Ca' Foscari: quali competenze servono davvero nell'era dell'Intelligenza Artificiale

Nei prossimi mesi terrò come docente sei corsi per Ca’ Foscari Challenge School. I programmi affrontano ambiti differenti: customer journey, marketing digitale, comunicazione visiva, lavoro nella Pubblica Amministrazione, contenuti per i motori AI, collaborazione intergenerazionale e gestione dei dati.

La varietà dei temi potrebbe far pensare a corsi indipendenti. In realtà, esiste un filo conduttore preciso: l’Intelligenza Artificiale sta cambiando il modo in cui persone e organizzazioni lavorano, comunicano, usano i dati, prendono decisioni e producono valore.

L’AI applicata al lavoro reale

La prima competenza richiesta non consiste nel conoscere genericamente l’AI. Consiste nel saperla applicare a un’attività concreta: analizzare informazioni, scrivere un testo, creare un contenuto visivo, segmentare clienti, automatizzare un passaggio amministrativo o supportare una decisione.

Questa distinzione è decisiva: l’AI non è soltanto uno strumento da imparare, ma un’occasione per riprogettare il lavoro. Conoscere una funzione di ChatGPT, Copilot, Gemini o Canva AI serve a poco se non sappiamo individuare il problema organizzativo sul quale applicarla.

La domanda operativa, quindi, non è “quale piattaforma devo usare?”, ma “quale attività posso rendere più chiara, affidabile o efficiente?”. Da qui parte il passaggio dall’uso episodico degli strumenti a un impiego consapevole e metodologico.

Dal comando al metodo

Prompt engineering, workflow, Customer Journey Map, piano editoriale, gestione dei dati e miglioramento continuo non sono tecniche isolate. Sono metodi per inserire l’AI dentro processi che hanno obiettivi, ruoli, passaggi e risultati verificabili.

Un criterio pratico può essere applicato a qualsiasi attività:

1. definire il risultato atteso;

2. individuare dati, responsabilità e passaggi del processo;

3. scegliere dove l’AI può assistere, automatizzare o controllare;

4. verificare qualità, sicurezza e impatto del risultato.

Questo approccio evita due errori opposti: utilizzare l’AI per qualsiasi compito oppure rinunciarvi perché non si conosce ancora lo strumento perfetto.

I dati sono una competenza organizzativa

Dietro una campagna di marketing, un servizio pubblico o un contenuto digitale c’è sempre un sistema di dati. L’AI può analizzare e riorganizzare informazioni, ma il risultato dipende dalla qualità, dall’aggiornamento e dalla corretta gestione delle fonti.

Per questo la competenza sui dati non riguarda soltanto gli specialisti. Manager e funzionari devono saper riconoscere quali informazioni possono essere utilizzate, chi ne è responsabile, quali rischi presentano e come verificarne l’affidabilità. Privacy, sicurezza e governance non sono vincoli accessori: fanno parte della progettazione.

Automatizzare senza perdere il controllo

Marketing automation, workflow intelligenti e automazione amministrativa possono ridurre il tempo assorbito dalle attività ripetitive. Il beneficio non coincide però con il semplice aumento della velocità. Il tempo liberato produce valore solo se viene destinato ad analisi, relazione, progettazione e miglioramento dei servizi.

Serve quindi saper distinguere ciò che può essere automatizzato da ciò che richiede interpretazione, responsabilità e giudizio umano. L’automazione funziona quando il processo è comprensibile e controllabile; amplifica invece le criticità quando dati, regole e responsabilità sono confusi.

Comunicazione leggibile da persone e sistemi AI

Anche la comunicazione sta cambiando. Un contenuto deve essere utile per chi legge, ma anche strutturato in modo che motori e agenti AI possano comprenderne contesto, significato, autorevolezza e aggiornamento.

Non significa scrivere per le macchine sacrificando le persone. Significa usare titoli espliciti, terminologia coerente, fonti riconoscibili e relazioni logiche chiare. La nuova visibilità digitale nasce dall’incontro tra qualità editoriale, struttura semantica e affidabilità dell’informazione.

Il cambiamento è anche culturale

Le tecnologie modificano abitudini e distribuzione delle competenze. Per questo l’adozione dell’AI richiede sperimentazione, collaborazione e apprendimento pratico, non soltanto formazione frontale.

Il reverse mentoring rende visibile questo principio: persone con esperienze differenti possono scambiarsi competenze e affrontare insieme resistenze e problemi operativi. L’innovazione diventa così un processo inclusivo, non un’imposizione tecnologica.

I corsi sui quali lavorerò partono da settori e strumenti diversi, ma convergono su tre capacità: riprogettare i processi, governare dati e automazioni, accompagnare il cambiamento organizzativo. Sono competenze ormai diffuse, necessarie sia nell’impresa sia nella Pubblica Amministrazione.

La domanda da porsi, allora, non è quanto velocemente adotteremo l’AI, ma quale lavoro vogliamo costruire attraverso il suo utilizzo.