C'è un'osservazione che ricorre spesso con le piccole e medie imprese, e che descrive bene una situazione tutt'altro che rara: 'Il fatturato è in crescita, ma la redditività non migliora.' Cioè: i ricavi salgono, gli ordini arrivano, la produzione sta lavorando a pieno regime, eppure a fine esercizio il risultato non corrisponde alle attese e non è neanche semplice individuare con precisione dove si sia eroso il margine.
Quando questo accade, il problema raramente è il mercato. Molto più spesso l'azienda non dispone di uno strumento per capire quali prodotti, quali clienti e quali commesse generano davvero profitto e quali invece lo assorbono. Quello strumento ha un nome: controllo di gestione.
In questo articolo vediamo cos'è davvero, perché nelle PMI viene spesso rimandato, da quali passaggi conviene partire e quali competenze servono per costruirlo — comprese quelle che puoi sviluppare con i percorsi Howay.
Partiamo da un equivoco molto diffuso: il controllo di gestione non è la contabilità. La contabilità guarda al passato e risponde a obblighi di legge: registra ciò che è accaduto e produce il bilancio. Il controllo di gestione guarda invece al presente e al futuro, e serve a chi deve decidere.
In concreto, è il sistema con cui un'impresa misura le proprie performance, confronta i risultati con gli obiettivi e interviene quando i due valori si allontanano. Risponde a domande che il bilancio non affronta: quanto guadagno davvero su quella commessa, una volta contati tutti i costi? Quel cliente importante è anche redditizio, o assorbe più risorse di quante ne porti? Se aumentassi i volumi del 20%, cosa succederebbe alla marginalità?
C'è poi una seconda precisazione utile: non serve essere una grande impresa. Anzi, in una PMI il controllo di gestione è spesso più decisivo, perché i margini di errore sono più stretti e una commessa sbagliata pesa molto di più sul risultato complessivo.
Detto questo, allora viene da chiedersi: perché le PMI lo rimandano? Le ragioni sono ricorrenti e, va detto, comprensibili.
La prima è la convinzione che serva un sistema informativo costoso. In realtà moltissime aziende possono partire con gli strumenti che già possiedono, a patto di saperli usare davvero: un foglio di calcolo ben costruito regge le prime fasi di qualsiasi controllo di gestione.
La seconda è la mancanza di tempo: chi guida una PMI è assorbito dall'operatività, e fermarsi ad analizzare sembra un lusso. Il paradosso è che proprio l'assenza di analisi genera gran parte delle urgenze che poi divorano le giornate.
La terza, la più concreta, è la mancanza di competenze interne. Spesso in azienda nessuno sa come estrarre i dati dai gestionali, incrociarli e trasformarli in un report leggibile. Ed è esattamente qui che si blocca la maggior parte dei tentativi: non per scarsa volontà, ma perché manca chi sappia farlo.
Un controllo di gestione utile si costruisce per gradi. Chi parte con l'ambizione di monitorare tutto, di solito, si ferma dopo due mesi.
Individuare i centri di costo e di ricavo. Prima di misurare serve capire dove misurare: per reparto, per linea di prodotto, per commessa o per cliente, a seconda di come l'azienda genera valore.
Calcolare il margine reale. È il passaggio che riserva più sorprese: attribuire a ogni prodotto o commessa non solo i costi diretti, ma anche una quota ragionevole dei costi indiretti. Capita spesso di scoprire che il prodotto più venduto non è il più redditizio.
Costruire un budget semplice. Una previsione annuale di ricavi e costi, articolata per mesi, che diventi il termine di paragone con cui confrontare i risultati effettivi.
Scegliere pochi indicatori e una cadenza fissa. Meglio cinque numeri guardati ogni mese che trenta guardati una volta l'anno. L'analisi degli scostamenti — perché il risultato si discosta dalla previsione — è il cuore di tutto il sistema.
Un ultimo consiglio pratico: il controllo di gestione produce effetti solo se qualcuno, ogni mese, si siede a leggerlo e decide qualcosa. Un report che nessuno commenta è tempo sprecato.
Sul piano operativo, la stragrande maggioranza delle PMI italiane costruisce il proprio controllo di gestione su Excel — e va benissimo, purché lo si usi oltre la somma di una colonna.
Le funzionalità che fanno la differenza sono quelle meno conosciute: PowerQuery per importare e trasformare automaticamente i dati provenienti dal gestionale, evitando il copia-incolla manuale ogni mese; le tabelle pivot per analizzare i numeri da più angolazioni; gli strumenti di analisi e simulazione come la ricerca obiettivo, gli scenari e il risolutore, che permettono di rispondere alle domande del tipo "cosa succede se".
Quando i dati crescono e i report si moltiplicano, il passo successivo è Power BI: lo strumento che raccoglie grandi quantità di dati da fonti diverse, li incrocia e li trasforma in dashboard interattive, leggibili anche da chi non è un tecnico. È il salto che porta dal report mensile costruito a mano al cruscotto sempre aggiornato.
Il vero investimento, però, non è nello strumento: è nelle persone che lo usano. E la buona notizia è che raramente serve assumere una figura dedicata fin da subito. Nella maggior parte delle PMI il controllo di gestione nasce formando chi già conosce l'azienda — chi lavora in amministrazione, chi segue le commesse, chi guida una funzione.
Le competenze necessarie si possono raggruppare in tre aree, e ciascuna corrisponde a percorsi presenti nel catalogo Howay.
1. Saper lavorare con i dati. È la base di tutto. L'area IT Expertise copre esattamente questo terreno con tre percorsi complementari: il corso di Excel avanzato (12 ore), dedicato alle funzioni nidificate, al calcolo matriciale e agli strumenti di analisi; il corso Analisi dei dati e reporting con Excel (12 ore), che entra nel merito del data shaping, delle connessioni verso database e sorgenti esterne tramite PowerQuery e degli strumenti di simulazione; e il corso di Power BI (16 ore), che accompagna dalla preparazione della base dati al linguaggio DAX, fino alla costruzione di dashboard e report. Ne abbiamo parlato più diffusamente nell'articolo dedicato ai percorsi Excel e all'analisi dei dati.
2. Saper controllare costi e avanzamento. Chi lavora per commesse o progetti trova nel corso avanzato di Project Management (8 ore) gli strumenti più vicini alla logica del controllo di gestione: la gestione dei costi e del budget di progetto, la tecnica dell'Earned Value, gli indici di prestazione su tempi e costi, le proiezioni a finire e la riprogrammazione. Sono metodi nati in ambito progettuale, ma il ragionamento — confrontare ciò che si è speso con ciò che si è effettivamente realizzato — è esattamente lo stesso che serve per tenere sotto controllo una commessa industriale.
3. Saper leggere i numeri e dialogare con la direzione. Il percorso HR Business Partner (18 ore) è pensato per la funzione Risorse Umane, ma contiene una parte di business acumen preziosa per chiunque debba costruire un caso economico: comprensione del conto economico, lettura dei KPI aziendali e dei driver che li determinano, uso delle metriche per orientare le decisioni e costruzione di business case credibili, con analisi costi-benefici e ritorno sull'investimento. È la competenza che trasforma un report in una proposta.
Va detto con chiarezza: nessuno di questi percorsi è un corso di controllo di gestione in senso stretto. Sono però i mattoni che lo rendono possibile — e nella pratica sono proprio le competenze che mancano quando un'azienda prova a costruirselo da sola.
Se stai valutando di dotare la tua impresa di un sistema di controllo, il consiglio è di procedere in parallelo su due binari: iniziare da un perimetro limitato — una linea di prodotto, una famiglia di commesse — e contemporaneamente far crescere le competenze di chi dovrà occuparsene.
In qualità di ente di formazione accreditato del gruppo W Group, Howay progetta anche percorsi su misura, costruiti sui processi e sui gestionali effettivamente in uso in azienda: un'opzione che per questo tipo di esigenza funziona spesso meglio dei corsi a catalogo, perché si lavora direttamente sui dati reali dell'impresa. E, come per gli altri percorsi, la formazione può in molti casi essere finanziata attraverso i fondi interprofessionali o i bandi disponibili, riducendo sensibilmente il costo a carico dell'azienda.
Per capire da quali competenze conviene partire nella tua realtà, ti basta contattarci per una prima analisi dei fabbisogni.
Perché conoscere i propri numeri non è un adempimento formale da rimandare alla chiusura del bilancio. È ciò che permette di decidere con cognizione di causa, mentre c'è ancora il tempo per intervenire.
Approfondimenti:
Hai mai visto un progetto partito con tutte le carte in regola arenarsi per un problema che, col senno di poi, era del tutto prevedibile? Un fornitore che consegna in ritardo, una persona chiave che si assenta proprio nella fase più delicata, un'approvazione che resta ferma per settimane sulla scrivania sbagliata. Nessuno di questi imprevisti è davvero imprevedibile: il più delle volte qualcuno ci aveva pensato, ma nessuno l'aveva messo per iscritto.
È qui che entra in gioco uno degli strumenti più semplici e, allo stesso tempo, più sottovalutati del project management: il registro dei rischi. Non serve a eliminare l'incertezza, che fa parte di qualsiasi progetto, ma a renderla visibile, condivisa e gestibile prima che si trasformi in un problema concreto.
Nei prossimi paragrafi vedremo cos'è il registro dei rischi, perché è prima di tutto uno strumento di comunicazione, quali informazioni deve contenere, come si compila passo dopo passo e quali sono gli errori più frequenti da evitare.
Il registro dei rischi è il documento in cui il team di progetto raccoglie, valuta e monitora tutti gli eventi incerti che potrebbero influire sul raggiungimento degli obiettivi: tempi, costi, qualità, risultati attesi. Per ciascun rischio indica che cosa potrebbe accadere, con quale probabilità, con quali conseguenze, chi se ne occupa e come si intende rispondere.
È il cuore operativo del risk management di progetto, cioè dell'insieme di attività con cui un'organizzazione individua, analizza e governa le situazioni di rischio. Le principali norme e guide di riferimento, a partire dalla ISO 31000 sulla gestione del rischio e dalle linee guida del Project Management Institute, considerano la documentazione dei rischi un passaggio essenziale di qualsiasi processo strutturato.
Vale la pena chiarire subito una distinzione. Un rischio è un evento che potrebbe verificarsi; un problema è un evento che si è già verificato. Il registro dei rischi lavora sul primo fronte: il suo obiettivo è intervenire in anticipo, così che il minor numero possibile di rischi diventi un problema. Più nel dettaglio, il rischio non è sempre e solo negativo: la stessa logica può servire a cogliere opportunità, come un fornitore che consegna prima del previsto o una tecnologia che riduce i tempi di lavorazione.
Si tende a pensare al registro dei rischi come a un adempimento tecnico, da compilare all'avvio e poi archiviare. In realtà la sua funzione più preziosa è un'altra: mettere tutte le persone coinvolte davanti alla stessa fotografia.
Un timore espresso a voce durante una riunione si perde facilmente. Lo stesso timore, scritto in un documento condiviso prima dell'inizio dei lavori, con un responsabile e un piano d'azione, acquista tutt'altro peso. Il registro rende esplicite le preoccupazioni del team, aiuta a gestire le aspettative del committente o della direzione e crea un senso di responsabilità diffusa: ognuno sa quali rischi deve presidiare e cosa ci si aspetta da lui.
C'è poi un vantaggio meno evidente. Per le aziende che gestiscono progetti simili anno dopo anno, i registri dei progetti passati diventano una memoria preziosa: permettono di riconoscere i rischi ricorrenti e di affrontarli fin dall'inizio, invece di riscoprirli ogni volta. È anche un modo concreto per trasformare gli errori in apprendimento, un tema che abbiamo affrontato parlando di paura di sbagliare al lavoro.
Il livello di dettaglio dipende dalla dimensione e dalla complessità del progetto, ma alcune informazioni non possono mancare. Le prime riguardano l'identificazione e la valutazione del rischio:
Codice e descrizione: un numero identificativo univoco e una frase chiara che spieghi cosa potrebbe andare storto, per esempio "il ritardo nella consegna dei dati da parte del reparto vendite potrebbe posticipare la fase di test".
Categoria: l'area a cui il rischio appartiene, come tempi, costi, risorse umane, aspetti tecnici, fornitori, sicurezza dei dati o reputazione.
Probabilità e impatto: la stima di quanto sia verosimile che il rischio si verifichi e di quanto sarebbero gravi le conseguenze, di solito su una scala da basso ad alto o da uno a cinque.
Priorità: il livello di attenzione che il rischio merita, ricavato dalla combinazione di probabilità e impatto.
A queste si aggiungono le informazioni che rendono il registro operativo. Il responsabile del rischio è la persona che lo monitora e ne attua la risposta, e non coincide necessariamente con il project manager: spesso è chi è più vicino all'attività interessata. La risposta pianificata descrive le azioni previste per prevenire il rischio o ridurne le conseguenze. Lo stato, infine, indica a che punto si trova: aperto, in monitoraggio, chiuso oppure verificato, quando il rischio si è effettivamente presentato.
Il primo passo è individuare i rischi, e farlo insieme. Nessun project manager, per quanto esperto, può prevedere tutto da solo: coinvolgere il team, i responsabili delle funzioni interessate e, quando possibile, il committente permette di far emergere rischi che altrimenti resterebbero invisibili. Alcune domande aiutano a orientarsi: quante persone e quanti reparti sono coinvolti, quanti livelli di approvazione sono previsti, quali dipendenze esterne esistono, ci sono requisiti particolari sulla sicurezza dei dati?
Il secondo passo è valutarli. Uno strumento molto diffuso è la matrice probabilità-impatto, che colloca ogni rischio in una griglia: quelli in alto a destra, molto probabili e molto gravi, sono i primi da affrontare. Facciamo un esempio. Un'azienda introduce un nuovo gestionale e individua due rischi: la scarsa familiarità degli utenti con il software e un possibile guasto del server durante la migrazione. Il primo è molto probabile e ha un impatto medio, perché rallenterebbe il lavoro per qualche settimana; il secondo è poco probabile ma avrebbe conseguenze pesanti. Combinando le due valutazioni, il team capisce che la formazione degli utenti va pianificata subito, mentre per il server basta predisporre un backup e un piano di ripristino.
Il terzo passo è scegliere la risposta. Le strategie principali sono quattro: evitare il rischio, modificando il piano per eliminarne la causa; trasferirlo, affidandone la gestione a un soggetto esterno, per esempio con una polizza o un contratto di servizio; mitigarlo, riducendone probabilità o impatto; accettarlo, quando il costo dell'intervento supererebbe il danno possibile, tenendo pronto un piano di emergenza. Ogni risposta, a sua volta, può generare rischi residui o nuovi rischi, che vanno anch'essi registrati.
Il quarto e il quinto passo sono assegnare un responsabile a ogni rischio e monitorare il registro per tutta la durata del progetto, rivedendolo almeno a ogni fase chiusa, a ogni cambiamento di tempi, budget o persone e ogni volta che un rischio si verifica o viene superato.
Il registro dei rischi funziona solo se resta uno strumento vivo. L'errore più frequente è proprio compilarlo con cura all'avvio del progetto e poi dimenticarlo in una cartella condivisa, mentre il progetto cambia e i rischi con lui.
Un secondo errore è l'eccesso opposto: un registro sovraccarico di rischi minori, in cui quelli davvero critici finiscono per confondersi con il resto. Meglio concentrarsi su ciò che può incidere in modo significativo sugli obiettivi. Un terzo limite riguarda le valutazioni troppo soggettive: se ognuno stima probabilità e impatto secondo il proprio metro, il confronto tra i rischi perde senso. Ecco perché conviene stabilire criteri comuni prima di iniziare.
Infine, un registro non protegge da solo il progetto. Un elenco di rischi senza responsabili e senza azioni concrete resta un esercizio di stile. In altre parole, il valore del registro non sta in ciò che contiene, ma in ciò che spinge le persone a fare.
Per chi vuole imparare a governare i rischi con metodo, il catalogo Level Up 2027 comprende il corso Risk Management, nell'area Project Management.
Il percorso, della durata di otto ore, è in programma a novembre 2027 e illustra le principali tecniche per controllare le situazioni di rischio nei progetti. Si parte dai principi generali e dalle definizioni di rischio e opportunità, per passare ai ruoli coinvolti, alle tecniche di identificazione e classificazione dei rischi e ai metodi di analisi qualitativa e quantitativa. Il programma affronta poi la determinazione delle riserve, le strategie di risposta e la pianificazione del monitoraggio, con un approfondimento dedicato proprio al registro dei rischi di progetto e al database aziendale dei rischi, fino all'integrazione con la pianificazione di tempi e costi, la gestione dei contratti e gli approvvigionamenti.
Come tutti i corsi del catalogo, è erogato online in formato interaziendale e si conclude con un attestato di partecipazione e un Open Badge digitale. Noi di Howay possiamo inoltre progettare un percorso su misura per i project manager e i team della tua azienda, verificando la possibilità di finanziarlo attraverso i fondi interprofessionali. Per valutare insieme la soluzione più adatta, puoi richiedere una consulenza.
Perché nessun progetto è privo di rischi, ma un progetto che li conosce ha già fatto il primo passo per governarli.
Approfondimenti:
Quando un'azienda decide di introdurre l'intelligenza artificiale nella selezione del personale, una delle domande più frequenti riguarda la velocità: quanto tempo si può risparmiare nello screening dei curriculum, nella scrittura degli annunci, nella preparazione dei colloqui? È una domanda legittima, perché chi si occupa di recruiting conosce bene il peso di centinaia di candidature da leggere per una sola posizione.
Ma c'è un'altra domanda, meno immediata e molto più importante, che andrebbe posta fin dall'inizio: i criteri con cui l'AI valuta i candidati sono davvero equi? Un algoritmo, infatti, non è neutrale per definizione. Impara dai dati che riceve e, se quei dati contengono pregiudizi, rischia di riprodurli in modo sistematico e difficile da individuare.
In questo articolo vediamo come l'intelligenza artificiale viene usata oggi nella selezione, da dove nascono i rischi di discriminazione, cosa prevedono le nuove regole europee e italiane e quali pratiche aiutano le aziende a usare questi strumenti in modo corretto.
Gli strumenti basati sull'AI possono intervenire in diverse fasi del processo. Possono aiutare a scrivere annunci più chiari e mirati, individuare profili interessanti sulle piattaforme professionali, analizzare grandi volumi di curriculum confrontandoli con i requisiti della posizione, suggerire tracce per i colloqui e organizzare le comunicazioni con i candidati.
Una delle applicazioni più diffuse è lo screening semantico dei CV: invece di cercare singole parole chiave, il sistema prova a interpretare il significato di esperienze e competenze, individuando anche candidati che descrivono le proprie capacità con parole diverse da quelle dell'annuncio. Usata bene, questa tecnologia permette di dedicare meno tempo alle attività ripetitive e più tempo a ciò che richiede davvero valutazione umana, come il colloquio e la verifica della motivazione.
Il punto, però, è proprio quell'"usata bene". Perché gli stessi strumenti che rendono la selezione più rapida possono renderla anche meno equa, se nessuno controlla come funzionano.
L'intelligenza artificiale non sviluppa pregiudizi da sola. I rischi nascono quasi sempre da tre fattori.
Il primo sono i dati storici. Se un sistema viene addestrato sulle assunzioni fatte da un'azienda negli anni precedenti, tenderà a cercare candidati simili a quelli già scelti. Se in passato, per esempio, per certi ruoli tecnici sono stati assunti quasi solo uomini, l'algoritmo può imparare ad associare il genere maschile al successo in quella posizione. È esattamente ciò che è accaduto con lo strumento sperimentale di valutazione dei curriculum sviluppato qualche anno fa da Amazon, che l'azienda ha poi abbandonato dopo aver scoperto che penalizzava le candidature femminili.
Il secondo sono le variabili indirette. Anche quando dati come genere, età o nazionalità vengono esclusi, l'algoritmo può trovare informazioni che funzionano come indizi nascosti: il nome, l'indirizzo di residenza, l'anno di diploma, alcune attività extraprofessionali, perfino un periodo di pausa nel curriculum. Variabili apparentemente neutre possono così diventare strumenti di esclusione.
Il terzo sono i pregiudizi umani che entrano nel processo. Chi definisce i criteri di valutazione, chi sceglie quali dati usare e chi interpreta i risultati porta con sé le proprie convinzioni. Uno degli esempi più studiati è l'effetto alone: la tendenza ad attribuire qualità positive, come affidabilità o precisione, a una persona sulla base di un singolo elemento favorevole, per esempio una bella foto sul curriculum. Se questi meccanismi non vengono riconosciuti, l'AI finisce per amplificarli invece di correggerli.
Il legislatore europeo ha riconosciuto la particolare delicatezza di questo ambito. L'AI Act, il regolamento europeo sull'intelligenza artificiale, classifica i sistemi utilizzati per la selezione del personale, la valutazione dei candidati e la gestione dei rapporti di lavoro come applicazioni ad alto rischio, soggette a requisiti stringenti in materia di qualità dei dati, supervisione umana, trasparenza e tracciabilità. Ne abbiamo parlato anche approfondendo la formazione obbligatoria prevista dall'AI Act per le aziende.
In Italia, dal 23 ottobre 2026 è in vigore il decreto legislativo 7 ottobre 2026, n. 179, che adegua l'ordinamento nazionale all'AI Act. L'articolo 41 riguarda proprio il datore di lavoro che utilizza sistemi di intelligenza artificiale nei processi decisionali, e fissa alcuni principi chiari.
Lo screening delle candidature resta lecito: un sistema che ordina i curriculum, li confronta con i requisiti o scarta le domande che non li soddisfano può continuare a operare. Ma la decisione finale di assumere deve spettare a una persona, che deve avere un potere reale e indipendente di valutare ciò che il sistema propone: non basta firmare un esito già confezionato dal software. Una decisione presa solo da un sistema automatico, senza l'intervento effettivo di una persona, è nulla.
Il decreto prevede inoltre un obbligo di informativa preventiva sull'uso di sistemi automatizzati, con indicazioni su scopi, logica di funzionamento e dati utilizzati, e il diritto di chiedere una spiegazione comprensibile della decisione, fornita da una persona. Resta fermo, in ogni caso, il divieto di discriminazioni fondate su sesso, età, origine etnica, convinzioni religiose, orientamento sessuale, opinioni politiche e condizioni personali, sociali ed economiche.
In altre parole, l'AI può supportare la selezione, ma non può sostituire la responsabilità di chi decide.
Usare l'intelligenza artificiale senza discriminare non dipende solo dallo strumento scelto, ma da come viene inserito nel processo. Alcune pratiche fanno la differenza.
La prima è definire criteri osservabili e pesi espliciti: stabilire in anticipo quali competenze tecniche, trasversali e di adattamento al ruolo contano davvero, e quanto, invece di lasciare che sia l'algoritmo a dedurle dai dati del passato. La seconda è escludere dalle prime fasi le informazioni non pertinenti, come foto, età, stato civile o nazionalità, concentrando la valutazione su competenze ed esperienze.
La terza è verificare periodicamente i risultati. Un controllo semplice ma efficace consiste nel confrontare i profili selezionati dal sistema con quelli valutati dai selezionatori, oppure nel sottoporre allo strumento curriculum identici che differiscono per un solo elemento, come il nome o l'età, per vedere se il punteggio cambia. La quarta è garantire la tracciabilità delle decisioni: documentare quali criteri sono stati usati, perché un candidato è stato inserito o escluso dalla short-list e chi ha preso la decisione finale.
Infine, conta il controllo umano reale. Il selezionatore deve poter mettere in discussione ciò che il sistema propone e cogliere elementi che un algoritmo fatica a interpretare, come la motivazione, il potenziale di crescita o il senso di un periodo di pausa nel percorso professionale. È lo stesso equilibrio che abbiamo descritto parlando di hybrid intelligence: la tecnologia supporta il giudizio, non lo sostituisce.
C'è un aspetto che spesso viene trascurato: una selezione equa non è solo una questione di conformità normativa, ma anche di efficacia. Un processo che esclude candidati validi per ragioni che nulla hanno a che vedere con le competenze è, prima di tutto, un processo che lavora male, perché riduce il numero di talenti tra cui scegliere.
Allo stesso modo, una selezione trasparente migliora l'esperienza del candidato. Comunicazioni chiare, tempi certi e riscontri essenziali rafforzano la reputazione dell'azienda come datore di lavoro, anche agli occhi di chi non viene selezionato. E misurare il processo con pochi indicatori concreti, come i tempi necessari per arrivare alla short-list, la qualità dei candidati e i risultati dei diversi canali di ricerca, permette di capire se l'AI sta davvero migliorando la selezione o se si limita a renderla più veloce.
Per sviluppare queste competenze, il catalogo Level Up 2027 comprende il corso Recruiting con AI: dallo screening alla short-list con migliore esperienza candidata, nell'area Unlock AI, presentata anche nell'articolo dedicato ai percorsi Unlock AI.
Il percorso, della durata di dodici ore, è in programma nell'autunno del 2027 e mostra come usare l'intelligenza artificiale in modo pratico lungo tutto il processo di selezione: dalla scrittura di annunci chiari al sourcing, dallo screening semantico dei curriculum con criteri e pesi espliciti alla costruzione di short-list trasparenti, con evidenze a favore e contro documentate. Ampio spazio è dedicato alle guide per i colloqui, all'esperienza dei candidati, all'allineamento con i responsabili delle aree che assumono e, soprattutto, ai controlli su equità e bias prima, durante e dopo la selezione, insieme alla tracciabilità delle decisioni e alle metriche per misurare i risultati.
Come tutti i corsi del catalogo, è erogato online in formato interaziendale e si conclude con un attestato di partecipazione e un Open Badge digitale. Le aziende interessate possono muoversi fin da ora: in qualità di ente di formazione accreditato del gruppo W Group, Howay può progettare un percorso su misura per il tuo team HR e verificare la possibilità di finanziarlo attraverso i fondi interprofessionali. Se vuoi capire da dove partire, puoi contattarci.
Perché l'intelligenza artificiale può rendere la selezione più rapida, ma è il modo in cui la usiamo a renderla anche più giusta.
Approfondimenti:
Quanti di noi si sono trovati almeno una volta ad arrivare a sera dopo una giornata frenetica, con la sensazione di aver lavorato tantissimo ma di non aver portato a termine nulla di davvero importante? Email a cui rispondere, messaggi in chat, una riunione dopo l'altra, una notifica ogni pochi minuti: il tempo passa, ma le attività che richiedono attenzione vera restano lì, rimandate al giorno dopo.
È una condizione così diffusa da sembrare normale. Eppure, proprio mentre le attività che richiedono concentrazione diventano sempre più preziose, la capacità di dedicarsi a lungo a un solo compito si fa sempre più rara. È il punto di partenza di un concetto che negli ultimi anni ha avuto grande diffusione: il deep work, o lavoro profondo.
In questo articolo vediamo cos'è il deep work e da dove nasce, perché il multitasking ci rende meno efficaci, quali sono le regole principali del metodo e, soprattutto, come applicarlo concretamente in ufficio.
L'espressione deep work è stata resa popolare da Cal Newport, professore di informatica alla Georgetown University, nel libro Deep Work, pubblicato in Italia da ROI Edizioni con il titolo Deep work: Quattro regole per ritrovare il focus sulle attività davvero importanti.
Newport definisce il deep work come un lavoro svolto in uno stato di concentrazione totale e priva di distrazioni, che porta le proprie capacità cognitive al limite. È il tipo di attività che crea più valore e che è più difficile da replicare: analizzare un problema complesso, scrivere un documento importante, progettare una soluzione, imparare una competenza nuova.
All'estremo opposto c'è lo shallow work, il lavoro superficiale: attività di tipo logistico o ripetitivo, che si possono svolgere anche da distratti, come rispondere alle email, aggiornare un file o partecipare a una riunione poco utile. Sono attività necessarie, ma producono poco valore e, soprattutto, tendono a occupare tutto lo spazio disponibile se non vengono contenute.
La tesi di Newport è semplice: in un'economia sempre più basata sulla conoscenza, la capacità di lavorare in profondità sta diventando allo stesso tempo più rara e più preziosa. Chi la coltiva ha un vantaggio concreto, in termini di qualità del lavoro e di soddisfazione personale.
Molti di noi sono convinti di saper fare più cose contemporaneamente. In realtà, quando pensiamo di fare multitasking, il nostro cervello sta passando rapidamente da un'attività all'altra, e ogni passaggio ha un costo.
Quando interrompiamo un compito per rispondere a un messaggio, una parte della nostra attenzione resta agganciata a ciò che stavamo facendo, e riprendere il filo richiede tempo ed energia. Le ricerche condotte da Gloria Mark, docente all'Università della California a Irvine, sul lavoro d'ufficio hanno mostrato quanto le interruzioni frammentino la giornata e quanto possa essere lungo, a volte molti minuti, il tempo necessario per tornare pienamente concentrati sull'attività interrotta.
Il risultato è un paradosso: più ci sforziamo di essere reattivi su tutto, meno riusciamo a portare avanti ciò che conta. A questo si aggiunge un effetto meno visibile, ma importante: il continuo passaggio da uno stimolo all'altro aumenta la stanchezza mentale. È un tema che abbiamo visto anche raccontando il Wellbeing Happiness Forum 2026, dove si è parlato di come spesso non manchi il tempo, ma l'energia cognitiva per usarlo bene.
Nel suo libro, Newport propone quattro regole per coltivare la capacità di concentrazione profonda. Le riassumiamo con parole nostre.
La prima è lavorare in profondità: non aspettare che la concentrazione arrivi da sola, ma costruire abitudini e rituali che la favoriscano, scegliendo momenti, luoghi e modalità precise da dedicare al lavoro profondo.
La seconda è abituarsi alla noia. Se ogni pausa, ogni attesa, ogni momento vuoto viene riempito con lo smartphone, il cervello si abitua a ricevere stimoli continui e perde la capacità di restare concentrato quando serve. Allenare la tolleranza alla noia significa, in sostanza, allenare l'attenzione.
La terza riguarda l'uso consapevole degli strumenti digitali, a partire dai social network: non si tratta di eliminarli a priori, ma di valutare con onestà quali offrano un beneficio reale e quali sottraggano solo tempo e attenzione.
La quarta è limitare il lavoro superficiale: dare un confine alle attività di basso valore, pianificando la giornata in modo da proteggere il tempo dedicato a ciò che conta davvero.
Applicare il deep work in un contesto aziendale non significa chiudersi in una stanza per otto ore. Significa, più semplicemente, creare le condizioni perché alcune ore della settimana siano dedicate al lavoro che richiede concentrazione. Alcune pratiche aiutano a farlo:
Pianificare slot di concentrazione: bloccare in agenda una o due finestre di tempo, idealmente nelle ore in cui si è più lucidi, da dedicare a un solo compito importante, trattandole come un appuntamento da rispettare.
Gestire notifiche ed email: silenziare le notifiche durante gli slot di concentrazione e controllare la posta in momenti stabiliti, invece che in modo continuo.
Usare micro-rituali di avvio: un piccolo gesto ripetuto, come preparare la scrivania, chiudere le schede inutili o definire l'obiettivo della sessione, aiuta il cervello a entrare più rapidamente nella concentrazione.
C'è poi un aspetto spesso trascurato: anche l'ambiente, fisico e digitale, deve essere alleato della concentrazione. Uno spazio di lavoro ordinato, la possibilità di isolarsi quando serve, un desktop senza decine di finestre aperte fanno più differenza di quanto si pensi.
Infine, conta la capacità di riconoscere i propri ladri di attenzione: quelle interruzioni, interne o esterne, che ricorrono ogni giorno e che, una volta individuate, possono essere ridotte.
Il deep work non è solo una questione individuale. Se in un'organizzazione ci si aspetta che tutti rispondano subito a ogni messaggio, nessuno potrà davvero concentrarsi, per quanto disciplinato sia.
Per questo il ruolo di chi guida i team è decisivo. Alcune scelte organizzative possono fare una grande differenza: concordare con il gruppo fasce orarie senza riunioni, chiarire quali comunicazioni sono davvero urgenti e quali possono attendere, ridurre le riunioni a quelle realmente necessarie, rispettare il tempo di concentrazione dei collaboratori come si rispetta un appuntamento. Sono gli stessi principi che stanno alla base del diritto alla disconnessione: proteggere l'attenzione delle persone, dentro e fuori l'orario di lavoro.
In altre parole, un'azienda che rende possibile il lavoro profondo non è un'azienda in cui si lavora di più, ma una in cui si lavora meglio, con meno stress e più risultati sulle attività che contano.
Per trasformare questi principi in abitudini concrete, il catalogo Level Up 2027 comprende il corso Mind Reset: dal multitasking al Deep Work, nell'area Personal Development.
Il percorso, della durata di sei ore, è in programma nell'estate del 2027 e accompagna i partecipanti dal sovraccarico al controllo. Si parte dalla verità sul multitasking, per capire i limiti cognitivi e individuare i propri ladri di attenzione, e si passa poi alla gestione delle priorità, dall'urgenza all'importanza, con la progettazione di slot dedicati alla concentrazione. Il cuore del corso è dedicato al deep work, con tecniche e micro-rituali per coltivare l'attenzione profonda, e alla creazione di un ambiente digitale e fisico che favorisca il focus. Il percorso si chiude con un piano personale per portare i cambiamenti nella pratica quotidiana.
Come tutti i corsi del catalogo, è erogato online in formato interaziendale e si conclude con un attestato di partecipazione e un Open Badge digitale. Per chi preferisce un approccio ancora più flessibile, anche la formazione in pillole di microlearning può aiutare a imparare senza sottrarre lunghi blocchi di tempo alla giornata. Le aziende interessate possono muoversi fin da ora: in qualità di ente di formazione accreditato del gruppo W Group, Howay può progettare un percorso su misura per i tuoi team e verificare la possibilità di finanziarlo attraverso i fondi interprofessionali. Per capire da dove partire, puoi richiedere una consulenza.
Perché la concentrazione non è un talento che si ha o non si ha: è una capacità che si può allenare, e che oggi vale più che mai.
Approfondimenti:
Quante volte, al lavoro, hai preferito non dire nulla piuttosto che ammettere di aver commesso un errore? Oppure hai rimandato una decisione, ricontrollato tre volte un documento già corretto, evitato di proporre un'idea per il timore che non funzionasse? Sono reazioni molto più diffuse di quanto si pensi, e hanno una radice comune: la paura di sbagliare.
Quando questa paura diventa la norma, un'organizzazione rischia di scivolare in quella che possiamo chiamare una cultura dell'errore: un clima in cui ogni sbaglio viene vissuto come una colpa da nascondere, da attribuire a qualcun altro o da punire. È un clima che nessuno sceglie in modo consapevole, ma che si costruisce giorno dopo giorno, attraverso le reazioni dei responsabili, i silenzi nelle riunioni e le cose che non si dicono.
In questo articolo vediamo da dove nasce la paura di sbagliare, come si riconosce una cultura dell'errore, quali danni produce e cosa possono fare persone e organizzazioni per evitarla, trasformando gli sbagli in occasioni di apprendimento.
La paura dell'errore ha radici profonde. Fin dalla scuola siamo abituati a un sistema in cui lo sbaglio viene sottolineato in rosso e tradotto in un voto più basso: impariamo presto ad associare l'errore a una perdita, di valore o di considerazione. Al lavoro questa associazione si rafforza, perché in gioco ci sono la reputazione professionale, la fiducia dei colleghi e, a volte, la sicurezza del proprio ruolo.
Su questa base si innesta spesso un meccanismo psicologico ben preciso: la paura del fallimento, che porta a confondere ciò che si fa con ciò che si è. Se sbaglio un'attività, il pensiero diventa "sono inadeguato". Da qui nasce un vero e proprio circolo di autosabotaggio: per evitare di sbagliare si rimanda, si evitano le sfide, si sceglie la strada più prudente anche quando non è la migliore. E proprio questo comportamento, nel tempo, limita la crescita e aumenta le probabilità di commettere errori più gravi.
Non a caso la paura di sbagliare si intreccia spesso con altre forme di pressione legate al lavoro, come lo stress da lavoro correlato o il timore di non essere più all'altezza, di cui abbiamo parlato approfondendo la paura di diventare obsoleti.
Una cultura dell'errore raramente è dichiarata. Si riconosce dai comportamenti quotidiani, e alcuni segnali sono piuttosto chiari.
Il primo è la ricerca del colpevole: quando qualcosa va storto, la prima domanda è "chi è stato?" e non "cosa è successo?". Il secondo è il silenzio: nelle riunioni nessuno solleva dubbi, le domande sono poche e i problemi emergono solo quando è ormai impossibile ignorarli. Il terzo è la prudenza eccessiva: le persone si limitano a fare il minimo indispensabile, evitano iniziative e chiedono conferme continue prima di prendere qualsiasi decisione.
A questi si aggiunge un segnale più sottile, che riguarda chi guida: responsabili che non ammettono mai un proprio errore e che reagiscono agli sbagli dei collaboratori con rimproveri pubblici o con un'improvvisa perdita di fiducia. È soprattutto da questi comportamenti che le persone imparano cosa è sicuro fare e cosa no.
Quando sbagliare non è ammesso, gli errori non spariscono: diventano semplicemente invisibili. Le persone tendono a coprirli, a correggerli in silenzio o a segnalarli quando ormai è troppo tardi per intervenire. Il risultato è che piccoli problemi, che avrebbero potuto essere risolti con poco, crescono fino a diventare costosi.
C'è poi un secondo effetto, meno evidente ma altrettanto dannoso: l'immobilismo. In un ambiente in cui ogni errore viene sanzionato, nessuno ha interesse a sperimentare, proporre soluzioni nuove o prendersi una responsabilità in più. L'innovazione rallenta, perché innovare significa per definizione provare qualcosa che potrebbe non funzionare.
Infine, si deteriora la fiducia. Se ammettere un errore significa esporsi a critiche o conseguenze, le persone smettono di parlarsi apertamente. In sostanza, un'organizzazione che non tollera l'errore finisce per sapere sempre meno di ciò che accade al suo interno.
Può sembrare un paradosso, ma gli esempi più utili arrivano proprio dai settori in cui sbagliare ha le conseguenze più gravi. Nell'aviazione civile, per esempio, da decenni si promuove la segnalazione volontaria di errori e situazioni di rischio, anche quando non hanno prodotto conseguenze. L'idea è semplice: ogni errore segnalato è un'informazione preziosa per migliorare procedure e formazione, e punire chi lo segnala significherebbe perdere quell'informazione. È lo stesso principio che si sta diffondendo in sanità e in molti settori ad alto rischio.
Queste organizzazioni non sono indulgenti: mantengono standard elevatissimi. Semplicemente, spostano l'attenzione dalla ricerca del colpevole alla ricerca della causa. Alla base c'è quella che la ricerca organizzativa chiama sicurezza psicologica: la convinzione condivisa, all'interno di un gruppo, di poter esprimere dubbi, porre domande e ammettere errori senza essere umiliati o penalizzati. I team in cui questa condizione è presente tendono a imparare di più e a risolvere i problemi prima, proprio perché li fanno emergere prima.
Evitare una cultura dell'errore richiede un lavoro su due livelli: quello individuale e quello organizzativo.
Sul piano individuale, il primo passo è un cambiamento di mentalità: considerare l'errore come una parte inevitabile e utile di qualsiasi processo di apprendimento, invece che come una prova di inadeguatezza. Aiutano alcune pratiche concrete:
Separare l'errore dalla persona: chiedersi "cosa è andato storto?" invece di "cosa ho sbagliato io?" permette di analizzare la situazione con più lucidità.
Usare il problem solving: affrontare lo sbaglio come un problema da risolvere, individuando cause, alternative e azioni correttive.
Gestire lo stress: riconoscere i segnali di tensione e lavorare su di essi, perché l'ansia da prestazione è spesso essa stessa una causa di errori.
Sul piano organizzativo, conta soprattutto l'esempio di chi guida. Un responsabile che ammette apertamente i propri errori e racconta cosa ne ha imparato manda un messaggio più forte di qualsiasi policy. Allo stesso modo, prevedere momenti strutturati in cui analizzare insieme ciò che non ha funzionato, senza cercare colpevoli, aiuta a rendere normale ciò che prima veniva nascosto.
La relazione di fiducia tra le persone è ciò che distingue un ambiente in cui gli errori si nascondono da uno in cui si condividono. Conta il modo in cui ci si scambiano i riscontri, l'attenzione ai segnali deboli che anticipano un problema, il modo in cui vengono percepite le persone che si espongono.
Il feedback costruttivo è lo strumento principale per tenere insieme tutto questo. Dare un riscontro su un errore senza trasformarlo in un giudizio sulla persona, concentrandosi sui comportamenti e sulle azioni future, è una competenza che si può allenare. Lo stesso vale per la capacità di ricevere critiche senza viverle come un attacco. È un tema che tocca da vicino anche la gestione dei team in cui convivono generazioni diverse, come abbiamo visto parlando di Gen Z al lavoro: i più giovani si aspettano riscontri frequenti, e un ambiente in cui l'errore si può discutere apertamente è anche un ambiente in cui imparano più in fretta.
Per lavorare su questi temi, il catalogo Level Up 2027 comprende il corso E se sbagliassi... Gestione intelligente degli errori, nell'area Personal Development.
Il percorso, della durata di dodici ore, è in programma nella primavera del 2027 e si rivolge a professionisti, manager ed educatori. Si parte dalla paura dell'errore, analizzandone le cause psicologiche, le conseguenze e il ciclo dell'autosabotaggio, per poi lavorare sulle tecniche che aiutano a trasformarne la percezione, sugli strumenti pratici per gestirla, come il problem solving e la gestione dello stress, e sul feedback costruttivo, per imparare a dare e ricevere critiche in modo utile. Ampio spazio è dedicato anche a ciò che si può imparare dalle organizzazioni che "non possono permettersi errori" e al ruolo della fiducia tra le persone.
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Perché un errore, se trattato nel modo giusto, smette di essere una colpa da nascondere e diventa uno dei modi più efficaci per crescere.
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