L’intelligenza artificiale è già entrata nei processi aziendali, spesso più velocemente dei percorsi formativi interni. Sono tanti i team che usano l’AI generativa e i sistemi di automazione senza avere un metodo chiaro per valutarne output e limiti. Per questo AI upskilling e AI reskilling sono diventati due leve strategiche che HR e management dovrebbero tenere in considerazione. Si tratta, infatti, degli strumenti ideali per aiutare le persone a usare l’AI con maggiore consapevolezza e per trasformare l’adozione delle nuove tecnologie in competenze realmente spendibili.
Ma allora come far crescere i team mentre cambiano strumenti e responsabilità? Alcuni professionisti devono migliorare il proprio lavoro con nuove competenze operative. Altri devono prepararsi a compiti diversi, più vicini alla governance AI o alla supervisione degli output.
Perché upskilling e reskilling AI sono diventati strategici
La prima ragione è semplice: molte aziende hanno già introdotto strumenti AI, ma non hanno ancora costruito una base comune di competenze. Questa situazione crea un divario tra le tecnologie disponibili in azienda e le capacità di usarle con successo nel lavoro quotidiano. Un team può avere accesso a ChatGPT, Copilot o alle piattaforme di automazione, ma senza criteri condivisi rischia di usare questi strumenti in modo discontinuo. L’AI upskilling serve proprio a ridurre questo divario, perché porta un metodo preciso dove l’adozione nasce per iniziativa individuale.
C’è poi un tema di responsabilità. L’AI Act ha dato un nuovo peso all’alfabetizzazione AI, chiedendo alle organizzazioni di garantire competenze adeguate a chi utilizza sistemi di intelligenza artificiale. Per un’azienda, quindi, formare le persone significa anche aiutarle a riconoscere errori e bias, rendendole allo stesso tempo più attente ai limiti degli output e ai rischi legati all’uso dei dati. Indicazioni ancora più importanti per tutti quelli che sono considerati processi sensibili, pensiamo ad esempio alla selezione del personale e alla valutazione delle performance. La formazione diventa così una parte della governance aziendale.
Il terzo punto riguarda la produttività, perché l’AI può ridurre il tempo speso su attività ripetitive e migliorare la sintesi delle informazioni, ma solo se i lavoratori sanno formulare richieste chiare. Il prompt design, naturalmente, è la base di qualsiasi interazione con un chatbot AI, ma non basta. Serve poi verificare le risposte e riconoscere i casi in cui il controllo umano rimane necessario. Ecco perché il miglioramento competenze AI riguarda il modo in cui i team imparano a integrare gli strumenti nei processi senza perdere qualità.
Non dimentichiamoci poi che l’AI sta cambiando il perimetro di molti ruoli, per cui, in alcune aziende o reparti è sufficiente rafforzare le competenze esistenti, mentre in altri contesti bisogna accompagnare le persone verso nuove attività, come la gestione di workflow automatizzati e la supervisione algoritmica. Nei contesti più maturi può servire anche una figura capace di coordinare progetti AI interni. Qui entra in gioco l’AI reskilling, che permette all’azienda di valorizzare competenze già presenti e preparare internamente i profili capaci di sostenere l’evoluzione dei processi.
Insomma, la differenza sta tra aggiornare e riconvertire le competenze.
AI upskilling e AI reskilling: differenze da conoscere
Prima di progettare un percorso formativo, l’azienda deve capire che tipo di cambiamento vuole sostenere. Abbiamo visto che alcuni team hanno bisogno di integrare meglio l’intelligenza artificiale nel ruolo che già svolgono. Altri invece devono prepararsi a svolgere funzioni nuove, perché l’AI modifica il modo in cui si prendono decisioni o si governano i processi. Analizziamo meglio questa distinzione.
Cos’è l’AI upskilling
Con AI upskilling si intende il potenziamento delle competenze di chi non deve riconvertire il proprio ruolo, ma solo imparare a lavorare meglio con l’intelligenza artificiale. Un team HR, per esempio, può usare strumenti generativi per preparare job description più chiare o sintetizzare feedback interni. Allo stesso modo, il reparto commerciale può usare l’AI per analizzare informazioni sui clienti e preparare materiali più pertinenti.
Il punto centrale è potenziare l’efficacia nel lavoro quotidiano, dove la persona mantiene la propria funzione, acquisendo un metodo per usare strumenti AI con maggiore controllo. Sa formulare richieste più precise, valuta meglio gli output e riconosce quando serve una verifica umana. In questo senso, l’upskilling AI rafforza la qualità del lavoro senza stravolgere l’organizzazione.
Cos’è l’AI reskilling
Con AI reskilling si indica un percorso più profondo, in cui la persona sviluppa competenze che la preparano a compiti diversi rispetto a quelli svolti in precedenza. Questo può accadere quando l’azienda introduce workflow automatizzati, sistemi di analisi predittiva o progetti di governance AI che richiedono nuove responsabilità operative.
Il reskilling, in poche parole, diventa necessario quando ci sono cambiamenti di ruolo. Per cui, una figura business può diventare referente interno per l’adozione dell’AI, così come un profilo tecnico può orientarsi verso automazioni avanzate o sviluppo di soluzioni basate su modelli generativi. In questi casi la formazione serve a costruire un nuovo perimetro professionale, con competenze più verticali e responsabilità definite.
Quando serve upskilling e quando serve reskilling
La scelta tra upskilling e reskilling dipende dal punto di partenza. Se l’obiettivo è rendere un team più autonomo nell’uso degli strumenti AI, l’upskilling è la strada più naturale. Se invece l’azienda deve creare nuove figure, presidiare rischi o gestire progetti AI più complessi, il reskilling è la scelta giusta.
Per aiutarti nella valutazione iniziale, abbiamo elaborato questa breve sintesi operativa.
| Segnale aziendale | Percorso più adatto |
|---|---|
| I team usano strumenti AI senza metodo condiviso | Upskilling AI |
| I reparti vogliono migliorare attività già esistenti | Upskilling AI |
| L’azienda introduce nuove responsabilità legate alla governance AI | Reskilling AI |
| Servono profili capaci di gestire automazioni o progetti AI interni | Reskilling AI |
Per un responsabile HR, questa distinzione scongiura il rischio di progettare percorsi generici e di costruire una formazione più vicina ai bisogni reali del business.
Quali competenze AI servono davvero alle aziende
Ogni azienda deve costruire competenze AI in base ai ruoli coinvolti e al conseguente livello di esposizione agli strumenti. Un team HR, per esempio, non ha gli stessi bisogni di un reparto IT. Il management, prima di tutto, deve capire come valutare impatti e rischi per ciascun profilo professionale, così da stabilire delle policy specifiche per ciascun team o reparto.
Competenze AI di base per tutti i team
Il primo livello riguarda l’AI literacy, cioè la capacità di comprendere che cosa può fare un sistema AI in autonomia e dove invece è necessario un controllo. Tutte le persone che usano strumenti di intelligenza artificiale dovrebbero possedere le competenze AI fondamentali, quindi:
- come trattare dati aziendali;
- come leggere l’output generato;
- come riconoscere possibili errori.
Questa base comune aiuta l’azienda a ridurre usi improvvisati, oltre che a creare un linguaggio condiviso tra HR, management e funzioni operative.
Competenze operative per i team business
Come ben saprai, i team business hanno bisogno di competenze pratiche, legate alle attività specifiche che devono svolgere. Devono imparare a scrivere prompt più chiari e a valutare le risposte dei modelli generativi. In molte funzioni, l’AI può anche alleggerire attività ripetitive, purché ogni reparto colleghi lo strumento a un caso d’uso reale.
Esistono diversi strumenti AI per aziende, ognuno con un ambito di applicazione diverso. ChatGPT, per esempio, è ottimo per scrittura e sintesi documentale. Claude è più indicato per analizzare documenti complessi e lavorare su contenuti lunghi. Gemini e Microsoft Copilot entrano più facilmente negli ambienti di lavoro già in uso negli uffici, come Google Workspace o Microsoft 365. La scelta del tool giusto, perciò, deve essere presa secondo le necessità pratiche del business, oltre che in base agli obiettivi prioritari di un’attività.
Competenze tecniche per ruoli specializzati
Alcune aziende hanno bisogno di profili tecnici, soprattutto quando l’AI entra nei processi con un ruolo più strutturale. Pensiamo a un team IT che deve integrare un modello generativo in un gestionale interno, oppure a un reparto operations che vuole automatizzare il passaggio di informazioni tra CRM, fogli di calcolo e piattaforme di ticketing. In questi casi servono competenze solide su automazioni avanzate e sviluppo di soluzioni basate su AI.
Il percorso formativo diventa più verticale, perché lavora su progetti complessi e richiede una comprensione tecnica approfondita rispetto all’uso operativo degli strumenti generativi di cui abbiamo parlato finora.
Come costruire una cultura di apprendimento sull’intelligenza artificiale
Il punto di partenza di qualsiasi percorso di apprendimento deve essere l’analisi delle skills presenti in azienda e, dunque, dei gap formativi da colmare. Bisogna individuare, nello specifico, quali strumenti sono già utilizzati, come vengono impiegati dalle varie figure coinvolte e quali dubbi frenano i team. Senza questa lettura iniziale, la formazione rischia di restare troppo generica.
Step dell’apprendimento AI in azienda
1. Il primo passaggio operativo è un audit delle competenze. HR e management devono mappare il livello di partenza dei gruppi coinvolti e capire dove l’AI può generare il maggiore impatto. Un reparto che usa strumenti generativi per scrivere report avrà bisogni diversi da un team che gestisce dati sensibili. Questa distinzione permette di costruire percorsi più aderenti all’operatività.
2. Serve poi coinvolgere manager e AI Champions. I manager danno priorità alle varie azioni da intraprendere e aiutano i team a collegare la formazione agli obiettivi aziendali. Gli AI Champions, invece, sono quelle figure più competenti che portano l’apprendimento dentro i reparti: raccolgono dubbi, condividono esempi utili e aiutano i colleghi a usare gli strumenti con maggiore sicurezza.
3. L’eventuale resistenza dei dipendenti alle novità, non va sottovalutata. Molte persone temono che l’AI possa sostituire il proprio lavoro o che faccia mancare il controllo sui propri task. L’azienda si deve far carico di queste problematiche spiegando il ruolo della tecnologia, ma anche definendo le regole d’uso in modo inequivocabile.
4. Altro rischio è quello di strutturare una formazione esclusivamente teorica. Ricorda che le persone imparano meglio quando applicano l’AI a compiti che conoscono già: preparare una sintesi, rivedere un documento, analizzare una base informativa o costruire un primo flusso automatizzato. La formazione AI funziona solo quando si collega ai compiti di ciascun collaboratore e si integra totalmente nel flusso di lavoro.
Formazione continua AI in azienda: come ottenere risultati concreti
La formazione sull’intelligenza artificiale in azienda deve configurarsi come un percorso di crescita progressivo e continuo. Se una prima sessione è utile per familiarizzare con gli strumenti e le logiche di base, la didattica successiva deve rimanere strettamente legata ai casi d’uso aziendali e prevedere aggiornamenti mirati per accompagnare i team nell’evoluzione del loro lavoro.
Per ottenere risultati concreti, HR e management devono partire da una domanda semplice: quale comportamento vogliamo vedere migliorare dopo la formazione? La risposta può riguardare la qualità dei prompt, la capacità di controllare un output generato dall’AI o l’autonomia con cui un reparto integra lo strumento nelle proprie attività. Il dato sul completamento del corso resta utile, certo, però racconta solo una parte del percorso. La formazione genera valore quando cambia in modo tangibile il lavoro delle persone.
Questa è un riflessione molto importante nel momento in cui si scelgono gli indicatori per misurare il progresso aziendale. Un’azienda, per esempio, potrebbe misurare il livello di competenza prima e dopo il percorso, osservare quali casi d’uso vengono attivati nei reparti e valutare se gli output prodotti risultano più affidabili. Può anche stimare il tempo recuperato sulle attività ripetitive, soprattutto nei processi in cui l’AI interviene con l’automazione di passaggi ricorrenti. In questo modo HR e management leggono la formazione come un investimento operativo, con effetti che possono essere, in primis, misurati e poi discussi e migliorati nel tempo.
Un’impostazione del genere permette infatti di correggere il percorso mentre procede. Se un reparto fatica a usare l’AI con continuità, può servire un supporto più mirato. Se invece emergono persone già pronte a fare da riferimento interno, l’azienda può rafforzare il loro ruolo e trasformarle in punti di guida per i colleghi.
Il metodo Data Masters per upskilling e reskilling AI
Per rendere efficaci upskilling e reskilling AI, la formazione deve partire dal livello reale dell’impresa. Data Masters lavora proprio in questo modo perché prima aiuta a leggere le competenze già presenti in azienda, poi costruisce percorsi coerenti con ruoli e obiettivi interni.
AI Education Academy Data Masters
Il metodo si basa su una combinazione di elementi chiave: un assessment iniziale, percorsi role-based e attività pratiche. In questo modo, ad esempio, il team HR può lavorare su casi d’uso legati alla gestione del personale, mentre l’area business si concentrerà su produttività e automazione e il reparto tecnico svilupperà competenze verticali su data science e agenti AI.
L’AI Education Academy di Data Masters risponde alle aziende che vogliono costruire una formazione AI stabile e misurabile. Il modello permette di combinare lezioni, project work e monitoraggio dei progressi, così HR e management possono seguire l’evoluzione delle competenze nel tempo, creando un sistema di apprendimento continuo.
Un elemento centrale è l’AI Literacy Index, che aiuta a misurare il punto di partenza e a leggere la crescita dei team. Grazie a questo passaggio, potrai individuare i profili già pronti all’implementazione dell’AI, i gruppi che hanno bisogno di supporto, ma anche le aree in cui la formazione può generare maggiore impatto.
Naturalmente, nella didattica, non possono mancare project work e training on the job: se le persone applicano l’AI ad attività che conoscono e gestiscono quotidianamente, imparano a valutarne gli effetti sul processo molto più in fretta.
Per chi vuole dare una direzione più tecnica alla propria crescita, il catalogo Data Masters include anche percorsi pensati per costruire competenze spendibili nei ruoli AI più richiesti. Il Percorso di carriera AI Developer, per esempio, accompagna chi vuole sviluppare e mettere in produzione Agenti Intelligenti e applicazioni AI, padroneggiando i framework e le tecnologie che stanno trasformando il mondo del lavoro. Scopri tutti i Percorsi di Carriera attivi!
AUTORE:Francesco Cipriani Apri profilo LinkedIn
Francesco è Co-founder di Data Masters, AI Academy per la formazione in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Science. È un Ingegnere Informatico specializzato in computer vision. Ha fondato le mie due prime aziende quando era ancora uno studente universitario. AI and Machine Learning sono le sue principali passioni e quotidianamente investe il suo tempo nel comunicare come queste tecnologie stiano rivoluzionando il mondo e cambiando il nostro modo di vivere.
