L’adozione dell’intelligenza artificiale si è affermata come una priorità strategica per le aziende di tutto il mondo, guidando investimenti e trasformazioni significative. Tuttavia, man mano che la tecnologia diventa più accessibile, la vera sfida non è più solo tecnica o normativa, ma diventa culturale e strategica. Sebbene aspetti come la privacy dei dati, l’affidabilità dei modelli e i rischi normativi rimangano rilevanti, molte organizzazioni hanno ancora difficoltà a integrare l’intelligenza artificiale in linea con i propri obiettivi aziendali, sfruttando il suo potenziale per generare valore reale. Ciò richiede non solo un’infrastruttura tecnologica, ma una cultura basata sui dati, leader pronti a promuovere il cambiamento e una visione chiara di dove e come questo strumento può creare un impatto misurabile.
I dati del rapporto Cisco AI Readiness Index 2024 indicano che il 98% delle aziende brasiliane intervistate nel sondaggio è “in fase di implementazione o sviluppo di una strategia di IA”. D’altra parte, l’applicazione pratica di questi progetti è ancora una sfida, per cui solo il 25% di questo totale è preparato ad adottare soluzioni di intelligenza artificiale nelle proprie operazioni quotidiane.
Bruno Martins, CEO del TEC Institute, sottolinea che, affinché le trasformazioni guidate dall’IA si consolidino nelle organizzazioni, è essenziale promuovere un cambiamento culturale significativo. Questa trasformazione passa principalmente attraverso la volontà di affrontare gli errori che possono sorgere lungo il percorso, qualcosa di direttamente correlato alla flessibilità dei processi interni e all’apertura all’innovazione.
“L’intelligenza artificiale cambierà il modo in cui le persone si relazionano all’interno delle organizzazioni. E la cultura diventa un elemento fondamentale affinché queste trasformazioni, di fatto, generino il valore che ci si aspetta. Processi e rituali troppo rigidi possono ostacolare l’evoluzione. In questo senso, sarà difficile anche la proposta di innovazione. Pertanto, questa apertura è fondamentale nei rituali di governance aziendale”, afferma.
In questo scenario, vale la pena sottolineare che il successo nell’adozione dell’Intelligenza Artificiale non dipende solo da soluzioni tecnologiche avanzate, ma da un ecosistema organizzativo pronto ad assorbire i cambiamenti. Questa trasformazione culturale solleva anche una nuova serie di sfide legate al capitale umano, tra cui il potenziale di sostituzione di determinati ruoli, l’impatto sui lavori di livello iniziale e l’urgente necessità di riqualificare i team. Dopotutto, affinché l’IA generi valore in modo sostenibile, sarà necessario ripensare non solo i processi, ma anche il ruolo delle persone all’interno delle organizzazioni.
La sfida di formare e riqualificare
Ci sono innumerevoli domande sugli impatti dell’Intelligenza Artificiale sul mercato del lavoro, sia per coloro che ne fanno già parte, sia per coloro che stanno iniziando il loro viaggio. Alcune funzioni scompariranno? Quali sono i rischi di essere sostituiti dall’IA? Il modo è riqualificarsi? Anche se una delle premesse dell’IA è la sostituzione della forza lavoro, soprattutto nelle attività ripetitive, al fine di aumentare la produttività, ci sono due movimenti opposti che si verificano contemporaneamente.
Il primo riguarda l’impatto negativo, il cosiddetto “disoccupazione tecnologica”. Anche se questo concetto è stato introdotto nel 1930 da John Maynard Keynes, la sua idea centrale è ancora molto attuale. All’epoca, l’economista britannico sosteneva che i progressi tecnologici avrebbero potuto portare alla “disoccupazione a causa della nostra scoperta di modi per risparmiare l’uso del lavoro a un ritmo più rapido di quanto non siamo riusciti a trovare nuovi usi per il lavoro”.
Nel contesto della crescente adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle organizzazioni, l’impatto maggiore dovrebbe avvenire nelle funzioni più tradizionali. Secondo uno studio condotto da Coursera Enterprise, entro la fine dell’anno 85 milioni di posti di lavoro saranno sostituiti da tecnologie emergenti. A livello interno, le aziende hanno già iniziato a ridurre il personale in attività che possono essere automatizzate. Secondo il rapporto Future of Jobs 2025 del World Economic Forum, circa il 40% dei datori di lavoro intervistati ha indicato questo cambiamento.
Ciononostante, l’ente stesso indica uno scenario più ottimista per le aziende e i professionisti che cercano una riqualificazione incentrata sulle competenze legate all’intelligenza artificiale. Il documento sottolinea che l’80% delle aziende prevede di formare i propri dipendenti con una formazione sull’intelligenza artificiale. Inoltre, il 70% degli intervistati ha affermato che prevede di assumere nuovi talenti, una mossa importante, poiché di fronte alla mancanza di esperienza e occupazione di posizioni ancora “principianti” – i cosiddetti lavori di livello base – finiscono per essere “i più colpiti” in questa gerarchia, come sottolinea Bruno Martins.
La formazione di nuovi talenti e la riqualificazione di professionisti già attivi devono avvenire in modo integrato, con il coinvolgimento di aziende e istituti di istruzione. Più che stare al passo con la velocità dei cambiamenti tecnologici, la sfida sta nel promuovere una transizione giusta, che ampli le opportunità piuttosto che approfondire le disuguaglianze. Preparare le persone ad agire con l’intelligenza artificiale è quindi una strategia essenziale per costruire un futuro lavorativo più inclusivo.
Settori diversi, rischi diversi: un percorso adattabile all’IA
Il disegno di legge 2.338/2023, che regola l’uso dell’intelligenza artificiale in Brasile, è stato approvato poco più di un mese fa dal Senato ed è in attesa di analisi da parte della Camera dei
Deputati per diventare legge. La proposta presentata classifica i rischi dei sistemi di intelligenza artificiale in termini di “rischi per la vita umana e minacce ai diritti fondamentali”. Inoltre, il testo stabilisce due categorie per la tecnologia che viene sottoposta a questa valutazione: l’IA generica, come ChatGPT, e GenAI. D’altra parte, la classificazione del rischio non è prevista per altre forme esistenti o in fase di sviluppo.
Diante de uma tecnologia que apresenta novidades quase que semanalmente e que não depende de um avanço significativo em infraestrutura e questões técnicas, se faz necessária uma legislação com um olhar de longo prazo. Trata-se de pensar menos em respostas imediatas para desafios pontuais e mais em uma estrutura regulatória que permaneça válida à medida que os modelos evoluem e novas aplicações surjam. Nesse sentido, o CEO do TEC Institute, Bruno Martins, acredita que o foco deve estar em princípios duradouros e que sejam capazes de orientar o uso da IA independentemente da tecnologia específica envolvida.
“L’intelligenza artificiale cambierà molto nel tempo. Il modo in cui vengono realizzati, gli LLM e le nuove tecnologie emergenti cambieranno continuamente. Dobbiamo fare una legislazione non per due anni, ma pensando a qualcosa di più generico e che sia utile per i prossimi dieci anni”, sottolinea.
In questo contesto, è possibile un approccio normativo che tenda conto delle specificità di ciascun settore dell’economia. Settori come la finanza, l’istruzione e i servizi si occupano di rischi e applicazioni molto diversi, il che giustifica linee guida proprie e un’azione coordinata e settoriale. Questa logica consente di rispondere in modo più rapido e approfondito alle sfide reali che si presentano nella pratica, senza fare affidamento su continui aggiornamenti della legislazione generale.
“Un altro punto è che questa regolamentazione dovrebbe avvenire per settore (di mercato) e meno per tecnologia. Inoltre, la legge dovrebbe utilizzare termini più longevi per renderlo meno deperibile”, conclude Bruno Martins.
( fontes: MIT Technology Review)
