Le candidature per ogni posizione sono quasi raddoppiate dal 2022, ma i dirigenti mi dicono che non trovano i profili di cui hanno bisogno. Qualcosa non torna.
La maggior parte dei leader con cui parlo pensa di avere un problema di talenti, ma è solo in parte vero.
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L'intelligenza artificiale sta cambiando le competenze richieste sul lavoro e abbassando la soglia di accesso per i candidati, mentre molte aziende continuano ad assumere e a gestire come se fosse cambiato poco o nulla.
Il risultato è uno strano disallineamento: due terzi dei recruiter affermano che oggi è più difficile trovare talenti qualificati rispetto a un anno fa, mentre persone con le competenze giuste continuano a essere trascurate. Per rimediare bisogna cambiare il modo in cui le aziende assumono, il modo in cui i manager guidano e il modo in cui il lavoro è organizzato.
Cominciamo dalle assunzioni.
Per decenni i datori di lavoro hanno assunto in base a dove una persona aveva studiato, dove aveva lavorato in passato e chi conosceva già. Ancora oggi, è oltre sette volte più probabile che qualcuno venga assunto in un'azienda dove ha già un contatto.
Per molto tempo questo modo di assumere è sembrato avere una logica. Ma ha sempre avuto un costo: si lasciano fuori persone che hanno le capacità giuste ma non il CV "giusto", e si costringono i recruiter a competere per lo stesso, ristretto bacino di candidati.
Se usata bene, l'IA dovrebbe ampliare, non sostituire, il giudizio umano. Può aiutare i datori di lavoro a filtrare il rumore di fondo e a guardare oltre il curriculum tradizionale, per individuare persone le cui competenze non emergono da una semplice qualifica, da un titolo di studio o dal nome del precedente datore di lavoro.
Questo significa essere più chiari sulle competenze davvero necessarie in un ruolo ed eliminare requisiti inutili in termini di titoli e anni di esperienza, così che chi ha percorsi meno convenzionali abbia maggiori possibilità di essere preso in considerazione.
Assumere le persone giuste è solo metà del problema. Se l'organizzazione in cui entrano non è cambiata, anche i risultati resteranno gli stessi.
Innestare l'IA su strutture che non sono cambiate
Molte aziende stanno aggiungendo l'IA a vecchi modi di lavorare. Mantengono gli stessi titoli di lavoro, le stesse gerarchie e gli stessi processi decisionali, poi si aspettano che la tecnologia trasformi l'azienda al posto loro.
Non funziona così. La maggior parte delle aziende ha acquistato strumenti di IA e li ha inseriti nei processi esistenti. Il risultato è solo una versione leggermente più veloce di un vecchio modo di lavorare, non un modo migliore di gestire un'organizzazione.
Sei leader su dieci dicono che il cambiamento procede più rapidamente di quanto la loro organizzazione riesca a prendere decisioni, e la maggior parte reagisce facendo le stesse cose più in fretta invece di chiedersi se abbiano ancora senso. I leader devono smettere di considerare l'IA come uno strumento da aggiungere a posti di lavoro che restano immutati.
Devono guardare al lavoro in sé: quali compiti possono essere svolti più rapidamente, quali decisioni richiedono ancora l'intervento umano e quali ruoli devono essere ripensati di conseguenza. Ma questo è possibile solo se i manager sono pronti a questo cambiamento.
Ai manager si chiede di guidare un cambiamento che nessuno ha spiegato loro
Man mano che l'IA assorbe le attività più routinarie, i manager dovranno passare meno tempo a controllare il lavoro e più tempo ad aiutare le persone ad adattarsi, imparare e prendere decisioni migliori. Devono sviluppare il giudizio, la creatività e l'empatia dei loro team, esattamente ciò che l'IA non sa fare.
Eppure metà dei leader ammette di non sapere ancora come l'IA ridisegnerà i ruoli all'interno della propria organizzazione, e otto su dieci affermano che il loro stesso ruolo viene ridefinito in tempo reale. Questa incertezza è comprensibile, ma non può diventare una scusa per restare fermi.
Alcuni datori di lavoro stanno cominciando a reagire formando i manager in modo diverso, dando al personale tempo concreto per imparare a usare gli strumenti di IA e creando contesti più sicuri in cui i team possono esercitarsi con le nuove competenze.
Per esempio, UNICEF UK utilizza un coaching basato sull'IA per aiutare i manager a esercitarsi nelle conversazioni difficili, con l'IA che fornisce scenari realistici e feedback sinceri.
Non si può pretendere che i lavoratori si adattino a un mercato del lavoro in trasformazione se chi li guida non è stato a sua volta formato per questo. I tre cambiamenti sono collegati. Non si può assumere mettendo le competenze al centro in una struttura che continua a premiare i titoli.
Non si può dire alle persone che le competenze contano e poi promuovere solo chi ha i percorsi di carriera più convenzionali. Non si può chiedere ai lavoratori di abbracciare l'IA e lasciare i manager nell'incertezza su come i ruoli stiano cambiando. Infine, non si può risolvere una carenza di competenze se il processo di selezione esclude le persone prima che le loro capacità siano davvero valutate.
I datori di lavoro devono smettere di assumere pensando al mercato del lavoro che ricordano e cominciare a cercare le competenze che le persone hanno davvero.