Per quanto l’intelligenza artificiale venga spesso raccontata come un insieme di strumenti pensati per semplificare le attività quotidiane, il suo impatto più profondo potrebbe manifestarsi altrove. Non tanto nell’automazione del lavoro d’ufficio, quanto nella trasformazione dei processi aziendali in cui tecnologia, persone e organizzazione si intrecciano.
Lo stesso Satya Nadella, CEO di Microsoft, ha indicato le software house come uno dei settori destinati a essere maggiormente trasformati dall’AI. Un’affermazione significativa, soprattutto se proveniente dal vertice di un’azienda storicamente identificata con la produttività individuale. Ma la portata di questo cambiamento va ben oltre la scrittura del codice. L’AI sta ridefinendo il modo in cui le persone contribuiscono allo sviluppo del software e, più in generale, il modo in cui le organizzazioni progettano, coordinano e fanno evolvere il lavoro.
Sempre più attività vengono descritte, scomposte e orchestrate attraverso strumenti accessibili anche a figure non tecniche, spostando il valore dalle competenze puramente esecutive alla capacità di comprendere, governare e integrare sistemi complessi.
I dati del Kyndryl Readiness Report 2025 mostrano che questa accelerazione è particolarmente evidente anche in Italia. L’83% dei leader italiani ritiene che l’AI trasformerà completamente ruoli e responsabilità nella propria organizzazione nei prossimi 12 mesi, ma solo il 27% si considera pienamente pronto ad affrontare i rischi futuri associati a questa trasformazione. Un divario che evidenzia come la tecnologia stia avanzando più rapidamente della capacità organizzativa di assorbirla e integrarla in modo efficace.
Strumenti low-code, no-code e sistemi di AI conversazionale stanno rendendo sempre più semplice progettare applicazioni e flussi di lavoro. Anche in Italia, molte figure di business possono oggi contribuire direttamente alla creazione di processi digitali che collegano dati, sistemi e persone, entrando a pieno titolo nel ciclo di produzione del software senza dover necessariamente ricorrere a competenze di programmazione tradizionali.
Oggi, per esempio, un responsabile vendite può chiedere a un assistente AI di estrarre i dati da un sistema CRM, arricchirli con le segnalazioni provenienti dal supporto clienti e generare una previsione settimanale. Attività come questa – che richiedono il collegamento di diversi agenti per raccogliere, correlare e sintetizzare informazioni fino a produrre un riepilogo e notificare un team – rientrano a pieno titolo nella creazione di flussi di lavoro software. Il responsabile vendite, in questo caso, potrebbe non aprire mai un ambiente di sviluppo né scrivere una riga di Java ma sta comunque sviluppando software: utilizza infatti il linguaggio naturale come interfaccia di programmazione, orchestrando processi complessi con la stessa efficacia di uno sviluppatore tradizionale.
Esempi come questo dimostrano chiaramente che il valore dell’AI va ben oltre i singoli strumenti di generazione del codice. L’intelligenza artificiale può diventare una potente leva per la riprogettazione continua dei processi, trasformando il change management in una componente strutturale dell’adozione tecnologica.
Tuttavia, le organizzazioni non possono scalare in modo efficace l’uso di sistemi e agenti intelligenti se le persone non si fidano di tali strumenti o non ne comprendono il funzionamento. La fiducia, infatti, emerge come un prerequisito operativo. In Italia, oltre la metà delle organizzazioni riconosce di aver difficoltà a tenere il passo con la velocità dell’innovazione tecnologica, rendendo ancora più centrale il coinvolgimento della forza lavoro nei percorsi di trasformazione.
Secondo il Readiness Report di Kyndryl, in Italia il 43% dei leader intervistati indica la mancanza delle giuste competenze tecnologiche come la principale preoccupazione legata all’impatto dell’AI sulla forza lavoro, mentre il 40% segnala la difficoltà di gestire processi di upskilling e reskilling per i ruoli destinati a evolvere o a essere sostituiti. Senza un investimento mirato sulle persone, il potenziale dell’AI rischia quindi di rimanere inespresso.
Inoltre, il contesto odierno richiede di indirizzare fin da subito, durante il processo di trasformazione e di adozione tecnologica, gli aspetti legati a regolamentazione e compliance. Sempre il Readiness Report evidenzia infatti che il 31% degli intervistati cita le preoccupazioni relative a questi aspetti come la seconda principale barriera che limita la scalabilità degli investimenti in tecnologie recenti.Il focus sulla conformità rafforza inoltre la fiducia nei nuovi sistemi e gestisce proattivamente i rischi della trasformazione.
In passato, i grandi programmi tecnologici hanno generato valore solo quando sono stati accompagnati da un ripensamento dei processi e dei modelli di collaborazione. Oggi l’AI offre un’opportunità analoga, ma con una velocità e una pervasività senza precedenti.
Le organizzazioni italiane che sapranno trattare questa transizione come un’occasione per ripensare il modo in cui il lavoro viene svolto – mettendo al centro persone, competenze e cultura – saranno quelle in grado di trasformare l’intelligenza artificiale da promessa tecnologica a un reale vantaggio competitivo. Chi invece la considererà alla stregua di uno strumento isolato, rischia di restare spettatore anziché protagonista del cambiamento.
