Come sviluppare una vera padronanza dell’IA in tutto il team

Galen Low: In questi giorni, quasi tutti hanno le parole giuste da dire sull’intelligenza artificiale. Hanno il vocabolario giusto, gli strumenti giusti sulla schermata principale e tutte le certificazioni appese alla parete del loro sfondo virtuale. Ma come possiamo noi leader capire chi possiede davvero una padronanza dell’IA, chi finge e chi è semplicemente troppo intimidito per chiedere aiuto?

E oltre a questo, come facciamo a sapere se stiamo davvero sviluppando la padronanza dell’IA nei nostri team e dentro di noi? E, in effetti, cosa significa davvero avere padronanza dell’IA? Per rispondere, ho invitato un esperto e formatore di project management con un dottorato in gestione delle operations, per parlare del ritorno sull’investimento della vera alfabetizzazione all’IA e di come svilupparla.

Approfondiremo perché sia così importante creare un livello operativo guidato dalle persone, al di sopra del livello esecutivo sempre più gestito dall’IA, e parleremo anche di cosa renda oggi una carriera duratura, ora che le competenze tecniche stanno diventando una commodity. Spero che l’episodio vi piaccia.

Benvenuti al podcast di The Digital Project Manager, lo spettacolo che aiuta i leader della delivery a lavorare in modo più intelligente, consegnare con maggiore fluidità e guidare i propri team con sicurezza nell’era dell’IA. Io sono Galen e ogni settimana analizziamo strategie concrete, tendenze emergenti, framework collaudati e qualche racconto di guerra dal fronte dei progetti.

Che tu stia guidando enormi progetti di trasformazione, gestendo flussi di lavoro basati sull’IA o semplicemente cercando di tenere il caos sotto controllo, sei nel posto giusto. E se ti è piaciuto quello che hai ascoltato da noi ultimamente, considera di seguirci ovunque ci ascolti o ci guardi e magari di lasciarci una recensione. Bene, iniziamo.

Oggi parliamo di cosa significhi davvero l’alfabetizzazione all’IA nella gestione dei progetti e delle operations e del perché non basti che i datori di lavoro sperino semplicemente che i loro migliori talenti imparino a usare l’IA nel tempo libero. Parleremo del valore della formazione pratica guidata da esperti per sviluppare l’alfabetizzazione all’IA. Parleremo del ritorno sull’investimento di manager competenti nell’uso dell’IA che comprendono anche il volano aziendale e di come i leader possano distinguere i talenti realmente competenti nell’IA da quelli che fingono soltanto per fare carriera.

Con me oggi c’è Justin Bateh, CEO e fondatore di AI Operators Lab e caporedattore di Tactical Memo. Justin ha trascorso oltre vent’anni alla guida di team, nella gestione di progetti e operations e nella direzione di implementazioni dell’IA. Non ha ricoperto soltanto ruoli di direttore operativo e direttore esecutivo: possiede letteralmente un dottorato in gestione delle operations. Inoltre, come professore con 16 anni di esperienza in aula, ha insegnato a oltre 13.000 studenti e professionisti come guidare, operare e costruire carriere durature.

Ogni settimana, la sua newsletter gratuita, Tactical Memo, offre piani d’azione tattici sull’IA, sulla leadership di progetto e sulla crescita professionale a oltre 18.000 leader delle operations presso aziende come Amazon, Deloitte e Google. E se ti piace ciò che ascolterai oggi, è il posto migliore per ricevere ogni settimana altri contenuti di Justin nella tua casella di posta.

Justin, grazie mille per essere qui con me oggi.

Justin Bateh: Ehi, Galen. Grazie a te per avermi invitato. Lo apprezzo. Sono da molto tempo un grande fan di ciò che fai qui a The Digital Project Manager e so di aver già contribuito con alcuni articoli. Penso che per me sarà una conversazione divertente.

Galen Low: Sì, sono entusiasta anch’io.

Sono sempre felice di parlare con altri formatori. Penso che sia un livello completamente diverso di conversazione e di competenza. Come hai detto, hai già contribuito con noi. Adoro tutto ciò che fai con noi. Sei una risorsa di grande valore per The Digital Project Manager e, sinceramente, porti moltissimo sul tavolo.

Justin Bateh: Lasciami solo avvertirti: sono un formatore e sono abituato a insegnare, quindi potresti dovermi interrompere, perché a volte posso andare avanti all’infinito su argomenti che mi piacciono davvero. Ma non mi sentirei offeso se dicessi: "Ok, Justin, basta così. Passiamo al prossimo argomento".

Galen Low: Ti apprezzo, ma anch’io...

Penso di essere entusiasta di lasciarti divagare, semplicemente perché sai confezionare le informazioni così bene che probabilmente non dovrò interromperti. Potrei semplicemente sedermi e bere il mio caffè.

Justin Bateh: Vedremo.

Galen Low: Bene. Iniziamo con una domanda un po’ controversa. Oggi, nei titoli dei giornali, sta diventando chiaro che il costo degli strumenti di IA, sia per le licenze sia per i token, è un fattore importante che sta accelerando i piani delle aziende per ridurre significativamente il personale.

Avere talenti di alto livello, talenti costosi e strumenti sta diventando semplicemente troppo oneroso. Nel frattempo, continuo a incontrare sacche di resistenza in cui professionisti all’inizio, a metà o verso la fine della carriera si rifiutano di usare l’IA oppure ostacolano attivamente la strategia di trasformazione dell’IA della propria organizzazione.

La mia domanda è questa: cosa avrà più probabilità di sopravvivere nel 2026/2027? Un’azienda con tutti gli strumenti di IA ma senza persone competenti in grado di usarli bene, oppure un’azienda con tutte le persone competenti ma senza strumenti di IA?

Justin Bateh: Oh, wow. Capisco perché la definisci una domanda scottante. Ma te lo dico subito: persone competenti senza strumenti, e non c’è proprio confronto.

Gli strumenti senza persone competenti saranno soltanto un altro centro di costo da gestire, probabilmente basato su un grande abbonamento. Quindi paghi due volte: una per le licenze e una per il disordine. Uno dei modi in cui mi piace descriverlo è questo: è come prendere un nuotatore e gettarlo in acqua per una gara.

Un buon nuotatore può ottenere buoni risultati anche da solo. Uno scarso no: affonderà. Ora prendiamo quel nuotatore scarso e aggiungiamo occhialini, pinne e un costume da bagno ben aderente. Il buon nuotatore nuoterà semplicemente meglio, ma quello scarso continuerà a essere scarso e affonderà.

Penso quindi che le persone competenti senza strumenti rappresentino anche un problema temporaneo. Non appena le aziende procederanno ad assegnare il budget, capiranno che il lavoro umano è il vero punto centrale, e gli strumenti arriveranno naturalmente dopo. Credo quindi che strumenti contro persone sia la domanda sbagliata.

I vincitori saranno le persone che non si limiteranno ad acquistare strumenti o a fare formazione, ma costruiranno il livello operativo: persone più capacità di giudizio.

Galen Low: Questo mi piace molto. E apprezzo davvero l’analogia del nuoto, perché è una domanda volutamente provocatoria e probabilmente non esiste una risposta corretta.

Ma ciò che hai detto su un nuotatore forte con gli strumenti giusti, con gli occhialini giusti, il costume adatto e le pinne, è molto efficace. E c’è un costo nell’aspettarsi che una persona incapace di nuotare adotti improvvisamente questi strumenti. Procurarsi l’attrezzatura giusta può diventare costoso.

Potrebbe persino essere più costoso dell’alternativa perché, ancora una volta, paghi due o forse tre volte: il tempo necessario per capire da soli, il costo delle licenze e i token.

È una proposta piuttosto costosa.

Justin Bateh: Ho guidato per un po’ una squadra di nuoto come volontario e una delle parti più difficili erano i genitori. Chiunque abbia avuto a che fare con lo sport giovanile lo capirà. Dicevano: "Guarda, stai comprando a tuo figlio tutta questa attrezzatura sofisticata, ma non riesce ancora a nuotare per 25 iarde attraverso la piscina".

Niente di tutto questo lo aiuterà. Bisogna fare pratica, accumulare ripetizioni e così via. Volevo solo dare un po’ di contesto sull’origine dell’analogia.

Galen Low: Mi piace. È divertente perché l’analogia continua quando hai un consiglio di amministrazione o qualcosa di simile, in cui la pressione del consiglio mette sotto pressione i team dirigenziali.

I team dirigenziali cercano di far nuotare bene il proprio personale. Ma dall’alto arriva l’aspettativa: "Perché non avete fatto diventare il team bravissimo a nuotare? So che fino a ieri non sapevano nuotare, ma ormai dovrebbero essere nuotatori olimpici".

Justin Bateh: Lo vedo continuamente.

Galen Low: Questa dinamica continua. Grazie per aver assecondato la mia domanda. Ovviamente le cose non sono così semplici: esiste una via di mezzo. Hai menzionato il livello operativo ed è proprio ciò di cui voglio parlare oggi. Nei miei appunti ti ho affettuosamente soprannominato Doc Ops, perché hai un dottorato in gestione delle operations, sei professore e, cosa che trovo ancora più interessante, gestisci un programma di apprendimento basato su coorti che aiuta project leader, operatori e manager a sviluppare la padronanza dell’IA e le competenze dirigenziali necessarie per generare impatto.

Mentre stavamo preparando questo episodio, riflettevo sull’idea del livello operativo e sul concetto che un ritorno sull’investimento significativo derivi dall’IA non soltanto dagli strumenti, ma dal modo in cui vengono utilizzati, da come i talenti mobilitano le proprie competenze e le sovrappongono agli strumenti, e non solo dalla formazione sugli strumenti, ma anche dalla comprensione del business necessaria per mobilitare l’IA in modo da creare davvero valore aziendale.

Puoi parlarci di come la vera alfabetizzazione all’IA crei questo livello operativo che si colloca al di sopra degli strumenti? Cosa possono fare i project manager, gli operatori e i manager umani che forse un’orchestra completa di strumenti di IA non è in grado di fare?

Justin Bateh: Certo. Ecco come la penso.

L’IA è quello che definirei il livello esecutivo. Redige bozze, riassume, segnala rischi e genera moltissime opzioni tra cui scegliere. È davvero eccellente in questo, probabilmente migliore di tutti noi, e sta diventando sempre meno costosa.

Il livello operativo è tutto ciò che si trova al di sopra. Si riduce sostanzialmente a quattro cose che gli strumenti non possono fare. La prima è decidere cosa valga la pena fare. L’IA può generare dieci piani di progetto in 60 secondi, ma non sarà in grado di dirci quale finanziare davvero.

La seconda è assumersi la responsabilità dei compromessi: ambito contro tempistiche contro la politica di tutto ciò che sta accadendo. L’IA non può partecipare alla riunione dopo la riunione, quella in cui vengono prese le decisioni reali. La terza è la responsabilità. È semplice: l’IA non può essere licenziata, quindi non le si può affidare la decisione finale.

Il nome di qualcuno deve comparire sulla decisione. La quarta, nel livello operativo, è la traduzione: trasformare una richiesta dirigenziale criptica in lavoro concreto e poi trasformare quel lavoro in una storia che il dirigente possa ripetere ai livelli superiori. Questa è metà della gestione dei progetti.

Nessuno strumento fa questo. Insegno alle persone a iniziare ogni progetto incollando l’ambito nell’IA e chiedendo cosa potrebbe andare storto. In 60 secondi si ottiene un ottimo registro dei rischi. Ma capire quale di quei 15 rischi ucciderà davvero il progetto perché hai osservato quel determinato stakeholder comportarsi in quel modo per gli ultimi due anni: questo è il livello operativo.

Gli strumenti diventano più economici ogni trimestre. Il livello operativo diventa più prezioso ogni trimestre. Aziende e individui dovrebbero investire di conseguenza.

Galen Low: Mi piace molto, soprattutto per il costo opportunità. E hai ragione quando parli degli strumenti. In alcuni casi, a un certo livello, il livello esecutivo è migliore della maggior parte degli esseri umani. È facile pensare: "Allora è migliore di me in tutto". Ma spesso dimentichiamo che esiste ancora moltissimo contesto reale: cose che non abbiamo fornito alle macchine, il modo in cui funzionano le organizzazioni e il modo in cui gli esseri umani interagiscono.

Mi piace molto l’idea della traduzione. Molte persone usano i loro modelli linguistici dicendo: "Agisci come il mio CTO più severo e analizza criticamente questo lavoro". Ma non è la stessa cosa che aver lavorato con quella persona per mesi o anni, conoscerne la personalità e comprendere le altre priorità aziendali.

La parte che mi ha colpito di più è sapere cosa vale la pena fare, selezionare, curare e comprendere i compromessi. Per un’organizzazione è enorme: invece di gettare in piscina due dozzine di persone incapaci di nuotare con tutta l’attrezzatura possibile, si potrebbe fare più progresso scegliendo l’unica cosa per cui si dispone del talento e degli strumenti giusti, invece di cercare di affrontare tutto contemporaneamente e non arrivare da nessuna parte.

Justin Bateh: Sì, sono d’accordo al cento per cento.

Galen Low: Forse, andando oltre, quando parliamo di alfabetizzazione all’IA e di questo livello operativo, molte delle cose che hai citato non riguardano direttamente il sapere che cos’è l’IA. Certo, abbiamo parlato di ciò in cui l’IA è brava rispetto a ciò in cui sono bravi gli esseri umani, ma non potrei entrare in un corso introduttivo sull’IA e capire tutto questo da solo.

È difficile pensare a un’occasione in cui potrei imparare la tecnologia nel contesto delle persone con cui lavoro, delle dinamiche aziendali e delle nostre priorità. Lo spazio della formazione sull’IA è ormai piuttosto saturo, anche in nicchie specifiche come la gestione dei progetti o delle operations.

So che hai un programma basato su coorti. Non sto cercando di promuoverlo, ma mi piace molto l’idea di imparare insieme, non soltanto da soli su una piattaforma online. Come possono i datori di lavoro distinguere chi ha guardato alcuni video e ottenuto un certificato da chi comprende davvero il business e sa orchestrare la tecnologia in modo da creare un impatto?

Justin Bateh: Ricorda questo mentre rispondo: la padronanza produce prove concrete; la familiarità produce vocabolario. Ecco il test. È una delle mie domande preferite in questo ambito, perché la risposta è una sola parola: ricevute.

Un certificato dimostra che hai seguito qualcosa. Una ricevuta dimostra che hai cambiato il modo in cui lavori. Una persona competente può mostrarti un flusso di lavoro che ha ricostruito. Se le chiedi cosa ha consegnato all’IA, cosa ha conservato e cosa si è rotto quando ha provato a farlo, risponderà subito e in modo specifico.

L’ultima parte è importante. Se nulla si è rotto, è possibile che non l’abbia davvero fatto. Il collezionista di certificati descrive gli strumenti in termini generali. Gli utenti reali diranno: "Ho smesso di scrivere da zero gli aggiornamenti di stato. Inserisco gli aggiornamenti grezzi in punti elenco e faccio in modo che vengano ordinati per rischio".

Se stai assumendo qualcuno o decidendo chi guiderà le iniziative di IA, non chiedere: "Conosci l’IA?" Tutti diranno di sì. Chiedi invece: "Accompagnami nell’ultima attività che hai smesso di svolgere manualmente". La persona competente si illuminerà; chi finge prenderà tempo. Ecco cosa intendo quando dico che la padronanza produce prove concrete, non soltanto vocabolario.

Galen Low: Mi piace molto l’idea delle ricevute e il fatto che descrivano ciò che è andato storto. Questo aspetto non viene evidenziato abbastanza nell’attuale clima dell’IA, soprattutto nei miei feed professionali. Per un periodo sembrava che tutti dicessero: "Ecco come ho moltiplicato per dieci questo risultato". Tutto appariva pieno di parole alla moda e perfetto fin dal primo giorno.

Ma il giorno due e quelli successivi sono diversi. Quando aumenta la complessità bisogna davvero impegnarsi e non è così facile ottenere un risultato soddisfacente. Ci sono problemi da affrontare. Anche dire: "Non sono riuscito a farlo decollare perché queste cose continuavano ad andare storte e sto ancora risolvendo i problemi" è una prova migliore rispetto a dire: "Ottimizzo la mia efficienza ogni giorno".

Justin Bateh: Esatto. Mi ricorda quando ho imparato a intervistare altre persone. Ho capito rapidamente che la domanda non doveva essere: "Dimmi come gestiresti questa situazione", perché chiunque può inventare uno scenario brillante con una soluzione. Bisogna approfondire il contesto storico: cosa hai fatto in questa situazione e quali sono i dettagli? Questo è un indicatore molto più affidabile.

Galen Low: Prove concrete, non soltanto vocabolario. Vale per l’IA, ma anche per valutare le capacità di una persona.

Mentre lo dico, mi rendo conto di aver impostato la questione in modo negativo, contrapponendo chi finge a chi sa davvero cosa sta facendo. Ma ci sono anche persone insicure. Tutti diranno di conoscere l’IA: alcuni perché vogliono essere promossi e diranno qualsiasi cosa, altri perché stanno soltanto cercando di non essere licenziati.

Forse possiamo guardare la questione dal lato opposto. Se un leader nota persone che dicono: "L’IA mi ha reso più efficiente", ma si capisce che hanno una lacuna di conoscenze e si sentono insicure, come dovrebbe comportarsi? Non vogliono necessariamente apparire migliori dei colleghi: cercano soltanto di stare al passo e di non sembrare indietro.

Che consiglio daresti a un leader in questa situazione? Esiste un modo per trasformare il vocabolario in prove concrete e creare un percorso di apprendimento?

Justin Bateh: Molte aziende esitano perché non si fidano della privacy dei dati che dovrebbero inserire. Attualmente le organizzazioni e i manager dicono spesso: "Devi imparare a usare l’IA. L’IA è il futuro, ma non puoi farci nulla con i dati del nostro lavoro".

Nei miei gruppi e corsi vedo aziende che pagano i dipendenti per partecipare e li sostengono con rimborsi, ma non permettono loro di condividere nulla di ciò che accade sul lavoro. Quindi forniamo scenari e dati di prova per sviluppare le competenze, sperando che poi possano applicarle alla propria situazione.

Non so se questa fiducia arriverà presto, ma so che probabilmente è un fattore importante.

Per chi vuole imparare e non vuole essere licenziato, penso che l’autoformazione sia qualcosa da perseguire. Non bisogna aspettare che sia il datore di lavoro a organizzare la formazione. Solo pochi anni fa ChatGPT non era consentito nel mondo del lavoro. Oggi l’IA è entrata nel mondo del lavoro. La situazione cambierà ancora. Se oggi non puoi usare Copilot, tra un paio d’anni probabilmente potrai farlo. Impara quindi ora e fallo autonomamente.

Galen Low: È molto interessante, soprattutto il punto sui dati riservati e sul fatto che forse non si conoscano nemmeno le politiche del proprio luogo di lavoro. Questo può limitare davvero la capacità di apprendimento di un team.

Continuo anch’io a incontrare settori e contesti lavorativi in cui l’IA non è consentita oppure è scoraggiata, salvo alcuni casi d’uso, finché non si costruiscono fiducia e politiche adeguate. Molte persone dicono di essere brave con l’IA, ma semplicemente non hanno fatto pratica perché non è chiaro cosa possano farci, quali dati possano usare e quali siano i casi d’uso consentiti.

Le organizzazioni devono stabilire limiti e linee guida chiare su come usare l’IA. Allo stesso tempo, l’autoapprendimento permette di esercitarsi e di usare strumenti e tecnologia al di fuori dei vincoli dell’organizzazione. È un investimento su se stessi, perché tutto sta cambiando e potremmo non lavorare per sempre nella stessa azienda.

C’è molta instabilità in questo momento. È meglio usare la tecnologia dove possibile, fare pratica, costruire fiducia e raccogliere prove concrete di ciò che si è costruito.

Justin Bateh: Non si tratta soltanto delle capacità. Molte persone non conoscono tutto ciò che l’IA è in grado di fare. Il settanta per cento dei miei studenti proviene da ambienti con restrizioni e metà del lavoro consiste nel capire quali siano le regole. Spesso nessuno le conosce davvero: ci sono soltanto restrizioni.

Galen Low: Mi piace il fatto che il confronto con altre persone evidenzi quanto sia ampia oggi la gamma di competenze. Alcune aziende non hanno ancora deciso cosa fare, altre dicono di non usare ancora l’IA e altre la stanno adottando attivamente. Le cose cambiano così velocemente che non tutti possono trovarsi allo stesso livello.

Per questo è utile dialogare, condividere suggerimenti e imparare in gruppo. Cosa c’è di così prezioso nell’apprendimento basato su coorti?

Justin Bateh: Ho insegnato per anni su Udemy e ho oltre 35.000 studenti, ma ho abbandonato completamente quella piattaforma. I brevi video e le librerie di istruzioni sono utili per imparare le funzioni degli strumenti, se l’obiettivo è sapere a cosa servono i pulsanti. Ma le funzioni non equivalgono alla padronanza.

La padronanza è giudizio, e il giudizio si sviluppa in un solo modo: esercizio con feedback. Chi impara da solo non riceve questo feedback e perde diversi elementi importanti.

Galen Low: Mi piace: esercizio con feedback. Non si tratta soltanto di imparare le capacità della tecnologia e seguire gli aggiornamenti dei modelli, ma di saper guidare in un contesto di IA che cambia continuamente. Per ottenere prove concrete bisogna risolvere problemi, affrontare errori e perseverare.

Un individuo può imparare molto anche da solo, ma imparare in gruppo e ricevere feedback consente di accelerare il percorso e di ampliare il proprio punto di vista.

Justin Bateh: Vorrei aggiungere tre elementi mancanti per chi usa metodi di autoapprendimento e scarica corsi e librerie di istruzioni: contesto, calibrazione e impegno.

Puoi scaricare gratuitamente una libreria di istruzioni, ma risponde alle domande di qualcun altro, non necessariamente alle tue. In una coorte o in una formazione pratica dal vivo lavori sul tuo progetto reale.

La calibrazione è fondamentale. L’IA fornisce sempre qualcosa e spesso il risultato appare ottimo. Non sai se è davvero valido finché qualcuno che lo ha visto centinaia di volte non te lo dice. Questo è il ruolo di un insegnante: non fornire soltanto informazioni, ma calibrare il giudizio.

Infine c’è l’impegno. I corsi brevi hanno spesso tassi di completamento quasi nulli. Le coorti dal vivo funzionano perché le persone si presentano per le altre persone. Chi impara non è mai necessariamente chi ha i materiali migliori: è chi fa pratica e riceve feedback.

Galen Low: È un’analogia molto efficace. Bisogna davvero fare pratica. Sono d’accordo sull’importanza dell’impegno. Il mio corso era basato su coorti e aiutava le persone a completare il percorso. Non dipendeva da me o dal materiale, ma dal loro impegno reciproco, dalla partecipazione e dalla costruzione di relazioni per ricevere anche feedback dai pari.

La pratica migliora le prestazioni. Non conta soltanto avere i materiali migliori, ma creare l’ambiente migliore per migliorare. Mi piace anche il concetto di calibrazione: l’output dell’IA appare così curato che molte persone dubitano della propria capacità di valutarlo. Serve sviluppare il pensiero critico per capire se il risultato soddisfa davvero gli obiettivi, l’impatto e il valore ricercati, oppure se si tratta soltanto di parole ben scritte.

Justin Bateh: Gli insegnanti sono generalmente più esperti di una materia rispetto agli studenti. Quando ho assunto coach o frequentato corsi tenuti da persone competenti in ambiti che conoscevo poco, ho accelerato moltissimo il processo. La calibrazione serve proprio a questo: preferisci sfruttare in poche settimane anni di esperienza di qualcun altro oppure aspettare di accumulare quegli anni da solo?

Galen Low: È davvero un acceleratore. Potresti scoprirlo da solo toccando la stufa calda per i prossimi vent’anni, ma perché farlo quando puoi parlare con qualcuno che lo ha già fatto?

Justin Bateh: Ai miei studenti dico che sono forse soltanto due anni avanti a loro. Nel project management potrei essere vent’anni avanti, ma nello spazio dell’IA sono avanti di appena un paio d’anni.

Galen Low: È un punto importante. Non esistono persone con quindici anni di esperienza nell’IA generativa, a meno che non lavorassero in un laboratorio prima che ChatGPT diventasse pubblico. Anche un vantaggio di sei mesi, un anno o due anni può essere insegnato e può accelerare chi si trova in una fase precedente del percorso.

Justin Bateh: I casi d’uso sono la parola giusta. Quando ho iniziato a insegnare il corso sulla gestione dei progetti potenziata dall’IA, era soprattutto un corso di project management con IA generativa. Poi il focus si è spostato sugli agenti e sull’IA agentica, fino a diventare quasi un corso di ingegneria.

A quel punto hanno iniziato a partecipare ingegneri di sistemi e a fare domande tecniche a cui non sapevo rispondere. Il mio obiettivo è aiutare le persone ad applicare l’IA al proprio lavoro, ai progetti e alle operations per svolgerlo meglio.

Per questo siamo tornati al project management come focus principale, non agli strumenti di IA. Non costruiamo strumenti: usiamo quelli disponibili sul mercato e capiamo come sfruttarli per lavorare meglio.

Abbiamo anche smesso di inseguire gli strumenti. All’inizio ne trattavamo circa due dozzine e metà non esiste più. Oggi ci concentriamo su Claude, ChatGPT, Copilot e Gemini, perché prevediamo che saranno ancora disponibili tra un anno, hanno solide basi finanziarie e molte persone vi hanno già accesso.

Preferisco legarmi a uno strumento che so sarà presente tra due o tre anni e continuerà a migliorare, invece di inseguire ogni novità. Molte funzioni per cui un tempo servivano strumenti specializzati sono ormai disponibili su queste quattro piattaforme principali.

Galen Low: Mi piace molto. È un microcosmo del mondo del lavoro attuale: gli strumenti cambiano velocemente e inseguirli tutti non è l’obiettivo. L’obiettivo è applicare la tecnologia in modo coerente e significativo per creare più valore.

Non dobbiamo diventare tutti programmatori e architetti. Se ci allontaniamo troppo dalla nostra competenza, che si tratti di operations, delivery dei progetti o leadership delle persone, perdiamo la capacità di guidare i progetti. Guidare persone e organizzazioni nell’era dell’IA e sapersi adattare al cambiamento è più importante che padroneggiare una singola novità che potrebbe non esistere l’anno prossimo.

Justin Bateh: Abbiamo vissuto proprio questa situazione a metà percorso. Avevamo invitato esperti di IA della NASA e altre persone eccezionali, ma il corso era diventato troppo tecnico. Si concentrava più sulla costruzione degli strumenti che sul loro utilizzo da parte di manager, professionisti e leader.

Siamo quindi tornati a un approccio diverso e coinvolgiamo persone più adatte nella coorte. La vita è anche più semplice, perché non devo seguire ogni cambiamento delle specifiche né confrontarmi con ingegneri di sistemi tecnicamente molto più preparati di me. Abbiamo ricalibrato il corso negli ultimi mesi.

Galen Low: Vorrei tornare all’autoapprendimento. Molti datori di lavoro sembrano dire: "Impara tu a usare l’IA". Hai pubblicato su LinkedIn un post intitolato "Nessuno verrà a formarti", basato su un articolo che parlava di datori di lavoro che si aspettano che i dipendenti imparino a usare l’IA nel tempo libero.

Cosa dovrebbero fare i datori di lavoro per non lasciare la padronanza dell’IA al caso? È un problema da affrontare subito o più avanti? Potrebbero fare di più per sviluppare questa competenza invece di lasciare che le persone guardino video, accumulino certificati e pensino di avere padronanza dell’IA senza averla davvero?

Justin Bateh: Ricordo quel post. Le due cose che hai descritto possono essere vere contemporaneamente. I dipendenti non dovrebbero aspettare il permesso per migliorare le proprie competenze, nell’IA come in qualsiasi altro ambito. Ma i datori di lavoro che lasciano la padronanza al caso stanno commettendo un errore matematico.

Dovrebbero formare sui flussi di lavoro, non sugli strumenti. Il modello fallimentare che vedo nella formazione aziendale consiste nell’acquistare licenze e organizzare incontri durante la pausa pranzo. Per l’IA funziona invece prendere i cinque flussi di lavoro ricorrenti più costosi e ricostruirli con le persone che li svolgono, presenti nella stessa stanza.

Bisogna formare sul lavoro, non sul software. Inoltre, bisogna misurare le prove concrete, non i completamenti. Il completamento di un corso conferma la conformità, non la competenza. La metrica importante è: "Quanti flussi di lavoro hai cambiato questo trimestre?"

La formazione deve essere svolta durante l’orario retribuito, non assegnata come compito a casa. Se ti aspetti che le persone imparino la sera e nei fine settimana, selezioni chi ha tempo libero, non chi ha più potenziale. I tuoi migliori talenti potrebbero iniziare a sostenere colloqui altrove.

In questo confronto esiste un perdente garantito: chi aspetta. La persona o l’azienda che si muove per prima supererà i propri pari. L’azienda che si muove per prima supererà i concorrenti. Bisogna scegliere da quale parte stare.

Galen Low: Mi piace molto. Non deve essere per forza una scelta esclusiva. Se vuoi imparare da solo senza aspettare un programma aziendale, fallo. Se sei un datore di lavoro e vuoi concentrarti su casi d’uso e flussi pratici che generano valore, misurando e finanziando il percorso, va bene lo stesso.

Questo aiuta a ricalibrare il modo in cui le persone pensano al lavoro. Non si tratta di formare soltanto sugli strumenti e sui pulsanti, ma sul lavoro, sul valore generato e sui flussi trasformati per raggiungere il futuro promesso dall’IA.

Justin Bateh: Dico sempre alle persone, forse per la mia formazione nelle operations, che credo molto nel miglioramento continuo e nei principi della gestione della qualità totale: anche un miglioramento dell’uno per cento va bene.

Non vuoi spendere 100.000 dollari in formazione per risparmiare 5.000 dollari all’anno. Ma, soprattutto all’inizio, mentre le aziende testano la formazione o i dipendenti cercano di dimostrarne la necessità, bisogna trovare alcune vittorie rapide.

Trova qualcosa che puoi migliorare con l’IA, usando la tua autorità e rispettando i vincoli esistenti. Accumula questi risultati: creeranno slancio e lo slancio potrà portare a qualcosa di più grande.

Galen Low: Mi piacciono gli incrementi graduali. È rassicurante sapere che non devi moltiplicare per dieci il valore dell’azienda costruendo il miglior flusso di lavoro del mondo.

Justin Bateh: L’ho visto milioni di volte. Qualcuno legge un libro con un framework e il giorno dopo decide che tutti devono conoscerlo e applicarlo. Poi arriva il capo successivo, che ha letto un altro libro o visto un documentario, e cambia l’intero dipartimento. È la natura del management.

Galen Low: La trasformazione non deve essere rapida e drammatica. Può essere lenta ma generare valore.

Justin Bateh: Certamente.

Galen Low: Vorrei concludere. Abbiamo parlato di leader, organizzazioni e formazione, ma anche di individui. So che ti appassiona aiutare le persone a costruire carriere gratificanti.

Per il singolo ascoltatore, come un project manager o un operatore che osserva tutto questo svolgersi, cosa rende oggi una carriera duratura? Se le competenze tecniche si svalutano rapidamente, cosa invece cresce o si accumula?

Justin Bateh: È probabilmente la mia domanda preferita. Tutto ciò che ci è stato insegnato sulle carriere ci diceva di ottimizzare un unico patrimonio: la competenza. Diventa bravo, lavora sodo, acquisisci competenze e la carriera si prenderà cura di sé.

Ma ho visto ripetersi continuamente una situazione molto scomoda: la persona più competente nella lista dei licenziamenti è comunque nella lista dei licenziamenti. La competenza non è mai stata l’intera partita. Ora è il biglietto d’ingresso.

Il patrimonio che si svaluta più rapidamente è la competenza, perché l’IA rende quasi gratuita la competenza di base. Essere bravi a svolgere un compito non è più il tuo elemento distintivo.

Cosa si accumula? Le relazioni. Le relazioni si accumulano. Oggi mi sorprenderei se qualcuno venisse assunto semplicemente inviando una candidatura online e aspettando una risposta. Nessuno assume un curriculum: assume un nome pronunciato da qualcuno.

Anche la reputazione si accumula. Ciò che viene detto di te nelle stanze in cui non sei presente è molto importante. Spesso la tua promozione viene decisa in una riunione a cui non sei invitato. Puoi contribuire a costruire quella narrazione oppure lasciarla al caso.

Si accumulano anche le opzioni, i risparmi, la consapevolezza del mercato e la possibilità di essere ancora scelti. Non puoi negoziare qualcosa da cui non puoi allontanarti.

Infine, si accumula la tua storia: la capacità di descrivere il tuo impatto in una frase chiara. L’eccellenza invisibile e l’assenza di eccellenza vengono pagate allo stesso modo.

Il mio consiglio è mantenere aggiornate le competenze, ovviamente, ma capire che la competenza è il patrimonio di cui tutti ti hanno già parlato. La carriera che supererà i prossimi tre-cinque anni sarà costruita sulle relazioni, sulla reputazione, sulla tua storia, sulle tue possibilità e sulle tue competenze.

Galen Low: È interessante perché è difficile da sentire: siamo stati educati a concentrarci sulle competenze tecniche. Quando hai detto che l’eccellenza invisibile viene pagata quanto l’assenza di eccellenza, molti ascoltatori potranno riconoscersi, soprattutto nei ruoli di operations, project leadership e team leadership, che a volte sono invisibili e privi di riconoscimento.

Relazioni, reputazione e capacità di raccontare la propria storia sono collegate. Non significa giocare sporco o partecipare a un gioco politico: sono semplicemente le dinamiche reali del lavoro. Si tratta di relazioni tra esseri umani, di mettere in evidenza il proprio valore e di comprenderlo.

Essere abbastanza visibili da far parlare del proprio valore nelle stanze in cui non si è presenti è semplicemente il modo in cui funzionano le organizzazioni. È il modo in cui si collabora con gli esseri umani all’interno di una struttura organizzativa.

È qualcosa che tratti nei tuoi corsi?

Justin Bateh: Nel corso sulla gestione dei progetti potenziata dall’IA ne trattiamo una piccola parte, ma presto usciranno altre cose di cui non posso ancora parlare. Si concentreranno sugli altri patrimoni.

Hai colto il punto: reputazione, relazioni e capacità narrativa. Non dimenticare le tue possibilità: devi avere leva. È il modo in cui si svolge il gioco professionale. Non deve necessariamente essere il modo in cui vivi la tua vita personale, ma nel lavoro dovrai operare in questo modo se vuoi una traiettoria ascendente.

Galen Low: Mi piace. E mi piace anche questo anticipo. Dovrò invitarti di nuovo quando potrai parlare delle novità a cui stai lavorando. Nel frattempo, devo dire che Tactical Memo per me è una vera ancora di salvezza.

C’è un valore enorme. È ciò di cui parli ogni settimana mentre costruisci nuovo materiale. Sono davvero curioso di vedere dove potrà arrivare.

Justin Bateh: Lo apprezzo. Quando mi hai detto che leggi le mie email e che eri nella sequenza di benvenuto, sono rimasto sorpreso. Mi ha fatto piacere saperlo.

Galen Low: È difficile inviare una newsletter nel vuoto, sperare e guardare soltanto i tassi di apertura.

Justin Bateh: Vedo le metriche, ma non so mai chi si nasconda dietro quei numeri.

Galen Low: Justin, grazie mille per il tempo che hai trascorso con me oggi. È stato davvero divertente. Parlando di Tactical Memo e del tuo corso, dove possono saperne di più su di te le persone interessate?

Justin Bateh: Tactical Memo esce ogni settimana ed è la mia newsletter. Tratta esattamente gli argomenti di oggi: piani d’azione tattici per la leadership dei progetti basati sull’IA e per costruire carriere che si accumulano nel tempo.

Puoi andare su tacticalmemo.com/subscribe, cercare Tactical Memo oppure trovarmi su LinkedIn come Justin Bateh e inviarmi un messaggio. Il link è lì. L’iscrizione è gratuita e penso che ne ricaverai molto valore.

Galen Low: È davvero un’ottima newsletter. Inserirò tutti i link nelle note dell’episodio per chi ascolta e guarda. Justin, inserirò anche un link al tuo profilo LinkedIn. Grazie ancora, è stato fantastico.

Justin Bateh: Grazie, Galen. È stato fantastico. Apprezzo molto le ottime domande.

Galen Low: Bene, amici. È tutto per l’episodio di oggi del podcast The Digital Project Manager. Se questa conversazione ti è piaciuta, assicurati di iscriverti ovunque ci ascolti.

E se vuoi ancora più approfondimenti tattici, casi di studio e piani d’azione, crea un account gratuito su thedigitalprojectmanager.com. Alla prossima, grazie per aver ascoltato.