Introduzione
Le competenze AI sono il requisito chiave del 2025: entrano nelle performance review, nei colloqui e nei job post. La domanda cresce in modo trasversale: da ingegneri a marketing, vendite e prodotto. Capire come valutarle è diventato un vantaggio competitivo.
Definizione rapida: competenze AI = capacità di usare strumenti e agenti per creare impatto misurabile su processi e risultati.
Contesto
L’AI fluency è ormai misurata in selezione e in azienda. I job post che richiedono competenze AI nei ruoli GTM sono saliti da 65 (luglio 2023) a quasi 1.000 (luglio 2025), secondo dati Sumble. I titoli spaziano da growth/GTM engineer a social media producer, paid search specialist, BDR, marketing analyst, content manager, product marketer e CMO. Le abilità vanno da basi come “uso degli strumenti AI” a livelli avanzati: orchestrare copiloti e agenti per personalizzare messaggi, automatizzare outreach e far emergere insight da CRM. Il punto cruciale: l’AI è specifica al contesto. Un ingegnere deve conoscere limiti e capacità degli AI coding assistant, un recruiter deve accelerare gli screening riducendo bias, un team di supporto deve auditare documentazione per agenti e LLM. Valutare correttamente richiede un metodo strutturato.
Il Problema / Sfida
Molti candidati citano l’AI, pochi dimostrano padronanza reale. La sfida è distinguere chi “chiede a ChatGPT” da chi ridisegna processi, risolve i “last mile problems” e porta impatto misurabile. Serve un approccio che verifichi curiosità, creatività, problem solving e capacità di esecuzione end‑to‑end, oltre alla collaborazione cross‑funzionale.
Sei step per valutare le competenze AI
Sintesi operativa: definisci skill necessarie, misura interesse/uso, approfondisci un caso reale, stressa la soluzione, usa un case collaborativo, chiudi con un assignment dati/prototipo.
Step 1: definisci quali competenze AI servono davvero
Non ogni ruolo richiede architetture complesse o agenti multi‑step. Chiarisci quali skill sono essenziali e cosa resta “nice‑to‑have”. Un framework adattato (esempio Zapier) aiuta a classificare i profili:
- Inaccettabile: resistenza agli strumenti AI, ricorso a metodi manuali
- Capace: usa tool popolari, esperienza pratica limitata, curiosità e primi processi con revisione umana
- Adottivo: integra l’AI nei flussi, affina prompt, concatena modelli, automatizza attività con impatto produttivo
- Trasformativo: ripensa strategia, costruisce “teammate” AI, risolve problemi di ultimo miglio e diffonde adozione
Step 2: indaga interesse e uso reale dell’AI
Cerca curiosità innata e pratica costante, oltre la domanda “usi ChatGPT?”. Domande efficaci svelano mentalità, profondità d’uso e consapevolezza dei limiti.
"Molti pensano serva una grande visione per adottare l’AI. In realtà vuoi più persone possibile che ci giochino a livello di produttività personale."
Phil Lakin, Enterprise Innovation / Zapier
- Che cosa hai ricostruito da zero dopo l’arrivo dell’AI?
- Quando l’AI ha reso obsoleto un workflow o un ruolo?
- Con un ingegnere AI full‑time domani, cosa faresti costruire?
- Qual è il caso d’uso AI più frustrante che hai visto e perché?
- Com’è strutturato un ottimo prompt? Cosa cambia tra modelli/compiti?
Step 3: smonta un esempio reale che hanno costruito
Focalizzati su impatto business, identificazione del problema e ownership. Domande aperte permettono di scendere 2–3 livelli di profondità per capire se guidano l’AI o accettano l’output acriticamente.
"Raccontami un progetto recente in cui hai sfruttato l’AI e di cui sei orgoglioso. Cosa lo rende speciale?"
Sam Kuehnle, VP Marketing / Loxo
Step 4: esamina creatività e problem solving
Molti casi brillano sulla carta, ma non reggono alla verifica. Indaga iterazioni, blocchi, dove l’AI sbaglia, quando hai ignorato l’output e perché. Chiedi anche se hanno fatto un SWOT guidato dall’AI prima di finalizzare.
Step 5: affronta problemi duri in un case
Il primo prototipo è magico; poi arrivano ore di debugging. Simula un caso reale, ad esempio l’automazione dell’outbound tra sistema SDR full‑auto e human‑in‑the‑loop. Valuta pro/contro, scelta attuale ed evidenze che farebbero cambiare idea.
Step 6: assegna un task dati/prototipo per validare
Parole e pratica possono divergere. Un assignment su misura separa chi pensa da chi costruisce. Alcuni richiedono prototipi (v0), altri verificano se il candidato sceglie spontaneamente un approccio AI‑first, discute allucinazioni e propone automazioni 10x.
"Chiedo ai candidati di pubblicare prototipi reali delle modifiche che farebbero in v0. Non mi interessa la narrativa: voglio vedere cosa produci con l’AI."
Zeb Hermann, General Manager v0 / Vercel
"Nel nostro assignment, valuto se hanno usato l’AI per analizzare i dati e come gestiscono le allucinazioni. Poi chiedo come automatizzerebbero o 10x‑erebbero il sistema."
Gaurav Agarwal, COO / ClickUp
Soluzione / Approccio
Applica i sei step in sequenza e adatta le verifiche al ruolo. Usa rubriche chiare per classificare il livello (inaccettabile → trasformativo), casi ancorati a workflow reali e assignment che misurano esecuzione, non narrativa. Premia curiosità, ownership e condivisione (workshop, enablement).
Conclusione
La richiesta di competenze AI cresce rapidamente e riguarda quasi ogni funzione GTM. Un processo strutturato in 6 step consente di distinguere sperimentatori occasionali da talenti AI‑native capaci di ripensare strategia, automatizzare in sicurezza e generare impatto misurabile sul business.
FAQ
- Come valutare rapidamente le competenze AI in un colloquio?
Usa domande su casi reali, blocchi affrontati e decisioni di override dell’output AI, poi valida con un assignment breve. - Quali ruoli GTM richiedono più competenze AI oggi?
Da growth/GTM engineer a marketing, BDR e product marketing; la richiesta è trasversale e in crescita. - Competenze AI “capace” vs “trasformativo”: cosa cambia?
Il livello trasformativo ripensa strategia e costruisce “teammate” AI con impatto di team, non solo produttività individuale. - Come testare la qualità dei prompt nelle competenze AI?
Chiedi struttura, variazioni per modello/compito ed esempi di prompt tuning con metriche di risultato. - Che rischi considerare nell’adozione AI nei processi GTM?
Allucinazioni, automazione prematura, mancanza di revisione umana e scarsa generalizzazione dei workflow. - Serve un case human‑in‑the‑loop per misurare abilità AI?
Sì, rivela senso critico, capacità di fallback e quando fermare o modificare l’automazione.