Un dato pubblicato di recente dall’Economist agisce come un leading indicator critico per lo stato di salute della produttività globale: nell’ultimo anno, le candidature per posti di lavoro sono aumentate del 239%.
Se leggiamo questo numero con le lenti tradizionali dell’HR, vediamo solo un aumento del “rumore”: spam di CV e overload dei recruiter. Ma se indossiamo le lenti della strategia aziendale, il messaggio è un allarme rosso: siamo di fronte a uno shock asimmetrico di produttività.
L’adozione massiva di strumenti di Generative AI – da agenti come LazyApply all’uso tattico di LLM per ottimizzare i profili – ha abbattuto il costo marginale dell’attività del singolo professionista. Il talento individuale ha imparato a scalare se stesso. L’organizzazione aziendale, invece, è rimasta ancorata a logiche lineari.
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AI e produttività: dalla Shadow IT alla Shadow Competence
Questo gap genera ciò che definisco “Shadow Competence”. È l’evoluzione cognitiva della vecchia Shadow IT. Oggi i knowledge worker possiedono uno stack tecnologico privato (B2C) enormemente superiore a quello fornito dall’azienda (B2B).
Il Time-to-Value per un privato è immediato: acquista un abbonamento SaaS AI e in cinque minuti è operativo. Per un’azienda, l’adozione della stessa capacità fornita dall‘intelligenza artificiale è frenata da quella che chiamo “viscosità organizzativa”: compliance (necessaria, ma lenta), integrazione con legacy system, cybersecurity e catene decisionali gerarchiche.
Il risultato è un paradosso di efficienza: assumiamo forza lavoro “potenziata” che, varcata la soglia dell’ufficio, è costretta a un downgrade tecnologico per adattarsi a strumenti obsoleti. Quel +239% di produttività esterna non si traduce in valore interno (EBITDA). È capitale umano latente, sprecato.
Dinamiche di mercato: i cicli di produttività avversaria
L’accelerazione dell’IA sta innescando quelli che in strategia definiamo “Adversarial Productivity Cycles”. Non si tratta più della favola del solo potenziamento uomo-macchina (copilot), ma di una rincorsa competitiva tra sistemi opposti.
Lo vediamo in due verticali critici:
- Talent Acquisition: Agenti AI (lato candidato) saturano i canali con application perfette; le aziende devono rispondere con sistemi di AI Screening difensivi per filtrare il segnale dal rumore.
- Sales & Operations: Sistemi di Outreach automatizzato (lato venditore) si scontrano con Inbox Gatekeepers (lato cliente) addestrati per bloccare le comunicazioni non rilevanti.
In questo scenario, il vantaggio competitivo temporaneo va a chi riduce per primo il gap tecnologico. Attualmente, l’asimmetria favorisce il singolo individuo rispetto all’infrastruttura aziendale.
I modelli contrarruali verso la “Liquidità Interna”
Se proiettiamo queste tendenze, ci avviciniamo a uno scenario che l’economista Ronald Coase avrebbe trovato affascinante. Le aziende esistono per ridurre i costi di transazione. L’IA sta portando questi costi verso lo zero.
Immaginiamo un futuro prossimo in cui ogni professionista dispone di un “Agente di Carriera” personale che scansiona il mercato h24. Il mercato del lavoro diventa iper-liquido, frictionless. In un sistema a viscosità zero, la retention basata sull’inerzia non regge più.
La sfida per le aziende non è bloccare questa fluidità, ma internalizzarla. I modelli contrattuali rigidi dovranno evolvere verso forme di “Internal Talent Marketplace”: strutture dove i dipendenti non sono “fermi” in un ruolo, ma operano come nodi ad alto valore che vengono allocati dinamicamente sui progetti, con una valutazione del valore prodotta in tempo reale (pricing live). La fedeltà non si ottiene più col contratto, ma con la capacità dell’azienda di offrire la migliore infrastruttura tecnologica al talento.
Tre passi operativi: governance adattiva, sandbox e KPI
Le aziende non possono permettersi di rimanere spettatrici di questa “Shadow Competence”. Il rischio è duplice: perdere i talenti migliori (frustrati dal gap tecnologico) e subire la velocità del mercato.
La soluzione per il management non è solo tecnologica, ma di Governance. Ecco tre passi operativi:
- Istituzionalizzare la Shadow AI: Invece di vietare ChatGPT o Gemini, create istanze Enterprise sicure e fornitele subito ai team.
- Creare “Innovation Sandbox”: Superare il modello a cascata (Waterfall) per creare zone franche operative dove le nuove tecnologie possono essere testate sui processi reali, bypassando la rigidità della piramide tradizionale senza compromettere la sicurezza dei dati.
- Ridisegnare i KPI: Spostare la valutazione dall’output (ore lavorate) all’outcome (impatto strategico). Se l’IA riduce un task da 4 ore a 4 minuti, misurare le ore lavorate diventa un incentivo alla lentezza.
Dobbiamo trasformare la Shadow Competence da rischio sommerso a asset strategico, permettendo ai dipendenti di portare la loro “velocità privata” all’interno dei processi aziendali. Solo così quel 239% diventerà crescita strutturale e non solo statistica.
