L'intelligenza artificiale sta trasformando in modo fondamentale le strategie di forza lavoro e le strutture retributive nell'industria dei servizi finanziari degli Stati Uniti, secondo una nuova indagine PwC condotta su oltre 1.000 professionisti di livello direttivo ed esecutivo presso società finanziarie americane. L'indagine evidenzia una più ampia ridefinizione in corso: le aziende non stanno solo adottando strumenti di AI, ma stanno anche ripensando quali competenze premiare, come organizzare il lavoro e da dove si aspettano che provengano i futuri guadagni di produttività.

I risultati mostrano un netto allontanamento dalle credenziali tradizionali a favore della competenza in materia di AI. L'86% dei rispondenti ha dichiarato che la formazione sulle competenze AI è più preziosa di un MBA per molte nuove assunzioni, mentre il 91% ha segnalato di offrire retribuzioni più elevate ai dipendenti con capacità di AI. Inoltre, il 58% prevede di collegare direttamente la retribuzione alla produttività abilitata dall'AI. In pratica, ciò significa che l'AI sta entrando a far parte delle decisioni in materia di assunzioni, retribuzione e performance, anziché rimanere un'iniziativa tecnologica separata.

Per sviluppare queste competenze, le aziende stanno perseguendo molteplici canali: il 62% intende assumere nuovi dipendenti con competenze specifiche in AI, il 61% prevede di riqualificare la forza lavoro esistente e il 57% si aspetta di coinvolgere fornitori esterni come partner. Questa combinazione suggerisce che le società finanziarie stanno cercando di muoversi più rapidamente di quanto permetterebbe la sola formazione interna, pur continuando a costruire capacità interne intorno a ruoli che sono sempre più chiamati a lavorare con l'AI quotidianamente.

Ristrutturazione della forza lavoro all'orizzonte

La crescente enfasi sulla competenza in AI si sta sviluppando parallelamente a una significativa ristrutturazione della forza lavoro. Quasi otto dirigenti su dieci anticipano che le proprie organizzazioni si ridurranno di almeno il 20% nei prossimi cinque anni. Le posizioni di livello base e di middle management sono destinate a essere le più vulnerabili, sottolineando come l'AI stia già influenzando la pianificazione dei livelli di personale e dei livelli organizzativi, e non solo delle singole mansioni.

Sebbene il 42% dei rispondenti abbia dichiarato di aver condotto modellazioni a livello aziendale per valutare l'impatto dell'AI sulla capacità lavorativa, molti meno sono arrivati a riprogettare i flussi di lavoro o a creare percorsi di carriera per sviluppare un bacino di dirigenti competenti in AI. Questo divario indica che molte aziende si trovano ancora in una fase di valutazione, anche mentre si preparano a una forza lavoro più ridotta e maggiormente incentrata sulla tecnologia.

Sentimento dei dipendenti e sfide di adozione

L'atteggiamento dei dipendenti verso l'AI rappresenta una sfida parallela per il leadership. Il 44% dei dirigenti segnala che il personale è preoccupato per la sicurezza del posto di lavoro. Il 43% osserva che i dipendenti utilizzano l'AI solo quando richiesto anziché adottarla proattivamente, e il 40% afferma che i lavoratori si sentono sopraffatti dal ritmo della trasformazione guidata dall'AI. Inoltre, il 34% ha identificato la cosiddetta "change fatigue" come un ostacolo significativo alla diffusione delle iniziative di AI nella forza lavoro.

Queste risposte aiutano a spiegare perché gli sforzi di adozione possano essere disomogenei anche in aziende che investono pesantemente nelle capacità di AI. Lo sviluppo di strumenti tecnici è solo una parte della transizione; convincere i dipendenti a fidarsi, utilizzare e integrare questi strumenti nel lavoro quotidiano rimane un ostacolo a sé stante.

Guadagni di produttività, ROI incerto

Nonostante la priorità strategica assegnata all'AI, i ritorni finanziari misurabili rimangono elusivi per la maggior parte delle aziende. Il 77% dei dirigenti afferma che la maggior parte degli investimenti in AI non sta ancora generando un ritorno sull'investimento quantificabile. Ciononostante, le aziende segnalano miglioramenti della produttività in tecnologia, gestione del rischio e operazioni. Quasi la metà ha orientato le proprie iniziative di AI sulla forza lavoro verso il miglioramento della produttività, la riduzione delle mansioni di routine e l'integrazione dell'AI nei flussi di lavoro quotidiani.

Per il momento, molte aziende si trovano a dover bilanciare i guadagni di efficienza a breve termine con l'incertezza a lungo termine su come misurare il successo. L'indagine suggerisce che, in questo settore, l'AI viene trattata tanto come una questione di forza lavoro e modello operativo quanto come una questione tecnologica.

Sfide di governance e dati

La governance rimane una questione critica irrisolta. Quasi il 90% dei rispondenti afferma che le proprie aziende hanno una chiara attribuzione delle responsabilità per le decisioni degli agenti AI, ma non c'è consenso su dove risieda in ultima analisi la responsabilità per i rischi materiali. La responsabilità è suddivisa tra amministratori delegati, responsabili tecnologici, responsabili del rischio e responsabili delle unità di business.

L'uso di "shadow AI" — strumenti non autorizzati che operano al di fuori dei sistemi gestiti centralmente — è risultato moderato in più della metà delle aziende, e il 90% riconosce che tali pratiche introducono rischi normativi.

I dati frammentati o di bassa qualità sono stati identificati dal 41% dei rispondenti come il singolo ostacolo più grande alla diffusione dell'AI nella forza lavoro, evidenziando le barriere operative che le aziende affrontano nel tentativo di convertire l'entusiasmo per l'AI in risultati sostenibili e governati.