Fonte: Jason WIld - Wobi
Il sipario è calato martedì 9 giugno sul palco del Teatro Gaber di Milano, ma l’eco del forum AI & Business Transformation continua a ridefinire le agende dei manager italiani. L’evento pietra miliare organizzato da WOBI ha riunito i principali leader ed esperti globali per tracciare la rotta del business nell’era degli algoritmi, dimostrando che la vera rivoluzione in corso non è tecnica, ma culturale e organizzativa.
Tra i protagonisti assoluti della manifestazione spicca Jason Wild, una delle voci più autorevoli al mondo in materia di strategie di crescita, forte di una lunga esperienza alla guida dell’innovazione in colossi del calibro di Microsoft e Salesforce. Fresco di pubblicazione del suo ultimo libro, “Genius at Scale“, scritto a quattro mani con la professoressa di Harvard Linda A. Hill, Wild ha portato sul palco una visione pragmatica e dirompente: per scalare l’innovazione bisogna smettere di cercare il “genio solitario” e iniziare a strutturare un ambiente capace di sbloccare il genio collettivo.
In questa intervista esclusiva per Wall Street Italia, Wild analizza gli errori più comuni della digital transformation, spiega come proteggere l’originalità umana dall’appiattimento degli algoritmi e rivela perché, in un mercato in cui la tecnologia è accessibile a tutti, la leadership rimane l’unico vero fossato difensivo. Ecco cosa ci ha raccontato.
Nel corso della sua carriera alla guida delle strategie di crescita in colossi come Microsoft e Salesforce, lei ha ridefinito il concetto di business transformation. Oggi l’AI viene spesso vista come una sfida puramente tecnica, ma lei sostiene che il successo dipenda dai leader capaci di creare le condizioni per l’innovazione collettiva. Come deve evolvere la leadership per sbloccare appieno il potenziale dell’AI all’interno dei team?
Ho vissuto questa realtà per anni. Quando guidavo la crescita in Microsoft e Salesforce, la frase che tutti utilizzavano era “digital transformation”, e onestamente la odiavo. Spostava l’accento sulla tecnologia, sul “digitale”, invece che sulle persone, sul business e sul cliente. La logica era quasi comica: installa la piattaforma e, voilà, sarai trasformato. Trasformato in cosa? Si può essere completamente “digitali” e fallire comunque del tutto con il proprio cliente. Così ho iniziato a dire qualcosa di diverso: una trasformazione customer-driven in un mondo sempre più digitale. La tecnologia è il contesto e lo strumento abilitante, non il fine o il punto focale.
I numeri raccontano la storia prima ancora che io inizi. Un recente studio di Deloitte ha condiviso un dato che ha sorpreso me e persino loro: le aziende spendono il 93% dei loro budget per l’AI in tecnologia e solo il 7% nelle persone e nel cambiare il modo in che il lavoro viene effettivamente svolto. Questo singolo divario spiega perché gran parte di tutto ciò si rivelerà deludente.
L’AI segue lo stesso schema della digital transformation, solo su scala molto più ampia. Nella nostra ricerca per il libro Genius at Scale, i leader che hanno effettivamente scalato l’innovazione non hanno trattato le tecnologie emergenti come forze dirompenti. Le hanno trattate come un’infrastruttura per sbloccare il genio collettivo. Il compito del leader è smettere di essere la persona più intelligente sul palco e iniziare a creare l’ambiente adatto affinché le idee migliori vincano, indipendentemente da chi detiene il titolo più importante. Il vecchio modello prevedeva di assumere gli A players e lasciare che guidassero dal fronte, stabilendo una visione chiara e costruendo un seguito. Il nuovo compito è costruire un ambiente in cui il collettivo sia più intelligente di qualsiasi individuo al suo interno.
E qui c’è la parte pratica che la maggior parte delle persone trascura. Per gran parte della mia carriera, i miei team di innovazione hanno pagato per i peccati di altri che avevano sopravvalutato il valore di business della tecnologia. Tutti nella stanza si erano già scottati in passato, quindi entravano come scettici. L’unica cosa che ha mai infranto quel cinismo è stata la tangibilità: sperimentare, prototipare rapidamente, costruire e mettere nelle mani delle persone qualcosa di rilevante che funzionasse davvero. Ma il momento che conta non è quando un singolo scettico si convince. È quando un team ha in mano una prova tangibile e condivisa e inizia a costruirci sopra insieme. È allora che l’AI smette di essere uno strumento acquistato da qualcuno e diventa qualcosa con cui un team crea. Non si distolgono le persone dal loro cinismo tecnologico a parole. Si guadagna la loro fiducia rendendo le cose reali, insieme.
Il suo nuovo libro, “Genius at Scale”, scritto a quattro mani con la professoressa della Harvard Business School Linda A. Hill, è stato pubblicato proprio questo marzo 2026. Al suo interno, lei esplora come la progettazione di culture e sistemi collaborativi consenta all’AI di amplificare la creatività. In che modo le organizzazioni complesse possono costruire concretamente questo “genio collettivo” senza che la tecnologia soffochi l’originalità umana?
Questo è il vero rischio di cui quasi nessuno parla. Se usata con disattenzione, l’AI converge sulla risposta più probabile, e la risposta più probabile è raramente la più originale. L’originalità non nasce dalla media. Nasce dall’attrito tra persone che vedono il mondo in modo diverso. Nel libro chiamiamo questo fenomeno creative abrasion: un autentico mercato delle idee in cui prospettive diverse si scontrano e vengono dibattute, anziché essere smussate.
Quindi il lavoro pratico consiste nel proteggere quell’attrito, non nell’automatizzarlo per eliminarlo. Tre elementi sono fondamentali. Primo, usare la tecnologia per ampliare la gamma di opzioni prima di restringerla. Indirizzate l’AI verso l’opinione dissenziente, la posizione di minoranza, l’argomento che altrimenti la stanza tenderebbe a reprimere, e chiedetele di attaccare il consenso anziché confermarlo. Usata in questo modo, l’AI amplifica la diversità di pensiero invece di appiattirla. Secondo, serve una creative agility (agilità creativa), ovvero la volontà di condurre esperimenti reali e imparare dai fallimenti intelligenti, perché in un mondo plasmato dall’AI nessuno può trovare a tavolino la risposta giusta in anticipo. Terzo, è necessaria una creative resolution (risoluzione creativa), la capacità di prendere decisioni integrate invece di scendere a compromessi o lasciare che la voce più forte vinca.
Il compito del leader è progettare la cultura in cui questo accade. In Mastercard, Ajay Banga ha ereditato un’azienda che un executive ha descritto come affetta da una “sindrome da rigetto d’organo per le nuove idee”. Non ha risolto il problema con la tecnologia. Lo ha risolto costruendo uno scopo condiviso, valori comuni e la sicurezza necessaria affinché le persone potessero correre dei rischi. Usate l’AI per amplificare l’originalità umana. Non lasciate che sostituisca le condizioni umane che producono quell’originalità in primo luogo. Oggi Ajay è Presidente della Banca Mondiale, dove ha portato questo modello di trasformazione su scala globale per risolvere le sfide più urgenti del pianeta.
Molte aziende commettono l’errore di inserire gli strumenti di AI all’interno di flussi di lavoro tradizionali, aspettandosi guadagni di produttività automatici. Al contrario, la vera innovazione richiede una profonda riprogettazione organizzativa per gestire l’incertezza e l’imprevedibilità strutturale. Quali sono i primi passi strategici che un’azienda deve compiere per passare dalla mera “implementazione di uno strumento” a una reale “trasformazione adattiva”?
Il punto di partenza è ammettere un numero scomodo. Circa il 70% delle trasformazioni fallisce, e non fallisce perché il business case fosse errato. Fallisce a causa della leadership e della cultura. Inserire l’AI nel vostro flusso di lavoro esistente è il modo più rapido per unirvi a quel 70%. Inoltre, il linguaggio è davvero importante. Definire l’AI come uno “strumento” è semplicemente sbagliato e ne limita il potenziale. Allo stesso tempo, non trattate l’AI come un compagno di squadra (esiste un termine psicologico chiamato effetto Eliza), perché un’AI di tipo agente (Agentic AI) non è umana. I leader devono inquadrare l’AI come un’infrastruttura. Con il giusto inquadramento, allora ci si predispone per un potenziale successo.
Quindi la prima mossa è concreta, e la maggior parte delle aziende fa l’esatto contrario. Non indirizzate l’AI su una singola attività all’interno di un vecchio processo per poi chiamarla trasformazione. Scegliete un flusso di lavoro che tocca realmente il vostro cliente e riprogettatelo interamente attorno a ciò che ora è possibile fare. Automatizzare un’attività all’interno di un processo inefficiente serve solo a rendere più veloce un processo inefficiente. Riconfigurare il flusso di lavoro è il luogo in cui risiede effettivamente il valore. L’ho imparato a mie spese in Microsoft e Salesforce: i progetti pilota che stupivano tutti in fase di demo e poi morivano silenziosamente erano quasi sempre quelli innestati a forza sul nostro modo di lavorare precedente.
I passaggi più profondi non sono affatto tecnici. Separate il lavoro di gestione del business dal lavoro di reinvenzione dello stesso. Noi definiamo questo concetto come “ciò che si deve fare” (shoulds) contro “ciò che si potrebbe fare” (coulds). La maggior parte delle organizzazioni è strutturata per ottimizzare gli shoulds, le cose che sanno già di dover fare bene; il vero valore dell’AI risiede invece nei coulds, le cose che prima erano impossibili o inimmaginabili. La parte difficile, che ho appreso volta dopo volta, è reintegrare il nuovo nel nucleo aziendale senza che quest’ultimo lo rigetti come un corpo estraneo. Questa reintegrazione è compito del leader, perché un problema di sistema richiede una risposta di sistema, non un altro strumento.
Infine, cambiate il modo di navigare. Il vecchio modello è il pathfinding: il leader tiene la mappa e tutti lo seguono. Con l’AI, nessuno possiede la mappa. Questo richiede il wayfinding, scoprendo la rotta e la destinazione mentre ci si muove. E vorrei essere chiaro sul fatto che il wayfinding è una disciplina, non improvvisazione. Significa fare scommesse piccole e reversibili, mettere per iscritto l’ipotesi che ogni scommessa intende testare, stabilire punti di controllo in cui l’evidenza empirica finanzia il passo successivo o decreta la fine del progetto, e rischiare solo ciò che ci si può permettere di perdere. Significa rallentare nel breve termine per andare più veloci e più lontano in seguito. I leader che fanno bene questo non hanno più certezze degli altri. Hanno semplicemente costruito la capacità di muoversi in avanti insieme quando la strada da percorrere non è chiara.
In quanto evento leader nel guidare il dibattito strategico dell’intero settore, la conferenza AI & Business Transformation si propone come un fondamentale catalizzatore per l’evoluzione aziendale. Qual è il messaggio centrale che desidera lasciare ai leader che seguono questo evento per aiutarli a guidare una reale trasformazione adattiva all’interno delle loro organizzazioni?
Se potessi lasciare i leader con un’unica idea, sarebbe questa. Nell’era dell’AI, la tecnologia in sé non sarà il vostro vantaggio competitivo. Tutti hanno accesso agli stessi modelli, e questi modelli diventano più economici e più capaci ogni mese che passa. Esistono ancora barriere reali: dati proprietari, distribuzione, costi di transizione, regolamentazione. Ma questi elementi o si stanno mercificando o sono fuori portata per la maggior parte delle aziende. L’unico vero fossato difensivo che è sia duraturo sia accessibile a qualsiasi leader disposto a costruirlo è la capacità della propria organizzazione di co-creare; la capacità delle vostre persone di collaborare, sperimentare e imparare più velocemente dell’azienda concorrente dall’altro lato della strada. Questo è ciò che intendo quando dico che la leadership è il vero fossato difensivo.
Ed è un fossato proprio perché è lento da costruire. Vive nelle relazioni, nella fiducia e nella cultura, cose che non si possono comprare o scaricare. Questo è anche il motivo per cui la maggior parte dei leader lo evita. Si buttano sullo strumento perché lo strumento è veloce e visibile. Il lavoro più difficile è guardarsi dentro e porsi la domanda che è stata rivolta a uno dei leader del nostro libro, quella che l’ha lasciata senza parole: qual è il tuo “perché”, e quale eredità vuoi lasciare?
Guidare una vera trasformazione può sembrare come muoversi nella nebbia. L’istinto è quello di proiettare una certezza che non si possiede. La strada migliore è ammettere che non si può ancora vedere la destinazione, e costruire le condizioni affinché le vostre persone la trovino insieme a voi. Smettete di cercare di essere il genio solitario. Diventate il leader che sblocca il genio collettivo su scala.
E se qualcuno dubita che questo porti un ritorno economico, guardi le prove empiriche. Quando Ajay Banga è diventato CEO di Mastercard nel 2010, l’azienda valeva meno di 30 miliardi di dollari. Un decennio dopo, quando ha lasciato l’incarico, era vicina a 335 miliardi, un guadagno di oltre undici volte. Ha vinto ricostruendo la capacità dell’organizzazione di co-creare. La stessa tecnologia era a disposizione di ognuno dei suoi concorrenti. Quella specifica capacità organizzativa no. Si possono copiare i prodotti, sottrarre i talenti, comprare le aziende, ma non si può acquisire la cultura altrui.
