I giovani professionisti di oggi sono cresciuti in un momento storico caratterizzato da grandi cambiamenti tecnologici, e sempre più spesso si interrogano sul futuro del lavoro. Hanno vissuto l’evoluzione di Internet, l’invenzione dello smartphone e lo sviluppo di sistemi di machine learning. Tutto questo ha segnato la strada verso l’automazione delle nostre vite, modo di lavorare e business inclusi. Non c’è da meravigliarsi, quindi, che i giovani si preoccupino di capire quale sarà il futuro del lavoro per individuare quali competenze permettono di essere competitivi sul mercato. La domanda che i giovani talenti si pongono è: “Cosa dovrei imparare oggi per avere un lavoro in futuro?”.
Un recente articolo pubblicato su Harvard Business Review suggerisce di puntare su 7 competenze che non possono essere automatizzate e che potrebbero rendere i talenti appetibili per il mercato, indipendentemente da come andrà il futuro del lavoro, senza dover temere la competizione con le macchine e con i robot.
Comunicazione
In un mondo in cui l’utilizzo dei media è ormai diffuso, le competenze che riguardano la sfera della comunicazione sono essenziali per catturare l’attenzione delle persone e spingerle ad agire. La forma più basilare di comunicazione è la costruzione di una storia avvincente: anziché elencare solamente i fatti, i veri narratori usano argomenti soft e hard, intrecciando fantasia e realtà, retorica e scienza per raccogliere le emozioni degli altri e tradurle in azioni. Questa competenza è per sua stessa natura difficilmente trasferibile a una macchina.
Contenuto
La sola capacità di comunicazione non basta, ci vuole anche il contenuto. Avere conoscenze approfondite su un determinato ambito è già un buon punto di partenza. Inoltre, se si è apprezzati per la propria autorevolezza, si possiede qualcosa che ad esempio Google non potrebbe mai replicare. E ancora, se si ha una reputazione eccellente in un determinato ambito, questa si alimenterà da sola e darà un accesso preferenziale a nuove conoscenze e informazioni grazie allo status di “insider”.
Contesto
I sistemi automatici solitamente sono pessimi nel riconoscere il contesto. Ad esempio, per la Google car è stato difficile calcolare ‘il contesto’ in cui operava, per cui è stato necessario aggiungere un’estensione fisica (un laser range finder) al sistema di calcolo/rilevamento. La capacità umana di comprendere il contesto permette di conoscere le dinamiche che condizionano il posizionamento di un business, cosa che anche per i migliori robot è molto difficile da cogliere. Inoltre, la capacità di comprendere il contesto – il modello aziendale, la concorrenza e e i modeli di leadership di un cliente o di un datore di lavoro – è utile alla comprensione del contenuto.
Competenza emotiva
Anche se supportate da funzionalità avanzate di AI come Alexa di Amazon (l’assistente personale intelligente sviluppato dalla azienda statunitense), le macchine sono ancora rudimentali nella loro capacità di comprendere lo stato emotivo di una persona, cogliere il clima di una riunione o il livello di benessere di un’organizzazione. Tuttavia, come ha sottolineato il neuroscienziato Antonio Damasio nel libro “Descartes’ Error”, il nostro set di opzioni può essere modellato dalla razionalità, ma è l’emozione che ci lega all’azione. Inoltre, è ormai risaputo che la caratteristica distintiva delle decisioni degli Executive è che si pongono sempre nella posizione di ritenere che non esiste una risposta giusta, ricordandosi che le diverse opzioni sono cariche di conseguenze emotive: “La carriera di chi volerà? Chi sarà travolto? Chi verrà promosso? Chi perderà il lavoro?”.
Il livello base della competenza emotiva è essere in grado di riconoscere le emozioni in gioco nel contesto. Il livello successivo è la capacità di intervenire con successo in una situazione emotivamente complessa, soprattutto quando le persone sono ferite o incerte. Al livello più alto, c’è l’abilità di persuadere individui e gruppi evocando emozioni (riconoscendo allo stesso tempo che alcuni membri del team non condividono ciò che stai dicendo).
Insegnamento
Le macchine hanno dato un grande contributo alla qualità e all’accessibilità dell’educazione, basti pensare ai MOOCS (Massive Open Online Courses, i corsi online aperti su larga scala) e alle simulazioni didattiche. Tuttavia, nelle organizzazioni, dove l’insegnamento richiede la comprensione del contesto e delle possibilità di crescita delle persone all’interno di una struttura complessa, spicca il ruolo dei dirigenti e dei coach. Per questo è importante saper insegnare, è una competenza necessaria che non potrà mai essere del tutto automatizzata. Le persone sono un investimento chiave in qualsiasi organizzazione e trasferire le conoscenze è determinante per garantire il loro successo. Se l’investimento nelle persone è mediocre, è probabile che anche i rendimenti dell’azienda lo siano. Per catalizzare prestazioni rivoluzionarie nell’organizzazione bisogna puntare sulle persone e cominciare da loro: è necessario individuare le lacune nelle conoscenze e nelle competenze, e lavorare personalmente con loro per colmare i gap. Questo è qualcosa che i robot non saranno mai in grado di fare in modo efficace.
Connessioni
Nel 1973, Mark Granovetter e Harrison White pubblicarono un documento che sottolineava il forte potere dei legami deboli. Tutti sostenevano che hanno forti legami: famiglia, amici, colleghi. Ma coloro che hanno sia forti legami sia una vasta rete di legami deboli hanno una marcia in più, possono essere trasversali a più organizzazioni con facilità. Ne sono un esempio i CEO di alto livello che hanno molti legami deboli, in una considerevole varietà di ambiti.
Sebbene i social media rendano più facile creare ed essere presenti all’interno di una “rete” fatta di persone, è sempre l’uomo, e non la macchina, a gestire la forma e il tenore di tali connessioni. Un valido spunto di riflessione sul tema delle connessioni viene dal paradosso dell’amico, che sostiene che in media i tuoi amici hanno più amici di te. Alcune persone hanno moltissime connessioni, mentre la maggior parte ne ha solo un numero modesto. Se si è uno dei networker, allora si è al sicuro, altrimenti una tattica per estendere la propria rete di conoscenze è fare amicizia con uno di loro ed esaminare “gratuitamente” le sue connessioni, sfruttando il fatto che generalmente le persone sono disposte a condividere.
Una bussola etica
Più i computer diventano intelligenti, più i dirigenti si rendono conto di quanto siano importanti l’etica e la capacità di giudizio morale anche nel campo dell’AI applicata. Tuttavia, l’essenza del giudizio morale è che non esiste un algoritmo semplice per massimizzare il “valore”, questo vuol dire che i sistemi che si basano su algoritmi sono inadeguati in situazioni che comportano questo tipo di valutazioni. Il fatto che il mondo sarà sempre più controllato da macchine prive di una bussola etica amplifica l’importanza di avere nella workforce futura persone che possiedano forti valori morali.
In estrema sintesi sono quindi queste le 7 competenze che non possono essere automatizzate, un robot non le può avere e non le avrà nel futuro prossimo: si limiteranno, infatti, ad aiutare le persone a sviluppare questo tipo di abilità, ma saranno solo gli individui a possederle.
