HumanisTech Studies

HumanisTech Studies
Centro studi e osservatorio permanente sul rapporto tra umano e tecnologia nel Lavoro.

Il rapporto fra umano e tecnologia non è un fatto recente: è una relazione originaria, ontologicamente umana. Comprenderne la forma significa comprendere meglio l’umano stesso — nella vita individuale, sociale, e nel Lavoro.


Un polmone di pensiero e osservazione

HumanisTech Studies nasce per presidiare la questione più cogente del nostro tempo organizzativo: cosa accade all’umano quando la tecnologia entra nel suo modo di lavorare, decidere, appartenere.

Il centro studi raccoglie prospettive teoriche inedite e dati concreti dal mondo del Lavoro, li confronta, li dibatte e li trasforma in oggetti utili alla comunità: costrutti concettuali e teorici, ma anche strumenti esperienziali ed educativi che possono entrare nelle organizzazioni per innovarle.

La convinzione di fondo è semplice: la rivoluzione tecnologica non va subita, va veicolata. E per veicolarla serve pensiero rigoroso, ricerca sul campo, e la capacità di tradurre entrambi in pratica organizzativa.


Un oggetto, molti saperi

Osservare l’intersezione fra umano e tecnologia significa attraversare aree di studio anche molto distanti fra loro: la neurofisiologia e ciò che dice del corpo al lavoro, la sicurezza psicologica come condizione dei team, le emozioni intese come forma di intelligenza — e poi le relazioni che ciascuna di queste dimensioni intrattiene con la tecnologia.

Perché è proprio da quell’impatto che continuano a nascere campi di conoscenza nuovi: la cyberpsicologia, che studia come gli ambienti digitali riplasmano cognizione e identità; l’etica dell’AI, che interroga le decisioni delegate alle macchine; gli studi sul technostress e sul benessere digitale; l’algorithmic management, che osserva cosa accade quando a coordinare il lavoro è un algoritmo; le people analytics, la neuroergonomia, la scienza sociale computazionale, fino alla ricerca sullo human-AI teaming — il lavorare insieme, umani e intelligenze artificiali, come oggetto di studio in sé.

Il centro studi abita questo crocevia: non una disciplina, ma un punto di osservazione in cui le discipline si incontrano attorno alla stessa domanda.


Dalla ricerca agli strumenti

Ricerca attiva e continuativa. Accediamo alle teorie prevalenti e, insieme, dialoghiamo direttamente con le organizzazioni: la ricerca non osserva il Lavoro da fuori, lo interroga da dentro.

Elaborati che alimentano il dibattito. Paper, report, position paper e saggi che stimolano la discussione sui temi organizzativi, tecnologici e manageriali più urgenti.

Strumenti per le organizzazioni reali. Non ci fermiamo ai modelli: costruiamo dispositivi che li traducono in pratiche concrete dentro le organizzazioni.

Un laboratorio permanente. Un campo d’indagine attivo dove le soluzioni HumanTech vengono pensate, testate e messe alla prova nella realtà.


Un tema alla volta, in profondità

Ogni anno il centro studi sceglie un verticale di ricerca — un’unica domanda, esplorata con rigore e progressione per dodici mesi. Non panoramiche superficiali su tutto, ma conoscenza reale e spessa su ciò che conta: l’appartenenza organizzativa, il rapporto tra AI e persona, la leadership come fattore abilitante, le dinamiche profonde dei team.

Il metodo integra ricerca quantitativa e qualitativa sullo stesso oggetto: survey conversazionali basate su AI, interviste in profondità con HR, CEO e manager, workshop tematici, tavole rotonde riservate, osservazione diretta nei contesti organizzativi. I dati quantitativi vengono spiegati con quelli qualitativi, e viceversa: ne nasce una comprensione integrata, che si deposita in report annuali, paper teorici ed executive brief.


Un ponte tra sapere e organizzazioni

HumanisTech Studies è un luogo di incontro: un collegamento vivo con le università e un ponte dialogico con le business community — HR, IT, C-level. Al centro opera un Comitato Scientifico che partecipa attivamente alla ricerca: sceglie con noi le domande, contribuisce ai dati, discute i risultati.

Chi entra nel centro studi non assiste alla ricerca: la fa.

Quando una macchina ha qualcosa che assomiglia a un’emozione. Una ricerca scientifica recente, e le domande che apre per chi guida persone e organizzazioni.

In due mesi del 2026, una ricerca di interpretabilità di Anthropic — e l’aggiornamento che è seguito — ha aperto e cominciato a richiudere una domanda che riguarda chi guida persone e organizzazioni: come si forma, e come si diseduca, un sé. Questo saggio segue la ricerca nel suo movimento: cosa Anthropic ha trovato dentro il modello, come ha provato a rispondere, e cosa resta, per noi, da pensare.

Una guida accessibile per chi lavora nelle Risorse Umane di piccole e medie imprese.

Introduzione: il problema che nessuno nomina

C’è un momento che quasi ogni responsabile HR di una PMI conosce bene: stai cercando una persona per un ruolo importante, hai già due candidati in shortlist, e non sai esattamente come decidere. Oppure stai facendo una valutazione annuale e ti accorgi che i criteri cambiano da manager a manager. O ancora: organizzi una formazione, ma non sei sicuro se i contenuti siano davvero quello di cui le persone hanno bisogno.

Questi non sono problemi di cattiva volontà. Sono problemi di sistema. Mancano strumenti condivisi per rispondere a una domanda apparentemente semplice: cosa significa fare bene il proprio lavoro qui, in questa azienda, in questo ruolo?

I modelli di competenze sono esattamente la risposta a questa domanda.

Un modello tridimensionale per la lettura e il governo della maturità digitale nelle organizzazioni.

La letteratura internazionale sulla trasformazione digitale registra dati persistentemente sconfortanti. McKinsey Global Institute (2023) stima che circa il 70% delle iniziative di digital transformation non raggiunga gli obiettivi prefissati. Gartner (2024) individua il principale ostacolo non nella tecnologia, ma nella dimensione umana: resistenza, disimpegno, sovraccarico cognitivo, incapacità di integrare il cambiamento nel senso del lavoro quotidiano. L’Osservatorio Digital Innovation del Politecnico di Milano (2023) rileva che la principale causa di insuccesso nei progetti di trasformazione non è tecnica né economica: è la reazione delle persone.

Eppure, la risposta prevalente rimane invariata da almeno quindici anni. Più formazione. Più assessment di competenza. Più piani di adozione strutturati per fasi. Più comunicazione interna sul perché il cambiamento sia necessario.