Il 29 ottobre, all’Autodromo Nazionale di Monza, abbiamo partecipato a Spark! Innovation Summit 2026, una giornata dedicata a comprendere come AI, nuovi modelli organizzativi, competenze, dati, compliance e cybersecurity stiano trasformando concretamente le imprese.
La giornata ha attraversato cinque grandi temi: Human in the Loop, Skill Velocity, Compliance Velocity, Beyond ERP e Securing Speed. Cinque prospettive diverse, ma con un filo conduttore comune: l’IA non rappresenta semplicemente l’introduzione di un nuovo strumento tecnologico. Il cambiamento riguarda il modo in cui vengono organizzati il lavoro, le competenze e gli stessi processi di innovazione.
Human in the Loop: l’IA non elimina l’uomo, ne cambia il ruolo
Una delle prime domande affrontate è stata inevitabile: l’AI ci ruberà il lavoro?
La risposta emersa dal confronto è meno netta di quanto possa sembrare.
Con sistemi progressivamente più autonomi, una parte crescente dell’esecuzione operativa potrà essere demandata all’IA. Alle persone rimarranno però responsabilità decisive: progettare il lavoro, definire gli obiettivi e controllare l’esecuzione.
La centralità dell’essere umano, quindi, non scompare. Si sposta.
L’attenzione si concentra soprattutto sul problema del misalignment: un sistema AI tende a perseguire il task che gli viene assegnato e questo rende indispensabile progettare correttamente obiettivi, limiti e meccanismi di controllo.
Il messaggio che ci portiamo a casa è particolarmente rilevante: dovremo imparare non soltanto a utilizzare l’IA, ma a progettare e gestire veri e propri “collaboratori non umani”.
Questo significa sviluppare competenze nuove, non esclusivamente tecnologiche, relative alla progettazione dei processi, alla supervisione e alla capacità di comprendere dove mantenere un presidio umano.
Skill Velocity: se cambia il lavoro, devono cambiare le competenze
Da qui nasce naturalmente il secondo tema della giornata.
Se alcuni task saranno progressivamente affidati all’IA e alle persone verranno richieste nuove responsabilità, upskilling e reskilling diventano una componente strutturale della trasformazione.
I primi segnali sono già visibili anche nei nuovi job title che stanno comparendo sul mercato. Ma la questione posta durante il panel è ancora più interessante: come formeremo le persone in un contesto nel quale il tradizionale modello del corso rischia di non essere più sufficiente?
La risposta emersa non riguarda soltanto la formazione.
Riguarda l’organizzazione stessa dell’innovazione.
Sono stati portati esempi di aziende che stanno costruendo strutture dedicate al venture building e alla corporate innovation, dotandole anche di budget propri per sperimentare nuove soluzioni attraverso Proof of Concept.
Il modello raccontato è pragmatico: scouting di startup e tecnologie, identificazione di un bisogno aziendale, coinvolgimento del business e sperimentazione attraverso POC.
Un elemento decisivo è il commitment delle funzioni aziendali. Una sperimentazione non funziona se rimane confinata all’Innovation Team: servono persone del business disposte a dedicarvi tempo.
Da qui un altro suggerimento molto concreto emerso dal panel: identificare degli innovation champion all’interno dei diversi dipartimenti e partire da loro.
Il champion diventa il punto di contatto tra innovazione e funzione aziendale: conosce i processi, identifica i problemi e può accompagnare concretamente la sperimentazione.
Interessante anche il principio organizzativo riportato dall’esperienza Fastweb + Vodafone: mantenere internamente il controllo degli asset realmente core e aprire maggiormente all’esterno ciò che appartiene ai mercati o alle competenze adiacenti.
Corporate innovation: cambia anche il ruolo di chi fa innovazione
Questo modello porta con sé una riflessione più ampia.
Il ruolo del Project Manager e quello dell’innovatore potrebbero progressivamente separarsi.
L’owner di business può assumere una responsabilità sempre maggiore sulla gestione del progetto, mentre chi si occupa di innovazione diventa il soggetto che costruisce e governa il modello attraverso cui l’innovazione entra nell’organizzazione.
Significa fare scouting, selezionare soluzioni già disponibili sul mercato, individuare i champion interni, costruire POC, misurare i risultati e, quando l’esperimento funziona, accompagnarne la scalabilità.
L’innovazione, in questa prospettiva, non coincide necessariamente con lo sviluppo interno di nuove tecnologie.
Diventa soprattutto la capacità di intercettare ciò che esiste nell’ecosistema e portarlo efficacemente dentro i processi aziendali.
Beyond ERP: la conoscenza aziendale diventa interrogabile
Un altro tema particolarmente concreto ha riguardato il patrimonio informativo delle aziende.
Documenti, database, contratti, procedure e knowledge base rappresentano una quantità enorme di conoscenza che oggi può diventare interrogabile direttamente tramite linguaggio naturale.
Un esempio rende immediatamente comprensibile la portata del cambiamento.
Invece di cercare manualmente un contratto, aprirlo e individuare una specifica clausola, un collaboratore potrebbe semplicemente chiedere:
“Quali sono le condizioni di recesso previste da questo contratto?”
L’assistente IA può individuare il documento corretto, trovare la clausola e restituirne contenuto e interpretazione.
Non si tratta quindi solamente di generare testi più velocemente. Uno degli utilizzi più interessanti dell’IA in azienda sarà rendere accessibile e interrogabile il patrimonio informativo già esistente.
Compliance e cybersecurity: usare l’IA anche per difendere l’azienda
La giornata ha affrontato anche l’altra faccia della trasformazione.
L’IA sta aumentando le capacità delle organizzazioni, ma contemporaneamente sta aumentando quelle di chi può attaccarle.
Se gli hacker utilizzano l’intelligenza artificiale per rendere più sofisticate ed efficaci le proprie attività, le imprese devono utilizzare la stessa tecnologia per rafforzare la capacità di prevenire, identificare e contenere le minacce.
Parallelamente, anche la compliance può trasformarsi da attività prevalentemente amministrativa a processo maggiormente automatizzato e integrato nel business.
L’obiettivo non è quindi soltanto introdurre IA più velocemente, ma costruire una capacità di innovare mantenendo governance, compliance e sicurezza.
Cosa ci portiamo in Manageritalia Servizi?
La parte più interessante della giornata non riguarda necessariamente le singole tecnologie viste, ma il modello organizzativo che emerge mettendo insieme gli interventi.
L’introduzione dell’AI richiede di agire contemporaneamente su quattro dimensioni:
1. Processi
Capire quali attività possono essere automatizzate, quali devono rimanere sotto controllo umano e come riprogettare il modo di lavorare.
2. Persone e competenze
Preparare le persone a nuovi task e nuove responsabilità attraverso upskilling e reskilling, superando una logica basata esclusivamente sui corsi.
3. Modello di innovazione
Creare un processo strutturato con cui intercettare soluzioni esterne, coinvolgere champion nelle diverse funzioni, sperimentare attraverso POC e portare a scala ciò che genera valore.
4. Governance tecnologica
Gestire dati, sicurezza, compliance e controllo dei sistemi AI come componenti integrate del processo di innovazione.
Ne emerge soprattutto una conclusione: introdurre l’AI non significa semplicemente scegliere una tecnologia. Significa costruire un sistema organizzativo capace di sperimentarla, governarla e trasformarla in valore per il business.
Ed è probabilmente questo il takeaway più importante di Spark! Innovation.
