Come si costruiscono competenze, esperienza e leadership quando l’intelligenza artificiale occupa i primi gradini della carriera?

Ogni generazione ha avuto una propria palestra di apprendimento.

I Silent hanno imparato lavorando accanto agli adulti in una società della ricostruzione. I Baby Boomer dentro organizzazioni in espansione. La Generazione X nella transizione tecnologica. Millennials e Z nell’economia digitale.

Ma quale sarà la palestra di apprendimento della prima generazione che entrerà nel lavoro insieme all’intelligenza artificiale?

L’AI automatizza compiti ripetitivi, questo è un po’ il mantra che leggiamo ovunque; tuttavia, c’è una conseguenza di cui si parla poco: molte delle attività che l’AI svolge sono le stesse che, storicamente, permettevano ai giovani di imparare il mestiere: raccogliere informazioni, preparare bozze, fare analisi preliminari, produrre sintesi, supportare processi, osservare il lavoro dei più esperti e imparare facendo.

Ogni professionista esperto di oggi è stato, all’inizio della sua carriera lavorativa, una persona inesperta che svolgeva attività semplici. Se queste attività scompaiono, non si eliminano solo dei compiti ma anche una fase di sviluppo professionale.È sempre capitato, ai giovani di ogni epoca, che venisse richiesta esperienza oltre alle competenze, il pensiero che ha attraversato la mente di tutti e tutte era proprio: “Ma se non inizio a lavorare come faccio a fare esperienza?”. Al tempo dell’AI la questione assume una dimensione nuova, non solo occupazionale ma anche generazionale.

Se le organizzazioni svuotano le posizioni di ingresso perché “l’AI lo fa più velocemente”, tagliano un processo fondamentale del lavoro, quello attraverso cui una società trasforma il potenziale in esperienza, l’esperienza in competenza e la competenza in leadership di oggi e di domani.

Il paradosso è evidente: mentre molte imprese dichiarano di voler attrarre giovani talenti, allo stesso tempo rischiano di ridurre gli spazi in cui quei talenti possono diventare competenti.

Non solo, c’è un altro aspetto che merita attenzione. Recentemente molte aziende hanno introdotto l’AI nei processi operativi, amministrativi, commerciali e HR con l’aspettativa di ottenere un immediato salto di produttività. In alcuni casi questo è avvenuto. In altri, molto meno di quanto inizialmente atteso.

La promessa di maggiore efficienza non si traduce automaticamente in maggiore qualità. Non a caso stanno emergendo  casi in cui anche grandi società di consulenza hanno dovuto correggere o ritirare analisi e documenti prodotti con un uso poco critico dell’intelligenza artificiale. Anche una risposta automatica a un cliente può essere veloce ma non necessariamente efficace. In altre parole, velocità e qualità non coincidono sempre.

Lo stesso vale per i processi di selezione del personale.

L’idea di affidare interamente all’AI tutte le fasi del recruiting — dall’analisi dei CV allo screening, fino ai colloqui automatizzati — si sta rivelando più complessa del previsto. Gli algoritmi possono aiutare a gestire grandi volumi di candidature e individuare alcuni pattern, ma faticano a cogliere elementi fondamentali come il potenziale, la motivazione, la capacità di apprendimento, la compatibilità culturale o le competenze emergenti che non sono immediatamente leggibili in un curriculum.

La selezione è un processo profondamente umano perché riguarda persone, aspirazioni, relazioni e possibilità future. Delegarla completamente alla tecnologia rischia di trasformare una valutazione complessa in una semplice operazione di filtraggio.

Sempre di più, le aziende che si sono affidate alla gestione AI del processo di selezione, tornano all’umano in diverse delle fasi di recruiting.

La prospettiva generazionale diventa decisiva.

Le nuove generazioni arrivano al lavoro con familiarità tecnologica, ma non necessariamente con esperienza organizzativa, conoscenza dei contesti, capacità negoziale, lettura dei vincoli, gestione dell’errore, comprensione dei rapporti di potere e dei processi decisionali. Tutte competenze che non si scaricano da una piattaforma.

Allo stesso tempo, le generazioni più esperte possiedono esperienza lavorativa e memoria dei contesti, conoscenza tacita, capacità di valutare conseguenze sul presente e sul lungo periodo. Ma rischiano, se isolate, di leggere l’AI solo come minaccia o come strumento tecnico da delegare.

Il valore nasce nell’incontro

Per la prima volta nella storia moderna, una generazione entrerà nel lavoro con un’intelligenza artificiale sempre presente accanto a sé. La sfida non sarà imparare a usare la tecnologia ma imparare ciò che la tecnologia non può insegnare: il pensiero critico, il senso del contesto, la responsabilità delle decisioni, la capacità di collegare situazioni diverse e leggere le conseguenze nel tempo.

Il futuro del lavoro non è e non sarà deciso dalla contrapposizione tra giovani “digitali” e senior “esperti”, ma dalla capacità delle organizzazioni di costruire ambienti in cui l’AI diventi una tecnologia di apprendimento intergenerazionale.

E’ necessario ripartire dalle basi:

ripensare l’entry-level non come ruolo esecutivo sostituibile, ma come laboratorio di formazione accelerata: meno mansioni ripetitive, più esposizione a problemi reali; meno isolamento, più cross-mentoring; meno delega automatica alla tecnologia, più capacità critica; meno retorica del talento, più progettazione intenzionale dei passaggi di crescita.

Il rischio più grande è quello di creare una generazione che entra più tardi, apprende meno, sperimenta meno, costruisce meno appartenenza e viene valutata più per la sua capacità di usare strumenti che per la possibilità, peraltro intrinseca di ogni generazione, di sviluppare pensiero, responsabilità e visione.

L’AI senza una strategia generazionale rischia di trasformarsi in un acceleratore di discontinuità: tra chi ha già esperienza e può potenziarla, e chi avrebbe bisogno di costruirla e trova meno occasioni per farlo.

Per questo HR, imprenditori e manager dovrebbero considerare l’entry-level come un’infrastruttura di futuro. Ogni organizzazione dovrebbe chiedersi:

• Dove e come imparano oggi i giovani?
• chi li accompagna nella trasformazione da potenziale a competenza?
• quali attività stiamo automatizzando senza sostituirle con nuove occasioni di apprendimento per ogni età?
• quali conoscenze tacite, ma essenziali, rischiamo di non trasferire più?
• quali ruoli di ingresso dobbiamo ridisegnare perché siano AI-augmented, ma anche umanamente formativi?
• quali processi stiamo affidando all’AI senza verificare se la qualità del risultato sia realmente equivalente a quella prodotta dalle persone?

Il punto chiave da affrontare oggi non è difendere il passato né opporsi all’innovazione, ma evitare che, nel nome dell’efficienza immediata e della riduzione dei costi, si indebolisca la capacità futura delle organizzazioni di sviluppare competenze, trasferire conoscenza e costruire nuove professionalità e stili di leadership.

L’AI può accelerare il lavoro, ma nessuna tecnologia può sostituire il processo attraverso cui una generazione impara a diventare classe dirigente.

I. Pierantoni, giugno 2026

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