Nelle fabbriche, la domanda è stata a lungo questa: quanta parte del lavoro umano sarebbe stata sottratta dalle macchine? Ora l’avanzata dell’intelligenza artificiale sta spostando il problema, rendendo necessario ridisegnare ruoli, competenze e processi, mentre il confine tra decisione umana ed esecuzione tecnologica diventa più mobile. Federico Torti, Head of Technology and Innovation, Advanced Manufacturing and Supply Chains del World Economic Forum (Wef), riassume così una trasformazione destinata a investire gran parte dei profili professionali della manifattura e della catena di approvvigionamento nei prossimi 10 anni: «Si passa dall’esecuzione all’orchestrazione».
Nel 2025 il World Economic Forum ha avviato con Accenture l’iniziativa Human Machine Collaboration, analizzando 80 profili professionali e quasi 200 processi di lavoro standard in diverse industrie. «Nell’orizzonte dei prossimi 10 anni ci aspettiamo che circa tre quarti cambino e, all’interno di questa quota, il 75 per cento evolva verso attività con una componente molto maggiore di coordinamento e supervisione».
Alle persone spetterà maggiormente il controllo
L’impatto sarà particolarmente evidente nelle mansioni operative: attività di precisione, assemblaggio, ispezione, programmazione della produzione. Le macchine prenderanno in carico una quota crescente dell’esecuzione, mentre alle persone spetterà maggiormente il controllo. La stessa dinamica investirà la pianificazione della manutenzione, la programmazione della produzione e la gestione della catena di approvvigionamento.
A cambiare non saranno soltanto le mansioni. Secondo le proiezioni illustrate da Torti, entro un decennio circa il 41 per cento del patrimonio di competenze necessario sarà costituito da capacità oggi emergenti o ancora inesistenti. Accanto al quoziente intellettivo acquisteranno peso l’intelligenza emotiva e la capacità di adattamento.
Saranno più importanti l’influenza sociale e il pensiero creativo
Quasi ogni professione dovrà inoltre confrontarsi in misura crescente con l’intelligenza artificiale e con altri sistemi intelligenti. Serviranno alfabetizzazione tecnologica, pensiero analitico, capacità di lavorare con i dati e competenze di sicurezza informatica. Sul versante delle competenze trasversali cresceranno invece l’influenza sociale e il pensiero creativo, «capacità che integrano ciò che i sistemi automatici non riescono a fare altrettanto bene».
Il principale collo di bottiglia, però, non è più necessariamente la tecnologia. «Il problema 10 anni fa riguardava maggiormente l’adozione tecnologica: agli operatori venivano proposti strumenti percepiti come scatole nere e, senza un loro coinvolgimento fin dall’inizio, mancavano la fiducia e l’adozione». L’intelligenza artificiale generativa e i grandi modelli linguistici hanno reso l’interazione più semplice, soprattutto grazie al linguaggio naturale. Il limite si sta quindi spostando verso le competenze disponibili e la capacità delle organizzazioni di trasformarsi.
Il divario di competenze come principale barriera alla trasformazione
I numeri mostrano la distanza tra aspettative e preparazione. L’86 per cento dei datori di lavoro si aspetta che l’IA o altre tecnologie possano trasformare profondamente la propria attività nei prossimi tre anni, mentre il 63 per cento indica il divario di competenze come principale barriera alla trasformazione. «Le aziende stanno investendo enormemente nell’IA, molto meno nelle competenze e nella trasformazione organizzativa. Non basta applicare l’IA ai processi esistenti: bisogna ripensarli».
È qui che si definisce anche la futura divisione del lavoro tra persone e sistemi automatici. Le macchine sono particolarmente efficaci nel riconoscimento di schemi ricorrenti e nelle attività di precisione, ripetitive, veloci e affidabili. Giudizio, responsabilità, gestione delle eccezioni e ragionamento etico rimangono invece, nella proiezione a 10 anni del World Economic Forum, capacità distintamente umane. Lo stesso vale per la strategia. «Le persone continueranno a decidere cosa deve fare il sistema, come deve farlo e quali risultati deve produrre». Agli esseri umani resterà quindi il compito di stabilire come debbano operare le macchine, affrontare scelte tra esigenze contrapposte e determinare le priorità.
Entro il 2030 crescita netta globale di 78 milioni di posti di lavoro
La ricerca sulla Human Machine Collaboration prova a capire come evolveranno i lavori esistenti nella manifattura e nella supply chain. Una conseguenza, però, appare già chiara: tutti i lavori coinvolti richiederanno qualche forma di alfabetizzazione nell’intelligenza artificiale. Su scala più ampia, il Future of Jobs Report 2025 prevede entro il 2030 una crescita netta globale di 78 milioni di posti di lavoro.
La velocità della trasformazione pone quindi direttamente il problema della formazione. Se il 41 per cento delle competenze richieste tra 10 anni sarà nuovo o emergente, dovrà essere sviluppato sia sul posto di lavoro sia nel sistema educativo. «Da anni si parla di formazione continua, ma nelle aziende non è ancora realmente tale. Non può ridursi a un corso sull’intelligenza artificiale una volta all’anno: l’aggiornamento delle competenze deve diventare parte integrante del lavoro».
La formazione in base alle esigenze del mercato del lavoro
Anche scuole e università dovranno avvicinarsi maggiormente all’industria. Governi, sistemi educativi e imprese, secondo Torti, dovrebbero condividere un quadro comune sulle competenze e sui lavori necessari in futuro. La formazione dovrebbe partire maggiormente dalle esigenze del mercato del lavoro, anziché produrre competenze senza un raccordo sufficiente con la domanda delle imprese.
Oggi, invece, nelle aziende l’aggiornamento sull’intelligenza artificiale rimane spesso affidato all’iniziativa dei singoli lavoratori. È un modello difficilmente sostenibile in un mercato che cambia a questa velocità. «Il mercato evolve troppo rapidamente per aspettare lo strumento definitivo: non arriverà mai». Le imprese devono prima comprendere le proprie esigenze, poi definire criteri di scelta e processi attraverso i quali governare gli strumenti. Nelle organizzazioni più avanzate sta emergendo un equilibrio tra sperimentazione dal basso e indirizzo dall’alto. Ai dipendenti deve essere lasciata libertà di provare strumenti e proporre soluzioni, ma all’interno di linee guida e limiti definiti, soprattutto in materia di sicurezza informatica. «L’intelligenza artificiale offre grandi opportunità, ma anche nuovi rischi».
L’errore: pensare sia un problema essenzialmente tecnologico
Secondo Torti, uno degli errori più frequenti del management nasce proprio dal considerare la trasformazione digitale come un problema essenzialmente tecnologico. Acquistare una soluzione di intelligenza artificiale da un fornitore non equivale automaticamente a creare valore. L’altro errore, ritiene l’esperto del World Economic Forum, consiste nel guardare esclusivamente all’automazione dei processi esistenti: eliminare due posizioni perché un sistema può svolgere la stessa attività. «Molto spesso l’intelligenza artificiale non sostituisce il lavoro umano, ma ne potenzia le capacità». Il guadagno maggiore arriva quando la tecnologia diventa l’occasione per ridisegnare il processo. «Il valore maggiore arriva dal ripensare il sistema, non dal prendere quello esistente e attaccarci sopra l’intelligenza artificiale come una pezza».
Guardando al 2035, il primo obiettivo indicato da Torti è più concreto dell’idea di una fabbrica completamente autonoma: togliere alle persone i lavori pericolosi, quelli nei quali rischiano incidenti o danni alla salute. «Sarebbe un risultato importante se le macchine potessero assumersi queste attività». La seconda sfida riguarda la distribuzione di queste tecnologie. Oggi i sistemi più avanzati si concentrano soprattutto nei Lighthouse, grandi aziende dotate delle risorse necessarie per sperimentare e investire. Il tessuto industriale mondiale è però composto anche da milioni di piccole e medie imprese che non dispongono delle stesse possibilità. Portare nelle Pmi strumenti capaci di anticipare un guasto, individuare un problema nella catena di approvvigionamento o suggerire come intervenire avrebbe un effetto immediato sulla qualità del lavoro.
Il punto di arrivo non sarà l’eliminazione della decisione umana
Nelle aziende tecnologicamente più avanzate, invece, sarà possibile raggiungere livelli di autonomia molto maggiori. L’intelligenza artificiale e l’automazione potranno assumersi l’esecuzione dei processi e ottimizzarne il funzionamento. Il punto di arrivo, però, non coincide con l’eliminazione della decisione umana. «Saranno ancora le persone a scegliere cosa è importante fare e che cosa significa farlo bene». Oggi questa combinazione tra autonomia delle macchine e direzione umana è visibile soltanto in pochi casi. Estenderla al resto del sistema produttivo richiederà infrastrutture, competenze e trasformazioni organizzative che superano i confini del singolo stabilimento. E avrà necessariamente tempi più lunghi di quelli con cui stanno evolvendo gli strumenti di intelligenza artificiale.