Aspettative da CEO alle stelle, realtà dell’AI coi piedi per terra (8 verità scomode per il 2026)
- kairosgoodfriend
- 1 giorno fa
- Tempo di lettura: 3 min
Ho letto un'articolo interessante su HBR magazine e concordo in pieno l'approccio.
Siamo nell’anno in cui l’AI “promette” più di quanto “mantenga”. I CEO chiedono crescita, efficienza, margini. Le persone, invece, hanno tra le mani strumenti che a volte brillano… e spesso inciampano. Il paradosso è tutto qui: aspettative altissime vs prestazioni altalenanti.
Se sei al comando, devi giocare su due tavoli: consegnare risultati oggi e preparare la squadra a creare valore domani. Tradotto: smettere di sognare la bacchetta magica e progettare una forza lavoro umano-macchina capace di produrre valore reale, misurabile.
Le 3 priorità che nessuno può saltare
Navigare le nuove regole del lavoro: il “patto” datore-dipendente è in riscrittura (tecnologia, economia, politica).
Mitigare minacce emergenti: rischi nuovi, veloci, spesso invisibili alla prima lettura.
Sfruttare il modello “umano + macchina”: non più automazione cieca, ma co-progettazione dei processi.
8 verità scomode per il 2026 (e cosa farci)
1) I licenziamenti “per colpa dell’AI” corrono più dei guadagni da AI
In molte aziende si taglia in anticipo rispetto ai benefici reali. Risultato? Rischio di dover ri-assumere a costi maggiori.
Mossa Kairos: blocca il “taglio preventivo”. Leva su piloti con KPI (qualità, tempi, rifacimenti), poi scala.
2) La dissonanza culturale frena la performance
Chiedi di più, offri lo stesso (o meno): le persone lo notano. Brand interno in calo = obiettivi più lontani.
Mossa Kairos: coerenza. Dichiarare onestamente aspettative (ore, output, presenza). Cultura che evolve, sì; ambiguità mai.
3) L’AI consuma “fitness mentale”
Adozione ovunque, ma poca attenzione agli effetti psicologici/cognitivi (ansia, atrofia decisionale, dipendenze).
Mossa Kairos: linee guida di uso sostenibile (pause, review umana, limiti di contesto), sportelli di supporto, incident policy chiara per gli strumenti AI aziendali.
4) Il nuovo buco nero è il workslop*
Più strumenti, più output… più spazzatura (errori, allucinazioni, ridondanze). Due ore buttate per ripulire ogni “pasticcio”.
Mossa Kairos: sposta budget da “più tool” a change management e process design. KPI: tasso di rifacimento, tempo di convalida, confidenza dei reviewer.
*output prodotto in fretta (spesso con l’AI) che è basso di qualità, pieno di errori o ridondanze e richiede più tempo per correggerlo di quanto ne sia valso crearlo.
5) Assunzioni: tornare umani per vincere
Gara d’armi AI: candidati generati dall’AI, selezioni filtrate dall’AI. Fiducia a picco.
Mossa Kairos: high-touch + high-tech: eventi in presenza, prove pratiche, interview agent a supporto (non in sostituzione). Meno volume, più qualità.
6) Minacce interne in aumento (deepfake, identità, spionaggio)
Più AI = più attacchi sofisticati dentro l’azienda. Non è solo tema da CIO.
Mossa Kairos: HR in prima linea: formazione anti-deepfake, verifiche di identità rafforzate, policy per ruoli critici, sovranità dei dati dove ha senso.
7) Nuove carriere: dal “tech” ai mestieri
Parte della forza lavoro digitale pivotta verso mestieri “AI-proof” (manualità qualificata).
Mossa Kairos: piani di up/reskilling trasparenti, itinerari interni, retention su ruoli chiave. Comando: “parlate chiaro sugli impatti dell’AI per ruolo”.
8) Il valore lo sblocca chi capisce i processi, non i tool
Gli “stregoni dell’ultima piattaforma” sono rari e superati in fretta. Vince chi ridisegna il lavoro.
Mossa Kairos: assumi/valorizza process owner e system thinker. Obiettivo: ridisegnare il flusso, non solo velocizzare il task.
Le domande e le aspettative da CEO
Porta in comitato, in riunione con i tuoi superiori, alcuni punti interessanti e incita a
una conversazione schietta e concreta:
Quali di queste otto tendenze peseranno davvero sul nostro settore e nel nostro Paese?
In quali casi concreti stiamo accumulando workslop?
Chi è il process owner di ogni flusso critico e in quali aree l’AI sta già stressando la salute cognitiva delle persone? Quali segnali vediamo e quali interventi mettiamo in campo? Siamo contrattualmente pronti a gestire diritti e compensi per avatar, digital twin e repliche dei nostri talenti?
Conclusione
Siamo nel mezzo tra ambizione e realtà: l’AI promette molto, ma il valore nasce solo quando disegniamo processi migliori, proteggiamo la qualità e diciamo le cose in maniera chiara. Le aspettative da CEO sono alte, tutti si aspettano un taglio dei costi e una maggiore efficacia. Tu sai che questo può generare un problema!
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