L’Ai e gli “entry level”: meno gavetta ma c’è un rischio competenze

Ascolta la versione audio dell’articolo

Il dibattito sugli effetti dell’intelligenza artificiale sui ruoli “entry level” sembra oscillare tra due estremi: da un lato è sempre di attualità la narrativa della sostituzione dell’umano con la macchina, dall’altro prova a consolidarsi la dialettica legata alle opportunità insite all’adozione di questa tecnologia. Il quadro, in generale, è abbastanza complesso. Se da una parte si registrano segnali di contrazione delle assunzioni di profili junior, dall’altra emergono evidenze che indicano una trasformazione più che una scomparsa (o una cancellazione) di queste figure. È questa, in sintesi, l’indicazione che emerge da una ricerca condotta da SAP in collaborazione con Wakefield Research su un campione di 100 Chief HR Officer di grandi organizzazioni internazionali, ricerca che suggerisce come l’AI non stia rendendo irrilevanti i giovani talenti, ma stia drasticamente impattando sul loro tempo di ingresso nella piena operatività di un’organizzazione. Il dato più significativo è infatti il seguente: per l’88% dei CHRO coinvolti nell’indagine, i profili a inizio carriera diventano produttivi più rapidamente, mentre il 79% conferma che gli strumenti di intelligenza artificiale vengono loro forniti già nel primo mese di lavoro e l’87% si aspetta che i nuovi assunti abbiano familiarità con queste tecnologie fin dal primo giorno o quasi. Numeri che riflettono un’accelerazione senza precedenti della fase iniziale dell’attività professionale, che modifica le aspettative (all’insegna di responsabilità anticipate e di un aumento della pressione sulle performance), comprime le tradizionali fasi di apprendimento graduale e ridefinisce in modo profondo il concetto stesso di “entry level”.

Il rischio di un collo di bottiglia generazionale

Questa dinamica si inserisce in un contesto già segnato da una contrazione delle assunzioni junior osservata in diversi settori e si lega a filo doppio a una questione critica nell’ambito della gestione delle risorse umane: se le attività di base (storicamente terreno di ingresso in azienda per i neolaureati) vengono automatizzate, la tentazione per molte aziende, nel breve termine, può essere quella di ridurre l’organico entry level. Una scelta che rischia però di essere miope, aprendo a un problema strutturale. «Ridurre l’ingresso di giovani talenti – spiega infatti Pietro Iurato, People & Culture Director di SAP Italia – non significa solo creare disoccupazione, ma interrompere la pipeline che alimenta i ruoli middle e senior nei prossimi anni. È un rischio strategico, oltre che sociale». Il nodo della questione, insomma, ruota intorno al ruolo che gioca l’AI, una tecnologia che per definizione è in grado di accelerare ciò che esiste già. La tentazione di ottimizzare e di incrementare l’efficienza nel breve periodo rischia quindi di trasformarsi in un collo di bottiglia generazionale, con effetti differiti sulla qualità delle competenze disponibili nel medio lungo. «L’intelligenza artificiale – ribadisce il concetto Iurato – dovrebbe essere un acceleratore nel percorso di crescita di una persona, ma per accelerare serve un punto di partenza. Senza opportunità di ingresso, l’AI diventa un muro anziché una leva».

L’“AI brain fry” e la compressione dell’esperienza

Se la velocità è il primo elemento di discontinuità, il secondo riguarda la qualità dell’apprendimento. La tecnologia generativa consente indubbiamente ai giovani di produrre output più sofisticati fin dai primi mesi, ma questo non equivale necessariamente a una reale crescita delle loro skill. «Se non stiamo attenti – questo l’avvertimento lanciato dal manager di SAP – il rischio di creare un’illusione pericolosa esiste: giovani professionisti che sembrano di livello intermedio grazie all’AI che ne amplifica la produttività, ma che in realtà non hanno ancora costruito quella base esperienziale necessaria per rende le performance sostenibili e il giudizio affidabile. In buona sostanza, un onboarding rapido e risultati iniziali positivi ci dicono cosa una persona produce, non cosa comprende davvero». È proprio questo, del resto, l’ambito dove emerge il fenomeno “AI brain fry”, ovvero sia un affaticamento cognitivo legato alla necessità di gestire workflow accelerati e guidati dall’intelligenza artificiale e di sostenere ritmi e livelli di complessità tipici di profili più senior. «Quando a un giovane di 23 anni si chiede di performare come un professionista di 33 senza aver accumulato esperienze, errori, relazioni con i clienti e quella capacità di lettura del contesto che si sviluppa nel tempo, non stiamo accelerando lo sviluppo ma lo stiamo simulando. E la competenza simulata, prima o poi, cede sotto pressione». Ne consegue un problema che non è solo individuale ma dell’intera organizzazione, che rischia di confondere l’output prodotto con la comprensione reale attraverso indicatori di performance molto positivi nel breve periodo (aumentati grazie all’AI) che possono mascherare però fragilità nel medio.

La fine della gavetta (e cosa la sostituisce)

Un altro effetto strutturale dell’uso intensivo dell’AI fra gli “entry level” riguarda la scomparsa, o quantomeno la riduzione, della cosiddetta “gavetta”. Il progressivo assorbimento (da parte dell’intelligenza artificiale) di tutte quelle attività ripetitive e a basso rischio che tradizionalmente costituivano il terreno di apprendimento iniziale dei giovani neoassunti può creare un vuoto formativo, proprio perché le competenze trasversali più importanti si sono sempre sviluppate attraverso l’esperienza diretta, spesso anche compiendo errori. «Quando l’AI entra in gioco nelle attività di base – sottolinea in proposito Iurato – elimina proprio queste occasioni di apprendimento, alimentando non solo il determinarsi di un gap di competenze ma anche il rischio di professionisti che arrivano a metà carriera senza aver mai affrontato davvero la complessità». Un timore del resto fondato, e rafforzato dalla percentuale di Chief HR Officer (pari al 38% del campione) preoccupati del fatto che, senza programmi formativi adeguati, i giovani non possono sviluppare pienamente doti fondamentali come pensiero critico, lettura del contesto e capacità di comunicazione e giudizio. Per compensare questo divario, secondo il Director di SAP, occorre ridisegnare i percorsi di crescita professionale, creando quella che viene definita “frizione produttiva”, e cioè situazioni in cui i profili junior devono ragionare prima di affidarsi all’AI.

L’obiettivo di fondo è trasformare l’intelligenza artificiale da “scorciatoia” a strumento di confronto, mantenendo centrale la figura umana nel processo decisionale e gestendo un inevitabile cambio di paradigma: non più apprendimento per accumulo di attività, ma attraverso una progettazione intenzionale dell’esperienza.