Per noi che lavoriamo nella formazione, l’IA apre una domanda scomoda: se una persona può chiedere ad un chatbot di spiegarle un concetto, prepalarla ad una conversazione difficile o darle feedback su un testo ecc…
perché dovrebbe ancora partecipare a un corso?
La risposta, a mio avviso, non è rassicurante per tutti. Una parte importante del lavoro formativo tradizionale perderà valore: quella che consiste soprattutto nel trasferire contenuti, mostrare slide in pratica.
Ma non è detto che perda valore il lavoro di chi aiuta un’azienda a cambiare davvero. Anzi, qui può aprirsi uno spazio più interessante.
Il contenuto diventa più accessibile. Il contesto vale di più.
Un’AI può spiegare un modello di leadership, preparare una guida a una riunione, aiutare un commerciale a formulare domande migliori o far esercitare un responsabile su un feedback delicato. È già utile, e lo sarà sempre di più.
Fa invece molta più fatica a entrare in un’azienda, capire perché le persone evitano certi confronti, perché una funzione lavora in isolamento o perché i responsabili faticano a delegare. Ancora più difficile è far emergere questi temi senza creare difese e accompagnare le persone mentre provano un modo di lavorare diverso.
Questa è la distinzione che conta. Non tra formazione con AI e formazione senza AI, ma tra trasferimento di nozioni e costruzione di cambiamento nel lavoro quotidiano.
Il World Economic Forum stima che, entro il 2030, 59 persone su 100 avranno bisogno di upskilling o reskilling e che l’85% delle aziende intervistate darà priorità alla riqualificazione. Accanto alle competenze tecnologiche, restano centrali (ancora e sempre di più) pensiero critico, resilienza, leadership ed influenza sociale.
Dal formatore al facilitatore del cambiamento: cinque spostamenti concreti
1. Meno docente, più diagnostico
Prima di progettare un intervento, cresce l’importanza di capire che cosa sta succedendo: quali comportamenti ostacolano il lavoro, quali priorità sono in conflitto, quali competenze servono davvero e quale cambiamento è realistico attendersi. Interviste, osservazione e confronto con i responsabili possono valere più di molte ore aggiuntive di aula.
2. Meno corso, più esperienza di apprendimento
Le informazioni possono essere preparate prima, con materiali brevi ed “AI on demand”.
Il tempo insieme può diventare più prezioso: discussione di casi reali, simulazioni, esercitazioni, confronto tra funzioni, decisioni e impegni concreti. L’aula non deve più essere il luogo dove si ricevono informazioni, ma dove si lavora su ciò che da soli è più difficile affrontare.
3. IA come tutor post-corso
Dopo un percorso, un assistente AI coerente con il metodo può aiutare le persone. E’ un’esperienza che ho già provato: veloce da preparare e di impatto per i partecipanti (può essere un GPTs, Gem od Agente). Non sostituisce il confronto umano: rende l’apprendimento più continuo e riduce la distanza tra aula e lavoro.
4. Più facilitatore delle conversazioni difficili
Priorità contrastanti, responsabilità ambigue, conflitti tra funzioni, passaggio da tecnico a responsabile: sono temi poco automatizzabili. Qui conta chi sa costruire un confronto utile, fare le domande giuste, dare una struttura alla decisione e riportare il gruppo su impegni concreti.
5. Più consulente sull’integrazione uomo-AI
La domanda non è “facciamo un corso su ChatGPT?”. È: quali attività affidiamo all’AI, quali devono restare presidiate dalle persone, come cambia il ruolo del responsabile e quali rituali o processi vanno ridisegnati? Microsoft parla di “intelligence on tap”: competenza disponibile su richiesta. Il lavoro vero, per le aziende, è decidere come usarla bene nei propri flussi di lavoro.
Cambia anche l’unità di misura del lavoro
Il mercato ha spesso ragionato così: “otto o sedici ore di formazione”. Nei prossimi anni vedo più utile vendere un percorso con un obiettivo di cambiamento:
Diagnosi → contenuti on demand → workshop → applicazione sul lavoro → AI coach → coaching e facilitazione → verifica.
Una parte del valore la porta il consulente. Una parte la piattaforma. Una parte nasce dall’applicazione quotidiana delle persone. L’AI non deve per forza cannibalizzare il lavoro di chi forma: può diventarne una componente.
Il capitale professionale non sono solo le slide (per fortuna!)
Nei prossimi cinque anni il capitale di chi lavora bene non saranno soltanto le presentazioni.
Saranno i metodi, le diagnostiche, i framework, le esercitazioni, i casi e le modalità di accompagnamento verificati sul campo.
Una parte di questa proprietà intellettuale potrà vivere dentro strumenti AI: assistenti per preparare una riunione, simulatori di conversazioni difficili, checklist adattive, coach per l’applicazione. Ma la qualità di quegli strumenti dipenderà dal metodo che c’è dietro e dalla capacità di collegarli al contesto.
La domanda guida
“Quale cambiamento deve ottenere questa azienda, e quale combinazione di AI, strumenti, formazione, facilitazione e coaching serve per ottenerlo?”
È una domanda impegnativa, ma è anche una definizione più utile del mestiere di chi lavora con persone, team e organizzazioni.