C’è un paradosso che si sta diffondendo nelle organizzazioni di tutto il mondo. Da un lato, l’intelligenza artificiale promette di rendere tutti più produttivi. Dall’altro, sta erodendo proprio le esperienze che formano i professionisti capaci di lavorare bene, con o senza di essa.
A fotografarlo è David S. Duncan, partner della società di consulenza Disruptive Edge, in un articolo pubblicato sull’“Harvard Business Review”. Duncan racconta di aver osservato, nella propria società di consulenza, come l’AI generativa amplificasse enormemente il proprio lavoro, mentre lasciava quasi invariato quello degli analisti junior. Non perché questi ultimi fossero meno intelligenti, ma perché per usare bene l’AI serve già sapere valutare il suo output e quella capacità si chiama giudizio, e si costruisce solo con l’esperienza.
Il giudizio non si insegna, si accumula
Duncan distingue cinque forme di giudizio professionale:
- valutativo: capire se un lavoro è buono,
- contestuale: sapere quando le regole vanno applicate e quando no,
- sui trade-off: scegliere tra opzioni tutte imperfette,
- anticipatorio: vedere le conseguenze prima che accadano,
- di ownership: assumersi la responsabilità di una decisione in condizioni di incertezza.
Nessuna di queste si apprende in aula. Emergono tutte da un sistema collaudato: lavorare, sbagliare, ricevere feedback, riprovare.
È esattamente questo sistema che l’AI sta smontando. I compiti ripetitivi, a bassa posta in gioco – quelli che un tempo erano il terreno di allenamento dei giovani professionisti –vengono oggi delegati alle macchine. Il risultato, avverte Duncan, è una generazione di manager chiamati a supervisionare del lavoro che non hanno mai imparato davvero a fare.
La conferma dei dati
Le ricerche più recenti danno sostanza all’intuizione di Duncan. Il report realizzato da Emily Rose McRae e Kaelyn Lowmaster 9 Future of Work Trends 2026 documenta che solo un investimento in AI su cinquanta genera valore trasformativo reale. Nel frattempo, le organizzazioni alzano le aspettative sulle persone senza offrire più formazione, compensi o flessibilità. Questo fenomeno è chiamato cultural dissonance e viene definito uno dei principali rischi del 2026: i dipendenti restano al loro posto, ma danneggiano dall’interno la cultura aziendale. Si parla di regrettable retention.
Sullo sfondo, un sondaggio Gallup rivela che solo il 28% dei lavoratori americani ritiene questo un buon momento per trovare lavoro di qualità, contro il 70% del 2022. Il mercato del lavoro è oggettivamente più difficile, l’incertezza è alta e le persone cercano in chi le guida non solo competenza tecnica, ma orientamento, senso, fiducia.
Cosa resta umano nella leadership
L’AI eccelle nei problemi “complicati”, quelli che hanno una soluzione definita se si dispone dei dati giusti. Ma la leadership si occupa di problemi “complessi”: relazioni, conflitti di valori, decisioni in condizioni di ambiguità profonda, creazione di significato. Nessun algoritmo può sostituire un essere umano che ne aiuta un altro a capire cosa vuole davvero, cosa lo frena, come diventare la versione migliore di sé. Questo è, esattamente, il territorio del coaching.
Il coaching come infrastruttura, non come privilegio
L’ICF Coaching Futures Report 2026 prevede che entro il 2036 il coaching sarà ridisegnato da tre forze: tecnologia, intelligenza culturale e collaborazione sistemica. Si pone però una sfida centrale che non è tecnica ma etica e sociale: chi ha accesso al coaching? ICF lancia un appello esplicito a costruire percorsi inclusivi affinché i benefici del coaching non rimangano appannaggio di pochi senior executive.
I numeri danno ragione a questa urgenza. Secondo i dati, il 75% dei coachee riporta un miglioramento nelle performance lavorative, nelle relazioni e nella comunicazione. L’85% dichiara un aumento della fiducia in sé. Le aziende con una cultura del coaching consolidata crescono il 27% più rapidamente anno su anno (BetterUp, 2023). Tanti però non possono permettersi sessioni di coaching personalizzate. Il gap tra ciò che serve e ciò che esiste è enorme.
La domanda giusta da porsi
Duncan, nel suo articolo, suggerisce alle organizzazioni di iniziare con domande diagnostiche: chi sta davvero prendendo decisioni consequenziali? Chi sperimenta le conseguenze delle proprie scelte, inclusi i fallimenti? Dove le persone vengono protette dall’ambiguità invece di essere invitate a misurarsi con essa?
Sono domande che ogni coach riconosce immediatamente. Sono le domande potenti che aprono la consapevolezza, che spostano il focus dal “cosa faccio” al “come e perché decido”. Il coaching non è la risposta a tutto, ma è forse l’unico strumento che, per sua natura, non può essere delegato a una macchina. Perché agisce esattamente nello spazio che l’AI non può abitare: la relazione, il giudizio, la responsabilità personale.
Nell’era in cui l’AI si occupa del complicato, il coaching presidia il complesso. Non è un lusso. È l’infrastruttura di sviluppo che le organizzazioni non possono più permettersi di ignorare.
