Di talenti e agenzie

C’è una decisione che quasi nessuna organizzazione vuole prendere esplicitamente perché nominarla significa assumersi una responsabilità che è più comoda lasciare implicita: trattiamo il talento (le persone) come una variabile o come un asset strategico?

La risposta onesta, nella maggior parte delle organizzazioni, è la prima. Si assume quando serve, si riduce quando non serve, si sostituisce quando costa troppo. Il modello ha funzionato per decenni in un contesto dove il lavoro era prevalentemente procedurale, standardizzabile, documentabile, trasferibile. Un nuovo assunto con le competenze giuste diventava produttivo in tempi ragionevoli. La perdita era un costo, non una catastrofe.

L’AI generativa ha cambiato (sta cambiando) questa equazione in modo silenzioso e irreversibile. E le agenzie di comunicazione sono tra le organizzazioni più esposte non perché siano indietro sull’adozione degli strumenti, ma perché il loro modello di business dipende esattamente dal tipo di valore che l’AI fa fatica a replicare e che la rotazione del personale erode sistematicamente.

Tre logiche, tre modi di progettare un’impresa

Nel post precedente

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ho usato il framework di David Maister per distinguere tre logiche di practice professionale: Brains, Grey Hair e Procedure. Vale la pena riprenderle qui con un livello di dettaglio maggiore, perché Maister non le usa come etichette descrittive, ma come criteri di progettazione dell’intera impresa.

La tesi centrale di Maister è questa: il tipo di valore che vendi determina come devi assumere, come devi formare, come devi prezzare e come devi governare. Se sbagli categoria (se progetti l’impresa in modo incoerente con il tipo di lavoro che fai ) assumi le persone sbagliate, le formi male, prezzi il servizio in modo errato e costruisci una governance che lavora contro di te. Non è un problema di esecuzione, è un “semplice” problema di architettura.

La Procedure tratta problemi ripetitivi e standardizzabili.

Il cliente paga per rapidità, affidabilità ed efficienza. Le assunzioni privilegiano profili affidabili e disciplinati, capaci di eseguire processi codificati: il modello funziona con più junior perché il lavoro è trasferibile. La formazione è orientata a processi, strumenti e standard operativi: playbook, metodi, controllo della variabilità. Il pricing è industriale, sensibile a volumi e cost-to-serve. La governance assomiglia a quella di un’operazione manifatturiera: controllo di produttività, qualità e utilizzo delle risorse. La leva principale è la standardizzazione, non l’eccezionalità del singolo.

La Grey Hair gestisce problemi già visti, ma in contesti dove l’esperienza conta molto.

Il cliente non compra una soluzione nuova, compra giudizio, pattern recognition, la capacità di adattare intelligentemente soluzioni note a un contesto specifico. Le assunzioni premiano seniority, credibilità verso il cliente e capacità di riconoscere rapidamente schemi e rischi. La formazione serve a trasformare esperienza individuale in competenza organizzativa (trasferimento di casi, pattern, lessons learned, in modo da rendere ripetibile il buon giudizio). Il pricing riflette il track record e il minor rischio percepito dal cliente. La governance deve bilanciare autonomia professionale e trasferimento di esperienza: il rischio principale è dipendere troppo da singole persone senior senza trasformare il loro sapere in capacità della firma.

La Brains affronta problemi nuovi, complessi, ad alta incertezza.

Il cliente paga per l’intelligenza dei senior migliori e per soluzioni originali. Le assunzioni privilegiano potenziale intellettuale e capacità analitica e creativa, non solo l’esperienza pregressa. La formazione è apprendistato ad alta intensità: affiancamento ai partner, esposizione a casi complessi, sviluppo del pensiero critico e della capacità di diagnosi originale. Il pricing riflette la rarità dell’expertise e il valore della soluzione, non il tempo impiegato. La governance deve proteggere il tempo dei senior e selezionare con attenzione i progetti dato che il margine dipende da pochi professionisti chiave, e il leverage deve essere compatibile con la natura del lavoro.

Maister è esplicito su cosa succede quando si sbaglia categoria.

• Una boutique strategica che prova a funzionare come una fabbrica di delivery standardizzato abbassa il valore dei senior, comprime i margini e distrugge la reputazione ²
• Una practice operativa che si comporta come una scuola di geni spreca talenti, non scala e non riesce a sostenere il proprio modello economico.

L’incoerenza tra tipo di valore venduto e architettura dell’impresa non è un problema che si risolve con più efficienza, ma è un problema strutturale che peggiora nel tempo.

L’AI generativa e le tre logiche: chi rischia cosa

Con questo frame, l’impatto dell’AI generativa diventa molto più preciso di quanto il dibattito corrente suggerisca.

Sulla Procedure, l’AI porta benefici immediati e visibili e rischi altrettanto immediati.

Produzione di contenuti seriali, adattamenti, reportistica, social media management, sintesi di brief: tutto quello che è ripetitivo viene accelerato in modo drammatico. Il problema è che accelera per tutti simultaneamente: chi competeva su questa logica competeva già su efficienza e costo; ora la frontiera della produttività si sposta verso l’esterno per tutti insieme, il margine si comprime ulteriormente e il vantaggio di scala costruito negli anni si azzera.

Le agenzie che hanno costruito il proprio modello prevalentemente sulla Procedure sono quelle a maggior rischio di commoditizzazione rapida non perché l’AI le sostituisca, ma perché elimina la barriera che le proteggeva.

Sulla Grey Hair, l’AI generativa produce l’effetto più subdolo e più pericoloso.

Può simulare il ragionamento Grey Hair in modo convincente_ produce analisi ben strutturate, identifica pattern nei dati, suggerisce analogie storiche. Ma non ha mai perso un cliente, non ha mai gestito una crisi andata storta, non ha mai presentato una strategia che sembrava perfetta e si è rivelata sbagliata per ragioni che i dati non catturavano. I

l rischio per le agenzie è duplice: sottovalutare quanto valore Grey Hair stiano vendendo senza saperlo, e credere che gli strumenti possano sostituire le persone che lo incarnano. Non possono e il modello di Maister spiega perché: la Grey Hair firm deve trasformare l’esperienza individuale in competenza organizzativa attraverso formazione e trasferimento di casi.

Se invece di investire in questo trasferimento si accelera la rotazione del personale affidandosi agli strumenti per compensare, si perde esattamente il valore che il cliente stava comprando.

Sulla Brains, l’AI fa meno danni nel breve termine.

Affrontare problemi nuovi e ad alta incertezza non è un’attività standardizzabile. L’AI può supportare il ragionamento (esplorare ipotesi, accelerare la ricerca, generare scenari alternativi), ma non può sostituire il giudizio di chi ha già navigato abbastanza incertezza da sapere cosa cercare quando non si sa ancora cosa si sta cercando.

Il problema è che poche agenzie di comunicazione operano davvero in questa logica in modo consapevole e quelle che lo fanno spesso non lo valorizzano adeguatamente nel pricing né lo proteggono nella governance.

Il problema specifico delle agenzie di comunicazione

Le agenzie di comunicazione hanno un’esposizione particolare che vale la pena nominare con precisione, perché nasce da una contraddizione strutturale nel loro modello.

Il valore che vendono (strategia di comunicazione, creatività, gestione delle relazioni con media e pubblici) è intrinsecamente Grey Hair e Brains.

Richiede conoscenza del cliente accumulata nel tempo, comprensione dei mercati specifici, relazioni costruite con giornalisti, interlocutori istituzionali, community. Richiede di aver visto abbastanza campagne andare bene e abbastanza campagne andare male da sapere dove stanno i rischi reali.

Il modello economico è storicamente costruito su una struttura di leverage che assomiglia alla Procedure: pochi senior che impostano, molti junior che eseguono.

I junior esistono perché il lavoro esecutivo è abbondante e può essere delegato a chi costa meno. L’AI generativa sta comprimendo drasticamente quel lavoro esecutivo (sia in tempo, sia in costo).

Il risultato è una pressione strutturale sul modello: meno lavoro Procedure da far fare ai junior, meno giustificazione economica per la piramide tradizionale, ma invariata (anzi crescente) con necessità di Grey Hair e Brains per produrre valore reale.

Le agenzie che stanno rispondendo solo accelerando la produzione di contenuti con l’AI stanno ottimizzando la parte del business che vale meno e trascurando quella che vale di più.

C’è poi un effetto collaterale che viene quasi mai nominato: i junior che non fanno più lavoro esecutivo non sviluppano l’esperienza che li trasforma in Grey Hair.

Il percorso tradizionale di crescita (fare, sbagliare, correggere, capire) si interrompe. Si rischia di produrre una generazione di professionisti che sanno usare gli strumenti ma non hanno il contesto per valutarne gli output. Persone che non diventeranno mai Grey Hair nel senso che conta, ma non perché manchino di talento, ma perché non hanno avuto le condizioni per costruire il pattern recognition che richiede esposizione, errori e tempo.

Cosa succede quando le persone Grey Hair se ne vanno

In un modello Procedure, perdere una persona è un problema operativo: gap temporaneo, si assume un sostituto, si forma sul processo, si va avanti. La conoscenza è nei playbook, nei sistemi, nelle procedure e non nella testa delle persone.

In un modello Grey Hair, perdere una persona è perdere una parte del database proprietario che non è scritto da nessuna parte. Il senior che gestisce un cliente da sei anni non ha solo le email e i brief, ma ha il contesto di sei anni di conversazioni, aspettative non dette, dinamiche interne che non compaiono in nessun documento, errori corretti in modo informale.

Quando quella persona va via, quel contesto va via con lei. Il successore ricomincia da zero, indipendentemente da quanto sia bravo, da quanti strumenti abbia a disposizione, da quanto sia dettagliata la documentazione lasciata.

L’AI generativa non risolve questo problema. Lo aggrava. Perché nel momento in cui la Procedure viene automatizzata, quello che rimane come valore differenziante è esattamente il contesto accumulato e il contesto accumulato vive nelle persone, non negli strumenti.

Le organizzazioni che negli ultimi anni hanno sistematicamente ottimizzato il costo del lavoro, ridotto i percorsi di crescita, gestito il talento come variabile flessibile, hanno eroso il proprio moat senza accorgersene.

Hanno tagliato costi reali e hanno pagato in contesto perduto un costo che non compare in nessun bilancio ma che diventa visibile quando un cliente storico segue il account manager che se ne è andato, o quando la nuova generazione di senior non riesce a produrre lo stesso giudizio di quella precedente perché non ha avuto il tempo e le condizioni per costruirlo.

Tre implicazioni che nessuno vuole affrontare

La prima: la retention è una decisione strategica, non una questione HR.

Chi va via porta via il contesto che l’AI non ha mai potuto acquisire e che il successore impiegherà anni a ricostruire (se ci riesce).

Trattare la retention come un problema di compensation o di employee satisfaction senza collegarlo al valore del contesto accumulato è perdere il punto. In una Grey Hair firm, ogni uscita di un senior è una perdita di asset, non di risorsa.

La seconda: l’onboarding deve cambiare natura.

Non si tratta più solo di trasferire competenze procedurali (quelle le gestisce, almeno teoricamente, l’AI meglio di qualsiasi affiancamento).

Si tratta di trasferire giudizio, euristiche, pattern di riconoscimento del problema. Maister lo dice chiaramente per le Grey Hair firms: la formazione serve a trasformare esperienza individuale in competenza organizzativa.

Questo richiede che i senior sappiano spiegare come pensano, non solo cosa fanno (che è esattamente la conoscenza dichiarativa di cui ho scritto in un post precedente).

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Molti senior non hanno mai sviluppato questa capacità perché non ne avevano bisogno perché lavoravano da soli o in contesti dove il trasferimento implicito funzionava. Ora non funziona più.

La terza: il modello di sviluppo del talento va ripensato prima che la struttura si svuoti.

Se la Procedure viene automatizzata, i junior hanno meno opportunità di fare il lavoro esecutivo che storicamente era il modo in cui si costruiva esperienza. Meno esecuzione significa meno esposizione ai problemi, meno errori pagati, meno pattern recognition sviluppato.

La risposta non è proteggere artificialmente il lavoro esecutivo, ma è progettare percorsi di crescita alternativi che garantiscano comunque l’esposizione necessaria. Affiancamento ad alta intensità, partecipazione a progetti complessi fin dalle prime fasi, feedback strutturato sul ragionamento oltre che sull’output. È quello che Maister descrive per le Brains firms e che le agenzie di comunicazione dovrebbero adottare anche per costruire la prossima generazione di Grey Hair.

La domanda che rimane aperta

Le persone intelligenti che sanno risolvere problemi avranno vita lunga (GAC)

La domanda aperta è come queste persone possano moltiplicare il proprio valore dentro organizzazioni che stanno ancora misurando la produttività in output invece che in Outcome, che trattano il talento come costo invece che come asset, e che confondono l’adozione degli strumenti con la costruzione di un vantaggio competitivo.

Maister ha scritto il suo libro nel 1993. Trent’anni dopo, le domande che pone (come progetti l’impresa in funzione del valore che vendi, come trasferisci l’esperienza prima che esca dalla porta, come governi in modo coerente con il tipo di lavoro che fai) sono più urgenti di quando le ha scritte.

L’AI non risponde a queste domande, le rende più costose da ignorare.