7 chiavi per l’evoluzione delle aziende verso la fidelizzazione AI-Native

• Secondo i dati di Manpower, oltre il 75% dei datori di lavoro riferisce difficoltà nel coprire posizioni principalmente legate al software, all’IA o alla sicurezza informatica
• La fidelizzazione dei talenti tecnologici non si basa più su carriere lineari, gerarchie rigide o promesse di stabilità a lungo termine, ma su esperienze flessibili, personalizzate e potenziate dall’IA
• Integrare l’IA come copilota del professionista o promuovere l’apprendimento continuo sono alcune delle chiavi che consentono alle organizzazioni di avanzare verso modelli AI-Native

Il mercato del lavoro tecnologico sta attraversando uno dei momenti più complessi e trasformativi. La carenza di profili specializzati, l’accelerazione dell’intelligenza artificiale e il consolidamento dei modelli ibridi hanno messo in discussione le strategie tradizionali di gestione dei talenti. Secondo i dati di Manpower, oltre il 75% delle aziende ha difficoltà a coprire i posti vacanti, con i primi tre settori interessati relativi a software, dati, IA, sicurezza informatica o ingegneria. Inoltre, secondo DigitalES, il mercato del lavoro spagnolo soffre di un deficit di oltre 120.000 professionisti tecnologici, mentre l’UE raggiunge il 26% di laureati in discipline STEM, in Spagna appena il 18,7%.

Questo squilibrio tra domanda e offerta di talenti tecnologici, con la rivoluzione dell’IA nei modelli di lavoro, segna un punto di svolta per le aziende, che oggi devono reinventare la loro proposta di valore nei confronti dei dipendenti. Di fronte a questo scenario, knowmad mood, multinazionale tecnologica leader nelle soluzioni di trasformazione digitale, identifica un cambiamento di paradigma nella gestione dei talenti tecnologici: nel 2026, il vantaggio competitivo delle organizzazioni risiederà meno nell’offrire stabilità o piani di carriera standard, ma piuttosto nella loro capacità di diventare organizzazioni AI-Native, in cui l’intelligenza artificiale è integrata trasversalmente nella cultura aziendale, nei processi di lavoro e nello sviluppo professionale delle persone.

Per questo motivo, l’azienda ha identificato una serie di leve chiave che consentono alle organizzazioni di avanzare verso modelli AI-Native, più in linea con le aspettative dei talenti e con le esigenze di un mercato sempre più competitivo:

1. Passare dalla fidelizzazione alla proposta di valore personalizzata. Il talento tecnologico non viene più fidelizzato attraverso politiche di permanenza, ma viene convinto ogni giorno con progetti attraenti, autonomia e un’esperienza vicina e collaborativa. Secondo il Work Trend Index di Microsoft, il 73% dei dipendenti afferma di aver bisogno di un motivo migliore per andare in ufficio rispetto alle semplici aspettative dell’azienda; cercano valore e scopo. In questo contesto, l’IA agisce come il grande facilitatore dell’iperpersonalizzazione, utilizzando l’IA per evolvere da modelli di gestione di massa a esperienze individuali, dove gli algoritmi di skills-matching collegano in modo proattivo i professionisti alle sfide tecniche che più li appassionano. In questo modo si ottimizza la gestione del talento verso le migliori capacità di ogni professionista.
2. Integrare l’IA come copilota del professionista. Le organizzazioni AI-Native utilizzano l’IA per aumentare le capacità, non per sostituire le persone. Ad esempio, si stima che l’implementazione di strumenti come GitHub Copilot per sviluppatori riduca il tempo dedicato specificamente a compiti di codifica ripetitiva del 55%, liberando così più spazio per attività di maggior valore. In questo modo, l’IA si integra naturalmente nella routine quotidiana dei team, agendo come un vero e proprio copilota che potenzia le prestazioni individuali e collettive senza sostituire il giudizio e l’esperienza umana.
3. Eliminare la carriera professionale lineare. I percorsi chiusi non si adattano più a profili che evolvono rapidamente e in modo non uniforme. Un chiaro esempio è LinkedIn, che indica che le competenze necessarie per la stessa posizione sono cambiate del 25% dal 2015 e si prevede che questa cifra raggiungerà il 65% entro il 2030. In questo scenario, l’IA diventa un motore che consente di passare da una carriera lineare a un modello di apprendimento adattivo e personalizzato attraverso sistemi come l’AI-Powered Talent Intelligence, che mappa in tempo reale il divario tra le attuali capacità del team e le richieste del mercato e porta il piano della forza lavoro dal livello globale a quello individuale.
4. Promuovere l’apprendimento continuo e adattivo. Lo sviluppo professionale non è più una formazione puntuale, ma diventa un’azione costante, supportata da dati e intelligenza artificiale in grado di identificare le lacune di conoscenza, anticipare le esigenze future e raccomandare percorsi di apprendimento adattati a ogni professionista. La formazione in IA assume un ruolo centrale, poiché consente ai dipendenti di comprendere, utilizzare e collaborare efficacemente con queste tecnologie nella loro quotidianità. Secondo il Forum economico mondiale, entro il 2027 si stima che il 44% delle competenze di base dei lavoratori sarà modificato dalla tecnologia, il che rafforza la necessità di investire continuamente nello sviluppo delle competenze digitali e in una cultura dell’apprendimento permanente.
5. Progettare modelli ibridi veramente flessibili. I dati di Gartner affermano che le organizzazioni con una “flessibilità radicale”, in cui il dipendente decide cosa, dove e quando lavorare, hanno il 40% di probabilità in più di essere considerate aziende ad alte prestazioni. La flessibilità non riguarda più solo il luogo di lavoro, ma anche il modo, le persone con cui lavorare e i progetti a cui partecipare. Tuttavia, questa sovranità del dipendente sul proprio tempo è sostenibile quando l’IA funge da tessuto connettivo dell’organizzazione attraverso strumenti di orchestrazione asincrona, dove questa tecnologia facilita la collaborazione dei team senza la necessità di coincidere nello stesso fuso orario, sintetizzando le riunioni e gestendo flussi di lavoro autonomi.
6. Gestire in base all’impatto, non alla presenza. Grazie all’uso dell’IA, la misurazione delle prestazioni si concentra sul valore reale apportato – risultati, qualità e contributo agli obiettivi aziendali – e non sul controllo del tempo, sulla localizzazione o sulla supervisione costante. Gli strumenti basati sull’IA consentono di analizzare i risultati, individuare modelli di rendimento elevato e fornire metriche oggettive che facilitano una gestione più equa, flessibile e orientata ai risultati, allineando il lavoro dei team all’impatto che generano e non alle ore che registrano.
7. Costruire culture tecnologiche incentrate sulla fiducia. Di fronte a ogni cambiamento e sommando i messaggi di distruzione dell’occupazione causata dall’IA, la sfiducia cresce. È fondamentale recuperare le conversazioni oneste, i forum di dialogo e la partecipazione all’adozione e un accompagnamento vicino. La fiducia è la base per scalare i team distribuiti e potenziare l’adozione e un uso responsabile dell’IA. Secondo l’Edelman Trust Barometer, i dipendenti che hanno fiducia nei loro datori di lavoro mostrano un impegno superiore del 60% e sono molto più propensi a sostenere pratiche etiche, compreso l’uso dell’IA, dimostrando che la fiducia non solo migliora la cultura interna, ma potenzia anche l’adozione responsabile ed efficace della tecnologia. Per raggiungere questo obiettivo, il coinvolgimento dei manager e dei dirigenti è fondamentale per la loro vicinanza, il loro ruolo di riferimento e la loro quotidiana collaborazione con i team.

“Il modello tradizionale di carriera professionale ha smesso di funzionare nel settore tecnologico perché è stato progettato per un ambiente stabile che non esiste più. Oggi i professionisti della tecnologia non cercano semplicemente di salire gradini predefiniti, ma di evolversi continuamente, apprendere nuove competenze e partecipare a sfide rilevanti che abbiano un impatto reale sul business e sulla società. In questo contesto, l’intelligenza artificiale diventa un fattore chiave: non per sostituire il talento, ma per amplificare il potenziale delle persone, accelerare l’apprendimento e consentire a ogni professionista di apportare più valore. Pertanto, la grande sfida delle organizzazioni non è quella di trattenere il talento attraverso strutture rigide, ma di fidelizzare e motivare creando ambienti AI-Native in cui le persone desiderino rimanere perché possono crescere, reinventarsi e sviluppare la loro carriera a ritmi diversi. Non si tratta di trattenere, ma di fidelizzare attraverso un’esperienza professionale flessibile, personalizzata e in linea con le nuove aspettative dei talenti tecnologici”, afferma Juan Martínez, Direttore Cultura e Sviluppo delle Persone in knowmad mood.