KPMG e l’Università del Texas a Austin hanno condotto una ricerca sul campo con 523 nuovi dipendenti negli Stati Uniti (con un’anzianità lavorativa inferiore a 18 mesi) per valutare come i neoassunti collaborano con l’IA in compiti aziendali reali.
I partecipanti hanno svolto esercitazioni professionali con il supporto di un Agent IA; successivamente i risultati sono stati confrontati con un parametro di riferimento completato dall’IA in autonomia per determinare il valore aggiunto creato dall’uomo.
I risultati hanno diviso i partecipanti in 3 gruppi: AI Apprentices (24,1%) con risultati inferiori all’IA; AI Delegators (25,8%) che hanno raggiunto un livello equivalente all’IA; e AI Amplifiers (50,1%) che hanno generato risultati migliori dell’IA.
Sorprendentemente, il pensiero critico, le competenze specialistiche e la conoscenza dell’IA non hanno permesso di prevedere a quale gruppo appartenessero i partecipanti. La differenza risiedeva nel modo in cui collaboravano con l’IA durante il processo di lavoro.
Il gruppo AI Apprentices aveva buone basi ma non sapeva come sfruttare l’IA. Chiedeva spesso all’IA di riscrivere o riorganizzare le informazioni anziché utilizzarla per verificare ipotesi, valutare i risultati ed elevare la qualità dell’output.
Il gruppo AI Delegators ha ampiamente accettato i risultati generati dall’IA con pochissime modifiche. Poiché l’IA produceva output di discreta qualità, questo gruppo ha comunque ottenuto prestazioni accettabili, ma non ha creato quasi alcun valore aggiunto.
Il gruppo AI Amplifiers ha utilizzato l’IA come partner di pensiero: ha posto i problemi nel modo corretto, ha chiesto all’IA di spiegare il proprio ragionamento, ha verificato le ipotesi, ha esaminato altre possibilità e ha perfezionato continuamente i risultati per soddisfare gli standard del lavoro reale.
Lo studio raccomanda alle aziende di modificare le modalità di formazione dei nuovi dipendenti, concentrandosi su esercitazioni pratiche all’interno del flusso di lavoro con l’IA anziché formare separatamente le competenze di IA o le singole conoscenze specialistiche.
KPMG sta implementando un programma di formazione sull’IA personalizzato, utilizzando scenari di simulazione del lavoro reale e percorsi di apprendimento continuo per sviluppare i comportamenti del gruppo AI Amplifiers in tutta l’azienda.
Gli autori sostengono che le aziende dovrebbero valutare i dipendenti non solo in base al risultato finale, ma anche al modo in cui lavorano con l’IA, a come pongono i problemi, verificano gli output e prendono decisioni. In futuro, il valore dell’essere umano risiederà sempre più nella capacità di indirizzare, valutare ed estendere i risultati generati dall’IA anziché limitarsi a creare risposte da soli.
📌 Conclusione: La ricerca dimostra che l’IA non livella automaticamente le distanze tra i dipendenti, ma al contrario mette in evidenza le differenze nel modo di lavorare di ciascuno. In un sondaggio condotto su 523 nuovi dipendenti, circa la metà ha generato risultati superiori all’IA, mentre quasi un quarto ha fatto peggio dell’IA stessa. Il fattore determinante non è stato il bagaglio di conoscenze o la familiarità con l’IA, bensì la capacità di collaborare con l’IA, saper porre domande, esercitare il pensiero critico e migliorare continuamente l’output. Ciò dimostra che le aziende devono riprogettare il modo di formare, valutare e sviluppare le risorse umane nell’era dell’IA.
