Al CES 2026, Bob Sternfels, Global Managing Partner di McKinsey & Company, e Hemant Taneja, CEO di General Catalyst, hanno lanciato un messaggio chiaro: la dottrina secondo cui si impara una volta sola e si lavora per tutta la vita è superata. L'avanzata dell'intelligenza artificiale impone un modello di apprendimento continuo.
L'impatto dell'AI
Secondo Taneja, mentre Stripe ha impiegato circa 12 anni per raggiungere una valutazione di 100 miliardi di dollari, Anthropic, startup sostenuta da General Catalyst, è passata da 60 miliardi a “un paio di centinaia di miliardi” in meno di un anno.
Questa non è un’astrazione, ma una realtà che apre le porte a una nuova generazione di aziende da trilioni di dollari, guidate da protagonisti come Anthropic e OpenAI.
CFO o CIO: il dilemma dei CEO
Sternfels descrive una dialettica interna ai board: i CFO sono cauti sull’adozione dell'AI in attesa di ritorni economici certi, mentre i CIO avvertono che rimandare significherebbe rischiare la disruption. Questa tensione rallenta la piena attuazione in azienda.
Giudizio e creatività: le competenze umane
Di fronte all’automazione dei compiti ripetitivi, Sternfels sottolinea come il valore umano risieda nelle capacità di giudizio e creatività. L’AI può svolgere molti compiti, ma sono le competenze umane a fare la differenza in un ecosistema collaborativo uomo-macchina.
Lifelong learning: il nuovo paradigma
Taneja afferma che “l’idea di studiare per 22 anni e lavorare per 40 è superata”. Lo skilling e re-skilling devono diventare una pratica permanente. È un cambio di paradigma che richiede dedizione, resilienza e passione.
McKinsey e l'AI
Entro la fine del 2026, McKinsey prevede di avere tanti agenti AI personalizzati quanti sono i suoi dipendenti. Se il numero complessivo del personale non diminuirà, è già in atto una ridefinizione dei ruoli: +25% nelle posizioni a contatto con i clienti, -25% nelle funzioni di back office.
L'evoluzione del lavoro
Questa svolta implica due direzioni di intervento. Per gli individui: costruire competenze durevoli come pensiero critico, alfabetizzazione digitale, comunicazione e senso etico, affiancate da micro-certificazioni e apprendimento basato su progetti.
Per le organizzazioni: accompagnare l’adozione dell’AI con formazione continua, governance chiara e modelli interni di apprendimento strutturati che favoriscano la transizione e valorizzino il capitale umano.
Il futuro del lavoro non è più lineare, ma circolare, fatto di cicli costanti di apprendimento, adattamento e contributo. Le aziende e i talenti che sapranno abbracciare questo nuovo paradigma – dove la personalizzazione, la collaborazione uomo-AI e la formazione permanente generano valore – ne usciranno rafforzati. Oggi conta la capacità di apprendere, disimparare e riapprendere.
