I team che si occupano di apprendimento e sviluppo devono far fronte ad aspettative crescenti da parte dei dirigenti di alto livello e dei consigli di amministrazione, mentre l’intelligenza artificiale trasforma il lavoro. Gartner individua quattro priorità per i responsabili L&D in vista del 2027: creare sistemi ripetibili di riqualificazione, proteggere il patrimonio di conoscenze dell’organizzazione, usare con attenzione il coaching basato sull’IA e formare i dipendenti affinché esaminino con spirito critico il lavoro generato dall’IA.
La trasformazione è trainata dalla domanda di aggiornamento e riqualificazione più rapidi, dalla necessità di alfabetizzazione all’IA in tutta l’organizzazione e all’interno delle funzioni L&D, nonché dalla pressione per contenere i costi e migliorare l’efficienza. Al Gartner HR Symposium/Xpo del 26 ottobre, Rebecca Burton, senior principal analyst nella divisione HR dell’azienda, ha affermato che la domanda di servizi L&D proviene sempre più spesso dai vertici aziendali. Un sondaggio di Gartner ha rilevato che la formazione, in particolare sulle competenze legate all’IA, e la riallocazione dei dipendenti figuravano tra le cinque principali azioni che i membri dei consigli di amministrazione vogliono che i CHRO intraprendano in risposta all’IA.
Burton ha affermato che i team L&D dovrebbero andare oltre l’erogazione di corsi e aiutare le organizzazioni a gestire i cambiamenti continui nelle mansioni, nelle competenze e nei modi di lavorare. Una ricerca di Gartner stima che il numero di competenze necessarie per una singola mansione aumenti di circa il 5% all’anno, mentre un terzo delle competenze richieste nel 2025 potrebbe non essere più necessario entro il 2030. L’azienda stima inoltre che, fino al 2031, potrebbe essere necessario riprogettare ogni anno 32 milioni di posti di lavoro.
Per le funzioni L&D, ciò significa creare un processo ripetibile di riqualificazione, anziché affidarsi a programmi scollegati tra loro. Burton ha inoltre esortato i datori di lavoro a rendere visibili ai dipendenti i cambiamenti nelle mansioni e ad aiutarli a valutare le proprie competenze, affinché possano prepararsi ai nuovi requisiti.
Una seconda priorità è prevenire la perdita di conoscenze fondamentali. I pensionamenti e i licenziamenti legati all’automazione possono far sì che le organizzazioni perdano competenze più rapidamente di quanto riescano a trasferirle. Burton ha affermato che le aziende devono fare più che documentare ciò che sanno i dipendenti: dovrebbero predisporre modalità per collegare e utilizzare tali conoscenze tra persone e strumenti. Tra gli approcci possibili figurano il mentoring, la rotazione delle mansioni, la condivisione informale delle conoscenze e le piattaforme di knowledge management.
Il coaching basato sull’IA è un altro strumento potenziale per ampliare lo sviluppo dei dipendenti, in particolare dei manager, che hanno già molto da fare. Gartner prevede che entro il 2028 il 40% dei dipendenti riceverà inizialmente formazione e coaching dall’IA quando inizierà un nuovo ruolo, rispetto a meno del 5% attuale. L’azienda ha inoltre rilevato che il 38% dei responsabili HR sta sperimentando o utilizzando coach basati sull’IA per lo sviluppo della leadership.
Burton ha avvertito che gli strumenti di IA dovrebbero affiancare, non sostituire, le interazioni significative tra manager e dipendenti. Rischi legati a dati valutati in modo inadeguato o pregiudizi dell’IA potrebbero compromettere la fiducia, mentre un ricorso eccessivo al coaching automatizzato potrebbe indebolire le capacità di coaching e di pensiero critico dei manager stessi. Un modello ibrido, in cui le persone forniscono supporto nell’uso degli strumenti di IA, può contribuire ad affrontare questi rischi.
Infine, le funzioni L&D dovrebbero aiutare i dipendenti a evitare quello che Gartner definisce “resa cognitiva”: affidarsi all’IA per formulare giudizi senza pensare in modo critico né verificare i risultati. Gli esercizi di formazione possono chiedere ai dipendenti di esaminare le risposte generate dall’IA, verificare le affermazioni confrontandole con fonti primarie e individuare problemi come citazioni inventate, precisazioni mancanti o premesse false. Burton ha raccomandato di considerare non attendibili i risultati dell’IA finché non siano stati convalidati.
Fonti: HR Dive.