La contrapposizione tra la cosiddetta “generazione Z”, formata dalle persone nate orientativamente tra il 1997 e il 2012, e le generazioni precedenti è diventata una specie di ossessione culturale, motivo di discussioni su praticamente ogni argomento: dall’abbigliamento al modo di guardare gli altri. Non sempre è una contrapposizione significativa, ma tra le differenze emerse da ricerche e sondaggi a campione una delle più commentate degli ultimi anni riguarda il diverso rapporto che le persone più giovani hanno con il lavoro.

È una differenza emersa in Italia e in altri paesi soprattutto dalla pandemia in poi, quando le misure di prevenzione ridussero le opportunità di interazione faccia a faccia, complicando l’ambientamento sul luogo di lavoro per i dipendenti più giovani. Ma la pandemia non sembra essere l’unico fattore: per molte ragioni diverse è cambiato in generale l’approccio al lavoro da parte dei più giovani, meno disposti ad anteporlo ad altri aspetti della vita rispetto ai loro colleghi più anziani, che vivono questa tendenza come un problema.

Secondo il rapporto annuale dell’agenzia per il lavoro Randstad, basato su un sondaggio condotto su oltre 27mila dipendenti e 1.225 datori di lavoro in 35 paesi (Italia inclusa), la generazione Z è quella con la maggiore inclinazione a lasciare lavori che non offrono abbastanza flessibilità o non permettono di trovare un buon equilibrio tra lavoro e vita privata. Rispetto alle generazioni precedenti, è anche quella che dichiara di sfruttare meno l’interazione con colleghi di altre generazioni per ampliare le proprie prospettive professionali e quella che descrive come meno collaborativo il proprio ambiente di lavoro.

Sono dati da prendere con cautela, come altri simili, perché mettono insieme contesti culturali e sociali diversi tra loro. E perché il dibattito sulla tendenza dei più giovani a dimettersi con facilità, oppure a lavorare il minimo indispensabile (il cosiddetto “quiet quitting”), asseconda in molti casi un pregiudizio vecchio quasi quanto il mondo: l’idea che i giovani siano degli scansafatiche. Lo si dice di ogni nuova generazione che entra nel mondo del lavoro, e da questo punto di vista la generazione Z non fa eccezione. Ma è una critica viziata da un errore di prospettiva.

«Tendiamo a paragonare i più giovani a noi stessi, il che è sbagliato perché la maggior parte delle persone è più narcisista ed egocentrica a 20 anni che a 40», ha spiegato al Guardian Adam Grant, psicologo della Wharton Business School a Philadelphia.

Questo però non significa che le differenze generazionali non esistano, anzi: il cambiamento nell’approccio al lavoro è in molti casi dichiarato e rivendicato dagli stessi lavoratori e lavoratrici della generazione Z. Chi lo rivendica sostiene che la riluttanza dei più giovani ad adattarsi alla concezione del lavoro e ai ritmi condivisi dai loro colleghi più anziani non sia un segno di pigrizia, ma un rifiuto consapevole di pratiche e comportamenti che rendono tossico l’ambiente di lavoro. È per questo motivo che in sondaggi e ricerche i più giovani sono i meno disposti ad accettare turni di lavoro prolungati, capi autoritari e confini poco definiti tra vita privata e professionale, anche a fronte di stipendi alti.

Tre dipendenti al lavoro nella sede centrale della società Canva Inc., a Sydney, in Australia, il 17 settembre 2024 (Brent Lewin/Bloomberg/Getty Images)

Una ricerca condotta da Suzy Welch, docente di management alla Stern School of Business dell’università di New York, ha mostrato che soltanto il 2 per cento della generazione Z considera prioritari i valori che le aziende statunitensi cercano maggiormente quando vogliono assumere nuovi dipendenti: il desiderio di successo professionale, quello di imparare e quello di lavorare per il piacere di lavorare (workcentrism).

Diverse analisi e commenti basati su altri sondaggi degli ultimi anni si concentrano in generale sul fatto che, a differenza dei loro predecessori, i giovani siano meno interessati a scalare posizioni nelle gerarchie aziendali. Sono più interessati alla stabilità e al benessere fisico e psicologico sul lavoro, e condividono l’idea che il lavoro non debba essere il centro della loro vita.

Sui social circolano da anni meme e video umoristici che estremizzano queste differenze. Alcuni mostrano “millennial” (persone nate tra il 1981 e il 1996) disposti a fare qualsiasi cosa per i loro capi, mentre i loro colleghi della “Gen Z” prendono permessi con molta più serenità e frequenza, e per motivi che i loro colleghi più anziani ritengono futili.

Si potrebbe obiettare che anteporre il lavoro a tutto abbia generato in fondo solo ansia e instabilità, e che quindi non siano i giovani a dover cambiare, ma semmai le aziende, ha scritto Welch sul Wall Street Journal. In questo senso, i dati dei sondaggi dovrebbero essere interpretati come il sintomo di uno scontento diffuso, il segno di un sistema che funziona male e «che ha a lungo dato priorità al profitto rispetto alle persone», scrisse sul Guardian nel 2025 Oli Mold, docente alla Royal Holloway dell’università di Londra. Ma sostenere questa ipotesi non risolve comunque il problema dei diversi approcci al lavoro tra le diverse generazioni.

Alcune possibili ragioni delle differenze generazionali sono peraltro facilmente comprensibili. Una di queste è la sfiducia crescente nell’idea che il lavoro possa davvero garantire maggiori opportunità di migliorare le condizioni economiche e sociali e la qualità della vita delle persone. Rispetto alle precedenti, le generazioni più giovani si sono misurate con un mercato del lavoro più affollato, precario e competitivo, specialmente per le persone più istruite e formate.

Gli uffici di LinkedIn a Singapore, il 17 ottobre 2024 (Bryan van der Beek/Bloomberg/Getty Images)

Inoltre molte richieste sul mercato, ieri come oggi, danno grande importanza al dialogo, alle telefonate e in generale ad abilità sociali che i più giovani hanno avuto meno opportunità di sviluppare, e verso cui provano imbarazzo o persino avversione rispetto ai loro predecessori. È così già da prima della pandemia: da Internet in poi, una parte consistente della comunicazione e delle esperienze umane tra i giovani ha cominciato a passare attraverso interazioni a distanza e “asincrone” (in cui mittente e destinatario non comunicano nello stesso momento).

«Dieci anni fa, i nostri nuovi assunti sapevano almeno come salutare al telefono o cominciare una conversazione», ha detto al Telegraph un commercialista di 59 anni, lamentandosi del fatto che i più giovani preferiscano inviare un’email e aspettare ore per una risposta. E si possono sì ottenere informazioni per email, «ma non si riesce a trasmettere il tono della conversazione o a costruire un rapporto con il cliente», ha aggiunto Habiba Khatoon, direttrice dell’agenzia per il lavoro Robert Walters.

Indipendentemente dalle cause, i diversi approcci generazionali al lavoro potrebbero avere in futuro conseguenze sulla produttività e sulla stabilità economica delle aziende, perché molte si fondano su motivazioni, ritmi e modelli a cui i dipendenti giovani non sono disposti ad adattarsi.

Già adesso le differenze generazionali creano frequenti difficoltà di comunicazione nelle aziende, dove manager e dipendenti più anziani sono profondamente legati al loro lavoro e disposti a farlo – anche per necessità economiche – a condizioni che molti loro colleghi più giovani trovano inaccettabili. Molte persone tra le nuove generazioni considerano invece il lavoro frenetico angosciante quanto o anche più della disoccupazione.

Questa diversa visione del lavoro può anche generare risentimento e insoddisfazione. Secondo un recente sondaggio della società Deloitte su oltre 23mila persone millennial e della generazione Z in 44 paesi, la maggior parte dei manager considera la generazione Z la più difficile con cui lavorare, e le attribuisce una mancanza di motivazioni e di competenze tecniche di base in confronto alle generazioni precedenti. Molti lavoratori più anziani vivono inoltre come un’ingiustizia e un atto di irresponsabilità verso l’azienda e verso gli altri il fatto che prassi e turni a cui loro erano stati abituati fin dai primi giorni di lavoro, e che sono parte della cultura aziendale, siano rimessi in discussione dai loro colleghi più giovani per dare priorità all’equilibrio tra vita personale e lavoro.

Oltre ai rischi per la stabilità delle aziende in prospettiva futura, le divergenze sul ruolo del lavoro hanno già ripercussioni evidenti sul mercato attuale, in cui sempre più persone lavorano fino a 60-70 anni e oltre. E in cui, a causa dell’invecchiamento della popolazione, è sempre più comune per i giovani dipendenti interagire con colleghi più anziani: in Italia, dal 2011 al 2022, l’età media dei lavoratori nel settore pubblico e in quello privato è passata da 43 a 45,4 anni. Tendenze simili emergono anche in altri paesi interessati dagli stessi fenomeni demografici, tra cui gli Stati Uniti, dove è già aumentata l’inclinazione delle aziende ad assumere dipendenti con più esperienza, a scapito della generazione Z.

Secondo un’analisi della società di dati sulle risorse umane Revelio Labs, ripresa dal Washington Post, c’entra anche l’intelligenza artificiale, perché ha alzato le aspettative della produttività aziendale. I datori di lavoro «si aspettano che i candidati siano subito operativi, senza realmente dare loro l’opportunità di formarsi», ha detto Lisa Simon, dirigente di Revelio Labs, e per questo motivo quando assumono dei dipendenti evitano di prendersi rischi e attribuiscono più valore all’esperienza.

Il 6 gennaio 2021, mentre migliaia di persone assaltavano Capitol Hill convinte di fermare un furto elettorale, milioni di altri americani assistevano sgomenti a quello che consideravano un attacco alla democrazia. Stessi fatti, interpretazioni opposte: chi aveva iniziato? Chi stava reagendo? Chi era vittima e chi aggressore?

La scuola di Palo Alto aveva già descritto un fenomeno analogo con il concetto di punteggiatura della sequenza di eventi: il modo in cui attribuiamo causalità a una sequenza, decidendo chi agisce e chi reagisce. Quando questa punteggiatura non è condivisa, il dialogo si interrompe e nasce il conflitto.

Watzlawick distingueva tra realtà di primo ordine – i fatti – e realtà di secondo ordine: il significato che attribuiamo a quei fatti. È precisamente su questo secondo livello che intervengono le piattaforme digitali.

Gli algoritmi non si limitano a diffondere contenuti: selezionano quali fatti mettere in relazione, in quale ordine e con quale frequenza. È sufficiente che uno stesso episodio venga accostato, in una comunità, a contenuti su ordine pubblico e minaccia, e in un’altra a contenuti su abuso di potere e repressione, perché la lettura causale cambi radicalmente. I fatti restano identici; cambia il contesto che li rende comprensibili.

Per questo la disinformazione non emerge più soltanto da contenuti falsi. Sempre più spesso è una proprietà dell’ecosistema informativo. Le piattaforme non mostrano a tutti lo stesso ambiente: personalizzano visibilità, accostamenti e sequenze sulla base dei comportamenti osservati e degli obiettivi di engagement, generando interpretazioni incompatibili della stessa realtà.

Il risultato è una sorta di realtà “on demand”. Ogni comunità informativa riceve una versione degli eventi che appare coerente, plausibile e spesso autoevidente all’interno del proprio contesto. Le differenze non nascono necessariamente da dati diversi, ma dal modo in cui gli stessi elementi vengono organizzati e resi reciprocamente significativi.

Questo spostamento ha conseguenze profonde per il dibattito pubblico. Il conflitto politico tradizionale nasceva dal disaccordo su valori, interessi o soluzioni. Quando la punteggiatura degli eventi non è più condivisa, il conflitto nasce prima, da letture causali incompatibili degli stessi fatti.

Il problema, allora, non è solo stabilire se un contenuto sia vero o falso. È capire come gli ambienti informativi costruiscano la realtà condivisa – o la disgreghino. Quando gruppi diversi leggono gli stessi eventi attraverso sequenze causali completamente differenti, il confronto democratico si indebolisce prima ancora di cominciare.

È qui che si apre la vera questione del nostro tempo: non solo chi produce i messaggi, ma chi organizza il senso entro cui quei messaggi diventano realtà.

Il dibattito sull’impatto reale dell’intelligenza artificiale sul mercato del lavoro si arricchisce di una nuova prospettiva controversa. Sam Altman, CEO di OpenAI, ha lanciato un’accusa diretta durante l’India AI Impact Summit: molte aziende starebbero utilizzando l’AI come capro espiatorio per giustificare licenziamenti che avrebbero comunque effettuato, un fenomeno che definisce “AI washing“. La dichiarazione arriva in un momento in cui il settore tecnologico è attraversato da tensioni crescenti tra le promesse rivoluzionarie dell’intelligenza artificiale e la sua effettiva capacità di trasformare i processi produttivi, con oltre 258 milioni di dollari di capitale di rischio globale investiti nella tecnologia solo nel 2025.

Secondo quanto riportato da CNBC, Altman ha ammesso di non conoscere la percentuale esatta del fenomeno, ma ha sottolineato come esista una quota significativa di cosiddetto “AI washing” in cui le aziende attribuiscono all’intelligenza artificiale tagli del personale che sarebbero stati pianificati indipendentemente dall’adozione di nuove tecnologie. Una strategia che permette ai vertici aziendali di presentare decisioni impopolari come inevitabili conseguenze del progresso tecnologico, scaricando su algoritmi e machine learning responsabilità che sono invece prettamente gestionali ed economiche.

Il CEO di OpenAI non nega però l’esistenza di un impatto concreto dell’AI sull’occupazione. Altman ha dichiarato che nei prossimi anni l’effetto reale dell’intelligenza artificiale sulla sostituzione di determinati ruoli lavorativi inizierà a diventare tangibile, seguendo il modello storico delle rivoluzioni tecnologiche precedenti. La sua visione rimane tuttavia ottimistica: come accaduto con ogni grande trasformazione tecnologica del passato, emergeranno nuove categorie di professioni che compenseranno quelle rese obsolete dall’automazione.

Un recente sondaggio del National Bureau of Economic Research su dirigenti aziendali rivela che l’80% degli intervistati non ha riscontrato alcun impatto dell’AI sulla produttività o sui livelli occupazionali

I dati empirici sembrano per ora supportare la tesi di Altman sull’AI washing più che confermare uno tsunami occupazionale. Un rapporto dello Yale Budget Lab, basato su dati della popolazione del Bureau of Labor Statistics statunitense, non ha rilevato cambiamenti significativi nei tassi di cambio di occupazione o nella durata media della disoccupazione dal lancio di ChatGPT fino a novembre 2025. Se i licenziamenti di massa dovuti all’intelligenza artificiale fossero una realtà diffusa, i numeri macro-economici dovrebbero già mostrare segnali inequivocabili, cosa che al momento non sta accadendo su larga scala.

Questa discrepanza tra percezione e realtà statistica emerge in netto contrasto con le previsioni catastrofiche di altri leader del settore. Mustafa Suleyman, responsabile dell’AI in Microsoft, ha recentemente affermato che l’intelligenza artificiale sarà pronta a sostituire i lavori impiegatizi nel giro di 18 mesi, una timeline molto più aggressiva rispetto alla visione gradualista di Altman. Le divergenze tra i vertici delle principali aziende tech riflettono l’incertezza intrinseca di una tecnologia ancora in rapida evoluzione.

Il paradosso che emerge dal National Bureau of Economic Research è particolarmente significativo: nonostante investimenti miliardari in infrastrutture AI, data center e sistemi di machine learning, l’80% dei dirigenti intervistati non registra alcun incremento di produttività attribuibile all’intelligenza artificiale. Un dato che solleva interrogativi sulla maturità effettiva delle soluzioni attualmente disponibili e sulla capacità delle organizzazioni di integrarle efficacemente nei flussi di lavoro esistenti.

Le dichiarazioni di Altman difficilmente offriranno consolazione ai professionisti impiegati nei settori più esposti all’automazione. Che i licenziamenti siano realmente causati dall’AI o semplicemente mascherati dietro questa narrazione, il risultato per i lavoratori coinvolti rimane identico.

Guidare un’organizzazione aziendale non è comando o controllo, ma capacità di orchestrare intelligenze distribuite all’interno di sistemi complessi. La reputazione, allora, non è un attributo statico ma una manifestazione dinamica della coerenza tra ciò che siamo e come siamo percepiti. Viaggio tra neuroscienze, sociologia relazionale, logica fuzzy e biologia dei sistemi per comprendere come abitare in modo consapevole l’ecosistema delle relazioni.

Albert Einstein affermava: «Viviamo in una sorta di prigione che ci separa dagli altri, e il nostro compito deve essere quello di allargare il raggio della nostra empatia». Quando parliamo di leadership, troppo spesso pensiamo in termini di controllo, influenza e “capacità di comando”. Eppure, le ricerche più avanzate nel campo della sociologia relazionale e della biologia dei sistemi restituiscono una prospettiva ben più ampia e sorprendente: guidare significa prima di tutto abitare relazioni complesse.

Intelligenza emotiva e coerenza reputazionale

Oggi la “competenza emotiva” è considerata il fulcro di ogni leadership efficace. Lungi dall’essere un concetto new age, l’intelligenza emotiva è dominio delle neuroscienze, che dimostrano la connessione strutturale tra corteccia prefrontale, amigdala e sistema limbico. Questi “accordi di cooperazione fra pensiero e sentimento” determinano la nostra capacità di influenzare positivamente il contesto e ottenere il consenso – anche grazie alla buona reputazione – necessario al raggiungimento dei propri obiettivi. In questo scenario, la reputazione emerge come manifestazione visibile della coerenza interna: un indicatore dinamico dell’autenticità, costruito attraverso l’allineamento tra identità (ciò che siamo) e immagine (come siamo percepiti).

Identità come sistema aperto

Se la reputazione dipende dunque dall’aderenza tra identità e immagine, allora la leadership ha il compito di presidiare questo spazio di relazione, rendendo il ruolo di ognuno percepibile, accessibile, credibile, interpretabile. La reputazione, in altre parole, è un prodotto relazionale e dinamico. In un saggio pubblicato qualche anno fa, ho definito l’identità come una rete aperta, un sistema di interazioni tra componenti biologiche, psicologiche, ambientali, cognitive e sociali. La nostra identità – e per estensione, l’identità delle organizzazioni complesse – è costruita nelle relazioni e dalle relazioni, è un costrutto vivo che si definisce attraverso ciò che accade tra noi e gli altri, e che può anche cambiare nel tempo. Numerose evidenze scientifiche hanno ormai demolito l’idea dell’individuo come entità isolata e autosufficiente. Studi sul microbiota, sul comportamento parentale negli animali, sulle interconnessioni tra sistemi fisiologici e sociali dimostrano che ogni organismo è parte di un sistema più ampio: ogni cellula comunica, ogni decisione influenza, ogni legame trasforma.

Leadership e reputazione come fenomeni sistemici

Dopo secoli di riduzionismo, oggi sappiamo che un sistema complesso non può essere compreso solo analizzandolo in parti indipendenti. Lo stesso vale per le organizzazioni: sistemi complessi che vivono in un equilibrio, sull’orlo del caos, all’interno dell’ecosistema in cui sono immersi. Osservando la natura possiamo ricavare intuizioni preziose per comprendere la leadership e la reputazione come fenomeni sistemici. Alcuni organismi viventi, come il polpo, ci mostrano modelli decentralizzati di intelligenza: ogni tentacolo è in grado di elaborare stimoli e prendere decisioni autonome, pur restando connesso al sistema centrale. Un corpo fisico “di per sé intelligente e pensante” nella sua totalità – come lo definisce Peter Godfrey-Smith, filosofo della scienza e docente all’Università di Sydney – non un mero esecutore di ordini impartiti da una “centrale di comando”. Nel suo volume Other Minds (2016), Godfrey-Smith indaga la coscienza e l’elaborazione cognitiva nei cefalopodi, suggerendo che l’intelligenza può emergere anche al di fuori delle architetture cerebrali centralizzate tipiche dei mammiferi. Un modello che parla non solo a chi studia i sistemi biologici, ma anche a chi si confronta con la complessità organizzativa dei brand, perché suggerisce che l’efficacia può risiedere nella capacità di distribuire i processi di elaborazione, abilitare decisioni periferiche, integrare funzioni multiple in modo sinergico. È un principio che trova un’eco potente nella medicina dei sistemi, nell’epigenetica e nelle neuroscienze della complessità: il corpo umano non funziona come una gerarchia verticale, ma come un ecosistema fatto di flussi, scambi e retroazioni. Il microbiota intestinale condiziona le emozioni e le decisioni, il sistema nervoso comunica con quello immunitario, e l’ambiente – culturale, relazionale, fisico – modella costantemente i processi fisiologici; allo stesso modo, un’organizzazione sana non si costruisce isolando le funzioni, ma promuovendo relazioni dense, feedback efficaci, adattamenti continui, resilienza alle crisi. Anche gli ecosistemi vegetali rafforzano questa visione. Nelle foreste, studi come quelli di Suzanne Simard (Finding the Mother Tree, 2021) hanno rivelato come le piante comunichino attraverso reti sotterranee miceliali: sistemi simbiotici attraverso i quali si scambiano nutrienti, ormoni, persino segnali di allarme. La resilienza dell’ecosistema nel suo complesso dipende dalla qualità di queste connessioni, dal bilanciamento tra cooperazione e conflitto, dalla capacità di sostenersi a vicenda. Se questa è la natura delle cose – e degli organismi, sia umani che non umani – allora anche la leadership va ripensata in termini reticolari, non come atto unidirezionale, ma come funzione distribuita: una capacità di attivare e orchestrare nodi intelligenti in modo coerente e generativo. In questo scenario, la reputazione diventa allora un campo dinamico di coerenze da costruire, alimentare, misurare, implementare perché è attraverso la loro (buona) reputazione che i singoli elementi del sistema si riconoscono e garantiscono gli uni agli altri la necessaria licenza di operare. In altre parole, una responsabilità sistemica.

La logica fuzzy per mappare le relazioni complesse

Jacob Levi Moreno, fondatore della sociometria, rappresentava i sistemi relazionali come reti. Questa idea di società e di organizzazioni centrate sulla complessità mi ispirò nel 2008 spingendomi a tentare, con successo, di mappare gli stakeholder applicando per la prima volta invece della logica aristotelica centrata sul concetto di vero/falso, la logica fuzzy a insiemi sfumati, codificata da Lotfi Zadeh a Berkeley negli anni ‘60: tutti i pubblici sono stakeholder, nessuno escluso, semplicemente con diversi gradi di coinvolgimento con l’organizzazione, nonché tra loro. È un approccio sfidante, lontano da quello che vedeva l’organizzazione come “centro”, e richiama anche il messaggio degli antichi Veda: siamo parti di “un Uno unico”, interdipendenti al di là delle distanze, connessi molto più di quanto sospettavamo. Un paradigma che mi ha anche spinto, recentemente, a interrogarmi sulla concezione stessa di rischio per le organizzazioni aziendali e i brand, perché le crisi reputazionali non si manifestano più in modo netto, ma si insinuano nei margini, evolvono in silenzio, si accumulano in territori ambigui e difficili da mappare, ben prima di deflagrare nell’infosfera. In questo contesto, la logica fuzzy consente di adottare strumenti più sensibili all’anticipazione, e il rischio ci appare non più cartesianamente come un oggetto da contenere e domare, bensì come un campo di frequenze da leggere con attenzione, tentando di cogliere le traiettorie dell’instabilità, ad esempio interrogandoci in anticipo sulle nostre eventuali non conformità, autodenunciandole, e negoziando con i nostri stakeholder una roadmap adeguata a risolverle.

Mitigare il rischio reputazionale: è possibile?

Questa consapevolezza, a mio avviso, finisce per riscrivere anche in parte il concetto di reputazione. Lungi dall’essere un “bollino”, acquisito in un’ottica di compliance, diventa fenomeno sistemico, plasmato dinamicamente dalle relazioni, dal contesto e dal tempo. È la licenza sociale ad operare che ci viene concessa dagli altri, e che come tale va coltivata e monitorata nelle sue sfumature, prima che le incoerenze diventino crisi. Comprendere la leadership in questi termini implica abbandonare la logica lineare, binaria, sequenziale, e abbracciare una logica circolare e complessa, e significa vedere i team non come strutture gerarchiche,ma come organismi fortemente interdipendenti in analogia a quanto succede in natura. E proprio la logica fuzzy, mutuata dalla matematica, ci aiuta a farlo. Sostituisce il vero/falso con gradazioni, soglie, margini; permette di leggere le “zone grigie” in cui si annidano le incoerenze ben prima che esse diventino crisi. Perché, proprio come accade nei sistemi biologici, le patologie reputazionali non si manifestano all’improvviso: covano in profondità, si accumulano lentamente, si annunciano con sintomi sottili. Per questo servono strumenti che ci aiutino a leggere dove si annidano le fragilità reputazionali, e uno di questi è il Company Check-Up M.A.RE.®, dalle parole Mappare, Agire, Rendicontare, idea nata nelle aule dell’Università LUMSA di Roma, maturata nel corso degli anni, e affinata attraverso un lungo lavoro di ricerca applicata: un assessment per la predizione e mitigazione del rischio reputazionale in grado di cogliere non solo l’evidenza di una crisi conclamata, ma anche quei segnali deboli che annunciano incoerenze, disallineamenti e zone d’ombra, intervenendo con raccomandazioni funzionali a garantire all’azienda adeguati assetti indispensabili per anticipare le crisi e salvaguardare il valore. È a partire da questa consapevolezza che andrebbero ripensati anche i modelli organizzativi, alla luce di ciò che oggi sappiamo sul funzionamento dei sistemi complessi, specie in natura. Comprendere la reputazione nella sua essenza significa allora, prima di tutto, imparare a osservare i legami sottili, consapevoli che la qualità di ciò che accade tra noi – negli spazi relazionali che abitiamo – è il vero termometro di qualunque leadership sana ed efficace. La reputazione richiede manutenzione costante, capacità di ascolto, adattamento, trasparenza, coerenza. Richiede, soprattutto, l’abbandono della logica binaria a favore di una logica circolare e complessa, in cui le organizzazioni vivono come organismi interdipendenti. Imparare a leggere lo stato di salute della reputazione – anche e soprattutto in un’ottica di mitigazione del rischio, che se non governato può distruggere il valore dell’impresa – significa imparare a osservare i segnali deboli che raccontano la qualità reale delle relazioni, posizionandosi lontano da maquillage e narrazioni agiografiche. La vera leadership, oggi, si misura proprio lì: nella capacità del management di mantenere un alto grado di coerenza tra chi siamo realmente e come ci rappresentiamo all’esterno, nell’ecosistema che abitiamo.

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BOX: Company Check-Up M.A.RE.®

Company Check-Up®️ è un modello originale di analisi della salute reputazione per aziende e brand, sviluppato dal Centro Studi della start-up Reputation Management (www.rmi.srl). Sviluppato in anni di ricerca, sulla base di decenni di esperienza sul campo e con l’analisi di centinaia di case study e della miglior letteratura scientifica in materia, Company Check-Up®️ costituisce per le aziende uno strumento operativo per potenziare la propria evoluzione e costruzione di valore, prevedendo e mitigando i rischi reputazionali. Il risultato è un report completo su numerosi “touchpoint” dell’azienda, articolato su otto assi strategici, che vanno dalla gestione della crisi alla comunicazione narrativa, dalla governance alla qualità delle relazioni interne, fino al benessere organizzativo: la situazione su ogni asse è misurata tramite indicatori qualitativi e quantitativi, e rappresentata visivamente nel “Geode della reputazione”, una mappa grafica che rende visibili punti di forza e fragilità, ed è completata da “raccomandazioni” pratiche per correggere ogni possibile non conformità. Una parte significativa dei ricavi derivanti dalle vendite tool viene reinvestita in ricerca nel campo del reputation management.

E se l’uso dell’intelligenza artificiale al lavoro non fosse più un’opzione ma una metrica di performance, un criterio di promozione, persino un prerequisito per essere assunti? E’ quello che sta succedendo nelle grandi aziende tecnologiche in Silicon Valley, dove l’intelligenza artificiale da semplice “strumento” sta diventando una parametro di misuratore di valore individuale.

E’ una tendenza emergente, ma chiara: se non dimostri di saper usare l’AI per ottenere risultati rischi di vedere penalizzata la tua carriera. Un fenomeno che in pochi anni ha trasformato una competenza opzionale in una metrica formalizzata nei processi di valutazione, con implicazioni profonde per il mondo del lavoro nell’era digitale.

Le big tech che spingono

In Amazon Web Services, per esempio, i manager dispongono ormai di strumenti interni per monitorare l’adozione di intelligenza artificiale al lavoro da parte degli sviluppatori. Secondo quanto riportato da The Information, l’azienda usa un sistema conosciuto come Clarity che permette di registrare quali tool di AI vengono utilizzati, con quale frequenza e in quali contesti. Dati che vengono poi considerati nelle conversazioni su performance, promozioni e obiettivi di squadra. Sebbene l’azienda sostenga che l’uso dell’AI non sia formalmente un criterio di valutazione, fonti interne confermano che i manager tengono conto eccome di chi adotta pienamente questi strumenti quando arriva il momento delle promozioni. L’obiettivo dichiarato è aumentare la produttività aggregata: non basta lavorare bene, bisogna farlo con l’AI.

Non si sottrae Meta Platforms che sta aumentando la pressione affinché i suoi dipendenti utilizzino l’intelligenza artificiale. Per farlo ha ristrutturato il proprio sistema di valutazione per collegare formalmente l’uso dell’AI ai risultati e agli incentivi economici dei dipendenti, ingegneri in testa. Questo grazie ad una piattaforma interna di valutazione che aggrega dati su come gli strumenti di AI sono impiegati, ad esempio quante righe di codice sono state generate tramite assistenti automatici, usandoli per orientare giudizi su efficacia, bonus e possibilità di avanzamento. Come documenta Business Insider, ingegneri e personale vengono stimolati a sperimentare i chatbot attraverso giochi e badge.

La spinta non si ferma qui. Secondo analisi di settore, anche altri colossi come Microsoft e Google stanno incorporando in vari modi l’adozione dell’AI nei loro processi di gestione del personale. Microsoft incoraggia i team a documentare come usano l’AI nelle attività quotidiane e chiede manager di chiedere esplicitamente ai loro collaboratori come l’hanno impiegata. Google, dal canto suo, ha iniziato a includere alcuni indicatori di utilizzo di AI nelle review di ingegneri, in parte per riflettere il cambiamento nei carichi di lavoro e nelle aspettative di output tecnico.

Da elemento di produttività a criterio di performance strutturato

Sicuramente per aziende che hanno investito miliardi nello sviluppo e nell’integrazione di AI, tradurre quell’investimento in efficienza percepita è diventato un imperativo e misurare l’uso interno è visto come un modo per agganciare comportamenti individuali agli obiettivi strategici aziendali.

Ma le tensioni persistono. C’è chi vede in queste iniziative una naturale evoluzione della professionalità, con i lavoratori che se sanno sfruttare l’AI diventano più efficienti, adattano processi complessi e generano maggior valore economico. Dall’altro lato, critici e lavoratori riportano preoccupazioni sull’eccessiva quantificazione delle prestazioni, sul rischio di “metriche che inseguono numeri” e sulla possibilità che chi opera in ruoli dove l’AI è meno applicabile venga svantaggiato.