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Durable Skill: perché sono il vantaggio competitivo nell'era dell'AI

AI transformation

Introduzione

Le durable skill sono le competenze che continueranno a generare valore anche con la diffusione dell’intelligenza artificiale e su cui sta diventando prioritario investire. In un’era di accelerazione tecnologica, in cui molti lavori esecutivi possono essere automatizzati, le organizzazioni devono comprendere come fare crescere le competenze che possano permanere nel tempo.

In particolare le durable skill hanno un impatto positivo sull’organizzazione a due livelli: da un lato bilanciano la componente di automazione e interazione artificiale con capacità specificatamente umane di empatia e creatività, dall’altro preparano le persone all’adozione efficace di nuove tecnologie.

Negli ultimi 3 anni le aziende hanno fatto grandi investimenti in intelligenza artificiale, ma spesso non vi è stato un ritorno dell’investimento a causa della mancanza di competenze delle persone che dovrebbero usarla. Non si tratta tanto di conoscenza dei singoli tool, ma di una più ampia mancanza di predisposizione al cambiamento e all’apprendimento continuo. In questo contesto un’ulteriore problematica riguarda l’obsolescenza dei piani formativi. I singoli strumenti invecchiano nel giro di pochi mesi e parte delle attività di Learning & Development continua a inseguirli, lasciando scoperto proprio il livello che determina il ritorno dell’investimento: percorsi di formazione in grado di accompagnare e monitorare la crescita delle persone per valorizzarne le componenti umane di impatto.

In questo articolo vedremo perché investire in formazione di competenze distintive è prioritario non solo per i dipartimenti HR e L&D, ma più in generale per chiunque abbia interesse nel mantenere e fare crescere la competitività delle aziende e delle persone che le abitano. Descriveremo quindi il panorama delle durable skill per comprendere come si collocano rispetto ad altri tipi di competenze e come si mappano al loro interno. Infine presenteremo un framework di formazione blended: il Durable Skill Grow Path, che può essere utilizzato dalle organizzazioni per supportare la crescita di competitività delle proprie risorse umane.

Come costruire piani di formazione che portino valore

La sfida di adozione dell’AI non è tecnologica, ma organizzativa e culturale. Tra i provider di soluzioni GenAI, il 25% identifica change management e sviluppo delle competenze come uno dei principali ostacoli alla diffusione dell’AI, una percentuale superiore a quella attribuita alle sfide tecniche (12%). Ancora più significativo è il dato relativo alla maturità organizzativa: nelle aziende che hanno sviluppato competenze e capability AI in modo sistematico, il 47% dei CEO dichiara di aver superato le aspettative sull’efficacia del capitale umano, contro appena il 6% delle organizzazioni meno mature. Questi risultati mostrano come il vantaggio competitivo non derivi semplicemente dall’adozione della tecnologia, ma dalla capacità delle persone di integrarla nei processi, nei modelli decisionali e nelle relazioni di lavoro (Gartner 2026).

L’impatto delle competenze sull’adozione dell’AI è alto nella maggior parte dei tipi di organizzazione: circa il 40% delle imprese finanziarie e produttive che non hanno ancora adottato l’AI indica la carenza di competenze come motivo principale, e oltre la metà delle PMI che non usa AI generativa dichiara lo stesso (OECD, 2025).

Questa sfida sembrerebbe richiedere un investimento sostanziale nella formazione. Tuttavia, i responsabili delle risorse umane devono bilanciare queste priorità strategiche in continua evoluzione con budget limitati: il 61% dichiara che il proprio budget è in diminuzione o rimarrà invariato nel 2026 (Gartner, 2026).

In questo contesto risulta quindi fondamentale comprendere su quali strumenti e quali tipi di competenze investire. Guardando a un contesto generalista e non specificatamente specializzato in tecnologia, sono sufficienti competenze di alfabetizzazione digitale di base se integrate con capacità di leggere e interpretare dati e, accanto a queste, competenze manageriali e umane come empatia, creatività e innovazione. Questo ultimo tipo di competenze sono state a lungo definite "soft skill" in contrapposizione alle "hard skill" più verticali e di settore. Questa definizione porta con sé l’idea di qualcosa di morbido e difficile da misurare, con l’effetto di relegarle in fondo alle priorità. Oltre a questo, non considera competenze di tipo trasversale, come ad esempio l’apprendimento continuo.

Per dare maggiore valore e costruire una visione integrata delle competenze complementari a quelle "hard", negli ultimi anni accanto al concetto di soft skill si è diffuso il termine "durable skills" che mette al centro il loro valore nel tempo, ossia il fatto che sono richieste anche quando le tecnologie cambiano, quindi non sono vincolate a specifici tool o paradigmi, ma nemmeno a specifici ruoli lavorativi o contesti di mercato. Le durable skill sono dunque un investimento con un rendimento anche di lungo periodo. Risulta quindi il tipo di investimento in formazione più proficuo, visto che un catalogo di corsi di competenze verticali invecchia molto velocemente, mentre le competenze che ne governano le logiche ad alto livello e abilitano le persone a formarsi in modo continuo e a dare valore aggiunto attraverso la relazione umana reggono molto più a lungo.

Quali sono le durable skill di primo e secondo livello

Dopo aver definito ad alto livello il concetto di durable skill, è importante capire quali sono le competenze con queste specifiche caratteristiche. Per farlo America Succeeds e CompTIA hanno analizzato attraverso Lightcast oltre 80 milioni di annunci di lavoro e integrato l’analisi quantitativa con il confronto con stakeholder ed esperti di settore. Da questa analisi è nato il framework Pathsmith, che organizza la domanda di competenze in dieci domini:

  • Growth mindset
  • Creatività
  • Pensiero critico
  • Mindfulness
  • Leadership
  • Carattere
  • Collaborazione
  • Comunicazione
  • Metacognizione
  • Fortitudine

Ogni dominio si articola in sotto-competenze osservabili, condizione necessaria perché queste capacità escano dal territorio delle impressioni ed entrino in quello della valutazione e del monitoraggio, imprescindibile per poter determinare l’impatto sull’organizzazione e per sviluppare strumenti di monitoraggio. L’empatia, per esempio, non compare come dominio autonomo, ma figura tra le sotto-competenze di mindfulness accanto a intelligenza emotiva, ascolto attivo e compassione.

Lo studio di America Succeeds & CompTIA oltre a definire le competenze, evidenzia due aspetti significativi. Innanzitutto, si è osservata una crescita della presenza di durable skill tra la prima rilevazione nel 2021 e la seconda nel 2023-2024: gli annunci che richiedono almeno una competenza durevole salgono dal 64% al 76%, e quelli che ne chiedono tre o più passano dal 34% al 47%. Inoltre, otto delle dieci competenze più richieste nel mercato del lavoro statunitense rientrano nelle durable skill, non solo nei ruoli tradizionalmente relazionali, ma anche nelle occupazioni tecniche come informatica, ingegneria e finanza. In questo contesto, le competenze umane fondamentali (critical thinking, judgement e influence) assumono un ruolo differenziante, poiché rappresentano il livello che trasforma l’esecuzione in valore. Secondo Gartner, mentre l’AI amplifica la capacità di eseguire attività tecniche, sono le capacità di pensiero critico, giudizio e influenza a consentire alle organizzazioni di interpretare i risultati, prendere decisioni efficaci e generare impatto nel business.

AI Commoditizes Execution - Gartner

La classifica delle core skills 2025 del World Economic Forum conferma questi aspetti: tra le prime dieci competenze considerate essenziali dai datori di lavoro una sola è tecnologica, la technological literacy, indicata dal 51%. Le altre nove sono competenze umane, guidate dal pensiero analitico (69%), da resilienza, flessibilità e agilità (67%), dalla leadership e influenza sociale (61%) e dal pensiero creativo (57%). Lo stesso report stima che quasi il 40% delle competenze chiave verrà trasformato entro cinque anni. Le competenze tecniche entrano ed escono da quell’elenco a ogni edizione; le durable skill rimangono stabili.

La sfida delle competenze durevoli: tra debito cognitivo e training continuo

La sfida che devono ora affrontare le organizzazioni riguarda il modo in cui si possano coltivare competenze durevoli. Il World Economic Forum documenta che queste competenze si erodono in assenza di pratica: dopo la pandemia i livelli percepiti sono scesi e nel 2025 non erano ancora tornati ai valori del 2019. L’OECD aggiunge un rischio recente, che chiama pigrizia metacognitiva. Delegando all’AI il ragionamento e la scrittura, si scarica sul sistema il carico cognitivo e si indebolisce proprio la riflessione profonda che quelle competenze richiedono. Chi introduce strumenti di intelligenza artificiale senza presidiare le competenze di base ottiene efficienza nel breve periodo ma accumula un debito cognitivo nel medio.

Infine circa un quarto delle persone mostra progressi in poche settimane, mentre la maggioranza ha bisogno di mesi di pratica. Un workshop di mezza giornata produce consapevolezza, ma per generare impatto servono framework di riferimento che guidino i team e le singole persone in un percorso che consenta di creare costanza, progressione e misurare l’impatto.

Come lo abbiamo affrontato: il Durable Skill Growth Path

In Orbyta abbiamo affrontato la sfida dello sviluppo di competenze distintive creando un framework integrato di AI Fluency e Durable Skill che da un lato accompagna le persone a sviluppare competenze di uso efficace dell’AI, dall’altro propone una formazione trasversale sulle competenze specificatamente umane.

Il framework allena diversi tipi di competenze combinando formazione formale, apprendimento sociale e soprattutto da allenamento esperienziale. Questa distribuzione delle modalità di formazione è ispirata al modello 10-20-70 proposto da Gartner, secondo cui "i leader dovrebbero assicurarsi che i percorsi di apprendimento combinino formazione formale, apprendimento sociale e applicazione pratica delle nuove competenze sul lavoro tramite l’apprendimento esperienziale, al fine di raggiungere il risultato di business desiderato" (Gartner, 2024). Il rapporto tra le tre componenti varia in base al livello di alfabetizzazione sull’AI e agli obiettivi specifici del percorso, ma "una buona regola pratica è il 10-20-70″ (Gartner, 2024).

Il framework combina momenti strutturati di formazione con attività applicative sul campo, confronto tra pari, coaching e simulazioni operative, favorendo un apprendimento concreto, contestualizzato e allineato alle reali sfide professionali. In questo modo, la formazione non viene vissuta come un evento isolato, ma come un processo continuo di sviluppo integrato nel lavoro quotidiano. Per supportare questo approccio Orbyta Tech ha adottato Anthropos, una piattaforma che integra nativamente contenuti di apprendimento teorico con esperienze pratiche e simulazioni basate su tecnologie di intelligenza artificiale. Grazie a questo modello, i partecipanti possono acquisire conoscenze, metterle immediatamente in pratica in scenari realistici e ricevere feedback personalizzati lungo il percorso di apprendimento.

I due pilastri su cui si basa il percorso sono l’uso consapevole dell’adozione dell’AI che, in funzione del ruolo professionale può essere declinata come AI Literacy, AI Fluency e AI Proficiency e la crescita di durable skill attraverso un percorso dedicato: il Durable Skill Growth Path.

Durable Skill Growth Path

In particolare il Durable Skill Growth Path integra percorsi teorici di neuroscienze della leadership con momenti esperienziali nella forma di retreat, workshop di futures thinking e corsi di mindfulness e gestione delle emozioni. L’obiettivo finale è sviluppare consapevolezza di sé e del contesto, per riuscire non solo ad adottare le opportunità tecnologiche in modo più efficace ma anche sviluppare ulteriormente un approccio consulenziale di relazione con i clienti che è il vero elemento distintivo delle persone e delle organizzazioni nei contesti ad alta accelerazione tecnologica.

Bibliografia

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FAQ su Durable Skill

I tre termini indicano in larga parte la stessa famiglia di competenze e la descrivono lungo assi diversi. Soft skills nasce per contrapposizione alle hard skills e porta con sé l’idea di qualcosa di morbido e difficile da misurare. Competenze trasversali, il termine più diffuso nel lessico istituzionale italiano, ne coglie la portabilità tra ruoli, settori e fasi di carriera. Durable skills mette al centro la durata, ovvero il fatto che queste capacità restano richieste mentre le tecnologie si susseguono. La sovrapposizione resta comunque parziale, perché dentro i dieci domini del framework convivono competenze cognitive come pensiero critico e creatività e disposizioni personali come fortitudine e growth mindset, che l’aggettivo soft descrive male. Abbiamo approfondito la questione terminologica in "Durable Skill: cosa sono e perché superano il concetto di Soft Skill nell’era dell’Intelligenza Artificiale" (orbyta.it/insights/durable-skill-oltre-le-soft-skill ).

Il framework sviluppato da America Succeeds con CompTIA individua dieci domini: leadership, carattere, collaborazione, comunicazione, creatività, pensiero critico, metacognizione, mindfulness, growth mindset e fortitudine. Ciascun dominio si scompone in sottocompetenze descritte attraverso comportamenti osservabili e livelli di padronanza, così da rendere possibile una valutazione confrontabile tra persone e nel tempo. Alcune capacità che nel linguaggio comune vengono trattate come autonome compaiono invece come sottocompetenze: l’empatia, per esempio, si trova all’interno di mindfulness insieme a intelligenza emotiva, ascolto attivo e compassione. La scelta riflette il modo in cui queste capacità si manifestano nel lavoro, intrecciate le une alle altre più che isolabili.

Le analisi che incrociano la tassonomia delle competenze del World Economic Forum con i dati Indeed mostrano che le attività legate a empatia, creatività, leadership e curiosità hanno un potenziale di trasformazione da parte dell’AI generativa intorno al 13%. Dipendono da dinamiche interpersonali, giudizio contestuale ed esperienza vissuta, tre elementi che i modelli non replicano. Sul fronte opposto, ragionamento matematico e statistico, scrittura ed editing mostrano un potenziale di trasformazione quasi sei volte superiore. Il quadro che ne emerge descrive complementarità più che sostituzione: man mano che l’automazione assorbe il lavoro di routine, il valore relativo delle competenze umane aumenta.

I dati sul tempo di acquisizione raccolti dal World Economic Forum indicano che circa un quarto delle persone mostra progressi nell’arco di settimane, mentre la maggioranza ha bisogno di diversi mesi di pratica costante. La variabilità dipende dall’esperienza pregressa e, in misura rilevante, dal contesto organizzativo: senso di appartenenza, sicurezza psicologica e qualità del feedback accelerano lo sviluppo, la loro assenza lo blocca. Ne discende un’indicazione operativa chiara per chi progetta la formazione aziendale: un intervento isolato produce consapevolezza, mentre lo sviluppo effettivo richiede cicli ripetuti di pratica, feedback e riflessione distribuiti su mesi.