La tua squadra dirigenziale non è pronta per l’IA? Un piano di 90 giorni per cambiare rotta

Nel marzo 2026, James Quincey, allora CEO di Coca-Cola, ha dichiarato a CNBC che l’intelligenza artificiale aveva giocato un ruolo chiave nella sua decisione di lasciare il ruolo. La sua motivazione era chiara: l’azienda necessitava di una leadership capace di guidare una trasformazione radicale, qualcosa che lui stesso non poteva più garantire. Pochi mesi prima, anche Doug McMillon, CEO di Walmart, aveva lasciato il suo incarico per motivi simili: pur avendo portato l’azienda a un decennio di crescita costante, riteneva che l’era dell’IA richiedesse competenze e approcci che lui non poteva più offrire.

Questi non erano casi di fallimento manageriale. Quincey aveva aggiunto al portafoglio di Coca-Cola oltre dieci marchi dal valore di miliardi di dollari, mentre McMillon aveva guidato Walmart in un periodo di espansione sostenuta. Eppure, entrambi hanno riconosciuto un dato cruciale: l’era dell’IA non richiede solo nuove tecnologie o strategie, ma un nuovo modello di leadership.

La maggior parte delle squadre dirigenziali non ha ancora affrontato questa realtà. Quincey e McMillon hanno interpretato la sfida come una questione personale: potevano, in quanto individui, trasformarsi abbastanza in fretta? Ma per un’organizzazione, la soluzione non può essere la sostituzione totale. È necessario sviluppare sistematicamente le competenze necessarie per affrontare l’IA, altrimenti si rischia di fallire con la leadership attuale.

Il piano di 90 giorni per preparare la leadership all’IA

Fase 1: Valutazione (Giorni 1-30)

L’obiettivo di questa fase è ottenere un quadro onesto e realistico delle competenze della tua squadra dirigenziale. Non quello che credono di avere, né quello che hanno riferito al consiglio di amministrazione, ma la situazione reale.

• Valuta la conoscenza dell’IA dei leader: Crea una griglia di valutazione strutturata per ogni membro del team dirigenziale. La griglia deve includere:
• Conoscenza di base del funzionamento dei sistemi di IA;
• Consapevolezza dei loro limiti e modalità di fallimento;
• Comprensione dei costi e dei rischi associati;
• Capacità di collegare le potenzialità dell’IA alla strategia aziendale.
• Identifica i gap di mentalità: Valuta ogni leader in base ai tratti comportamentali tipici di una leadership pronta per l’IA:
• Tolleranza per l’ambiguità;
• Disponibilità a interrompere le proprie iniziative quando necessario;
• Fiducia nel delegare a sistemi non umani;
• Inclinazione verso l’esperimento e l’innovazione.
• Analizza i pattern decisionali: Esamina le ultime dieci decisioni strategiche della squadra dirigenziale. Quanto tempo hanno impiegato? Quante informazioni hanno raccolto prima di decidere? Quante decisioni sono state riviste o revocate? Il pattern che emergerà ti dirà se il team è pronto per l’IA o se necessita di un cambiamento di approccio.

Fase 2: Formazione e sviluppo (Giorni 31-60)

Una volta identificati i gap, è il momento di agire. Questa fase si concentra su due obiettivi principali:

• Formazione mirata: Organizza workshop e sessioni di formazione specifiche per colmare le lacune emerse. Ad esempio:
• Corsi su machine learning e intelligenza artificiale applicata al business;
• Simulazioni di scenari decisionali con l’IA;
• Analisi di casi studio di aziende che hanno fallito o avuto successo nell’adozione dell’IA.
• Mentoring e coaching: Affianca i leader a esperti di IA o a consulenti esterni per accelerare l’apprendimento. Il mentoring può includere:
• Sessioni one-to-one per affrontare dubbi e resistenze;
• Progetti pilota per testare nuove competenze in contesti reali;
• Feedback continuo per monitorare i progressi.

Fase 3: Implementazione e monitoraggio (Giorni 61-90)

In questa fase, la squadra dirigenziale deve mettere in pratica quanto appreso. L’obiettivo è integrare l’IA nei processi decisionali e strategici dell’azienda, monitorando costantemente i risultati.

• Avvia progetti pilota: Seleziona aree critiche dell’azienda per testare l’IA. Ad esempio:
• Automazione di processi ripetitivi;
• Analisi predittiva per la supply chain;
• Chatbot per il customer service.
• Misura l’impatto: Definisci KPI chiari per valutare l’efficacia dell’adozione dell’IA. Monitora:
• Efficienza operativa;
• Riduzione dei costi;
• Miglioramento della customer experience;
• Innovazione nei prodotti/servizi.
• Adatta la strategia: In base ai risultati, modifica i piani per ottimizzare l’uso dell’IA. Se necessario, reintroduci formazione o aggiungi nuovi strumenti.

Al termine dei 90 giorni, la tua squadra dirigenziale avrà non solo una maggiore consapevolezza delle sfide dell’IA, ma anche gli strumenti e la mentalità per affrontarle. La chiave del successo non è sostituire i leader, ma trasformarli.