Nel dibattito sull’innovazione IT, l’attenzione è spesso catalizzata dalla tecnologia: nuovi strumenti in continua evoluzione, algoritmi sempre più sofisticati, soluzioni di automazione, intelligenza artificiale. Tutto fondamentale.
Però, troppo spesso, viene trascurato un elemento cruciale. Probabilmente il più importante. Le persone.
Non esiste innovazione senza il fattore umano. E oggi, in un’era iper-tecnologica, questa verità resta ancora più solida.
Più nello specifico, l’adozione di sistemi di Intelligenza Artificial e nelle operation IT è una sfida organizzativa e culturale senza precedenti, che richiede team pronti, formati, non fossilizzati, capaci di collaborare con nuovi strumenti e di adattarsi a processi in rapida evoluzione.
Ecco perché la readiness del team IT – la preparazione, la formazione continua, l’adattabilità – è la chiave di volta per implementare con successo operazioni di supporto potenziate dall’AI.
In questo articolo, dunque, esploreremo come i leader IT e HR possano collaborare per costruire team solidi, adatti al presente e al futuro. E come possano (e debbano) farlo combinando competenze, visione strategica e soluzioni tecnologiche all’avanguardia.
AI e automazione nel supporto IT: uno scenario in rapida evoluzione
Negli ultimi anni, l’adozione di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale ha trasformato in profondità il modo in cui vengono gestiti tutti i processi IT, in particolare le attività di supporto. Lo sappiamo bene e gli esempi sono molteplici. Dalla classificazione automatica dei ticket all’impiego di chatbot attivi 24/7, fino a sistemi predittivi capaci di anticipare gli incidenti prima che si verifichino, l’AI sta progressivamente modificando le logiche dell’Help Desk e dell’IT Service Management.
Attenzione, però! Questi strumenti non si limitano a “velocizzare” ciò che già esisteva. Piuttosto, introducono nuove possibilità, ridefinendo i ruoli, i processi e le relazioni tra team umani e tecnologie digitali. Il passaggio decisivo è quello da una logica reattiva a una logica predittiva e proattiva. Non è solo un passaggio tecnologico; è un passaggio di mentalità aziendale.
Una vera e propria rivoluzione che non può essere affrontata con approcci tradizionali. Serve un cambiamento profondo nelle competenze, nella cultura organizzativa e nella capacità dei team IT di interpretare il proprio ruolo in modo nuovo.
Per sfruttare davvero le potenzialità dell’AI, insomma, è necessario investire nel fattore umano: conoscenze, collaborazione, adattabilità, formazione continua.
E qui di seguito vediamo come farlo, nel concreto. E da dove partire.
Il punto di partenza: valutare la readiness del team IT
Prima di tutto, si tratta di essere lucidi. Di avere una consapevolezza ampia e “spietata” del punto da cui si parte. Quanto è realmente pronto il tuo team a interfacciarsi con sistemi automatizzati? Quali competenze mancano? Quali barriere culturali o organizzative potrebbero rallentare l’adozione?
Ecco alcuni versanti decisivi da prendere in considerazione per valutare al meglio la readiness del team IT:
- Competenze digitali: conoscenza base delle applicazioni AI, del Machine Learning e delle tecnologie di automazione.
- Non serve essere data scientist, ma è fondamentale padroneggiare i concetti chiave, le logiche di funzionamento e le possibilità offerte da questi strumenti.
- Soft skills: l’Intelligenza Artificiale non sostituisce la capacità umana di adattarsi, risolvere problemi e lavorare in squadra. Al contrario, ne aumenta il valore. Adattabilità al cambiamento, pensiero critico e capacità di comunicare in contesti interdisciplinari sono competenze che oggi risultano ancor più decisive che in passato.
- Esperienza pregressa: la familiarità con strumenti come software ITSM, sistemi RPA o chatbot aziendali rappresenta una base importante per accelerare la transizione. Non è solo una questione tecnica, ma anche di consapevolezza del contesto operativo in cui si inseriscono le nuove soluzioni AI.
- Mentalità: infine, il punto più ampio e più importante. Un team che accoglie il cambiamento con spirito costruttivo è un team pronto per il futuro. Curiosità, desiderio di apprendere, spirito di iniziativa e voglia di sperimentare sono tratti essenziali di tutto ciò. L’AI non è la fine del lavoro umano, ma una sua evoluzione: il mindset fa tutta la differenza.
Formazione e upskilling: dall’IT tradizionale all’AI-augmented support
Dunque, prima si valuta la readiness dei team IT. Poi si passa all’AI training.
Tradotto: si tratta di mettere in pista una formazione dei team che dev’essere basata sulla situazione di partenza; e che dev’essere – soprattutto – continua…perché continui sono gli aggiornamenti sul fronte tecnologico.
Come farlo, nel concreto?
Su quali temi concentrarsi?
- Concetti base di AI e automazione.
Partiamo da qualcosa che troppo spesso si da per scontato. Ci ripetiamo spesso che il futuro è l’Intelligenza Artificiale, ma sappiamo davvero ciò di cui stiamo parlando? Non si tratta di diventare specialisti, ma una conoscenza di base su come funzionano gli algoritmi che governano l’AI e quali sono le sue applicazioni pratiche nell’ambito IT risulta imprescindibile. Senza escludere una riflessione sempre fruttuosa sui limiti etici e operativi. - Utilizzo dei tool.
Naturalmente, la formazione non può fermarsi alla teoria. Serve esercitarsi concretamente su piattaforme reali, testare scenari, imparare a configurare flussi automatizzati, intervenire in caso di errore. La dimestichezza con le interfacce dei diversi strumenti e la capacità di risolvere problemi pratici in autonomia è un punto cruciale per l’efficienza operativa. - Analisi dei dati e decision making.
Saper leggere dashboard, report, segnali predittivi: ecco un altro versante assolutamente crucaile. L’AI produce una grande quantità di dati che possono guidare le decisioni, ma solo se il team è in grado di interpretarli. È quindi importante formare anche alla logica statistica di base, all’analisi comparativa e alle tecniche di visualizzazione dei dati. - Collaborazione uomo-macchina.
I chatbot e gli agenti virtuali non sono semplici sostituti, ma estensioni del lavoro umano. I team devono imparare a dialogare con questi sistemi, capire quando affidarvisi e quando intervenire.ue with these systems, understand when to rely on them and when to intervene.
Il risultato finale?
L’ottimizzazione dell’esperienza utente, grazie a un’integrazione fluida tra intelligenza artificiale e intelligenza umana. Ed è da qui che s’innesca una spirale virtuosa, che dal miglioramento della qualità dell’esperienza lavorativa, si espande fino alla soddisfazione dei clienti e, in ultima analisi, all’aumento del tasso di fidelizzazione per la company.
Occhio a un aspetto importantissimo.
È importante integrare questi contenuti nei programmi di formazione interna, con percorsi personalizzati a seconda dei ruoli (operatori di primo livello, specialisti, manager). Il supporto di partner tecnologici esterni può essere cruciale in questa fase.
Ridefinire i ruoli: da gestori a orchestratori
Valutazione. Formazione. Quindi: ri-definizione della struttura.
Con la svolta dell’Intelligenza Artificiale, infatti, i ruoli all’interno del team IT cambiano.
Le attività più ripetitive vengono assorbite dai sistemi intelligenti, e i professionisti IT si trovano a gestire compiti più analitici, decisionali e strategici.
È giusto così. Ed è meglio per tutti, una volta superate delle normalissime resistenze iniziale.
Però, anche in questo caso, non limitiamoci agli slogan e vediamo qualche scenario già oggi molto comune.
- Da Help desk agent a Automation supervisor: il tradizionale operatore di primo livello assume ora un ruolo più strategico. Oltre a monitorare i flussi automatizzati, deve intervenire tempestivamente in caso di errori o deviazioni, segnalare inefficienze e contribuire al miglioramento continuo dei workflow. Di conseguenza, è importante acquisire una conoscenza operativa dei tool di automazione e una spiccata capacità di individuazione dei diversi tipi di errore e di incidente.
- Da Incident manager a Data-driven problem solver. Quello che fino a ieri era il responsabile della gestione degli incidenti, oggi diventa figura chiave nell’analisi predittiva. Si tratta di utilizzare dashboard intelligenti e strumenti di AI per prevenire problemi prima che si verifichino, analizzando pattern, correlazioni e anomalie. Il suo lavoro, insomma, è sempre più orientato alla prevenzione piuttosto che alla sola risposta.
- Da Service manager a Orchestratore di ecosistemi digitali. Veniamo all’ultimo passaggio. La visione d’insieme è fondamentale. È quindi cruciale avere (e formare) dell persone in grado di coordinare l’interazione tra i diversi sistemi di AI, i processi di business e i team coinvolti. Non solo. Si tratta di definire le policy, governare la compliance, ottimizzare i flussi e si assicurare che la tecnologia sia realmente al servizio della qualità del servizio IT.
Sono solo tre esempi tra i molti possibili. Tre trasformazioni all’interno di una macro-trasformazione in costante divenire.
Ed è naturale, in uno scenario del genere, che ci sia bisogno anche di aggiornare l’individuazione di obiettivi e di KPI…con i relativi sistemi di misurazione.
Un punto chiave, questo, per chiudere il cerchio della readiness dell’IT team. O, ancor meglio, per innescare il circolo virtuoso di una readiness che non è raggiunta una volta per tutte, ma si adatta alle evoluzioni nella maniera più rapida ed elastica possibile.
Conclusioni
La readiness dell’IT team per operazioni potenziate dall’AI non si costruisce in un giorno, ma rappresenta un investimento strategico di lungo periodo. Le tecnologie ci sono – e sono pronte a fare la differenza – ma serve un capitale umano preparato, formato e motivato.
La collaborazione tra CIO, HR, team operativi e partner tecnologici è la vera leva che consente di cogliere appieno le opportunità offerte dall’AI.
Non bastano i mezzi più potenti, per vincere le sfide del mercato. Servono persone capaci di interpretare il loro ruolo con elasticità, con la consapevolezza di essere parte di un organismo in continua evoluzione.
FAQ
Quali sono i vantaggi principali dell’adozione dell’AI nel supporto IT?
Riduzione dei tempi di risposta e dei costi operativi. Miglioramento dell’esperienza utente. Automazione dei processi ripetitivi e low-value.
Cosa si intende per “IT team readiness“?
È la misura della preparazione del team IT ad adottare e integrare strumenti AI e di automazione nei propri processi quotidiani.
Come si può iniziare un percorso di readiness in azienda?
Partendo da un assessment interno delle competenze, seguito da un piano di formazione mirato, con supporto continuo alla trasformazione. Fino ad arrivare all’individuazione di nuovi obiettivi e KPI.