In Francia, l’uso professionale dell’intelligenza artificiale generativa sta progredendo più rapidamente rispetto alla formazione che la accompagna. Il barometro Cegos evidenzia un netto divario tra gli strumenti adottati dai dipendenti e il livello reale di competenza nelle organizzazioni. Parallelamente, l’AI Act europeo introduce nel suo articolo 4 un requisito di competenza per le persone che utilizzano sistemi di IA. Formare i propri team non è più solo un leva di competitività, ma anche un vincolo normativo in fase di costruzione.
Obbligo legale di formazione: ciò che il Codice del lavoro impone realmente
L’articolo L.6321-1 del Codice del lavoro obbliga il datore di lavoro ad assicurare l’adattamento dei dipendenti al loro posto e a garantire il mantenimento della loro capacità di occupare un lavoro. Questo obbligo non si limita a una formazione di benvenuto: copre tutta la durata del contratto.
Il mancato rispetto di questo obbligo espone l’azienda a sanzioni. In caso di licenziamento, un dipendente che non ha beneficiato di alcuna formazione per diversi anni può ottenere un risarcimento davanti ai tribunali del lavoro.
Un’agenzia specializzata in diritto del lavoro ricorda che l’assenza di un colloquio professionale apre un ricorso per il dipendente, incluso per contestare un rifiuto di formazione. Risorse specializzate, come quelle proposte su academie-entreprise.com, consentono di identificare i percorsi adatti agli obblighi di ogni struttura.
Formazione all’IA in azienda: il ritardo francese sugli usi reali
Il barometro Cegos citato da Le Nouvel Économiste evidenzia un paradosso. I dipendenti francesi utilizzano l’IA generativa nella loro vita professionale quotidiana, ma poche organizzazioni hanno formalizzato regole di utilizzo dell’IA. La formazione, quando esiste, rimane spesso una sensibilizzazione generale scollegata dai compiti concreti.
Le formazioni specifiche per le funzioni (marketing, HR, commercio) guadagnano in rilevanza rispetto ai moduli trasversali. Un commerciale che utilizza uno strumento di scrittura automatica non ha le stesse esigenze di un responsabile HR che filtra candidature assistite da algoritmo.
L’articolo 4 dell’AI Act e le sue conseguenze sulla formazione
L’AI Act europeo prevede che i fornitori e i distributori di sistemi di IA adottino misure per garantire un livello sufficiente di competenza tra gli utenti. La disposizione tiene conto delle conoscenze pregresse, del contesto d’uso e dei rischi associati.
In pratica, l’AI Act non prescrive né un programma unico né un numero preciso di ore. Ogni azienda deve quindi definire autonomamente il livello di competenza atteso, in base agli strumenti distribuiti. Per le organizzazioni che non hanno ancora strutturato la loro offerta di formazione interna, questa ambiguità normativa crea una doppia difficoltà: identificare i bisogni e documentare la conformità.
Diagnosi delle competenze prima del piano di formazione: metodo e limiti
I concorrenti raccomandano quasi sistematicamente di “definire obiettivi chiari” e di “stabilire obiettivi SMART”. Questo approccio presuppone che l’azienda conosca già le competenze presenti nei suoi team. Nella realtà, molte PMI avviano formazioni senza una diagnosi preliminare.
Una diagnosi delle competenze efficace si basa su tre elementi:
- Un repertorio professionale aggiornato, che descrive le competenze tecniche e comportamentali attese per ogni ruolo, comprese le competenze digitali recenti
- Un incrocio tra questo repertorio e le valutazioni individuali derivate dai colloqui professionali, per individuare le discrepanze tra il livello richiesto e il livello reale
- Una mappatura delle formazioni già seguite, per evitare duplicati e dare priorità alle lacune critiche per l’attività
Il limite principale riguarda l’affidabilità dei dati. I colloqui professionali, quando condotti in modo amministrativo, producono informazioni povere. Una diagnosi basata su colloqui superficiali porta a formazioni mal indirizzate, alimentando il scetticismo dei team nei confronti della formazione stessa.
Formazioni più richieste in azienda: tendenze verificate
Il crescente interesse per le formazioni legate all’IA non deve nascondere un altro fenomeno: le soft skills rimangono tra le competenze più richieste dai datori di lavoro. Cegos sottolinea che l’IA e le competenze umane non si oppongono, ma si completano, le organizzazioni che investono in entrambi gli assi simultaneamente ottengono risultati migliori in termini di adozione degli strumenti.
Formazione interna o ente esterno: decidere in base al bisogno
La formazione interna (mentoring, co-sviluppo, sessioni tra pari) costa meno ed è più adatta alle specificità dell’azienda. Funziona bene per trasmettere know-how professionale o processi interni.
Le formazioni esterne diventano necessarie quando l’argomento richiede un’esperienza assente internamente, o quando la questione normativa impone una certificazione. È il caso delle abilitazioni di sicurezza, delle certificazioni di qualità o dei moduli di conformità legati all’AI Act.
- Formazione interna: adatta alle competenze professionali specifiche, alla condivisione di buone pratiche e all’integrazione di nuovi collaboratori
- Formazione esterna certificante: necessaria per gli obblighi normativi, per l’aggiornamento delle competenze tecniche avanzate o per l’ottenimento di etichette riconosciute
- Formato misto (blended learning): combina e-learning per la teoria e sessioni in presenza per la pratica, riducendo il tempo di assenza dal posto
La scelta tra questi formati dipende meno dal budget che dalla natura del bisogno. Una formazione mal scelta costa più di una formazione ben mirata, anche se quest’ultima ha un prezzo più elevato.
Il CPF rimane uno strumento di finanziamento mobilizzabile, ma le recenti discussioni sulla sua riforma introducono un’incertezza. Le aziende che anticipano un eventuale trasferimento di carico strutturando il loro piano di sviluppo delle competenze si posizionano meglio di quelle che contano sui dispositivi individuali dei loro dipendenti.
