Leadership & Artificial Intelligence

Dall’Intelligenza Artificiale una minaccia o una sfida per il mondo manageriale?

Valter Quercioli

Vicepresidente Federmanager
Con il lancio di ChatGPT nell’ottobre 2022 e l’approvazione finale dell’AI Act europeo nel gennaio 2024, l'Intelligenza Artificiale (IA, o AI in inglese da Artificial Intelligence) è diventata una tecnologia di dominio comune corredata da importanti normative per garantirne un uso sicuro, etico e human-centric, similmente a quanto già avvenuto per altre tecnologie e categorie di prodotti.

Sebbene non sia una tecnologia completamente nuova, l'IA è ancora poco conosciuta dal grande pubblico e di conseguenza dai lavoratori. Per quanto riguarda questi ultimi, è davvero importante capire il potenziale dell’IA nei contesti aziendali. In questo articolo mi interessa in particolare affrontare le implicazioni per la leadership manageriale, in particolare il paventato rischio di sostituzione dei leader da parte di macchine “intelligenti” e le competenze manageriali necessarie per affrontare il cambiamento dei contesti di lavoro che l’adozione dell’IA implica.

In Federmanager, da sempre molto attenta alle dinamiche industriali, ho istituito una Commissione sull'Intelligenza Artificiale che ha ricevuto il favore delle istituzioni e ha già partecipato ad audizioni e incontri politici per i quali la Commissione ha prodotto documenti sull'impatto dell'IA sulle aziende e sui lavoratori, e ha proposto emendamenti al disegno di legge governativo sull'IA attualmente in fase di legiferazione.

Federmanager Academy sarà poi un elemento fondamentale per formare una leadership industriale in grado di sfruttare al meglio l'IA mantenendo un approccio etico verso dipendenti, clienti, fornitori e stakeholder.

I task della leadership manageriale e la loro eseguibilità dall’IA

I compiti della leadership e la loro eseguibilità tramite l'IA sono argomenti importanti da capire per delineare le caratteristiche che la leadership aziendale dovrà avere in futuro. Il ruolo del leader è complesso poiché deve guidare gruppi umani verso il raggiungimento degli obiettivi dell'azienda pur in contesti mutevoli nel tempo. Per semplificare, possiamo identificare cinque compiti chiave della leadership aziendale e cinque soft skills necessarie per essere efficaci:

Compiti chiave della leadership:
  • definire una visione per l'organizzazione
  • ideare una strategia per raggiungere la visione, includendo piani alternativi
  • stabilire obiettivi finali e intermedi della strategia
  • eseguire le operations per raggiungere gli obiettivi
  • sviluppare e gestire i team coinvolti nelle operations.
Questi compiti richiedono pensiero strategico, creatività, flessibilità mentale, capacità di problem solving e abilità nel lavorare con gli altri. Queste sono qualità estremamente umane e difficili da replicare con l'IA. Ad esempio, l'IA può aiutare a elaborare scenari e calcolare probabilità di successo, ma la creatività e l'intuito necessari per stabilire una visione vincente sono tipicamente umani, tant’è che se non adeguatamente gestita l’IA può creare più problemi di quanti ne risolva. Questo è stato ulteriormente confermato anche dal recente working paper Evaluating the practical impact of generative AI on ideation and team problem solving di Kian Gohar e Jeremy Utley, la cui sintesi è stata pubblicata su Harvard Business Review.

Soft skills cruciali per i leader:
  • capacità decisionale
  • comunicazione efficace
  • gestione del cambiamento e della trasformazione
  • capacità di negoziare e mediare conflitti organizzativi e interpersonali
  • comprensione delle motivazioni delle persone, considerando le diverse culture e motivazioni.
Anche queste soft skills sono fondamentalmente umane e difficili da replicare con l'IA. Ad esempio, sebbene quest’ultima possa contribuire all'analisi dei dati e al calcolo delle probabilità, la decisione finale rimane prerogativa umana. Infatti, sebbene l'IA possa fornire un supporto molto significativo nei compiti di leadership, le qualità umane rimangono cruciali per gestire efficacemente le complesse dinamiche aziendali e le spesso complicate relazioni interpersonali sottese alla gestione del personale e degli stakeholder.

La capacità dell’IA di sostituire il leader umano

Il "paradosso di Moravec" solleva una questione fondamentale sull'IA: ciò che è facile per gli esseri umani può essere difficile per l'IA, ciò che è difficile per gli esseri umani può essere facile per l'IA. Questo concetto, formulato per la prima volta nel 1988 da Hans Moravec, indica che le macchine possono eccellere in compiti considerati difficili per gli esseri umani, mentre possono avere grandi difficoltà con compiti apparentemente semplici per noi. 

Se consideriamo la possibilità che l'IA possa acquisire le competenze della leadership a un livello tale da sostituire anche solo parzialmente gli esseri umani, è evidente che, nonostante i progressi significativi nella tecnologia, non siamo ancora arrivati a quel punto. Lo conferma un lavoro di ricerca di Carl Benedikt Frey e Michael A. Osborne dell'Università di Oxford, The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerisation?, lavoro molto famoso tra gli addetti ai lavori, in cui viene riportato che le professioni legate al management aziendale richiedono un’intelligenza sociale che attualmente l'IA non può replicare e quindi rende le figure manageriali a basso rischio di sostituzione da parte dell’IA.

Inoltre, una recente pubblicazione di McKinsey (edita da Scribner) CEO Excellence sottolinea che nonostante l'IA sia oramai pervasiva nei processi aziendali, i veri leader continuano a distinguersi per la loro capacità di gestire le dinamiche umane e trattare le sfide sia "soft" sia "hard" con il medesimo grado di efficacia. Questo suggerisce che l'IA può integrare e potenziare le capacità umane di leadership, ma non può sostituirle completamente, specialmente nei ruoli di leadership di alto livello, ad elevato contenuto di relazione e socialità.

In pratica, l'IA può essere utile per automatizzare compiti (task) ripetitivi a basso contenuto di creatività, di relazione e di socialità, nonché analizzare in tempi rapidissimi enormi moli di dati per generare KPI anche molto complessi, ma non può replicare la complessità delle decisioni e delle interazioni umane richieste nel contesto aziendale. Quindi, l'IA può potenziare la leadership umana, ma non è ancora in grado di sostituirla (nemmeno nel futuro prevedibile).

Le competenze manageriali per agire in contesti AI-intensive

Le competenze manageriali stanno subendo una trasformazione significativa a causa della sempre maggiore integrazione delle tecnologie IA nell'ambiente lavorativo. Ecco le mie tre previsioni personali sulle competenze manageriali necessarie per gestire con successo un'organizzazione ibrida, composta da esseri umani e sistemi di intelligenza artificiale che operano insieme per raggiungere obiettivi comuni:

  • Competenza nell'interloquire con la tecnologia: i manager dovranno essere in grado di comunicare efficacemente con l'intelligenza artificiale utilizzando un linguaggio naturale “adattato” alle caratteristiche dell’IA. Questo richiede la competenza di "prompt engineering" per evitare risposte errate o non pertinenti. La capacità di interagire fluidamente con i sistemi IA è una competenza fondamentale per gestire efficacemente la risorsa “macchine intelligenti” dell'organizzazione.
  • Interpretazione degli output dell'IA: i manager dovranno comprendere i risultati generati dall'intelligenza artificiale e, a tal fine, avere una conoscenza di base dei principali algoritmi utilizzati. Questo richiede un minimo di competenza tecnica nel funzionamento degli algoritmi e un forte spirito critico per valutare la coerenza, la pertinenza e la qualità degli output. La capacità di interpretare correttamente i dati e le informazioni prodotte e trarre conclusioni corrette e pertinenti diventerà cruciale per prendere decisioni di qualità nei contesti AI-intensive.
  • Gestione dell'interazione tra persone e macchine: i manager dovranno comprendere le dinamiche psico-sociali che regolano l'interazione tra esseri umani e tecnologia. Ciò include la comprensione dei fattori chiave di tale interazione quali l'intenzione all'uso della tecnologia, la fiducia nelle macchine “intelligenti” e la soddisfazione per i risultati ottenuti. I manager dovranno essere in grado di ricalibrare le loro competenze manageriali per facilitare un’interazione efficace tra persone e macchine, promuovendo un ambiente di lavoro collaborativo e produttivo tra risorse umane e macchine “intelligenti”.
  • L'etica manageriale diventerà sempre più importante in questo contesto, poiché i manager dovranno garantire che l'uso dell'intelligenza artificiale sia conforme a principi etici e morali e a tal fine dovranno saper comprendere se gli algoritmi hanno problemi di bias o di affidabilità, giusto per indicarne due. La capacità di adottare un approccio professionale ed etico nell'interazione con la tecnologia sarà un elemento chiave per mantenere la fiducia delle parti interessate e mitigare i rischi associati all'automazione e all'IA.

Conclusioni

L'Intelligenza Artificiale offre un’enorme opportunità di potenziamento delle competenze di leadership aziendale, ma non può sostituire l'essere umano nel ruolo di leader. La collaborazione tra persone e macchine diventerà sempre più comune nei contesti lavorativi, e i manager dovranno adattarsi a questa nuova realtà acquisendo competenze specifiche. L’Intelligenza Artificiale pone certamente delle sfide al mondo manageriale ma, ad oggi, non ne costituisce una seria minaccia di sostituzione nel ruolo.

Federmanager è all'avanguardia in questo processo di trasformazione e adattamento, con la sua Commissione sull'Intelligenza Artificiale e con Federmanager Academy. Questi enti sono fondamentali per preparare i manager del futuro ad affrontare le sfide e sfruttare le opportunità offerte dall'Intelligenza Artificiale nell'ambiente aziendale. 

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