La rivoluzione del lavoro in atto richiede un mix equilibrato di competenze tecniche e umane: è il quadro delineato dal report “2026 Global Learning & Skills Trends” promosso da Udemy – società americana di corsi e certificazioni online- che identifica i trend e le competenze più richieste nel futuro del lavoro.

Il report di Udemy rivela che l’adozione accelerata dell’IA comporta, da parte delle aziende, investimenti nella cosiddetta “AI fluency” per mantenere la competitività. Tuttavia, dallo studio si evince altresì che le capacità adattive (soft skill) – quali leadership, comunicazione e pensiero critico – restano irrinunciabili.

È interessante notare come le organizzazioni più innovative stiano ripensando la formazione aziendale, integrandola nel flusso di lavoro quotidiano, ovvero: non più corsi isolati, ma apprendimento continuo “just-in-time”, tramite simulazioni con IA che offrono feedback immediato. Un’evoluzione che genera ruoli professionali sempre più ibridi, in cui l’efficienza delle tecnologie si unisce all’efficacia del giudizio umano, confermando che l’adozione dell’IA implica una trasformazione sia tecnica sia culturale.

AI Fluency: un cambio di paradigma

Il report di Udemy rivela che, entro il 2026, le organizzazioni dovranno accelerare l’integrazione strategica dell’IA, con le funzioni HR & Training chiamate a svolgereun ruolo centrale nella formazione dei talenti e nello sviluppo delle necessarie competenze complementari.

L’AI Fluency rappresenta un vero cambio di paradigma nell’interazione uomo-IA, superando la concezione tradizionale dell’IA come semplice strumento plug-and-play per trasformarla in una capacità organizzativa strategica. Di fatto, la maggior parte delle organizzazioni continua a parlare di “competenze nell’IA” come se si trattasse semplicemente di formare le persone su strumenti o codice. Ma la sfida principale non è insegnare come utilizzare la tecnologia, bensì riorganizzare l’impresa per sperimentare e trovare modi concreti per integrare l’IA nei flussi di lavoro quotidiani.

L’AI Fluency consiste, quindi, nella capacità di ripensare il framework lavorativo attraverso l’integrazione sistemica dell’IA, dove i professionisti ridisegnano ruoli e workflow per costruire ecosistemi intelligenti interconnessi che moltiplicano il valore aziendale. Solo così si potrà acquisire la padronanza necessaria per costruire non solo una nuova cultura, ma anche un nuovo modello operativo e nuovi sistemi di apprendimento continuo.

Il contesto organizzativo: complessità e pressioni sistemiche da gestire

Il report evidenzia un ambiente caratterizzato da dinamiche complesse e in rapida evoluzione: le competenze diventano obsolete a velocità crescente, con cicli di vita sempre più compressi. Parallelamente, assistiamo a una morfologia occupazionale in continua trasformazione, dove nuovi ruoli emergono costantemente. A queste sfide si aggiungono pressioni sistemiche: volatilità economica, modelli di lavoro ibrido che introducono nuovi attriti organizzativi, e disengagement dei dipendenti che mina coesione e produttività. Ne consegue che, in questo contesto turbolento, l’AI Fluency diventa essenziale per la sopravvivenza e la competitività organizzativa.

Padronanza e adattabilità all’IA, non solo competenze tecniche

Una vera padronanza dell’IA significa comprendere le capacità e le applicazioni dell’IA, insieme ai suoi rischi, limiti e questioni etiche fondamentali. Ciò comporta essere in grado di sviluppare l’abitudine di utilizzare l’IA quotidianamente, non come evento eccezionale ma come pratica integrata.

Pertanto, lo sviluppo delle competenze richiede non solo l’aggiornamento tecnico, ma anche la capacità di porre le domande giuste, di sapere quando affidarsi all’IA, oltre a prevedere gli impatti oltre l’immediato. Di fatto, la padronanza dell’IA richiede lo sviluppo di competenze adattive: giudizio critico, curiosità, flessibilità e tolleranza al rischio.

Inoltre, è doveroso evidenziare che l’AI Fluency non è uno stato binario ma un percorso continuo, non più facoltativo per le aziende che vogliono essere innovative e richiede la costruzione di una capacità condivisa, dinamica e diffusa in tutta l’organizzazione, che deve essere continuamente coltivata, misurata e rinnovata in ogni team e ruolo.

La doppia prospettiva: individuo e organizzazione

I dipendenti stanno prendendo consapevolezza del fatto che devono mantenere il proprio valore, mentre l’AI ridefinisce radicalmente il modo in cui lavorano. Specularmente, le organizzazioni affrontano la propria sfida strategica: la forza lavoro deve essere in grado di apprendere le funzionalità dell’IA, senza compromettere la produttività né richiedere investimenti proibitivi in riqualificazione.

Di fatto, la posta in gioco va oltre la semplice acquisizione di competenze tecniche. I dipendenti necessitano di: padronanza degli strumenti IA; riconoscimento come collaboratori innovativi; risultati tangibili nel lavoro quotidiano. Ne consegue che le organizzazioni devono essere in grado di “orchestrare” un apprendimento efficace ed etico dell’IA, costruendo capacità adattive scalabili senza sacrificare l’eccellenza operativa.

Un nuovo sistema operativo per l’apprendimento

Il report di Udemy evidenzia come le soluzioni di apprendimento convenzionali falliscano nel rispondere a queste esigenze complesse, rendendo necessaria una reinvenzione sistematica. Ovvero, le organizzazioni devono costruire un sistema di apprendimento orientato al job-to-be-done, un vero e proprio sistema operativo per la reinvenzione permanente dei ruoli che amplifichi le capacità, abiliti l’azione e scali la leadership, garantendo un processo continuo integrato nel flusso di lavoro.

Le organizzazioni, attraverso percorsi olistici e strutturati – che combinano contenuti brevi e mirati, esercitazioni pratiche, valutazioni e certificazioni – saranno in grado di creare un volano per lo sviluppo delle competenze atto a: stimolare la curiosità; approfondire la padronanza; dimostrare le competenze; generare miglioramenti misurabili delle performance.

L’integrazione uomo-AI nell’apprendimento

In questa architettura, gli istruttori umani mantengono il ruolo centrale, mentre l’IA amplifica l’esperienza di apprendimento. Gli agenti IA per l’apprendimento funzionano come guide personalizzate, mentre gli agenti IA enterprise scalano le operazioni, allineando lo sviluppo delle competenze ai risultati aziendali con ROI dimostrabile.

Protocolli come il Model Context Protocol (MCP) rendono possibile questa integrazione fluida, permettendo a strumenti AI, sistemi dati e piattaforme di apprendimento di comunicare senza frizioni all’interno dei workflow esistenti. Inoltre, la combinazione di expertise umana e IA trasforma l’apprendimento da evento episodico a motore permanente integrato nella giornata lavorativa, creando un vantaggio competitivo sostenibile.

Come costruire l’AI fluency

Il report di Udemy evidenzia che le organizzazioni innovative stanno adottando un approccio multi-livello per sviluppare l’AI fluency, articolato su quattro dimensioni strategiche:

1. Competenze fondazionali: la nuova alfabetizzazione digitale – Ogni dipendente deve padroneggiare il linguaggio, la logica e le implicazioni etiche dell’IA, comprendendo il suo impatto sul proprio lavoro. Le competenze fondazionali includono: comprensione di potenzialità e limiti dell’IA, capacità di formulare prompt efficaci, validazione critica degli output, applicazione dell’IA per la produttività quotidiana e utilizzo responsabile della tecnologia.

2. Applicazioni specifiche per ruolo e funzione – Funzioni e team devono apprendere casi d’uso applicativi e integrare l’IA nei processi quotidiani, sviluppando competenze contestualizzate al proprio dominio professionale.

3. Agilità di apprendimento cross-funzionale – Considerando che l’IA permea ogni linea di business, le organizzazioni devono abbattere i silos e promuovere un apprendimento che attraversi confini funzionali e tecnologici tradizionali. L’obiettivo è creare un ecosistema integrato che scali l’apprendimento, la sperimentazione e lo sviluppo delle capacità a livello dell’intera organizzazione.

4. Leadership come promotori del cambiamento – La leadership definisce la visione di come l’IA deve trasformare i modelli di business e creare valore e cultura organizzativa, assicurando l’engagement dei dipendenti. Ciò richiede nuove competenze di leadership e capacità di change management per guidare i collaboratori ad abbracciare la trasformazione.

Roadmap per garantire l’AI fluency

Di seguito la roadmap suggerita da Udemy e che le organizzazioni possono adottare per garantire l’AI fluency.

1. Definire l’AI Fluency per la propria organizzazione – Valutare il livello attuale di fluidità AI e sviluppare una strategia con una roadmap chiara. Superare la logica della “formazione AI generica”: dopo aver stabilito competenze fondazionali per tutti, definire benchmark specifici per i team funzionali chiave (finance, marketing, engineering, operations, leadership).

2. Implementare l’infrastruttura tecnologica e legale – Valutare, selezionare e implementare gli strumenti AI appropriati per l’organizzazione. Integrare da subito le considerazioni legali: collaborare con il dipartimento legale per definire requisiti essenziali di protezione dati e condividere le linee guida con tutti i dipendenti.

3. Comunicare la natura continua dell’apprendimento – Chiarire che l’AI fluency richiede pratica, sperimentazione e apprendimento continui. Mappare le aree aziendali più impattate dall’AI ed eseguire analisi mirate dei gap di competenze per ogni funzione.

4. Promuovere una cultura cross-funzionale – Utilizzare job rotation, progetti collaborativi, sessioni di condivisione best practice e community of practice per costruire peer learning e abbattere i silos organizzativi. Sviluppare un calendario di comunicazione che evidenzi mini-successi e apprendimenti AI.

5. Integrare l’AI Fluency nelle pratiche organizzative – Incorporare la fluidità AI negli obiettivi di performance, nelle iniziative cross-funzionali, nelle conversazioni di sviluppo e nei piani di successione. Trattarla come un’aspettativa continua, non come un corso discreto.

6. Garantire l’apprendimento continuo – Poiché l’AI evolve rapidamente, l’apprendimento non può essere “one-and-done” e deve essere continuo, considerando la formazione tramite gamification, la condivisione social di nuovi casi d’uso e riconoscimenti per l’innovazione, oltre a valutare regolarmente la baseline culturale attraverso check in termini di “AI readiness”.

Come supportare lo sviluppo delle competenze nel flusso di lavoro

Il rapporto di Udemy fornisce, altresì, alcuni suggerimenti per garantire lo sviluppo delle competenze nel flusso lavorativo, quali:

• Integrare l’apprendimento AI-powered nel flusso di lavoro quotidiano- Assegnare attività di apprendimento e sperimentazione come parte degli OKR (Objectives and Key Result), delle milestone di progetto e delle revisioni operative, oltre ad utilizzare strumenti AI in scenari reali per garantire aggiornamento continuo, feedback e valutazione delle competenze.
• Creare curricula dinamici e adattivi – Le tecnologie di apprendimento basate su IA dovrebbero offrire sfide basate su scenari concreti, seguite da feedback immediato, con percorsi che si aggiornano automaticamente in base alle nuove esigenze aziendali.
• Sviluppare sandbox iterativi e sicuri – Fornire spazi protetti dove le persone possano testare approcci IA, sperimentare cambiamenti nei processi e condividere le lezioni apprese senza timore di fallire.
• Collegare lo sviluppo delle competenze a progetti reali e impatto aziendale – Assegnare ai team la risoluzione di sfide aziendali concrete, utilizzando nuovi strumenti IA, misurando l’impatto in termini di valore, velocità, fatturato o soddisfazione del cliente.
• Promuovere il cross-skilling e la mobilità interna – Incoraggiare i dipendenti a ruotare in nuove aree funzionali e a lavorare su iniziative AI-driven al di fuori del loro dominio originale, come acceleratori di carriera.

Le competenze umane nell’era dell’IA

Le organizzazioni dovranno sempre più essere in grado di costruire ambienti immersivi dove i dipendenti possono diventare AI-fluent, oltre a sviluppare una cultura in cui la tecnologia amplifica le capacità unicamente umane, quali:

• Pensiero critico e capacità di giudizio – Il contributo umano si esprime nella pianificazione, nella definizione delle priorità, nella messa in discussione e nella verifica degli output generati dall’IA. Ogni dipendente, per validare e per migliorare i risultati prodotti dall’IA, deve possedere un forte senso del contesto, solide competenze analitiche e una profonda consapevolezza etica.
• Learning agility – Le organizzazioni (e i dipendenti) devono essere in grado di cambiare paradigmi, disimparare e reimparare rapidamente. Inoltre, curiosità, sperimentazione e cicli rapidi di feedback contribuiscono ad accelerare lo sviluppo delle capacità e rafforzare il vantaggio competitivo.
• Resilienza e capacità di gestire l’ambiguità – La resilienza psicologica e la capacità di operare nell’incertezza sono diventate competenze aziendali fondamentali. I team che accettano e normalizzano l’ambiguità riescono a adattarsi più rapidamente e a mantenere alta la produttività.
• Innovazione e creatività – Sebbene i Large Language Models (LLM) permettano di sintetizzare notevoli quantità di dati, la capacità di pensare in modo originale e fuori dagli schemi, di ideare strategie di crescita innovative e nuovi approcci e soluzioni, rimane una prerogativa esclusivamente umana, che la tecnologia non può replicare completamente.

Conclusione

L’IA è una leva strategica di crescita e la grammatica dell’impresa moderna. Ma la sfida decisiva non è padroneggiare una tecnologia specifica, bensì garantire il nuovo portafoglio della forza lavoro: dipendenti che guidano una collaborazione fluida con modelli di IA, agenti IA e potenza di calcolo.

Pertanto, le organizzazioni dovranno essere in grado di ricostruire le modalità di apprendimento, come prendono decisioni e come attuano cambiamenti, oltre ad evolvere il loro approccio allo sviluppo delle competenze per beneficiare dell’IA.

Ovvero, si tratta di coltivare una mentalità di trasformazione continua e un approccio all’apprendimento che alimenti l’evoluzione permanente. La formazione diventa così leva strategica essenziale per costruire una forza lavoro umano-centrica e IA-powered, capace di plasmare il futuro del lavoro.

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