Dal tradizionale apprendistato alla “gavetta” digitale
Fino a poco tempo fa i giovani appena usciti dalla scuola superiore o dall’università iniziavano il loro percorso professionale come apprendisti. Dopo un periodo di “trial & error” venivano promossi non appena superavano i primi ostacoli dell’apprendimento, in un percorso mediamente lungo che poteva durare dai 12 ai 18 mesi. Questo modello, definito in Italia “gavetta”, prevedeva un affiancamento diretto a un professionista più esperto, come nel caso descritto di una studentessa di Economia che ha seguito passo passo un ricercatore universitario per imparare i principi della qualità totale.
All’epoca l’uso dei PC era già diffuso, ma non così evoluto; la formazione si basava ancora su un contatto umano intenso e su una trasmissione graduale di conoscenze pratiche. Il risultato era una crescita professionale solida, ma lenta, che richiedeva tempo, pazienza e un forte impegno personale.
L’impatto della Generative AI sui compiti di base
Con l’arrivo della Generative AI, il lavoro di base, più semplice e dove un errore non ha conseguenze critiche, comincia a essere delegato all’intelligenza artificiale. Il modello di linguaggio (LLM) è in grado di generare contenuti, analizzare contratti e proporre modifiche in pochi minuti, grazie anche a tecnologie come il Retrieval Augmented Generation (RAG) che collegano il modello a database aziendali.
Fino a due anni fa la lettura di un contratto e la richiesta di modifiche venivano affidate al nuovo arrivato, che le annotava e le passava al legale dopo una supervisione. Oggi lo stesso compito può essere svolto da un LLM, riducendo drasticamente i tempi e liberando le risorse umane per attività a maggior valore aggiunto.
Conseguenze per i percorsi formativi
- Velocità di apprendimento: gli strumenti AI consentono ai giovani di accedere a informazioni esorbitanti in pochi secondi.
- Riduzione della gavetta tradizionale: le attività routinarie non richiedono più una lunga fase di osservazione e replica.
- Focus su competenze trasversali: analisi critica, problem solving e gestione di progetti diventano le nuove priorità.
Riorganizzare la formazione aziendale
Per rispondere a questi cambiamenti, le aziende devono costruire programmi di formazione ibridi, dove l’AI è parte integrante del percorso di apprendimento. È necessario:
- Introdurre moduli di prompt engineering per insegnare a formulare richieste efficaci ai LLM.
- Creare laboratori pratici in cui i giovani sperimentano l’integrazione di AI nei processi quotidiani.
- Promuovere il mentorship digitale, dove i mentori guidano l’uso responsabile dell’AI anziché svolgere compiti manuali.
In questo modo, la formazione non è più una semplice trasmissione di know‑how, ma diventa una capacità di orchestrare risorse umane e artificiali in sinergia.
Il ruolo del manager nella nuova era
L’AI rivoluziona anche il ruolo tradizionale del manager, che passa da supervisore di attività operative a facilitatore di decisioni strategiche supportate da sistemi di decision support basati su dati. I leader devono sviluppare una mentalità orientata al purpose, integrando gli obiettivi di sostenibilità e innovazione nei processi di formazione.
La ricerca del Politecnico di Milano evidenzia che solo una minoranza di imprese riesce a integrare il purpose nella cultura organizzativa, ma chi lo fa ottiene un vantaggio competitivo nella capacità di attrarre talenti giovani, desiderosi di lavorare in contesti con una missione chiara.
Competenze chiave per i giovani
- Capacità di valutare e filtrare l’informazione generata dall’AI.
- Competenze di data literacy e interpretazione di output algoritmici.
- Abilità di comunicazione interpersonale per collaborare con team ibridi.
Queste competenze permettono ai giovani di passare dal ruolo di esecutore a quello di innovatore, contribuendo attivamente alla trasformazione digitale dell’azienda.
Conclusioni: verso una formazione continua e adattiva
Il passaggio da un modello di gavetta di 12‑18 mesi a un percorso formativo flessibile, supportato dall’AI, richiede una revisione profonda delle politiche HR. Le imprese devono investire in piattaforme di learning analytics, monitorare i progressi dei giovani in tempo reale e adattare i contenuti formativi in base alle esigenze emergenti.
Solo chi saprà coniugare capitale umano, automazione intelligente e sistemi di supporto decisionale potrà creare un ecosistema di crescita sostenibile, dove i giovani non solo apprendono più velocemente, ma diventano protagonisti attivi della trasformazione aziendale.