Il divario di sviluppo è il divario, ampiamente documentato, tra le valutazioni della leadership e i cambiamenti comportamentali duraturi.

I dati in merito sono preoccupanti. Secondo un sondaggio di Gartner, il 75% dei responsabili delle risorse umane ha affermato che i propri manager sono sopraffatti dall'aumento delle responsabilità, mentre il 69% ha dichiarato che i manager non sono preparati a guidare il cambiamento. Tre quarti delle organizzazioni hanno aggiornato i propri programmi di sviluppo della leadership, più della metà ha aumentato la spesa, ma la maggior parte non sta vedendo risultati. La conclusione di Gartner è netta: i seminari e le lezioni tradizionali hanno un effetto negativo sullo sviluppo dei leader.

Il rapporto "Global Human Capital Trends 2025" di Deloitte, basato su un sondaggio condotto su quasi 10.000 dirigenti in 93 paesi, sottolinea lo stesso punto: i manager dedicano circa il 40% del loro tempo a mansioni amministrative e solo il 13% alla formazione del proprio personale. Oltre un terzo (36%) dei manager dichiara di non essere sufficientemente preparato per il proprio ruolo. L'intelligenza artificiale, sostiene il rapporto, può aiutare a liberare i manager affinché possano dedicarsi a ciò che li rende tali in primo luogo: formare, sviluppare e motivare.

McKinsey sostiene questa tesi da oltre un decennio. L'analisi di McKinsey sui motivi del fallimento dei programmi di sviluppo della leadership evidenzia che gli adulti ricordano circa il 10% di ciò che ascoltano durante le lezioni in aula, contro circa i due terzi di quanto apprendono attraverso la pratica, e che è improbabile che si verifichi un cambiamento comportamentale senza un costante senso di disagio e una costante riflessione. Un sondaggio di follow-up condotto da McKinsey ha rilevato che le organizzazioni i cui leader sono sufficientemente consapevoli di sé da adattare il proprio comportamento sono quattro volte più preparate a guidare il cambiamento, e che i programmi di leadership di successo erano tre volte più propensi a fornire un coaching che incoraggia l'introspezione e la scoperta di sé.

Quindi il divario si articola su tre livelli:

1. Le persone non riescono a memorizzare i contenuti presentati in stile scolastico.
2. I manager non hanno il tempo di tradurre le intuizioni in colloqui di coaching.
3. La maggior parte dello sviluppo avviene al di fuori dell'ambito lavorativo e non viene mai consolidata nel corso delle attività lavorative.

È proprio questa lacuna che il coaching basato sull'intelligenza artificiale è stato concepito per colmare.

Perché la maggior parte dei programmi di valutazione non modifica il comportamento

La maggior parte delle valutazioni si ferma ancora proprio dove dovrebbe iniziare lo sviluppo.

Un dipendente compila un questionario sulla personalità. Riceve un rapporto di feedback in formato PDF. Un facilitatore può condurre una sessione di debriefing. Poi il rapporto finisce in un cassetto. Sei mesi dopo, nessuno è in grado di indicare un comportamento che il dipendente abbia modificato.

Questo modello non è da attribuire alla valutazione in sé, bensì al flusso di lavoro. Come scrive il dottor Luke Treglownave Winsborough , il settore tradizionale delle valutazioni a 360 gradi, dei rapporti sulla personalità e del coaching per dirigenti è stato deliberatamente concepito per essere complesso, pieno di gergo tecnico e costoso, accessibile per lo più ai dirigenti di alto livello che potevano permettersi un coach in carne e ossa per interpretare i risultati. Tutti gli altri ricevono il rapporto e nient’altro.

Quel modello presenta due difetti strutturali:

• Non c'è tempismo. Il coaching avviene, nella migliore delle ipotesi, una volta al mese. Il momento in cui si è verificato effettivamente un determinato comportamento (il feedback mancato, la delega non portata a termine, la riunione in cui qualcuno si è chiuso in se stesso) è già passato.
• Nessuna traduzione. I risultati delle valutazioni parlano di caratteristiche. Il lavoro quotidiano richiede comportamenti concreti. Senza un elemento che colmi il divario tra le due cose, anche i dati più validi rimangono inerti.

Quando Gartner ha previsto l'ascesa della "nudgetech" nelle sue previsioni per i CHRO del 2025, l'ha descritta esattamente in questi termini: i "nudges" iper-personalizzati, accompagnati da chiare spiegazioni sul motivo per cui si raccomanda un cambiamento, offrono un duplice vantaggio, ovvero una comunicazione più efficace e un maggiore cambiamento comportamentale.

Una spinta è efficace solo se si basa su qualcosa di cui la persona si fida. Quel qualcosa è la valutazione.

Che cos'è il coaching basato sull'intelligenza artificiale?

Il coaching basato sull'intelligenza artificiale consiste nell'utilizzo di un sistema di intelligenza artificiale, solitamente un modello linguistico di grandi dimensioni integrato in un quadro psicologico o comportamentale strutturato, per fornire una guida personalizzata allo sviluppo in tempo reale.

È diverso da tre cose simili con cui spesso viene confuso:

• Il coaching basato sull'intelligenza artificiale non è un chatbot. Un chatbot si limita a rispondere alle domande. Un coach basato sull'intelligenza artificiale, invece, è orientato agli obiettivi e si basa sui dati effettivi di valutazione della persona, sul suo ruolo e sui suoi obiettivi di sviluppo.
• Il coaching basato sull'intelligenza artificiale non è un sistema di gestione dell'apprendimento (LMS). Un sistema di gestione dell'apprendimento inserisce corsi predefiniti in un calendario. Un coach basato sull'intelligenza artificiale propone i contenuti giusti al momento giusto alla persona giusta.
• Il coaching basato sull'intelligenza artificiale non sostituisce i coach umani, ma ne costituisce un'estensione. I coach umani si occupano degli aspetti più profondi, delle relazioni e delle conversazioni che richiedono la presenza di una persona dall'altra parte. I coach basati sull'intelligenza artificiale, invece, gestiscono la portata, la ripetizione e quei momenti intermedi che i coach umani non vedranno mai.

Uno studio randomizzato controllato ha seguito 169 partecipanti per sei mesi e ha rilevato che il gruppo sperimentale, che utilizzava un coach basato su un chatbot con intelligenza artificiale (Vici), ha mostrato miglioramenti statisticamente significativi nel raggiungimento degli obiettivi rispetto al gruppo di controllo, risultando paragonabile ai coach umani in quella specifica dimensione. Un altro studio pubblicato su Harvard Business Review ha rilevato che gli studenti seguiti da un coach basato sull'intelligenza artificiale hanno ottenuto risultati migliori rispetto a quelli che hanno partecipato a seminari tradizionali in aula nell'esecuzione di compiti pratici relativi alle competenze trasversali.

Il punto in comune tra le due è questo: il coaching basato sull'intelligenza artificiale non riproduce tutta la profondità del coaching umano. Svolge un ruolo diverso e complementare e, per quanto riguarda il compito specifico di aiutare le persone a fissare degli obiettivi e a perseguirli, funziona.

In che modo il coaching basato sull'intelligenza artificiale colma il divario di sviluppo

Il coaching basato sull'intelligenza artificiale si basa su tre meccanismi che i programmi di sviluppo tradizionali non possiedono.

1. Tempistica. I coach basati sull'intelligenza artificiale operano in modo continuo. Una sessione di coaching mensile è, per sua natura, retrospettiva. Il coaching basato sull'intelligenza artificiale può intervenire prima della riunione, non dopo che è troppo tardi. Ciò corrisponde a ciò che McKinsey identifica come il principio fondamentale dell'apprendimento degli adulti: sono i cicli di feedback e riflessione a trasformare le intuizioni acquisite in aula in comportamenti concreti, e tali cicli devono essere vicini al lavoro vero e proprio.

2. Contesto. Un buon coach basato sull'intelligenza artificiale conosce i risultati delle tue valutazioni, il tuo ruolo, i tuoi obiettivi e la situazione in cui ti stai cacciando. Sola, ad esempio, fornirà consigli diversi alla domanda «Come posso delegare questo progetto?» a seconda che la persona che pone la domanda sia di tipo «Candid» o «Diplomatico» nei «Core Drivers», e a seconda che il suo team sia prevalentemente «Adattabile» o «Disciplinato». Gli assistenti generici basati sull'intelligenza artificiale non sono in grado di farlo; non hanno alcun elemento su cui fondare i propri consigli.

3. Scalabilità. Il coaching umano costa all'incirca dai 500 ai 1500 dollari l'ora ed è riservato a una piccola parte della forza lavoro. Il coaching basato sull'intelligenza artificiale può estendere un'esperienza di sviluppo strutturata e basata su dati concreti a ogni singolo collaboratore, non solo ai futuri dirigenti. Il rapporto sulle tendenze per il 2025 di Deloitte sottolinea un punto simile: l'intelligenza artificiale può alleggerire il carico amministrativo dei manager, consentendo loro di dedicare una parte maggiore dell'87% del loro tempo "non dedicato allo sviluppo" allo sviluppo effettivo delle persone.

Vi presentiamo Sola: la coach per la valutazione dell'IA di Deeper Signals

Sola è l'assistente di valutazione basato sull'intelligenza artificiale di Deeper Signals. È lo strumento che trasforma i risultati relativi ai Core Drivers o ai Core Values in azioni concrete.

Ecco come funziona nella pratica:

• Per il dipendente: Sola analizza i risultati della tua valutazione e risponde a domande del tipo: «Come dovrei affrontare il mio nuovo ruolo, tenendo conto dei miei Core Drivers "Driven" e "Considerate"?» oppure «Come dovrei prepararmi per un colloquio di feedback difficile con Mia e Thompson?». I consigli si basano sui tuoi dati, non su generiche teorie manageriali.
• Per il manager: Sola genera spunti di conversazione individuali, suggerimenti per il feedback, indicazioni sulla delega e piani di inserimento su misura per la personalità e i valori del proprio diretto subordinato. Il manager non deve interpretare una relazione psicologica, ma riceve indicazioni precise su cosa dire e cosa provare a fare.
• Per il responsabile del team: Sola analizza le dinamiche a livello di team sulla base delle valutazioni individuali e genera guide pratiche per affrontare i problemi concreti che i leader devono affrontare: conflitti tra due membri del team con Core Drivers in contrasto, scarso coinvolgimento tra i membri del team con una propensione all’indipendenza, assunzioni volte a colmare una lacuna nelle competenze.
• Per i reclutatori e i responsabili delle assunzioni: Sola trasforma i dati relativi alla valutazione dei candidati in guide strutturate per i colloqui, specifiche per ogni ruolo, e in confronti diretti tra i candidati. (Maggiori dettagli nella nostra guida alle assunzioni.)

Sola è inoltre soggetta a limitazioni che gli assistenti di IA generici non hanno. I dati delle valutazioni rimangono all'interno dell'ambiente Deeper Signals e non vengono utilizzati per addestrare modelli esterni. Sola è stata progettata per gestire i dati delle valutazioni in modo sicuro, non per riutilizzarli. Si tratta di una scelta progettuale deliberata, che assume sempre maggiore importanza man mano che l'etica dell'IA nelle decisioni relative alle risorse umane diventa una questione di competenza del consiglio di amministrazione (vedi il nostro articolo su come l'etica influenzi la valutazione basata sull'IA).

Il termine tecnico che definisce l'attività di Sola è " coaching basato sull'intelligenza artificiale con valutazione integrata": un sistema di intelligenza artificiale in cui ogni raccomandazione si basa su un profilo psicometrico convalidato.

Dalla valutazione all'azione: il flusso di lavoro Sola

Ecco come una singola valutazione può portare a un cambiamento comportamentale duraturo. Prenderemo in esame un caso di studio composito e reso anonimo: una product manager appena promossa (che chiameremo Lara) presso un'azienda SaaS di medie dimensioni.

Fase 1. Valutazione. Lara compila il questionario "Core Drivers Diagnostic" in sette minuti. Il questionario si basa sul Modello a cinque fattori della personalità ed è stato convalidato su oltre 300.000 professionisti. I suoi risultati evidenziano un profilo fortemente orientato all'azione e alla disciplina, con un punteggio più basso nella dimensione "Diplomatico" e un punteggio elevato nella dimensione "Candid". Compila inoltre il questionario "Core Values Diagnostic", che individua il "Raggiungimento degli obiettivi" e l'"Indipendenza" come i suoi principali fattori motivazionali.

Fase 2. Auto-coaching personalizzato. In pochi minuti, Lara è già in conversazione con Sola. Le chiede: «Ho appena ricevuto una promozione. Su cosa dovrei concentrarmi nei miei primi 60 giorni in base ai miei risultati?" Sola risponde con un piano di sviluppo specifico per il suo profilo: sfruttare il suo naturale orientamento agli obiettivi fissando chiari obiettivi trimestrali, ma investire nelle relazioni con gli stakeholder sin dall’inizio perché i punteggi bassi in Diplomatico-Alto Candid possono farla apparire eccessivamente schietta sotto pressione. Il piano rimanda a brevi contenuti formativi su come fornire feedback di sviluppo.

Fase 3. Suggerimenti per il manager. Il manager di Lara, che ha accesso al riepilogo autorizzato relativo a Lara, vede una schermata diversa. Sola genera domande personalizzate in base al profilo di Lara: «Chiedi a Lara quali rapporti con gli stakeholder rischia maggiormente di trascurare quando è sotto pressione per le scadenze. Discuti esempi specifici». Il manager non deve essere uno psicologo. Riceve una traccia e una spiegazione del perché.

Fase 4. Suggerimenti continui. Nelle otto settimane successive, Sola propone piccoli promemoria che rispecchiano le reali priorità di sviluppo di Lara: un suggerimento prima di una riunione interfunzionale in programma per invitare a rallentare i tempi, chiedere il parere degli altri e non prendere decisioni affrettate. Un suggerimento per ringraziare pubblicamente un collega dopo il completamento di un progetto. Ogni suggerimento è breve, contestualizzato e collegato a un comportamento su cui Lara stessa ha deciso di lavorare.

Fase 5. Coaching di gruppo. Il manager di Lara tiene un workshop di gruppo utilizzando l'AI TeamCoachSola, che genera una guida personalizzata basata sulla composizione del team: dove il team rischia di bloccarsi sotto pressione, quali combinazioni di personalità sono destinate a scontrarsi, su quali aspetti è necessario investire per rafforzare i legami. Non si tratta di consigli tratti da un generico manuale sull'efficacia del team, bensì di una guida generata sulla base delle persone concrete presenti nella stanza.

Cinque fasi. Una valutazione. Tre destinatari (individuo, responsabile, team). Un rafforzamento continuo nel corso delle settimane, non un semplice debriefing una tantum.

Questo è il flusso di lavoro che colma il divario nello sviluppo.

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Domande frequenti

1. In che modo il coaching basato sull'intelligenza artificiale si differenzia da un chatbot?

Un chatbot risponde a domande aperte fornendo consigli generici. Un coach basato sull'intelligenza artificiale è orientato agli obiettivi, si basa sui dati di valutazione e sul ruolo della persona e si articola secondo modelli di coaching consolidati, come la teoria del raggiungimento degli obiettivi.

2. Il coaching basato sull'intelligenza artificiale sostituisce gli allenatori umani?

No. I dati attuali indicano che il coaching basato sull'intelligenza artificiale eguaglia quello umano in termini di raggiungimento degli obiettivi, ma risulta meno efficace su aspetti più profondi come il benessere psicologico e la riduzione dello stress. I programmi più efficaci combinano entrambi gli approcci, utilizzando l'intelligenza artificiale per garantire scalabilità e continuità e i coach umani per garantire profondità.

3. Che cos'è Sola?

Sola è l'assistente di valutazione basato sull'intelligenza artificiale integrato nella piattaforma Deeper Signals. Trasforma in tempo reale i risultati relativi ai "Core Drivers" e ai "Core Values" in consigli personalizzati per dipendenti, manager, team leader, responsabili delle assunzioni e coach.

4. I miei dati di valutazione sono al sicuro con Sola? 

Sì. Deeper Signals è conforme agli standard SOC 2 e al GDPR. I dati delle valutazioni rimangono all'interno dell'ecosistema di Deeper Signals e non vengono utilizzati per addestrare modelli di IA esterni.

5. Il coaching basato sull'intelligenza artificiale può funzionare anche per i singoli collaboratori, e non solo per i dirigenti? 

Sì, ed è proprio qui che il suo potenziale è maggiore. Il coaching tradizionale è stato storicamente riservato ai dirigenti di alto livello. Il coaching basato sull'intelligenza artificiale rende accessibile a chiunque abbia effettuato una valutazione lo stesso tipo di percorso di sviluppo strutturato e personalizzato.