assumere nuove dimensioni.

Come afferma Zhang Ruimin, CEO di Haier:

We move away from being something like an empire (with the traditional closed pyramid) to being more like a rainforest (with an open networked platform). Every empire will eventually collapse. A rainforest, on the other hand, can be sustained.