Le grandi aziende statunitensi stanno affidando ai manager di medio livello il compito di monitorare e incentivare l'adozione degli strumenti di intelligenza artificiale da parte dei dipendenti. Il fenomeno, documentato da inchieste di Business Insider su colossi come Disney e JPMorgan, segnala un passaggio strutturale: la pressione a dimostrare ritorni sugli investimenti in AI sta scendendo dalle sale riunioni dei vertici aziendali fino ai colloqui settimanali tra manager e team operativi.
Il contesto è quello di investimenti miliardari ancora senza ritorni misurabili. Un report di McKinsey pubblicato ad aprile sottolinea che, nonostante le aziende stiano aumentando la spesa in AI, "l'impatto sostenuto sulle performance resta difficile da raggiungere". Questa distanza tra promesse e risultati concreti sta generando una nuova catena di responsabilità operativa, con i middle manager trasformati in agenti di cambiamento culturale.
La dinamica si inserisce nel più ampio processo del cosiddetto "Great Flattening", la riduzione degli strati gerarchici aziendali. Coinbase ha annunciato il taglio del 14% del proprio organico, citando esplicitamente l'AI e la volontà di snellire i livelli manageriali. Anche altri CEO hanno pubblicamente collegato recenti ondate di licenziamenti all'automazione abilitata dall'intelligenza artificiale, alimentando un paradosso: i manager sopravvissuti alla ristrutturazione si trovano ora a dover promuovere gli stessi strumenti che hanno contribuito a ridurre le loro fila.
È la tesi di Julie Bedard, managing director di Boston Consulting Group con focus su talent strategy e AI. La consulente osserva come le prime metriche di monitoraggio — semplici log di accesso agli strumenti — non si siano tradotte in guadagni di produttività misurabili. Le aziende stanno quindi affinando i sistemi di tracciamento. Disney, secondo quanto riportato da Business Insider, ha implementato un "AI Adoption Dashboard" per parte del proprio team tecnologico, che mostra l'utilizzo di strumenti come Cursor e Claude attraverso metriche di token consumption.
Il caso JPMorgan è ancora più emblematico del clima che si sta creando internamente. Un ingegnere software della banca ha raccontato che durante i daily standup e i meeting settimanali, il proprio responsabile ricorda al team la necessità di "mostrare risultati migliori" ora che gli strumenti AI sono disponibili. "È diventato più urgente", ha dichiarato l'ingegnere, aggiungendo che il manager ha esplicitamente citato il rischio di essere "l'ultimo team" per utilizzo dell'AI.
Questa pressione "verso il basso" nella struttura organizzativa è descritta da Kathy Gersch, CEO della società di change management Kotter, come una seconda fase inevitabile: dopo aver distribuito gli strumenti a tutti, molte aziende si sono trovate davanti all'assenza di cambiamenti sostanziali nei flussi di lavoro. Il problema non è tecnico, ma culturale e organizzativo. Dare accesso a uno strumento non equivale a integrarlo nei processi produttivi.
Le conseguenze pratiche sono già visibili. Un ingegnere di Disney ha dichiarato di non aver scritto codice manualmente da mesi, in seguito a una direttiva interna sintetizzabile in "no codice scritto a mano". Nel caso di JPMorgan, l'ingegnere citato ha riferito di delegare sistematicamente all'AI i compiti di livello più basso, modificando concretamente la propria routine lavorativa.
Resta aperta una questione di fondo che le dashboard di monitoraggio non risolvono: misurare l'utilizzo di uno strumento non equivale a misurare il valore generato. Per i manager di medio livello, già sotto pressione da mandati di efficienza e organici ridotti, questo ruolo aggiuntivo di "promotori dell'AI" rischia di diventare un indicatore di performance da gestire, più che una leva di trasformazione reale. Il rischio è che l'adozione dell'AI diventi un fine in sé, anziché un mezzo per obiettivi di business misurabili e verificabili.