L’adozione dell’AI enterprise apre una nuova fase della trasformazione digitale. La sfida si sposta su governance, conoscenza e capacità di guidare il cambiamento. i risultati arrivano solo quando tecnologia e organizzazione evolvono insieme
La differenza tra trasformazione e acquisto di una soluzione tecnologica è quasi sempre invisibile nei primi mesi. Un’azienda può installare piattaforme AI su ogni postazione, commissionare workshop, pubblicare comunicati stampa entusiasti e non cambiare nulla di sostanziale nel modo in cui le persone pensano, decidono, collaborano. I segnali di una trasformazione reale sono più sottili e più difficili da falsificare.
E coinvolgono anche le risorse umane. Il primo è la ridistribuzione del potere decisionale: le informazioni smettono di aggregarsi verso l’alto per essere interpretate dai livelli gerarchici superiori, e cominciano a circolare orizzontalmente, avvicinandosi a chi deve agire. Il secondo segnale è la tolleranza all’errore rapido: un’organizzazione che si trasforma davvero crea spazi dove fallire velocemente è accettato, perfino valorizzato, perché il fallimento precoce è il prezzo dell’apprendimento genuino. Un terzo segnale, forse il più raro, riguarda il linguaggio interno: cambia non solo l’estetica delle parole, ma il significato operativo che assumono. Si usano paroloni rispetto ai quali non esiste un riscontro nel concreto. Il punto è che non si parla più di “implementare l’AI” come si parlerebbe di installare un software, ma di ridisegnare processi, ripensare ruoli, ridefinire metriche.
Quando un’organizzazione smette di chiedersi “dove usiamo l’AI?” e comincia a domandarsi “come cambia il nostro modello operativo?”, allora ha intrapreso una strada di vera trasformazione. Laura Massironi, CEO di Nextea, e Alessandro Turetta, chief business & growth officer, accompagnano da anni le aziende in questo passaggio, rivelando quanto il cambiamento in corso sia più radicale e urgente di quanto molti vogliano ammettere.
COME RIPENSARE IL LAVORO
Il focus per Turetta è filosofico prima che tecnico. L’idea che l’intelligenza artificiale rappresenti una nuova “ontologia del lavoro” non è un’iperbole accademica ma il tentativo di descrivere qualcosa di concreto che sta accadendo dentro le organizzazioni, spesso senza che se ne abbia ancora piena consapevolezza. Nel linguaggio tecnico, l’ontologia definisce categorie, relazioni e significati all’interno di un dominio informativo, influenzando il modo in cui la conoscenza viene rappresentata e utilizzata.
«Mansioni, compiti, orari, esecuzione sono elementi che per decenni hanno strutturato l’organizzazione del lavoro e che oggi stanno perdendo il bordo netto che li definiva» – spiega Turetta. «L’intelligenza artificiale smantella completamente questo paradigma. Non si tratta più di eseguire, ma di orchestrare le proprie capacità e di farlo in una logica sempre più uomo-macchina, dove la persona rimane centrale e imprescindibile». Il cambiamento – per Turetta – definisce non solo ciò che si fa, ma ciò che si è. Cambiano i sistemi di valorizzazione, i percorsi di apprendimento, i criteri di inserimento in azienda. Cambiano anche i parametri con cui si valuta una persona: il fare, il decidere, il sapere assumono sfumature nuove quando una macchina è in grado di supportare o amplificare alcune di quelle funzioni. Non scompaiono, si ridefiniscono. E con essi evolve il ruolo stesso di chi li esercita. Il concetto di orchestrazione è centrale in questa visione. Si tratta di far interagire le proprie competenze con quelle del sistema in modo significativamente diverso rispetto al passato. L’uomo rimane al centro ma il suo valore non sta più nell’esecuzione, bensì nella capacità di indirizzare, interpretare, correggere, migliorare.
QUESTIONE DI APPROCCIO
Prima di parlare di intelligenza artificiale, è utile fare i conti con il percorso di trasformazione digitale che molte aziende hanno già attraversato. Troppo spesso questi percorsi vengono liquidati come fallimenti, esperienze inefficaci o semplici sprechi di risorse. Una lettura che, dopo anni di osservazione diretta, Laura Massironi, CEO di Nextea, non condivide. «Non ho mai trovato vuoti quei percorsi, che sono sempre utili per portare le aziende, soprattutto quelle nate con un forte imprenditore focalizzato sulle operations, a riflettere su aspetti gestionali che prima venivano trascurati».
Il problema non è il percorso in sé, ma l’approccio: «Interventi spot, privi di una visione d’insieme ampia e strutturata. L’intelligenza artificiale, invece, richiede qualcosa di profondamente diverso, perché impone un salto di maturità organizzativa e non solo tecnologica». La differenza è profonda. Per anni la digital transformation è stata identificata con l’adozione di nuove tecnologie. In realtà, anche l’aggiornamento di un sistema ERP, l’introduzione di un CRM o lo sviluppo di un e-commerce non sono mai stati semplici progetti IT, ma interventi capaci di ridefinire processi, responsabilità e modelli organizzativi. L’AI porta questa dinamica a un livello superiore: non cambia la natura della trasformazione, ma ne amplifica velocità, profondità e imprevedibilità, agendo sull’intero sistema.
La confusione nasce da un equivoco di fondo, cioè l’idea che fare trasformazione significhi adottare un nuovo strumento. Ma un tool, per quanto potente, non cambia l’organizzazione. Può farlo se è inserito in un percorso più ampio, con una direzione chiara, una guida credibile, e la volontà di ridefinire ruoli e responsabilità a tutti i livelli. Senza questi elementi, l’AI rimane una funzionalità in più in un sistema che non è cambiato.
Come si riconosce, allora, un’azienda che sta davvero cambiando? I segnali – secondo Massironi – arrivano quasi sempre dall’alto e riguardano le scelte organizzative e di leadership. «Un percorso di trasformazione autentico non è solo sponsorizzato dal CIO, ma dal vertice aziendale nel suo complesso. Quando vediamo organizzazioni che introducono figure come un chief digital innovation officer con un mandato realmente centrale e non puramente formale, leggiamo un segnale chiaro: la presenza di una consapevolezza diversa, la ricerca di un impatto reale che va oltre la sola ottimizzazione dei processi».
Questa distinzione, tra sponsorizzazione tecnica e di business, è decisiva. Quando l’iniziativa AI viene percepita come un progetto IT, rimane circoscritta. Ma se diventa una priorità del CEO e del Board, comincia a contaminare l’intera organizzazione: le domande e le riunioni cambiano, e così i criteri di valutazione delle persone. È da quel momento che la trasformazione diventa reale.
«La conoscenza non è uno stato, è un processo» – aggiunge Turetta. «I sistemi AI che si basano su ontologie e grafi di conoscenza, per quanto sofisticati, devono essere continuamente aggiornati, perché le aziende, i mercati, i clienti evolvono. Costruire una base di conoscenza strutturata diventa dunque una pratica organizzativa permanente. Costruire un’ontologia aziendale non è un progetto che si fa una volta sola. La conoscenza deve essere mantenuta viva e aggiornata».
Nextea, parte di Altea Federation, sta percorrendo questa strada anche al proprio interno. L’azienda è al lavoro per ridefinire la propria struttura organizzativa, investendo sulla gestione della conoscenza come asset strategico e posizionandosi non come fornitore di tecnologia ma custode e abilitatore di una strategia AI a lungo termine per i propri clienti. Una scelta che richiede coraggio, perché significa rinunciare alla logica del progetto chiuso e abbracciare quella dell’accompagnamento continuo.
IL SALTO CHE CAMBIA TUTTO
Nel 2025 il mercato enterprise accelera il passaggio dall’AI generativa ai sistemi agentici. La prima, ormai familiare grazie a chatbot e assistenti testuali, viene progressivamente affiancata e in parte superata da agenti capaci di eseguire attività operative in modo più rapido e con un minor margine di errore, pur restando necessaria una supervisione umana. L’AI generativa contribuisce a sdoganare questi temi, portandoli fuori dai contesti specialistici e rendendoli accessibili a un pubblico molto più ampio, fino a farli entrare nelle pratiche quotidiane di milioni di utenti. Ma crea un malinteso e cioè che l’intelligenza artificiale sia essenzialmente uno strumento per fare domande e ottenere risposte. Un assistente più sofisticato. Qualcosa da usare, non da integrare.
«L’AI generativa rappresenta la componente più visibile dell’intelligenza artificiale, ma non ne esaurisce le applicazioni» – spiega Turetta. «Quello che stiamo osservando è il passaggio dall’AI intesa come strumento di risposta all’AI che opera come agente, capace di generare valore attraverso output realmente contestualizzati. Per ottenere questo risultato è necessario mettere il sistema nelle condizioni di comprendere il significato dei concetti all’interno della realtà aziendale, costruirne le relazioni e definirne le regole di utilizzo. È qui che torna centrale il tema dell’ontologia, non come esercizio filosofico, ma come architettura della conoscenza aziendale».
CHI RESTA INDIETRO
La domanda che aleggia e che genera più ansia di qualsiasi altra riguarda quali figure professionali siano più esposte: chi rischia di perdere il lavoro e chi, invece, sarà costretto a reinventarsi radicalmente. La risposta di Massironi è più onesta di molte rassicurazioni retoriche. «Il rischio non è legato al ruolo in sé, ma all’attitudine» – spiega il CEO di Nextea. «Chi occupa una posizione fortemente operativa, centrata sull’esecuzione meccanica di attività ripetitive, è più esposto. Ma chi è disposto a interrogarsi su come migliorare il lavoro e su come far funzionare meglio i processi non ha nulla da temere. Le persone non perderanno il posto perché esiste l’AI, lo perderanno solo se il loro ruolo si riduce a inserire dati o replicare attività standardizzate. Se invece il contributo è comprendere, interpretare e migliorare, allora si apre uno spazio di evoluzione, non di sostituzione».
C’è però una categoria di figure che Massironi individua come più resistente al cambiamento: i middle manager. Non perché manchino di capacità, ma per una ragione precisa e comprensibile: la paura di perdere il controllo non della tecnologia, ma del proprio team e del proprio spazio nell’organigramma. Una paura che, se non gestita, diventa un freno potente a qualsiasi percorso di trasformazione: «Il cambiamento non si può imporre: si porta a bordo dimostrando benefici concreti sulla produttività e sulla capacità delle persone di gestire meglio il proprio lavoro quotidiano. Questo significa accompagnare l’adozione con interventi di rinforzo della leadership e della guida organizzativa. È un cambiamento reale, già in atto, che non può essere ignorato o escluso. E proprio perché lo si conosce, lo si può governare e valorizzare al meglio».
In un contesto in cui le mansioni lasciano spazio alle aree di responsabilità, il controllo non è più sull’esecuzione di compiti precisi ma sulla capacità di guidare un processo in evoluzione. L’AI può liberare i manager dall’esecuzione per restituire loro il tempo e lo spazio del pensiero strategico. C’è poi una seconda categoria di profili più resistenti, meno evidente: quelli con una forte vocazione alla compliance, alle procedure rigide e alla certezza normativa, spesso per eccesso di prudenza. Sono manager abituati a operare in contesti in cui l’errore ha conseguenze rilevanti, e per questo l’idea di sperimentare metodologie non ancora pienamente consolidate può generare disagio. Anche in questo caso, la leva non è l’imposizione ma l’accompagnamento: dimostrare che adottare l’AI non significa perdere il controllo dei sistemi, bensì dotarsi di nuovi strumenti di presidio, governance e verifica.
Sul fronte del recruiting, Turetta e Massironi concordano su un dato che sta ridisegnando i criteri di selezione in molte aziende: le soft skill diventano centrali almeno quanto le competenze tecniche specifiche. Empatia, capacità di gestione del cambiamento, leadership, intelligenza emotiva: chi valuta le persone basandosi ancora prevalentemente sulla conoscenza tecnica di un determinato sistema o strumento sta perdendo il punto fondamentale del momento che stiamo vivendo.
ERRORI DA EVITARE
Dopo anni di progetti AI, Turetta e Massironi hanno un occhio allenato per cogliere i segnali di allarme precoce. Il più comune è organizzativo. Se la prima risposta alla domanda “chi è lo sponsor di questa iniziativa?” è il nome di un responsabile IT o di un project manager di medio livello, il percorso è già in salita. La trasformazione AI richiede un mandato che venga dall’alto, con una visione chiara, risorse dedicate e la volontà di accettare che alcune cose cambieranno profondamente. «Non che le iniziative dal basso siano inutili» – chiosa Massironi. «Ma devono essere incanalate in un disegno più ampio. L’AI non si approccia con un intervento isolato. Richiede strategia».
Il secondo errore sistematico che Turetta osserva con più frequenza riguarda la formazione, o meglio, ciò che molte aziende scambiano per formazione. Il problema non è la mancanza di investimento in sé, ma il modo in cui quell’investimento viene concepito e distribuito. «Ho visto aziende con migliaia di dipendenti realizzare cinque video sull’AI, convinte di aver fatto formazione. Il risultato? Forse il 3% di chi li ha visti ha capito qualcosa di utile. Non funziona così. Bisogna identificare persone chiave, formarle in modo approfondito, farle diventare ambasciatori interni che guidano gli altri in modo strutturato. C’è bisogno di workshop, percorsi guidati, e una valutazione reale del livello di maturità dell’organizzazione rispetto all’AI».
La logica dei «Champions» applicata all’AI assume una valenza particolare. Le persone chiave non devono limitarsi a “usare” lo strumento, devono comprenderlo per sostenerne l’adozione anche quando incontra resistenze, gestendo in modo credibile domande, dubbi e timori dei colleghi. Nextea ha sviluppato un sistema strutturato per questo: individuare i cluster di competenza che devono crescere in una determinata organizzazione, capire il punto di partenza reale, e definire una traiettoria concreta e realistica. Non è un approccio standardizzato e non funziona per tutte le realtà.
La differenza tra “vedere” e “capire” è fondamentale. Vedere significa rimanere spettatori di una tecnologia, mentre capire comporta l’entrare in una logica completamente diversa: domandarsi cosa cambia per la propria azienda, quali processi si possono ridisegnare, quali competenze occorre sviluppare, quale visione si vuole costruire. «Perché una volta che hai capito cosa vuoi fare e dove vuoi arrivare, smetti di rincorrere ogni nuova funzionalità e costruisci qualcosa di solido. l’AI agentica non si compra, non si installa, non si spiega in un video. Si abita» – spiegano i vertici di Nextea. Una dimensione nuova del lavoro, del ragionamento, della decisione. Ma anche una nuova generazione di leader in grado di guidare il cambiamento, senza essere travolti.
