Il contesto: dall’automazione al valore strategico

Definire gli obiettivi, verificare le risposte e assumersi la responsabilità delle decisioni: il contributo delle persone cambia con l’automazione. 42Skills ha affrontato il tema in un webinar durante la Milano Digital Week, delineando un percorso che collega formazione, processi e valutazione dei risultati.

Un responsabile marketing può utilizzare l’intelligenza artificiale per analizzare i riscontri dei clienti, preparare contenuti e confrontare segmenti di mercato. Il suo lavoro prosegue nella scelta delle informazioni rilevanti, nella valutazione delle analisi e nella decisione su quale direzione prendere. È attraverso questa distribuzione delle attività che l’AI entra nelle professioni e cambia le competenze richieste a chi le esercita.

Il webinar “Competenze e AI per la Next‑Human Generation”, organizzato da 42Skills nell’ambito della Milano Digital Week, propone una lettura della trasformazione centrata sul rapporto tra persone, tecnologie e organizzazione. La capacità di ottenere valore dall’AI dipende dalla qualità del lavoro che accompagna l’uso degli strumenti: dalla formulazione della richiesta alla verifica del risultato, fino alla sua applicazione nei processi aziendali.

Le attività chiave e il ruolo dell’automazione

Raccogliere informazioni, analizzare dati, produrre contenuti, confrontare alternative, comunicare e decidere sono attività che convivono all’interno di uno stesso ruolo. Osservarle separatamente permette di comprendere dove interviene l’automazione e quali compiti restano affidati alle persone.

Secondo il modello presentato da 42Skills, l’AI può svolgere o accelerare una parte delle operazioni di ricerca, sintesi e produzione. Il contributo del professionista si concentra così sulla definizione del problema, sulla comprensione del contesto e sulla scelta di come utilizzare quanto elaborato dalla tecnologia.

L’effetto riguarda anche il modo in cui viene generato il valore. Una sintesi prodotta rapidamente diventa utile quando contiene le informazioni necessarie a una decisione; un’analisi serve quando le ipotesi su cui si fonda sono pertinenti alla situazione da affrontare. L’esecuzione automatizzata richiede quindi capacità di indirizzo e valutazione, da sviluppare insieme alla familiarità con gli strumenti.

Qualità dell’interazione

Due professionisti che utilizzano lo stesso sistema possono ottenere risultati diversi. Nella lettura proposta durante il webinar, la differenza nasce dalla qualità dell’interazione: chiarezza dell’obiettivo, contesto fornito, vincoli esplicitati e capacità di esaminare le risposte.

Questo lavoro comincia prima di formulare una richiesta. Occorre stabilire quale problema affrontare, quali dati siano rilevanti e quali condizioni debba rispettare la soluzione. Prosegue poi nell’esame dell’output, cioè del risultato generato dal sistema: la sua correttezza, la coerenza con lo scopo e l’applicabilità a una situazione reale.

Contesto, giudizio e responsabilità diventano così tre dimensioni centrali del rapporto con l’AI. La disponibilità di risposte rende necessario saperne ricostruire le basi, individuare interpretazioni deboli e riconoscere le informazioni mancanti. La decisione finale comprende anche la valutazione delle conseguenze dell’utilizzo di quei risultati.

Le cinque capacità fondamentali

Il percorso di 42Skills individua cinque capacità fondamentali.

    • AI literacy: conoscenza delle possibilità, dei limiti e dei rischi dell’intelligenza artificiale. Include la scelta dello strumento adatto, la formulazione di richieste efficaci, il riconoscimento di errori e di “allucinazioni” (risposte plausibili ma prive di fondamento), nonché la protezione dei dati sensibili.
    • Pensiero critico: capacità di interrogare le risposte ricevute, capire su quali elementi si basano, quali ipotesi contengono e cosa manca ancora. È il collegamento tra verifica delle informazioni e qualità delle decisioni.
    • Creatività: intervento nella selezione delle possibilità. L’AI può facilitare la generazione di idee; le persone devono collegare prospettive differenti, attribuire significato alle proposte e scegliere quelle da sviluppare.
    • Collaborazione: lavoro tra funzioni aziendali. Condividere pratiche efficaci, definire standard comuni e rendere trasparenti i processi decisionali permette di mettere in relazione competenze diverse e trasformare l’esperienza di un singolo in patrimonio dell’organizzazione.
    • Learnability: disponibilità e capacità di apprendere continuamente, abbandonare pratiche superate e trasferire quanto imparato a nuovi contesti. L’evoluzione rapida degli strumenti richiede un costante aggiornamento dei metodi di utilizzo.

Queste competenze compongono il profilo che 42Skills definisce “Next‑Human Generation”: una generazione professionale, trasversale alle fasce d’età, capace di combinare conoscenze umane e sistemi intelligenti. Il modello associa l’ampliamento delle capacità di analisi alla consapevolezza dei limiti della tecnologia e all’adattamento dei propri metodi di lavoro.

Applicazione pratica nel settore telecomunicazioni

Nel contesto delle telecomunicazioni, il rapporto tra capacità delle persone e automazione riguarda attività direttamente collegate alla qualità del servizio. La GSMA, nel percorso dedicato alla trasformazione delle telco attraverso l’AI, sottolinea la necessità di preparare il personale ad applicare i sistemi intelligenti ai contesti specifici del settore e a collegarne i risultati agli obiettivi aziendali.

La complessità delle reti rende questo passaggio particolarmente rilevante. In un contributo congiunto pubblicato a giugno 2026, GSMA e TM Forum richiamano le difficoltà legate alla presenza di apparati di fornitori diversi, alla frammentazione dei dati e alla ridotta tolleranza agli errori. Portare l’AI nei processi operativi richiede una conoscenza approfondita dell’ambiente in cui deve agire.

Applicando le cinque competenze di 42Skills, un tecnico che utilizza un’analisi automatizzata per individuare le possibili cause di un disservizio deve valutare la coerenza con le condizioni della rete e stabilire le priorità di intervento. Nell’assistenza clienti, la verifica di una risposta generata richiede conoscenza del servizio, delle condizioni contrattuali e del problema segnalato. Pensiero critico e preparazione tecnica concorrono così alla qualità delle decisioni, insieme alla collaborazione tra chi gestisce infrastrutture, sistemi informativi e relazione con gli utenti.

Processo di adozione interno

Per le imprese, il passaggio operativo parte dall’analisi dei processi e delle competenze già presenti. Comprendere come vengono svolte le attività permette di individuare i bisogni e selezionare casi d’uso concreti sui quali costruire l’apprendimento.

Il percorso illustrato da 42Skills prosegue con l’allenamento sul lavoro. Le persone devono poter sperimentare gli strumenti nelle attività quotidiane, esercitando insieme la formulazione delle richieste, il controllo delle risposte e la scelta di come applicarle. La formazione entra così nel processo che l’AI contribuisce a modificare.

La condivisione delle esperienze consente poi di consolidare le pratiche efficaci e di estenderle ad altri gruppi. Nello script che accompagna l’incontro, questo rapporto tra tecnologia e organizzazione viene sintetizzato così: “L’adozione tecnologica funziona quando diventa sviluppo organizzativo.”

Misurazione e valutazione dei risultati

La valutazione del percorso comprende la frequenza d’uso degli strumenti e si estende alla qualità dei risultati prodotti. I criteri indicati nel materiale di 42Skills riguardano l’autonomia raggiunta dalle persone, la capacità di verificare le risposte e il trasferimento delle competenze ad altre situazioni.

Queste dimensioni permettono di osservare come cambia il lavoro: quanto un professionista riesca a orientare il sistema verso un obiettivo, riconoscerne gli errori e applicare quanto appreso a un compito nuovo. La capacità acquisita diventa verificabile attraverso i comportamenti osservabili, i KPI di precisione e l’impatto sui risultati di business.

In sintesi, l’integrazione dell’AI non è soltanto una questione tecnologica, ma richiede una ridefinizione delle competenze umane. Solo combinando alfabetizzazione digitale, pensiero critico, creatività, collaborazione e learnability le organizzazioni potranno trasformare gli strumenti intelligenti in risultati concreti e sostenibili.