Ripensare l’expertise nell’era dell’AI

In un mondo in cui l’intelligenza artificiale ha reso accessibile – e generabile – una quantità impressionante di conoscenza, una domanda serpeggia tra chi guida team e organizzazioni: se uno junior analyst può ottenere dallo stesso strumento AI gli insight che avrebbe prodotto un senior strategist, che senso ha pagare per l’expertise?

Questa provocazione è il punto di partenza di una riflessione apparsa sulla MIT Sloan Management Review in cui si invitano a rileggere i presupposti su cui si sono basati per decenni i modelli di leadership, formazione, carriera e conoscenza nelle imprese. La trasformazione in corso non riguarda solo la tecnologia: è una vera e propria ristrutturazione del valore che attribuiamo alla competenza umana.

L’effetto democratizzazione: cosa succede quando tutti hanno accesso alla conoscenza

Per la prima volta nella storia, scrive l’autore dell’articolo Ravikiran Kalluri, professore associato della Northeastern University, una startup appena nata in Indonesia può accedere in tempo reale a framework strategici che prima richiedevano mesi di consulenze con McKinsey. E, ancora, un medico in un’area rurale può chiedere a un LLM (Large language model) di interpretare articoli scientifici al pari di uno specialista. La barriera non è più l’informazione: è la capacità di giudicare, integrare, sintetizzare.

In questo scenario, il valore dell’expertise non scompare, ma si sposta. Se la conoscenza diventa una commodity, ciò che fa la differenza è il contesto in cui viene usata. Da chi sa dare le risposte, passiamo a chi sa porre le domande giuste. Da chi memorizza nozioni, a chi è in grado di assumersi la responsabilità di una decisione.

Le organizzazioni che non comprendono questo slittamento rischiano un doppio errore: da un lato, sovrastimare una conoscenza che l’AI ha già reso replicabile; dall’altro, sottovalutare le capacità umane – come il giudizio, l’intuizione e la saggezza situazionale – che nessun modello può davvero sostituire.

L’illusione dell’AI come scorciatoia cognitiva

La diffusione degli strumenti generativi, come ChatGPT, ha creato un effetto collaterale insidioso: la tendenza a delegare interamente il pensiero. È lo stesso meccanismo che ha fatto perdere l’abitudine al calcolo mentale dopo l’avvento delle calcolatrici, o il senso dell’orientamento dopo l’arrivo dei navigatori GPS.

Mentre però il calcolo può essere considerato in alcuni aspetti un’attività meccanica e ripetitiva – non a caso Leibniz, filosofo inventore di una delle prime calcolatrici della storia, usava dire “non è degno di uomini eccellenti sprecare ore come schiavi nel lavoro del calcolo” –, nel caso dell’AI e della Gen AI il rischio è ancora più profondo: non riguarda una competenza specifica, ma la capacità stessa di pensare in modo critico e originale.

Diversi studi, tra cui il famoso Your brain on ChatGPT del MIT, stanno già evidenziando effetti misurabili. L’uso intensivo di AI in maniera acritica – distinzione importantissima – porta a un aumento del debito cognitivo, a una riduzione della creatività individuale e a una crescente omologazione delle soluzioni proposte. Milioni di persone pongono domande simili, ricevono risposte simili e producono output simili. Una classe di studenti che consegna lo stesso progetto generato da AI non è un aneddoto: è il sintomo di un pensiero che si appiattisce.

Dall’expertise tecnica alla meta-expertise

In questo contesto, l’expertise umana non scompare: evolve. L’autore dell’articolo cita a supporto una ricerca della IESE Business School (Instituto de Estudios Superiores de la Empresa), condotta su oltre un decennio di job posting negli Stati Uniti.

Lo studio evidenzia che ogni punto percentuale in più di adozione AI è associato a un aumento tra il 2,5% e il 7,5% nella domanda di ruoli manageriali. Il motivo? Le aziende cercano sempre più persone capaci di orchestrare l’uso dell’intelligenza artificiale in modo strategico.

La nuova forma di expertise – che potremmo chiamare “meta-expertise” – si fonda su tre capacità distinte. La prima è la sintesi creativa: unire idee provenienti da mondi diversi per generare qualcosa di nuovo. La seconda è la saggezza contestuale: saper leggere tra le righe, interpretare segnali deboli, cogliere le sfumature che nessun algoritmo capta. La terza è il giudizio etico: navigare dilemmi complessi, bilanciare interessi in conflitto, prendere decisioni con implicazioni morali.

Nessuna di queste competenze è replicabile da una macchina. E tutte saranno sempre più centrali nei ruoli di responsabilità.

Ripensare gerarchie, ruoli e percorsi di apprendimento

Di fronte a questo cambiamento, anche la struttura organizzativa delle aziende si trasforma. Non è un caso che molte realtà stiano ridisegnando le proprie gerarchie: EY ha investito 1,4 miliardi di dollari per formare i suoi 400.000 dipendenti su AI e integrare la piattaforma EY.ai in ogni funzione; Amazon ha avviato un processo di semplificazione eliminando livelli intermedi di management, per avvicinare il potere decisionale al fronte operativo.

In parallelo, emergono nuove figure professionali: orchestratori di AI, agent operations lead, designer di workflow uomo-macchina. Ruoli ibridi, che richiedono competenze sia tecnologiche sia manageriali, e che segneranno la direzione futura dell’employee journey.

Anche il modo di imparare cambia. Non basta più accumulare conoscenza. Serve imparare a valutare criticamente ciò che l’AI propone, a formulare problemi in modo originale, a ragionare in modo etico. I programmi di formazione aziendale dovranno evolvere rapidamente, abbandonando la logica trasmissiva e abbracciando quella esplorativa, trasformativa, situata.

La vera sfida: mantenere la sovranità cognitiva

Forse il rischio più grande non è l’AI che sostituisce l’uomo. È l’uomo che smette di esercitare il proprio pensiero perché ha sempre una risposta pronta a portata di prompt. Per questo molte aziende stanno sperimentando “zone AI-free”, momenti in cui si risolvono problemi senza assistenti virtuali, o si obbligano i team a includere sezioni di analisi umana nei documenti strategici.

Sono piccoli gesti, ma fondamentali per preservare la nostra capacità di pensare, scegliere, innovare. È lì che si giocherà il vero vantaggio competitivo.

Come ha dimostrato anche Google nei suoi studi interni, la variabile che distingue i team più innovativi non è il livello tecnico: è la sicurezza psicologica. La possibilità di sperimentare, sbagliare, costruire insieme. Azioni che possono essere incentivate da un approccio community-driven, come avviene ad esempio all’interno delle community di adozione sull’AI progettate dalla Independent design company logotel.

In un mondo in cui l’AI farà sempre più lavoro tecnico, la fiducia, la creatività e la collaborazione diventeranno le nuove skill chiave per la performance.

Rimanere umani, davvero

In fondo, la domanda da porsi non è se l’expertise umana sopravviverà all’AI. Ma se le organizzazioni avranno il coraggio e la lucidità di coltivare quelle capacità che nessun modello potrà mai replicare. La responsabilità, la creatività, la saggezza. Chi saprà farlo, non si limiterà a sopravvivere alla rivoluzione AI. Ne sarà protagonista. E potrà dire di aver costruito un’intelligenza davvero aumentata – non solo per la macchina, ma per l’umano.