{"id":822484,"date":"2026-02-01T12:57:00","date_gmt":"2026-02-01T12:57:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lettera43.it\/?p=1283383"},"modified":"2026-02-01T12:57:00","modified_gmt":"2026-02-01T12:57:00","slug":"mckinsey-e-il-consulente-sintetico-cosa-rischiamo-affidandoci-allia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nugnes.com\/?p=822484","title":{"rendered":"McKinsey e il consulente sintetico: cosa rischiamo affidandoci all\u2019IA"},"content":{"rendered":"\n

McKinsey<\/strong>, da decenni palestra per le \u00e9lite manageriali globali e una delle societ\u00e0 di consulenza pi\u00f9 potenti al mondo, sta sperimentando una novit\u00e0 che dice molto sul futuro del lavoro<\/strong>. Si chiama Lilli<\/strong>, un assistente di Intelligenza artificiale<\/strong> interno gi\u00e0 utilizzato per analizzare documenti, casi di studio e montagne di dati complessi. Durante il colloquio, i candidati sono chiamati a usarla per affrontare un caso reale. Lilli propone analisi e suggerimenti, e il candidato deve decidere cosa tenere, cosa ignorare e come adattare il tutto alle esigenze di un cliente concreto. In soldoni, non conta dare la risposta \u201cgiusta\u201d, ma saper guidare l\u2019IA<\/strong> invece di subirla, capire quali consigli hanno senso e quali sono solo chiacchiere digitali. Chi riesce a farlo dimostra curiosit\u00e0, giudizio e senso del contesto, capacit\u00e0 che un algoritmo, per quanto sofisticato, non pu\u00f2 sostituire.<\/p>\n\n\n\n

I limiti del consulente sintetico, met\u00e0 uomo e met\u00e0 macchina<\/h2>\n\n\n\n

Se l’esperimento pilota avr\u00e0 successo, il test sar\u00e0 esteso a tutti i nuovi candidati nei prossimi mesi. Altre grandi firme della consulenza strategica come Boston Consulting Group<\/strong> e Bain<\/strong> stanno esplorando strade simili. Il segnale \u00e8 chiaro: l\u2019IA sta accelerando un processo gi\u00e0 in atto, vale a dire il fatto che strumenti come Lilli possono svolgere gran parte del lavoro di raccolta dati<\/strong>, analisi e documentazione che prima spettava ai consulenti junior<\/strong>. Il risultato? Ristrutturazioni interne<\/strong>, tagli ai ruoli di base e ridefinizione del valore aggiunto della consulenza. Il Financial Times<\/em>, in un articolo che McKinsey non ha voluto commentare, sottolinea anche come Lilli potrebbe aprire nuovi scenari, facendo spazio a profili umanistici<\/strong> capaci di mediare tra numeri, clienti e contesto. Nella pratica, per\u00f2, molti restano scettici. Il cosiddetto consulente sintetico<\/strong>, met\u00e0 uomo e met\u00e0 macchina, si limiterebbe a riorganizzare contenuti prodotti da altri.<\/p>\n\n\n

\"McKinsey<\/a>
(Andrea de Santis via Unsplash).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n

La complessit\u00e0 umana si riduce a logiche di efficienza<\/h2>\n\n\n\n

Inoltre, l\u2019adozione dell\u2019IA nei colloqui e nella consulenza solleva questioni ancora pi\u00f9 profonde. Esiste, per esempio, il rischio di bias<\/strong> e mancanza di trasparenza: gli algoritmi <\/strong>come Lilli riflettono i dati su cui sono addestrati, spesso pieni di distorsioni di genere, etniche o culturali. C\u2019\u00e8 poi il paradosso dell\u2019autenticit\u00e0<\/strong>: i candidati non vengono pi\u00f9 misurati sul loro intuito o sulla loro sensibilit\u00e0, ma sulla capacit\u00e0 di \u201callenare\u201d l\u2019algoritmo alla risposta desiderata. La complessit\u00e0 umana <\/strong>potrebbe ridursi a logiche di efficienza<\/strong>, confondendo il pensiero critico con la capacit\u00e0 di navigare un contesto algoritmico. Non solo. La formazione dei giovani consulenti rischia di essere compromessa perch\u00e9 la fase junior, quella che prima richiedeva ore di lavoro manuale dei consulenti alle prime armi, oggi lo fa Lilli in pochi minuti, eliminando di fatto fasi cruciali della formazione<\/strong>. Infine, cambia l\u2019etica del giudizio<\/strong>: il buon candidato non \u00e8 pi\u00f9 chi sa decidere autonomamente, ma chi sa guidare l\u2019IA.<\/p>\n\n\n

\"McKinsey<\/a>
(foto Unsplash).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n

Per fare business non basta un algoritmo<\/h2>\n\n\n\n

Tutto questo ha effetti concreti non solo sulla generazione di valore per il cliente, ma anche per l\u2019azienda e per i lavoratori che potrebbero trovarsi senza lavoro perch\u00e9 l\u2019IA \u00e8 di fatto molto efficiente. Eppure soffermarsi solo sull’efficienza, sul taglio dei costi e sull’adozione della tecnologia a prescindere rischia di essere miope. Se infatti nel business esistessero risposte giuste, basterebbe un algoritmo. Ma cosi non \u00e8 perch\u00e9 fare impresa<\/strong> \u00e8 un gioco di probabilit\u00e0<\/strong>, una scommessa. E cosa \u00e8 il giudizio umano se non una scommessa? In questo caso per\u00f2 la scommessa \u00e8 davvero rischiosa, perch\u00e9 la vera domanda resta: chi decider\u00e0 quali puntate vale la pena fare e nell\u2019interesse di chi? E, ancora: dove sta il compromesso tra guadagni di produttivit\u00e0 e perdita di capitale umano, tra velocit\u00e0 di esecuzione e profondit\u00e0 di analisi, tra riduzione dei costi nel breve termine e capacit\u00e0 di innovare nel lungo termine? McKinsey e le altre big della consulenza credono che il consulente sintetico rappresenti il futuro. Ma se dovessero fallire, a pagarne il prezzo non saranno certo gli algoritmi.<\/p>\n\n\n\n

LEGGI ANCHE: <\/strong>I quattro futuri scenari del lavoro, solo in un caso l\u2019IA non ci fregher\u00e0<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La societ\u00e0 sperimenta l’uso di un chatbot nei colloqui. Non conta pi\u00f9 la risposta giusta, ma saper guidare l\u2019algoritmo. La complessit\u00e0 umana si riduce a logiche di efficienza.<\/p>\n","protected":false},"author":756,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1390],"tags":[],"class_list":["post-822484","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-tecnologia"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/822484","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/756"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=822484"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/822484\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":822485,"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/822484\/revisions\/822485"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=822484"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=822484"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/nugnes.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=822484"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}