Una survey di Bip su 250 C-level rivela che il 99% dei manager punta a team autonomi per integrare l'AI. Analisi su governance, valore e pensiero critico.

Immaginate un atleta che si presenta alla linea di partenza di un triathlon. Ha l'allenamento, la determinazione, ma ha dimenticato le scarpe da ginnastica. Può nuotare e pedalare, ma al momento della corsa l'assenza di uno strumento fondamentale rende vano ogni sforzo precedente. Per Donato Iacovone, presidente esecutivo di Bip, guidare un team nell'attuale scenario aziendale è esattamente come affrontare questa gara. Solo che le discipline non sono nuoto, ciclismo e corsa, bensì leadership, tecnologia e conoscenza.

Senza l'equilibrio tra questi tre pilastri, l'imprenditore o il manager rischia di trovarsi con strumenti potentissimi, come l'intelligenza artificiale, ma senza una struttura organizzativa capace di sfruttarli. La metafora del triathlon serve a scuotere l'idea che la gestione aziendale sia una questione di sola competenza tecnica o di sola visione strategica: è, invece, una prova di resistenza e coordinamento tra diverse capacità.

Il superamento del modello command and control

Per decenni, l'efficacia di un manager è stata misurata sulla sua capacità di controllo. Il modello 'command and control' prevedeva un vertice che decideva e una base che eseguiva, con un monitoraggio costante di ogni singolo dettaglio. Questa struttura, pensata per l'era industriale, oggi si scontra con la velocità di evoluzione tecnologica. L'intelligenza artificiale non accelera solo i processi, ma cambia la natura stessa della decisione.

Analisi strategica: Il controllo capillare diventa un collo di bottiglia. Se ogni decisione deve risalire la piramide gerarchica per essere approvata, l'azienda perde l'unico vantaggio competitivo che l'AI può offrire: la velocità di reazione. Il controllo non è più garanzia di qualità, ma ostacolo all'agilità.

Il mito del leader onnisciente, che ha sempre le persone a portata di occhio, sta scomparendo. La nuova leadership non si misura più sulla capacità di dare ordini, ma sulla capacità di costruire un ecosistema dove l'ordine non è più necessario perché gli obiettivi e i criteri decisionali sono condivisi e chiari.

L'autonomia decisionale: i dati della survey Bip

I numeri emersi dall'indagine 'La leadership oggi', condotta da Bip, mostrano una tendenza quasi unanime tra i vertici aziendali. Il campione analizzato comprende 250 profili C-suite, ovvero i massimi livelli decisionali delle organizzazioni.

Il dato è netto: il 99% di questi leader dichiara di lavorare per creare le condizioni affinché i propri colleghi e collaboratori possano decidere da sé. Non si tratta di una delega sconsiderata, ma di una strategia deliberata. Un leader efficace, secondo i risultati della survey, è colui che permette agli altri di prendere decisioni corrette anche in assenza del vertice.

Questa transizione verso l'autonomia è strettamente legata all'introduzione dell'AI. Quando i dati sono accessibili in tempo reale e gli strumenti di analisi sono a disposizione di tutti, il valore del manager non risiede più nel possesso dell'informazione, ma nella definizione della cornice entro cui quell'informazione deve essere utilizzata per decidere.

Donato Iacovone e la traduzione del valore

Al centro di questa riflessione c'è Donato Iacovone. Il presidente esecutivo di Bip non vede l'intelligenza artificiale come un fine, ma come un mezzo che richiede una specifica competenza di traduzione. Per Iacovone, 'the challenge is not simply to adopt artificial intelligence, but to translate it into tangible value'.

Questa distinzione è fondamentale per ogni imprenditore. Adottare l'AI significa acquistare licenze software, implementare chatbot o automatizzare report. Tradurre l'AI in valore significa, invece, cambiare il modo in cui l'azienda produce reddito o ottimizza i costi grazie a quelle tecnologie.

Iacovone suggerisce che il valore non emerga dall'algoritmo, ma dall'interazione tra l'algoritmo e una persona autonoma, capace di interpretare il risultato e trasformarlo in azione di business. La leadership diventa quindi un'attività di abilitazione: il leader non è più il giocatore stella, ma l'allenatore che prepara il team a giocare in autonomia.

Metabolizzare l'AI senza annullare il pensiero critico

C'è un rischio intrinseco nell'automazione decisionale: l'atrofia del pensiero critico. Se l'AI suggerisce la soluzione ottimale, la tentazione di accettarla acriticamente è forte. Tuttavia, la metabolizzazione della tecnologia richiede un processo inverso.

Integrare l'AI non significa sostituire il giudizio umano, ma potenziarlo. Il pensiero critico diventa l'ultima linea di difesa e l'unico vero differenziatore competitivo. Se tutte le aziende utilizzano gli stessi modelli di AI per ottimizzare i processi, l'unico modo per ottenere un vantaggio competitivo è l'intuizione umana, la capacità di mettere in discussione il dato e di leggere il contesto geopolitico o sociale che l'algoritmo ignora.

Analisi di business: Le imprese che si limiteranno a 'seguire' l'AI subiranno una standardizzazione dei processi che porterà a una commodityzzazione dell'offerta. Solo chi manterrà un pensiero critico attivo potrà utilizzare l'AI per innovare, non solo per efficientare.

L'InSummit di Venezia: il dietro le quinte della ricerca

I risultati della survey non sono nati in un vuoto accademico, ma sono stati presentati all'InSummit di Venezia. L'evento ha riunito 350 figure chiave, tra cui leader aziendali, esponenti delle istituzioni e protagonisti dell'ecosistema dell'innovazione. L'obiettivo dell'incontro era esplorare i cambiamenti della società e identificare le direttrici dell'innovazione.

Il contesto di Venezia, città che per natura richiede una gestione complessa e adattiva, ha fatto da cornice a un dibattito sulla necessità di modelli organizzativi più fluidi. La discussione ha evidenziato come l'incertezza del contesto globale renda i modelli rigidi non solo inefficienti, ma pericolosi per la sopravvivenza dell'impresa.

Per approfondire i dettagli di questa transizione manageriale, è possibile consultare l'analisi completa pubblicata su Il Sole 24 Ore.

Governance decentralizzata e AI Act nelle imprese europee

Il passaggio a una governance decentralizzata, dove il 99% dei C-level spinge per l'autonomia, si inserisce in un quadro normativo europeo estremamente rigoroso. L'AI Act dell'Unione Europea impone requisiti di trasparenza e supervisione umana (human-in-the-loop) che rendono l'autonomia dei team non solo una scelta manageriale, ma una necessità di compliance.

Se l'AI Act richiede che i sistemi ad alto rischio siano supervisionati da persone competenti, l'azienda non può più permettersi di avere la competenza concentrata solo al vertice. La supervisione deve essere distribuita. Questo significa che l'imprenditore italiano deve investire nella formazione dei propri collaboratori affinché siano in grado di validare l'output dell'AI.

In Italia, dove la struttura aziendale è storicamente molto centralizzata e familiare, questo cambiamento rappresenta una sfida culturale prima che tecnologica. La transizione verso team autonomi richiede di superare la paura della perdita di controllo a favore di una fiducia basata su competenze verificate.

Per monitorare l'evoluzione di questo modello, l'indicatore verificabile sarà l'adozione di KPI legati alla velocità di decisione a livello operativo (time-to-decision) nei bilanci di sostenibilità o nei report di governance delle aziende quotate entro il 2027.

In sintesi, l'integrazione tra AI Act e governance decentralizzata obbliga le imprese europee a evolvere verso un modello dove la responsabilità è distribuita e la competenza tecnica è democratizzata all'interno dell'organizzazione.

Domande frequenti

---

Fonti: Ilsole24ore, En, Pressreader ·

glacom · IA per aziende e PMI: da dove si comincia davvero →