di Silvia Pugi – Vicesegretario Generale CEC European Managers
L’ingresso dell’AI costringe le organizzazioni a rivedere la loro governance, cambia il ruolo dei manager e le modalità di portare valore.
L’incontro tenuto a Malta con cento manager europei nell’ambito del progetto promosso da CEC European Managers presenta i primi risultati e linee guida di come gestire la governance dell’Intelligenza Artificiale nei luoghi di lavoro.
La cornice normativa e la centralità della sorveglianza umana
I dibattiti sull’intelligenza artificiale parlano spesso eccessivamente di rischi, trascurando le opportunità e la governance, sebbene l’IA costituisca ormai il pilastro fondamentale della competitività d’impresa. Per colmare questo vuoto, CEC European Managers sta portando avanti il progetto europeo AI MANAGE, finalizzato a guidare l’adozione pratica dell’intelligenza artificiale secondo il principio “good for business and good for people” — coniugando efficacia economica, rispetto delle persone e centralità del ruolo manageriale.
Il dibattito europeo sull’applicazione dell’AI Act, muove da un principio: i sistemi di IA che plasmano la vita lavorativa incidono direttamente sui diritti fondamentali, sull’autonomia e sui mezzi di sostentamento. La classificazione ad alto rischio prevista per il reclutamento, la promozione, il licenziamento e l’assegnazione dei compiti obbliga i datori di lavoro a implementare perimetri di sorveglianza umana effettivi.
Il pericolo principale per chi riveste posizioni di leadership (dai manager ai board) risiede nella delega passiva. Una graduatoria o uno screening algoritmico si traducono frequentemente in decisioni esecutive, anche in presenza di una mera firma formale del manager. La gestione algoritmica ridefinisce le funzioni direttive senza scalarne le responsabilità. L’adozione di un approccio guidato dall’intelligenza artificiale che infranga la conformità normativa attribuisce l’intera responsabilità al vertice aziendale.
Durante l’incontro di Malta, sono stati presentati i risultati preliminari di una riecrca in corso sui manager europei
- Il 67% dei manager intervistati utilizza l’IA quotidianamente per redigere email, tradurre e sintetizzare documenti.
- Il 50% circa ammette il ricorso ad account privati o non autorizzati per lo svolgimento di mansioni professionali (fenomeno dello shadow AI).
- Le aree caratterizzate dai punteggi di conformità più bassi riguardano la conservazione dei dati, la revisione della documentazione tecnica e la comprensione dei processi algoritmici sottostanti.
Questo divario tra la pratica quotidiana degli strumenti e il controllo strutturato dei rischi costituisce la principale vulnerabilità che le aziende devono sanare.
Adozione, divari strutturali e sovranità europea
L’analisi dei comportamenti organizzativi evidenzia la differenza tra le grandi strutture e le piccole e medie imprese. Nelle grandi realtà, l’integrazione di agenti intelligenti e suite aziendali (come Microsoft Copilot) è pervasiva, ma i benefici faticano a riflettersi direttamente sul conto economico: tre quarti dei manager registrano incrementi di produttività personale, mentre solo uno su cinque riesce a certificarne l’impatto tangibile sui margini di bilancio.
Le PMI con meno di cinquanta dipendenti registrano un ritardo marcato, condizionate dall’assenza di modelli di business definiti per l’adozione dell’IA, di policy d’uso codificate e di framework culturali adeguati.
Il quadro europeo evidenzia inoltre la criticità della sovranità industriale: l’ecosistema produttivo europeo sconta una dipendenza strutturale da piattaforme e modelli proprietari esteri. La concentrazione della proprietà tecnologica in poche mani d’oltreoceano configura un rischio geopolitico che le aziende ma anche le istituzioni europee hanno bisogno di valutare e arginare con investimenti mirati.
Le leve della leadership: competenza, governance e coraggio
Il superamento della fase di transizione richiede l’adozione di tre pilastri manageriali:
- Competenza strategica: Ai vertici aziendali non compete la comprensione ingegneristica dei modelli di frontiera. È indispensabile, tuttavia, riservare tempo alla decodifica dell’impatto di tali capacità sull’organizzazione, guidando i team nella comprensione dei limiti operativi e definendo perimetri d’impiego chiari.
- Governance dei dati e delle soluzioni: Le aziende devono gestire separatamente la sicurezza dei dati e la governance delle soluzioni di IA. Considerare la riservatezza delle informazioni come un veto assoluto paralizza l’operatività; occorre strutturare barriere trasversali, come indici di rischio parametrizzati (che consentano strumenti con banner informativi o blocchino automaticamente le fughe di dati sensibili) e percorsi di train-the-trainer affidati a “campioni” interni dotati di mandati specifici.
- Coraggio manageriale: I leader devono esercitare la prerogativa di rifiutare strumenti automatizzati generatori di discriminazioni, sorveglianza sproporzionata o pressioni ingiustificate sui lavoratori, indipendentemente dalle promesse di maggiore efficienza a breve termine.
Prospettive e prossimi passi
Il percorso avviato a Malta prosegue nei prossimi mesi attraverso una ricerca per misurare l’evoluzione comportamentale e organizzativa nei contesti di lavoro europei.
Ma il vero obiettivo è creare un toolkit operativo per gestire l’AI, pur sapendo che stiamo lavorando su un target in movimento!
L’Artificiale richiede una trasformazione manageriale profonda. La tecnologia potenzia la competitività e libera risorse nelle aziende, ma la visione strategica, la capacità di giudizio e di decisione, la tutela della dignità del lavoro rimangono prerogative insostituibili della leadership umana.
