L’integrazione delle tecnologie avanzate nei processi professionali non è più una proiezione futura, ma una realtà consolidata che sta riscrivendo le dinamiche operative in Europa. Durante il recente convegno “Artificial Intelligence: adozione, trasformazione, equilibrio” organizzato dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, sono stati presentati dati cruciali che delineano un panorama in rapida evoluzione. Carlo Negri, Ricercatore Senior dell’Osservatorio, ha illustrato i risultati di una rilevazione CAWI condotta su un campione di 3.000 lavoratori in Italia, Francia e Regno Unito, rivelando come il rapporto tra AI e lavoro stia superando la fase della semplice sperimentazione per diventare un pilastro della quotidianità professionale.
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Una trasformazione già in atto: i numeri dell’adozione in Italia ed Europa
I dati emersi dalla ricerca indicano che l’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale nelle attività lavorative è già una realtà per un lavoratore su due. Se guardiamo specificamente al contesto italiano, la percentuale di adozione si attesta al 47%, un valore sostanzialmente in linea con quanto registrato nei mercati francese e britannico. Questa diffusione capillare impone una riflessione profonda su come cambieranno le singole professioni nel prossimo futuro.
Secondo Carlo Negri, affrontare questo cambiamento richiede un approccio che sia contemporaneamente di intelligence e di visione. Non si tratta solo di inserire un software in un processo, ma di operare una revisione strutturale dei ruoli. Come spiegato dal ricercatore, “si tratta di fare un ragionamento di destrutturazione delle singole professioni, andare a capire le singole attività che costituiscono un profilo lavorativo e identificare dove l’Intelligenza Artificiale può subentrare”. Una volta completata questa analisi, lo sforzo successivo riguarda la capacità di reimmaginare la professione in funzione del tempo che l’automazione permette di liberare.
Oltre l’automazione: verso un tempo di qualità
Uno degli aspetti più significativi emersi dall’analisi dell’Osservatorio riguarda la natura del tempo risparmiato grazie all’IA. Il concetto chiave non è l’aumento puramente quantitativo della produzione, ma il passaggio a un tempo di qualità. Negri sottolinea che, se l’obiettivo fosse solo gestire volumi superiori, basterebbe inserire più agenti automatizzati; la sfida reale è invece utilizzare quel tempo per soddisfare esigenze di mercato che in precedenza rimanevano inevase a causa della saturazione delle risorse umane.
Questa transizione non è priva di criticità, specialmente per quanto riguarda il controllo del valore aggiunto reale che questi strumenti portano alla professione. Il monitoraggio di come l’IA viene effettivamente impiegata diventa fondamentale per evitare che l’adozione rimanga un esercizio superficiale senza un impatto positivo sulla qualità dell’output finale.
Il rischio del debito cognitivo nelle nuove generazioni
Un dato particolarmente rilevante riguarda la distribuzione dell’uso dell’IA per fasce d’età. La ricerca evidenzia che due giovani professionisti su tre (nella fascia 25-34 anni) utilizzano quotidianamente questi strumenti per affrontare i propri task lavorativi. Se da un lato questo dimostra una grande agilità tecnologica, dall’altro solleva preoccupazioni sulla formazione delle competenze di base.
Questa fascia demografica include i neolaureati e coloro che entrano nel mondo del lavoro, i quali dovrebbero sviluppare quel know-how necessario a governare la materia e crescere professionalmente. Il ricercatore mette in guardia verso un fenomeno specifico: “Il rischio è che se si va ad affidare eccessivamente attività a strumenti di Intelligenza Artificiale, si rischia di avere il cosiddetto ‘debito cognitivo’, cioè di perdere quelle competenze tali per cui il singolo individuo ha un pensiero critico”. Senza questo background, diventa impossibile valutare criticamente se l’output generato dall’IA sia effettivamente corretto o d’aiuto.
La mancanza di un utilizzo consapevole può tradursi in una crisi di fiducia all’interno dell’azienda. Il Top Management potrebbe faticare a fidarsi dei collaboratori che non dimostrano competenze adeguate nel gestire lo strumento. Inoltre, esiste un rischio esterno: se un errore generato dall’IA non viene intercettato e arriva al cliente, viene compromessa la fiducia che il mercato ripone nell’azienda.
L’ombra della tecnologia: il fenomeno della Shadow AI
Un ostacolo significativo a una strategia aziendale coerente su AI e lavoro è rappresentato dalla Shadow AI, ovvero l’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale che avviene al di fuori del controllo e della supervisione dell’impresa. Il fenomeno emerge chiaramente confrontando gli strumenti dichiarati dai lavoratori con quelli che le aziende ritengono siano in uso presso i propri dipendenti.
Oggi, solo un lavoratore su tre dichiara di utilizzare in modo esclusivo strumenti messi a disposizione dall’azienda o istanze interne. La restante parte si divide tra chi affianca tool aziendali a strumenti esterni e chi, non avendo ricevuto soluzioni ufficiali dall’organizzazione, si affida esclusivamente a strumenti di tipo generalista. Questa frammentazione rende difficile per le imprese governare i processi e garantire la sicurezza e la qualità dei flussi di lavoro.
Focus sui profili: dirigenti, insegnanti e impiegati
L’analisi dell’Osservatorio ha effettuato un approfondimento su quattro categorie professionali distinte, mostrando come il rapporto con l’IA vari sensibilmente in base al ruolo.
Il supporto decisionale per i dirigenti
Nel mondo dirigenziale, l’IA viene utilizzata principalmente per valorizzare la base di conoscenza aziendale, estrarre insight dai dati e sintetizzare i risultati di incontri e board meeting. I risultati sono sorprendenti: nel 90% dei casi l’utilizzo ha superato le aspettative e in più di un caso su due ha permesso un risparmio di oltre 30 minuti di tempo per singola attività. In questo settore, la formazione è più avanzata, con il 58% dei manager italiani che ha seguito corsi specifici.
La generazione di contenuti per gli insegnanti
Il settore dell’istruzione mostra un quadro differente. Nonostante una minore presenza di linee guida ufficiali e formazione specifica, l’IA è ampiamente usata per la generazione di contenuti didattici, come la creazione di dispense, presentazioni e flashcard. Anche in questo caso, l’82% dei docenti si dichiara soddisfatto, con un risparmio di tempo superiore ai 30 minuti nel 50% dei casi analizzati.
I rischi per il mondo impiegatizio
Gli impiegati rappresentano la fascia più esposta ai task di tipo compilativo e gestionale. È proprio in questo ambito che, secondo Negri, si rischia maggiormente di alimentare il fenomeno della Shadow AI a causa di una possibile carenza di linee guida aziendali chiare e di percorsi formativi strutturati.
La nuova frontiera della Physical AI
Mentre oggi il dibattito è focalizzato prevalentemente sul software e sulla Generative AI, i trend per il futuro prossimo indicano una direzione chiara verso la Physical AI. I segnali rilevati tra la fine del 2025 e l’inizio del 2026 mostrano un’intensificazione di questa tendenza, dove l’intelligenza artificiale diventa parte integrante della componente hardware.
Questo spostamento suggerisce che l’automazione non caratterizzerà più solo le attività d’ufficio, ma arriverà a una trasformazione di tipo industriale coinvolgendo direttamente il mondo degli operai. La propensione al riutilizzo degli strumenti rimane comunque altissima in tutte le categorie: circa il 90% dei lavoratori intervistati è intenzionato a continuare a usare l’IA nel proprio lavoro, spinto principalmente dal risparmio di tempo e dalla soddisfazione per la qualità dell’output.
Verso un nuovo equilibrio organizzativo
Perché l’integrazione tra AI e lavoro porti valore reale, è necessario un profondo ripensamento dei processi e della cultura aziendale. Non è sufficiente adottare la tecnologia; serve una visione manageriale capace di tracciare direzioni di trasformazione chiare e una cultura organizzativa propensa al cambiamento.
Un pilastro fondamentale rimane la qualità del dato. Negri richiama il principio del “Garbage In, Garbage Out”: se i dati di partenza sono di scarsa qualità, anche l’intelligenza artificiale più avanzata non potrà produrre valore. La sfida per le aziende nei prossimi mesi sarà quindi bilanciare i benefici di produttività con la necessità di governare gli strumenti e investire costantemente nelle competenze dei propri collaboratori per evitare il rischio di un’adozione passiva e inconsapevole.
