I punti chiave da ricordare

• L'acculturazione all'IA richiede un quadro globale e adattamenti locali.
• Il radicamento operativo si basa sulla semplicità, la trasparenza e gli usi concreti.
• La governance dell'IA deve bilanciare conformità globale e vincoli locali.
• La sensibilizzazione ai rischi (pregiudizi algoritmici, sicurezza, impatto ambientale) è indispensabile.
• Il modello skills-based integra i ruoli, non li sostituisce.
• L'identificazione dei gap di competenze deve partire dal campo.
• Il coinvolgimento dei collaboratori passa per l'autonomia e la visibilità dei percorsi.

Acculturazione tecnologica, etica e conformità IA, gestione per competenze: queste tre problematiche cambiano di dimensione a livello internazionale. Come riuscire in queste trasformazioni senza soffocare le iniziative locali?

Era questa la domanda centrale del evento organizzato da Cegos Francia il 24 marzo 2026, che ha riunito direttori L&D di grandi gruppi intorno agli esperti Cegos: Grégory Gallic, Direttore di progetti L&D, e Jonathan Mohadeb Lysobycki, Head of International Business.

La qualità delle testimonianze e l'entusiasmo dei partecipanti dimostrano l'importanza di questi temi per le organizzazioni. Ecco una sintesi delle loro riflessioni.

L'acculturazione all'IA a livello internazionale

L'IA impatta tutte le organizzazioni internazionali. Tuttavia, i livelli di maturità tecnologica, le infrastrutture e gli usi differiscono da paese a paese. Come garantire lo sviluppo delle competenze di ciascuno tenendo conto delle realtà locali?

Definire un quadro globale, concedere libertà locali

Tutti i Direttori L&D che erano all'evento hanno iniziato il loro deployment IA con un tronco comune pilotato dalla sede centrale. Hanno definito un quadro globale per ridurre i divari di maturità tra collaboratori e paesi.

In questa prima fase, il formato a distanza facilita una diffusione massiva e rapida delle conoscenze fondamentali. Tuttavia, alcune organizzazioni scelgono la presenza fisica per fare colpo e valorizzare le competenze umane necessarie per lavorare bene con l'IA. La Direzione sponsorizza l'approccio per sottolinearne l'importanza e stimolare il coinvolgimento.

Dopo l'acculturazione, una seconda fase punta a incoraggiare l'utilizzo concreto dello strumento, selezionando degli ambassador per diffondere le buone pratiche, con una segmentazione per paese, per professione e/o per servizio.

Questa fase richiede un accompagnamento su misura radicato nelle situazioni di lavoro, con un accento sul valore aggiunto dello strumento per ciascuno.

Riuscire nel radicamento operativo

Se la prima fase di acculturazione è spesso coronata da successo, molti direttori L&D notano che la fase di diffusione risulta più complessa.

La trasparenza rimane il primo fattore di successo. La Direzione deve rispondere alle domande dei collaboratori sugli impatti dell'IA e sull'evoluzione dei loro mestieri, riducendo così l'ansia.

La semplicità favorisce un'adozione duratura. Gli strumenti devono essere presentati in modo pedagogico e accessibile. Tutorial molto brevi incentrati su un'azione semplice evitano lo scoraggiamento. Creare una libreria di buone pratiche permette di centralizzare e condividere i successi in tutto il mondo.

Per garantire l'adesione di tutti, alcune organizzazioni audaci hanno scelto di integrare l'uso dell'IA nei criteri di attribuzione dei bonus annuali, accelerando notevolmente l'adozione dello strumento.

Infine, le organizzazioni si appoggiano ai manager e ai colleghi per ispirare fiducia. I manager incoraggiano l'uso quotidiano. I collaboratori più a proprio agio diventano ambassador presso i colleghi. Alcune aziende distribuiscono l'IA utilizzando esclusivamente risorse interne e locali, con dispositivi di tipo "train the trainer".

La conformità IA con vincoli normativi eterogenei

Il deployment dell'IA si inserisce in ambienti normativi e culturali eterogenei. Come instaurare una governance globale senza frenare l'innovazione locale, rispettando le specificità di ogni regione?

Arbitrare tra norma globale e flessibilità locale

Bisogna imporre la regola più restrittiva ovunque, oppure adattarsi alle libertà regionali? Questa scelta impatta la sicurezza giuridica dell'organizzazione ma anche la sua capacità di innovare più o meno rapidamente sui mercati locali.

Le politiche di accesso variano fortemente da un'azienda all'altra. Alcune autorizzano strumenti che esistono sul mercato come Gemini, Copilot o Claude. Altre li vietano rigorosamente e sviluppano soluzioni interne, ritenute più sicure.

Alcune aziende internazionali hanno deciso di non creare una carta d'uso dell'IA. La loro priorità attuale rimane la lotta contro le fughe di dati e i cyberattacchi, rischi percepiti come più tangibili. Inglobando l'IA in questi temi più ampi, rafforzano la cultura del rischio presso tutti i dipendenti, riducendo la vulnerabilità digitale del gruppo.

Puntare sulla trasparenza per responsabilizzare i team

È illusorio aspettarsi un uso responsabile senza aver prima sensibilizzato i collaboratori sui bias algoritmici e sugli errori potenziali. Questa trasparenza pedagogica porta a un utilizzo critico piuttosto che a una fiducia cieca nei risultati prodotti dalla macchina.

Una delle difficoltà è rimanere allineati alle normative locali. Si può ad esempio designare un referente per area geografica per assicurare una vigilanza costante e segnalare i cambiamenti importanti. Questo metodo permette di adattarsi rapidamente alle evoluzioni legislative locali senza dover ripensare l'intero modello di governance mondiale.

Infine, è necessario definire e condividere casi d'uso vietati o strettamente regolamentati per evitare gravi derive etiche, come nel caso del reclutamento. Poiché i modelli linguistici possono riprodurre stereotipi, l'intervento umano deve rimanere sistematico per garantire l'equità di trattamento tra i candidati.

Promuovere usi ragionati ed ecologici

L'impronta ambientale dell'intelligenza artificiale diventa un criterio di decisione fondamentale nelle regioni dove le risorse naturali sono sotto pressione. Le organizzazioni devono comunicare sull'impatto ambientale dell'IA e sensibilizzare i collaboratori alla sobrietà digitale. Questa scelta etica risuona fortemente tra i dipendenti, sempre più attenti allo sviluppo sostenibile. Può tradursi in regole semplici come limitare le richieste inutili, evitare la produzione di immagini, ecc.

L'emergere dell'IA agentiva, capace di agire autonomamente, accelera la necessità di salvaguardie. I deployment IA di oggi sono una buona base per riuscire nelle future fasi di automazione.

La "skills-based organisation" internazionale

L'IA ridisegna i contorni dei mestieri, spingendo le organizzazioni verso una gestione per competenze. A livello internazionale, la sua implementazione può variare fortemente a seconda dei contesti culturali. Come mettere le competenze al centro dei processi L&D per rafforzare la performance globale e locale?

Un'utopia alla prova sul campo

La "skills-based organisation" (organizzazione per competenze) è un concetto di tendenza, ma si scontra con la realtà delle organizzazioni. Nella pratica, non sostituisce l'approccio per ruoli o posizioni: lo completa. I Direttori L&D osservano che il modello skills-based può funzionare per gestire percorsi di mobilità orizzontale, ma ritengono che i ruoli rimangano essenziali per occupare determinate posizioni strategiche e garantire la mobilità verticale.

Una delle sfide principali rimane il passaggio di scala. Il successo del modello skills-based si basa sulla mappatura delle competenze. Tuttavia, in un mondo in continuo mutamento, le mappe diventano obsolete quasi prima di essere completate. Ciò spinge le organizzazioni a testare il metodo su perimetri limitati: ad esempio alcune scelgono le competenze trasversali, mentre altre i mestieri in forte tensione.

Identificare correttamente i gap di competenze

Per essere adottato, l'approccio deve rispondere a problematiche operative concrete. Ecco perché molte aziende puntano su approcci bottom-up.

Alcune organizzazioni identificano i gap di competenze da colmare analizzando i reclami dei clienti o gli incidenti di produzione. Lo sviluppo delle competenze è così direttamente correlato al miglioramento della soddisfazione del cliente e della qualità del servizio.

Altre aziende instaurano una revisione strategica annuale con referenti di mestiere. Questo legame tra il campo e la strategia permette di anticipare le evoluzioni di ogni filiera. A volte incrociamo questi elementi con la piramide delle età, per aggiustare i piani di sviluppo prima che le lacune diventino critiche per l'organizzazione.

L'utilizzo di matrici di polivalenza sulle linee di produzione illustra perfettamente questo approccio ascendente: uno strumento visivo che mappa chi sa fare cosa all'interno di un reparto produttivo. In un colpo d'occhio, il manager identifica le eventuali competenze critiche, padroneggiata da un solo operatore. Se questi si assenta o lascia l'azienda, la produzione si ferma. La formazione diventa allora una priorità.

Rendere il collaboratore protagonista della propria evoluzione professionale

Il modello skills-based offre ai dipendenti una visione chiara delle competenze attese per ogni posizione disponibile. Possono quindi costruire il proprio percorso formativo in base alle evoluzioni desiderate. Questa autonomia rafforza il coinvolgimento individuale.

Per facilitare l'implementazione del modello skills-based, si può puntare sull'auto-valutazione da parte dei dipendenti, la cui messa in opera deve tenere conto dei diversi contesti culturali. Alcuni ambienti incoraggiano un'espressione più affermata delle proprie competenze, con il rischio di introdurre bias di auto-valutazione. Altri, al contrario, privilegiano approcci più cauti, dove la validazione manageriale diventa determinante.

Infine, collegare queste riflessioni a un osservatorio dei mestieri facilita il dialogo con i partner sociali sull'occupabilità a lungo termine. I rappresentanti del personale e la direzione si accordano così sui programmi di sviluppo necessari prima che le rotture di competenze diventino critiche.

Conclusione

Non esiste un modello unico in materia di formazione internazionale. Esistono molteplici percorsi da esplorare in base al profilo di ciascuna organizzazione. Stiamo entrando in un'era di sperimentazione in cui l'agilità e la condivisione di esperienze diventano le nostre migliori bussole.

FAQ

Come distribuire l'IA in un'organizzazione internazionale?

Combinando un quadro globale pilotato dalla sede centrale con adattamenti locali, in particolare tramite ambassador e casi d'uso specifici per ogni mestiere.

Perché l'adozione dell'IA rimane difficile dopo l'acculturazione?

La fase di utilizzo operativo è più complessa perché richiede applicazioni concrete, semplici e direttamente utili nel quotidiano.

Come gestire la conformità IA a livello internazionale?

Arbitrando tra una norma globale e aggiustamenti locali, assicurando al contempo una vigilanza normativa per area geografica.

Perché è importante sensibilizzare sui bias e sui rischi dell'IA?

Senza questa acculturazione, i collaboratori possono fare un uso non critico degli strumenti, aumentando il rischio di errori o derive.

Cos'è una skills-based organisation?

È un modello che pone le competenze al centro delle decisioni HR, in complemento ai ruoli e alle posizioni.

Perché il modello skills-based è difficile da distribuire su larga scala?

Perché le mappature delle competenze diventano rapidamente obsolete in ambienti in costante evoluzione.

Come identificare efficacemente i gap di competenze?

Basandosi su dati operativi come i feedback dei clienti, i bisogni dei vari mestieri o gli incidenti.

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Scritto da

Cegos

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