Formare i manager nell’era dell’IA: il ruolo strategico dei business game

Il contesto di cambiamento: IA generativa e agentica

L’intelligenza artificiale è oggi, per molte imprese e professionisti, una fonte di ansia e incertezza. L’IA generativa è capace di spiegare un modello strategico, suggerire un piano di investimento, commentare un bilancio, scrivere codice informatico e individuare errori in un programma, con tempi e modalità fino a poco tempo fa impensabili.

La progressiva diffusione dell’IA agentica, attraverso sistemi capaci non soltanto di elaborare informazioni, ma anche di pianificare ed eseguire attività con diversi gradi di autonomia, amplia ulteriormente la portata di questa trasformazione.

Di fronte a queste potenzialità, emerge una domanda cruciale: come devono cambiare i percorsi formativi per preparare i manager e i professionisti ad alta specializzazione del futuro e aggiornare le competenze di quelli già in attività?

Domande chiave per la formazione

• Come sviluppare il pensiero critico, la visione strategica e l’autonomia di giudizio in un contesto dove l’IA svolge una parte crescente delle attività tradizionali?

• Quali contenuti e metodologie devono essere ripensati per garantire che l’apprendimento sia realmente efficace?

• Come integrare l’IA nei percorsi formativi senza delegare completamente il processo decisionale alle macchine?

Business game e IA: una sinergia vincente

I Business Game, ovvero Serious Game da tempo utilizzati nella formazione manageriale avanzata, rappresentano un’opportunità particolarmente interessante. La loro integrazione con l’IA generativa e agentica può arricchire gli scenari di simulazione, rendere più realistiche e dinamiche le interazioni e ampliare le occasioni di sperimentazione e confronto.

In ambienti di apprendimento basati su business game, i partecipanti sono chiamati a interpretare situazioni complesse, assumere decisioni, valutarne le conseguenze e sviluppare le competenze necessarie per lavorare efficacemente con l’IA, senza delegare il proprio giudizio e la responsabilità delle scelte.

Vantaggi specifici

• Realismo dinamico: l’IA può modificare in tempo reale le variabili di mercato, le reazioni dei concorrenti e i vincoli operativi.
• Feedback immediato: algoritmi di valutazione forniscono analisi dettagliate su errori, punti di forza e aree di miglioramento.
• Apprendimento esperienziale: i partecipanti sperimentano la collaborazione uomo‑IA in scenari che simulano il contesto lavorativo reale.

Dati e scenari di futuro

Secondo il Future of Jobs Report del World Economic Forum, entro il 2030 il 39 % delle competenze dei lavoratori cambierà o diventerà obsoleto, una stima basata sulle aspettative dei datori di lavoro che evidenzia la portata della trasformazione in atto.

Nel 2026, il rapporto Artificial Intelligence and the Future of Entry‑Level Work rileva che il 37 % dei giovani lavoratori nel mondo occupa ruoli mediamente o fortemente esposti all’IA, sollevando la questione cruciale di come si formeranno gli specialisti e i manager di domani se l’IA assumerà una parte crescente delle attività attraverso cui oggi si acquisisce esperienza.

Il white paper Four Futures for Jobs in the New Economy: AI and Talent in 2030 delinea quattro possibili scenari in relazione al progresso dell’IA e alla preparazione della forza lavoro:

• Supercharged Progress: accelerazione rapida dell’innovazione tecnologica.
• The Age of Displacement: sostituzione di attività e ruoli tradizionali.
• Co‑Pilot Economy: collaborazione stretta tra uomo e IA.
• Stalled Progress: stagnazione dovuta a resistenze o limiti strutturali.

Tutti gli scenari convergono su una stessa esigenza formativa: ripensare modelli e strumenti, tanto per preparare i professionisti del futuro quanto per accompagnare l’evoluzione delle competenze di chi già opera nelle organizzazioni.

Implicazioni per i tre attori principali

• Università e business school: devono trasformare i curricula, inserendo moduli pratici di IA e progettando laboratori immersivi basati su game.

• Organizzazioni pubbliche e private: devono creare percorsi di up‑skilling continui, con partnership con fornitori di soluzioni di simulazione.

• Studenti e professionisti: devono passare da una formazione basata su moduli teorici a esperienze che richiedono decisioni in condizioni di incertezza e collaborazione con agenti IA.

Strategie didattiche per studenti

Per i futuri manager non basta aggiungere un modulo sull’uso dei chatbot a programmi sostanzialmente invariati. È necessario ripensare le esperienze attraverso cui si acquisiscono competenze, metodi di analisi e capacità di assumersi la responsabilità delle proprie scelte:

• Affrontare problemi complessi con informazioni incomplete.
• Valutare vincoli economici e tecnici.
• Interpretare dati e confrontarsi con prospettive differenti.

Se l’IA automatizza alcune delle attività tradizionali, diventa indispensabile progettare nuove occasioni di apprendimento. Laboratori, business game e percorsi di affiancamento rappresentano contesti formativi privilegiati per integrare l’IA non solo come oggetto di studio, ma anche come strumento capace di arricchire e trasformare l’esperienza formativa stessa.

Strategie per professionisti già in attività

Per chi opera già nelle organizzazioni, la sfida è aggiornare continuamente competenze e pratiche professionali mentre l’IA trasforma processi, strumenti e responsabilità.

I manager devono imparare a individuare dove e come integrare l’IA, valutarne opportunità e rischi e definire adeguate forme di supervisione umana.

I professionisti ad alta specializzazione, invece, devono sviluppare competenze per verificare la qualità dei dati e dei risultati, la sicurezza e l’affidabilità dei sistemi, soprattutto di quelli agentici capaci di pianificare ed eseguire attività con diversi gradi di autonomia.

Non bastano interventi formativi occasionali: occorrono esperienze di apprendimento continue, basate su situazioni realistiche e differenziate per ruolo, competenze e livelli di responsabilità, nelle quali sperimentare concretamente le nuove modalità di collaborazione tra persone e IA.

Esempi di percorso continuo

• Sessioni mensili di simulazione con scenari aggiornati dall’IA.
• Feedback automatici basati su metriche di performance e di rischio.
• Peer review tra colleghi per valutare decisioni supportate dall’IA.

L’esperienza pratica: dalla teoria alla decisione reale

Le simulazioni possono offrire l’opportunità di affrontare situazioni complesse, assumendo decisioni dapprima in autonomia e successivamente con il supporto dell’IA, per confrontare approcci, risultati e possibili errori.

Per i giovani in formazione questo rappresenta una palestra in cui sviluppare progressivamente il pensiero critico e l’autonomia di giudizio; per i professionisti esperti, è un ambiente protetto nel quale sperimentare nuove modalità di lavoro e di collaborazione con l’IA, senza esporre l’organizzazione ai rischi della sperimentazione sul campo.

Il nuovo paradigma formativo

Per lungo tempo, la formazione è stata costruita intorno a una condizione semplice: il docente possedeva conoscenze che il discente non aveva e il processo formativo serviva a trasferirle. Lezione, studio individuale, esercitazione ed esame restano l’architettura di moltissimi percorsi universitari e manageriali.

Ciò che l’IA cambia è la scarsità dell’informazione. Uno studente ottiene in pochi secondi la spiegazione di un concetto, il confronto tra teorie, una prima versione di un elaborato e indicazioni per migliorarla: risposte non sempre corrette, non sempre utili sul piano didattico, ma ottenute a un costo (anche cognitivo) praticamente nullo.

Se l’accesso all’informazione e alla sua elaborazione smette di essere scarso, la domanda diventa dove si collochi il valore di un percorso formativo. Avere una risposta non significa avere una competenza. Un sistema generativo descrive come si costruisce un business plan o come si legge un conto economico, in una forma spesso molto convincente: nulla di tutto ciò garantisce che chi lo interroga sappia valutare se quella risposta regge nel suo contesto.

Distinzione fondamentale

Descrivere una decisione e prenderla sono attività differenti: prendere una decisione richiede di interpretare informazioni incomplete, riconoscere quelle rilevanti, accettare compromessi e assumersi il rischio della scelta. In questo senso, i business game con IA rappresentano il luogo ideale dove sperimentare quella differenza, fornendo feedback immediato e consentendo al partecipante di confrontare la sua decisione con quella suggerita dall’IA.

In conclusione, la formazione dei manager nell’era dell’IA richiede una riconfigurazione profonda dei contenuti e, soprattutto, delle metodologie. L’integrazione dei business game con intelligenza artificiale generativa e agentica offre gli strumenti più adatti a sviluppare pensiero critico, visione strategica e autonomia di giudizio, preparando sia i futuri professionisti sia i leader già operativi a collaborare efficacemente con sistemi sempre più autonomi.