Come le aziende devono ripensare la formazione dei giovani con l’AI

Il tradizionale percorso di apprendimento: dalla gavetta al trainee

Fino a poco tempo fa i giovani appena usciti dalla scuola superiore o dall’università iniziavano il loro percorso professionale come apprendisti. Poi i ruoli sono diventati più affascinanti e sono stati definiti con termini anglosassoni come intern o trainee. Dopo aver fatto un giusto percorso di apprendimento, spesso di “trial & error”, venivano promossi non appena superavano i primi ostacoli dell’apprendimento e ottenevano i primi risultati, a dimostrazione del percorso fatto.

Si trattava di un percorso mediamente lungo, che poteva (e che può ancora oggi) durare dai 12 ai 18 mesi. In quel lasso di tempo i giovani accumulavano esperienza pratica, ricevevano feedback continui e imparavano a gestire situazioni complesse sotto la supervisione di professionisti più esperti.

Come ricordava una veterana del settore, “facevano la cosiddetta gavetta. Lo abbiamo fatto tutti in un modo o nell’altro. Ricordo che ai miei tempi ho fatto una gavetta di lusso seguendo passo passo un giovane ricercatore all’Università di Napoli, oggi professore a Roma, che mi ha supervisionato per mesi finché non ho imparato a fare quello che lui mi chiedeva di fare.”

Quel periodo era caratterizzato da un uso dei PC ancora poco evoluto, ma sufficiente a supportare attività di calcolo e documentazione. Per molti giovani, quel “passaggio” è stato fondamentale per la crescita professionale e per l’acquisizione di competenze che oggi vengono trasmesse ai nuovi talenti.

L’impatto della Generative AI sui compiti di base

L’arrivo della Gen AI, capace di generare contenuti accedendo a milioni di informazioni, ha cambiato radicalmente il panorama lavorativo. Il lavoro di base, ovvero quello più semplice dove un errore non ha conseguenze gravi, è ora delegato all’intelligenza artificiale. Il suo compito è dare accesso a una quantità esorbitante di dati che un essere umano dovrebbe valutare dopo ore di ricerca.

Un esempio concreto: fino a due anni fa la lettura di un contratto e la richiesta di modifiche venivano affidate al junior, che annotava le variazioni necessarie e, dopo supervisione, le passava al legale. Oggi lo stesso compito può essere svolto da un Large Language Model (LLM) in pochi minuti, grazie a tecnologie come il Retrieval Augmented Generation (RAG). Il sistema evidenzia le parti che richiedono supervisione umana e rimanda al manager il compito di verificare la presenza di allucinazioni o bias.

Questa trasformazione ha anche modificato la composizione dei team. Sempre più spesso i clienti riferiscono che il team è composto da “2 senior, 2 risorse off‑shore e da Claude o ChatGPT”, considerati ormai come il “quinto uomo”. Di conseguenza, i tradizionali stagisti o apprendisti stanno scomparendo.

Conseguenze per i giovani professionisti

Il risultato è una vera crisi di apprendimento: giovani laureati, anche provenienti da università prestigiose, faticano a trovare lavoro perché le aziende preferiscono investire in risorse facilmente sostituibili dall’AI. Si crea così un “buco di apprendimento” che impedisce ai giovani di crescere professionalmente in un ambiente sicuro, dove è permesso anche sbagliare.

Uno studio congiunto ILO‑Banca Mondiale su 135 Paesi evidenzia che le occupazioni amministrative e le professioni di livello iniziale sono tra le prime a subire cambiamenti significativi per effetto dell’AI.

Il nuovo ruolo dei senior: insegnare all’AI anziché ai giovani

Il manager o il professionista esperto, invece di formare un giovane passo dopo passo, si trova a “insegnare” all’AI cosa fare e quale output produrre. Questo ciclo continua finché la macchina non apprende a generare risultati conformi ai fabbisogni aziendali. Di conseguenza, il numero di giovani a cui viene data l’opportunità di apprendere diminuisce, mentre aumenta il numero di professionisti che formano le macchine.

Il problema è duplice: da una parte, meno giovani ricevono formazione pratica; dall’altra, i professionisti più esperti, una volta che l’AI avrà assunto gran parte delle loro attività, rischiano di uscire dal mercato del lavoro, lasciando un vuoto su chi dovrà gestire le aziende in futuro.

Rethink della scala di apprendimento: le domande cruciali

Diventa assolutamente necessario un ripensamento della scala di apprendimento all’interno delle aziende. È il momento di porsi domande strategiche:

• Quali sono i processi non delegabili all’AI oggi?
• Come trasferire le capacità dei senior ai giovani per mantenere un “human in the loop”?
• Come insegnare ai giovani l’uso dell’AI per aumentare le loro capacità, anziché sostituirle?

Queste domande stanno diventando sempre più impellenti e le aziende che le affronteranno tempestivamente saranno in grado di restare un passo avanti, anche rispetto alle macchine.

Strategie pratiche per una formazione ibrida

Per rispondere a queste sfide, le imprese possono adottare le seguenti strategie:

• Progettare percorsi formativi ibridi: combinare attività pratiche supervisionate con l’utilizzo consapevole dell’AI, garantendo che i giovani sperimentino errori reali in un contesto controllato.
• Identificare “human‑only” tasks: mappare le attività che richiedono empatia, giudizio etico o creatività non replicabile dall’AI, e assegnarle a risorse junior.
• Mentorship AI‑assisted: i senior possono utilizzare l’AI come co‑coach, mostrando ai giovani come verificare output, riconoscere bias e correggere allucinazioni.
• Programmi di “AI literacy”: includere moduli formativi che spiegano il funzionamento dei LLM, i limiti dei dati e le best practice per una supervisione efficace.
• Rotazione dei ruoli: far sperimentare ai giovani sia compiti tradizionali sia attività supportate dall’AI, per sviluppare una visione a 360° del workflow aziendale.

Il futuro della formazione: da “apprendista” a “co‑creatore”

Nel nuovo scenario, il giovane non sarà più un semplice esecutore di compiti di routine, ma diventerà un co‑creatore capace di sfruttare l’AI come estensione delle proprie capacità. Questo richiede:

• Una mentalità orientata al problem solving, dove l’AI è vista come strumento di supporto e non come sostituto.
• Competenze trasversali – comunicazione, pensiero critico, etica – che l’AI non può replicare.
• Capacità di gestire e mitigare i rischi di bias, garantendo che le decisioni rimangano responsabili e trasparenti.

Le aziende che riusciranno a integrare queste dimensioni nella loro cultura formativa saranno quelle che potranno attrarre e trattenere talenti, mantenendo al contempo un vantaggio competitivo rispetto a chi delega indiscriminatamente all’AI.

Conclusioni: l’urgenza di agire ora

Il cambiamento è già in atto e non è più possibile rimandare la ristrutturazione dei percorsi formativi. Ignorare l’impatto dell’AI significherebbe compromettere la crescita delle nuove generazioni e, a lungo termine, la capacità delle aziende di innovare.

Solo attraverso un approccio consapevole – che identifichi le attività non delegabili, trasferisca le competenze senior ai giovani e insegni un uso responsabile dell’AI – sarà possibile creare un ecosistema in cui l’intelligenza artificiale potenzia, anziché sostituire, il capitale umano.