Il Summer Offsite è il momento in cui Sparq si ferma. Non per celebrare quello che è stato, ma per capire cosa serve adesso.

Quest’anno abbiamo invitato Mauro Bergamasco. Non per un discorso motivazionale. Per una conversazione su cosa tiene insieme una squadra quando il contesto cambia.

18 anni in Nazionale, sei allenatori, infortuni, squalifiche, rimonte impossibili. Mauro ha portato in stanza qualcosa che di solito rimane negli spogliatoi.

Quattro cose che continuano a tornare nelle nostre conversazioni.

La fiducia si osserva. Non si dichiara.

Non è un atto di fede — è qualcosa che si costruisce attraverso comportamenti ripetuti e si verifica nel tempo. Nel rugby lo sanno bene: quando passi la palla senza guardare, stai scommettendo su tutto quello che avete allenato insieme. E si rompe in un attimo.

Leader ≠ capitano.

Il capitano porta la fascia. Il leader fa dare il meglio agli altri — a prescindere dal ruolo formale. Mauro non è mai stato capitano della Nazionale. Era comunque uno dei leader dello spogliatoio. Nelle organizzazioni, confondere i due piani porta a cercare la leadership dove c’è autorità, e a non vederla dove c’è davvero.

Una squadra non è una famiglia. È un gruppo allineato su un obiettivo.

Non serve essere amici per performare insieme. Mauro lo ha raccontato con un aneddoto preciso: il capitano con cui andava più in conflitto era anche quello che avrebbe messo per primo nella lista dei quindici per scendere in campo il giorno dopo. Non serviva l’amicizia. Serviva l’allineamento.

Dalla colpa alla soluzione: il cervello va dove lo indirizzi.

La persona che ha sbagliato lo sa già. Chiederle “cosa non ha funzionato?” è più utile di dirle “hai sbagliato” — sposta l’attenzione avanti e non chiude la relazione. Come il pilota di Formula 1: se guardi l’ostacolo, ci finisci dentro. Se guardi la strada, la trovi.

Una squadra funziona quando non si dà per scontata. Vale per il campo. Vale per l’ufficio.

A Brescia non abbiamo parlato di cosa succederà al lavoro. Abbiamo cercato di capire cosa sta già succedendo.

Lo scorso maggio abbiamo riunito manager, leader ed esperti per confrontarci su una domanda che riguarda tutti: come sta cambiando davvero il lavoro?

Niente slide preconfezionate. Niente risposte facili. Solo domande che, una volta poste, è difficile ignorare.

In questa prima edizione, tre voci con prospettive diverse ma complementari: Monia Cusini, Head of People e Head of HR Advisory di Sparq, Giuseppe Torre, Founder e Direttore di DataHubs e docente alla Pontificia Università Antonianum, e Carlo Alberto Carnevale Maffè di SDA Bocconi.

Tre segnali emersi durante Sparking Thoughts che continuano a tornare nelle nostre conversazioni

Le competenze si muovono più velocemente dei mestieri.

Molte delle job description che usiamo oggi descrivono un lavoro che sta già cambiando.

Il problema dell’HR non è l’AI.

È continuare a gestire il lavoro con categorie pensate per un mondo che non esiste più.

Più la tecnologia diventa potente, più diventano preziose le cose che non si automatizzano.

Contesto. Giudizio. Capacità di scegliere una direzione.

Se queste domande sono già sul tuo tavolo, probabilmente vale la pena continuare la conversazione.

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Abbiamo raccolto gli insight emersi durante Sparking Thoughts in un report dedicato al futuro del lavoro, delle organizzazioni e della leadership.

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Durante l’ultima edizione di Sparking Thoughts, Monia Cusini ha proposto una domanda semplice:

E se stessimo osservando il futuro del lavoro dal punto sbagliato?

Per anni aziende e organizzazioni hanno letto il mercato attraverso ruoli, job title e organigrammi. È un approccio utile, ma sempre più limitante. Perché il cambiamento raramente parte dai ruoli. Prima si trasformano le competenze richieste per soddisfare i bisogni di business, poi cambiano i mestieri e solo in un secondo momento il mercato trova un nuovo nome per descriverli.

Una differenza apparentemente sottile, che però cambia completamente il modo in cui un’organizzazione può prepararsi al futuro.

Il problema dei job title

I job title servono. Aiutano a organizzare il lavoro, definire responsabilità e cercare persone sul mercato. Il rischio è considerarli una rappresentazione fedele e stabile di ciò che accade davvero dentro le organizzazioni.

In realtà, dietro ogni ruolo convivono competenze tecniche, relazionali, organizzative e decisionali che evolvono continuamente. Alcune diventano più importanti, altre perdono rilevanza, altre ancora entrano silenziosamente in lavori che fino a pochi anni prima richiedevano capacità molto diverse.

Quando continuiamo a osservare il lavoro solo attraverso i titoli professionali, rischiamo di vedere il mestiere ma non il cambiamento che sta avvenendo al suo interno.

La lezione del Data Scientist

Per spiegare questo meccanismo, Monia Cusini richiama la nascita di una delle professioni più citate degli ultimi anni: il Data Scientist.

Nel 2008 alcune persone all’interno di LinkedIn e Facebook stavano già svolgendo un lavoro nuovo. Analizzavano enormi quantità di dati, contribuivano allo sviluppo dei prodotti e supportavano decisioni di business sempre più complesse. Quello che facevano era chiaro. Meno chiaro era come definirlo.

Il nome arrivò dopo.

Il termine “Data Scientist” non ha creato quel lavoro. Ha semplicemente reso visibile qualcosa che esisteva già.

È un passaggio importante perché mostra come nascono molti dei mestieri che oggi consideriamo normali. Prima si aggregano nuove e vecchie competenze per rispondere a esigenze di business, poi emerge un bisogno organizzativo di chiarezza e condivisione e solo successivamente il mercato trova un’etichetta per dare struttura.

La vera lezione, quindi, non riguarda il Data Scientist in sé. Riguarda il processo che lo ha generato.

Dove guardare per capire cosa sta cambiando

Se i nuovi mestieri nascono dall’evoluzione delle competenze, allora cambia anche la domanda che dovremmo porci.

Più che chiederci quali lavori esisteranno tra dieci anni, dovremmo osservare quali competenze stanno già cambiando dentro le nostre organizzazioni.

Perché è lì che si nascondono i segnali più interessanti.

Le aziende che riescono a intercettare una competenza emergente prima che diventi un profilo professionale codificato guadagnano tempo. Tempo per formare, per sviluppare percorsi interni, per trattenere talenti e per prepararsi a una domanda che il mercato non ha ancora reso esplicita.

In un contesto in cui il cambiamento accelera continuamente, questo vantaggio può fare una differenza enorme.

Quando si parla di intelligenza artificiale, la conversazione si concentra quasi sempre sugli strumenti. Quali attività verranno automatizzate, quali professioni cambieranno, quali competenze dovremo sviluppare e quali tecnologie adottare.

Secondo Giuseppe Torre, però, questa lettura rischia di fermarsi alla superficie del fenomeno.

La trasformazione in corso non è prima di tutto tecnologica. È cognitiva.

L’intelligenza artificiale sta infatti modificando il rapporto che persone e organizzazioni hanno con la conoscenza: il modo in cui la produciamo, la condividiamo, la interpretiamo e la utilizziamo per prendere decisioni. È questo il cambiamento più profondo, e probabilmente quello di cui stiamo ancora sottovalutando la portata.

Quando cambia la conoscenza, cambiano anche le organizzazioni

Per decenni molte organizzazioni sono state costruite attorno a un principio semplice: la conoscenza era concentrata in alcuni ruoli, funzioni o livelli gerarchici. Chi possedeva più informazioni prendeva decisioni. Gli altri le eseguivano.

Questo modello oggi mostra limiti sempre più evidenti.

La disponibilità diffusa di strumenti digitali e sistemi di AI rende infatti accessibili informazioni che fino a pochi anni fa erano patrimonio di pochi specialisti. Di conseguenza, il valore non nasce più soltanto dall’accesso alla conoscenza, ma dalla capacità di interpretarla e trasformarla in azione.

Per Torre, è proprio qui che si gioca la vera partita. Non nella semplice adozione della tecnologia, ma nella capacità delle persone di attribuire significato a una quantità crescente di informazioni.

Il problema non è l’AI. È come prendiamo decisioni.

Uno degli aspetti più interessanti della trasformazione in corso riguarda il rapporto tra competenza e autorevolezza.

Per generazioni abbiamo associato l’autorevolezza alla possibilità di accedere a informazioni che altri non possedevano. Oggi questo vantaggio tende a ridursi. Chiunque può verificare un dato, confrontare fonti diverse o approfondire un argomento in pochi minuti.

Questo non significa che l’esperienza non conti più. Significa che cambia il motivo per cui conta.

Le organizzazioni non hanno bisogno di persone che conoscono più informazioni degli altri. Hanno bisogno di persone che sanno collegare informazioni diverse, interpretarle nel contesto corretto e assumersi la responsabilità delle decisioni che ne derivano.

È qui che la trasformazione diventa cognitiva.

Una questione anche etica

Quando si parla di intelligenza artificiale, il tema dell’etica viene spesso affrontato come una questione normativa o tecnologica. In realtà, secondo Torre, la domanda è molto più semplice e allo stesso tempo molto più profonda.

Se strumenti sempre più avanzati entrano nei processi decisionali, quali decisioni siamo disposti a delegare? E quali vogliamo continuare ad assumerci come esseri umani?

L’AI è già in grado di analizzare grandi quantità di dati, individuare correlazioni, sintetizzare documenti e formulare raccomandazioni. Ma la capacità di decidere cosa sia opportuno fare, quali conseguenze accettare e quali responsabilità assumersi resta una questione umana.

Per questo la sfida non è scegliere se utilizzare o meno questi strumenti.

La sfida è costruire organizzazioni capaci di usarli senza rinunciare al pensiero critico, al giudizio e alla responsabilità.

Le competenze che diventano più importanti

In un contesto in cui l’accesso alla conoscenza è sempre più diffuso, diventano centrali competenze che per molto tempo abbiamo considerato complementari rispetto a quelle tecniche.

Pensiero critico, capacità di interpretazione, discernimento, giudizio e lettura del contesto non sono competenze “soft”. Sono sempre più spesso le competenze che permettono di generare valore.

L’intelligenza artificiale può accelerare l’accesso alle informazioni. Non può sostituire la capacità di attribuire loro un significato.

Per questo il vantaggio competitivo non dipenderà soltanto dall’adozione di nuove tecnologie. Dipenderà dalla qualità delle domande che le persone sapranno porsi e dalla loro capacità di trasformare informazioni in decisioni consapevoli.

Una riflessione per chi si occupa di persone

Per Sparq questa prospettiva apre una riflessione importante.

Se la trasformazione in corso è prima di tutto cognitiva, allora il tema del talento non può essere affrontato soltanto attraverso competenze tecniche, strumenti e processi. Diventa necessario comprendere come le persone apprendono, come costruiscono significato, come collaborano e come prendono decisioni in contesti sempre più complessi.

In fondo, la domanda lasciata dall’intervento di Giuseppe Torre non riguarda l’intelligenza artificiale.

Riguarda noi.

Perché se la tecnologia sta cambiando il modo in cui lavoriamo, la vera questione è capire se stiamo cambiando con la stessa velocità il modo in cui pensiamo.

Articolo ispirato all’intervento di Giuseppe Torre durante Sparking Thoughts, il format con cui Sparq osserva come stanno cambiando lavoro, organizzazioni e leadership.

Per anni l’HR è stato raccontato come una funzione di supporto. Una funzione fondamentale, certo, ma spesso collocata ai margini dei luoghi in cui si decide davvero la strategia dell’impresa.

L’intervento di Carlo Alberto Carnevale Maffè a Sparking Thoughts ribalta questa prospettiva.

La sua tesi è semplice: se l’intelligenza artificiale cambia la natura del lavoro, cambia inevitabilmente anche la natura dell’HR.

Non più soltanto gestione di persone, ruoli e processi. Ma governo degli asset intangibili che generano valore all’interno dell’organizzazione.

Dal lavoro al contributo

Per molto tempo le aziende hanno ragionato in termini di job: ruoli, mansioni e responsabilità relativamente stabili. Una job description serviva a definire ciò che una persona avrebbe dovuto fare e quali competenze avrebbe dovuto possedere.

L’AI rende questo modello meno preciso.

Il lavoro si scompone in attività, decisioni, conoscenze, relazioni e capacità di giudizio. Alcune di queste potranno essere supportate o automatizzate. Altre resteranno profondamente umane.

Per questo la domanda non diventa più “quante persone servono?”, ma “quale contributo serve e come può essere generato, orchestrato e valorizzato?”.

Il tema non è sostituire le persone. È capire dove nasce il valore e come farlo crescere.

Il capitale semantico dell’impresa

Secondo Carnevale Maffè, ogni organizzazione possiede un patrimonio spesso invisibile: il proprio capitale semantico.

È l’insieme delle conoscenze che vivono nelle persone, nelle relazioni e nell’esperienza accumulata nel tempo. Comprende ciò che è scritto nei processi, ma anche ciò che non è mai stato formalizzato: intuizioni, sensibilità di mercato, competenze tacite, conoscenza dei clienti, cultura manageriale e capacità di interpretare il contesto.

È il patrimonio che spesso risiede nelle persone più esperte, nei team storici o negli imprenditori stessi.

Il problema è che questo sapere rischia di restare nascosto, frammentato o addirittura di andare perso quando una persona lascia l’organizzazione.

Per questo l’AI rende urgente una nuova responsabilità: trasformare la conoscenza individuale in conoscenza organizzativa.

Non basta adottare strumenti. Serve costruire un linguaggio comune che permetta alle persone, ai processi e alle tecnologie di lavorare sulla stessa base di conoscenza.

L’HR come asset manager degli intangibili

In questo scenario l’HR smette di essere soltanto una funzione che gestisce una voce di costo.

Diventa un gestore di patrimonio.

Il suo compito non è solo attrarre talenti, ma comprendere quali conoscenze rendono davvero distintiva un’organizzazione, come proteggerle, come svilupparle e come trasferirle alle nuove generazioni.

Significa individuare quali competenze devono rimanere umane, quali possono essere supportate dall’AI e quali attività possono essere completamente automatizzate.

Significa, soprattutto, governare il portafoglio di competenze e conoscenze su cui si fonda il vantaggio competitivo dell’impresa.

Il valore umano che resta

In uno scenario in cui molte attività possono essere automatizzate, ciò che resta umano diventa ancora più prezioso.

Restano umani la capacità di formulare le domande giuste, interpretare il contesto, definire i vincoli di un problema, gestire le eccezioni e assumersi la responsabilità delle decisioni.

L’intelligenza artificiale può produrre risposte, ma non può assumersi il peso del significato, delle conseguenze e della responsabilità che ogni decisione comporta.

Per questo il lavoro umano non scompare. Si sposta verso ciò che richiede giudizio.

Le organizzazioni avranno sempre più bisogno di persone capaci di vedere ciò che un modello non vede, contestare ciò che appare ovvio e leggere sfumature che nessun algoritmo può cogliere autonomamente.

Perché questa riflessione riguarda Sparq

Per Sparq queste riflessioni toccano il cuore del proprio lavoro.

Headhunting, Talent as a Service e HR Advisory non possono più essere letti soltanto come servizi per trovare o gestire persone. Diventano strumenti per aiutare le aziende a ripensare la propria architettura del lavoro.

Il punto non è semplicemente coprire una posizione.

È aiutare le organizzazioni a capire quali contributi saranno davvero necessari, quali competenze resteranno distintive e quali forme di collaborazione emergeranno tra persone e tecnologie.

In questo scenario, il talento non è più solo una persona inserita in un ruolo.

È una combinazione di competenze, esperienza, giudizio, energia e conoscenza che l’organizzazione deve saper riconoscere, attivare e valorizzare.

Il futuro del lavoro sarà una questione di governo

L’intervento di Carlo Alberto Carnevale Maffè non è una riflessione sull’AI come trend tecnologico.

È una riflessione su come cambia il valore nelle organizzazioni.

L’AI non elimina il lavoro. Lo obbliga a ridefinirsi.

Non elimina l’HR. Lo spinge verso il centro della strategia.

E non sostituisce il valore umano. Costringe le aziende a capire finalmente dove quel valore risiede davvero.

Per questo il lavoro dell’HR non sarà più soltanto trovare talenti.

Sarà riconoscere il valore che l’organizzazione possiede, trasformarlo in conoscenza condivisa e metterlo nelle condizioni di generare futuro.

Articolo ispirato all’intervento di Carlo Alberto Carnevale Maffè durante Sparking Thoughts, il format con cui Sparq osserva come stanno cambiando lavoro, organizzazioni e leadership.