L’intelligenza artificiale sta trasformando il lavoro a una velocità che mette in discussione anche i modelli tradizionali di formazione aziendale. Attività vengono automatizzate, i flussi di lavoro cambiano, alcune decisioni vengono condivise con sistemi intelligenti e ruoli consolidati iniziano a evolvere.
Di fronte a questi cambiamenti, la risposta più immediata delle funzioni Learning & Development è spesso quella di individuare le nuove competenze necessarie e progettare percorsi formativi per svilupparle.
Ma intervenire solo a questo punto potrebbe essere troppo tardi.
Un recente approfondimento pubblicato da Johnson Wong su Chief Learning Officer propone infatti di invertire la sequenza: L&D dovrebbe partecipare al ridisegno del lavoro fin dalle prime fasi, anziché intervenire quando tecnologia, processi e ruoli sono già stati definiti
Le competenze dipendono dal lavoro che le persone dovranno svolgere
Parlare genericamente di “competenze AI” rischia di essere poco utile.
Immaginiamo, ad esempio, che un sistema di intelligenza artificiale produca in pochi minuti la prima bozza di un’analisi che prima richiedeva diverse ore di lavoro.
La domanda non è soltanto se il dipendente sappia utilizzare quello strumento.
Occorre capire quale sarà il suo compito una volta ottenuto l’output: dovrà verificarlo? Interpretarlo? Individuare eventuali errori? Integrarlo con informazioni di contesto? Presentarlo a un cliente? Assumersi la responsabilità della decisione finale?
A seconda della risposta, cambiano anche le competenze necessarie.
Per questo la progettazione formativa dovrebbe partire sempre più spesso dal lavoro che le persone dovranno svolgere in futuro, e non da un elenco astratto di skill da acquisire.
Attenzione a non automatizzare anche l’apprendimento informale
Esiste poi un aspetto meno evidente.
Molte attività operative non servono soltanto a produrre un risultato. Sono anche occasioni attraverso cui le persone costruiscono esperienza e sviluppano capacità professionali.
Un giovane collaboratore impara preparando una prima bozza, facendo ricerche, affrontando casi semplici, osservando le conseguenze delle proprie decisioni e ricevendo feedback da colleghi più esperti.
Se l’AI assorbe una parte significativa di queste attività, l’organizzazione può ottenere maggiore efficienza nel breve periodo, ma rischia anche di eliminare alcuni dei passaggi attraverso cui, fino a oggi, venivano sviluppate esperienza e capacità di giudizio.
Diventa quindi importante porsi una domanda:
se automatizziamo un’attività che contribuiva anche alla crescita professionale delle persone, come svilupperemo in futuro quella stessa capacità?
Dalla progettazione dei corsi alla progettazione delle capacità
In questo scenario anche il ruolo del Learning & Development può evolvere.
Il punto di partenza dovrebbe essere il risultato che l’organizzazione vuole ottenere. Da qui si può analizzare il lavoro necessario, individuare dove tecnologia e intelligenza artificiale possono offrire un contributo e chiarire quali attività richiedono invece giudizio, relazione, creatività, conoscenza del contesto e responsabilità umana.
Solo successivamente diventa possibile definire in modo preciso ruoli, competenze e capacità da sviluppare.
La formazione non coincide quindi necessariamente con un corso.
Può diventare un sistema composto da contenuti e-learning, esercitazioni, coaching, strumenti di supporto operativo, momenti di confronto e apprendimento integrato nei processi di lavoro.
Tecnologia, lavoro e competenze devono evolvere insieme
Per le aziende che stanno introducendo l’intelligenza artificiale, questo approccio aiuta a evitare due rischi opposti.
Da un lato, adottare nuovi strumenti senza preparare adeguatamente le persone. Dall’altro, proporre corsi generici sull’AI senza collegarli ai processi, ai ruoli e alle attività realmente svolte in azienda.
La strada più efficace passa invece da una progettazione congiunta di tecnologia, organizzazione del lavoro e sviluppo delle competenze.
È anche in questo contesto che la formazione digitale può esprimere pienamente il proprio valore: non come semplice contenitore standardizzato di informazioni, ma come sistema capace di accompagnare persone e ruoli nel tempo, fornendo contenuti mirati, aggiornamenti progressivi e supporto mentre attività e responsabilità evolvono.
STAR-T affianca aziende ed enti nella progettazione di percorsi e-learning e contenuti formativi personalizzati, anche sui temi della digitalizzazione e dell’intelligenza artificiale, costruendo soluzioni coerenti con gli obiettivi, i processi e le esigenze specifiche dell’organizzazione.
Parliamo del tuo progetto formativo
Fonte: Johnson Wong, When work changes before learning does, Chief Learning Officer, 1 ottobre 2026.
