Quanto si usa davvero l'intelligenza artificiale sul lavoro e in che casi aumenta di più la produttività

di Marcello Tansini pubblicato il 03/01/2026 alle 14:01

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L'intelligenza artificiale sta trasformando il mondo del lavoro: diffusione tra i settori, differenze generazionali, formazione, opportunità e limiti, nuovi scenari per produttività ed equità occupazionale.

L’impiego dell’intelligenza artificiale nei contesti lavorativi rappresenta oggi uno dei principali temi di attenzione per imprese, istituzioni e lavoratori. Dallo sviluppo delle prime soluzioni di automazione all’affermazione su larga scala di strumenti basati su AI generativa e machine learning, la domanda ricorrente resta: quando l’introduzione di queste tecnologie si traduce davvero in maggiore efficienza e crescita dell’output? Analizzare la relazione tra AI e produttività implica considerare prospettive differenti, tra cui quella delle aziende – impegnate ad acquisire vantaggi competitivi, quella dei lavoratori – spesso divisi tra entusiasmo e timore, e quella dei policymaker – chiamati a bilanciare sviluppo e tutela sociale.

Numerosi studi – come quelli condotti dall’OCSE, dal Fondo Monetario Internazionale e dalla London School of Economics – hanno approfondito il tema, documentando un graduale passaggio da timori di sostituzione a modelli di collaborazione uomo-macchina, in cui le tecnologie intelligenti supportano i professionisti, abilitando risparmi di tempo, maggiore qualità e nuovi modelli organizzativi. Tuttavia, emerge anche un quadro variegato e complesso, fatto di successi, sperimentazioni falite e aree dove gli effetti sono ancora incerti o limitati.

Se da un lato il potenziale di crescita della produttività grazie all’adozione di sistemi intelligenti è teoricamente elevato – la possibilità di automatizzare attività ripetitive e aumentare la capacità di analisi dei dati potrebbe cambiare radicalmente interi settori – dall’altro la reale efficacia dipende da molteplici fattori: individuazione di aree applicative, formazione del capitale umano, maturità digitale delle organizzazioni, qualità dei dati e infrastrutture disponibili. In questo scenario, la questione centrale non riguarda solo quanto sia diffusa la tecnologia, ma anche quando e come questa si traduce in risultati concreti sul fronte produttivo e nella dinamica occupazionale. I dati, le tendenze e i casi analizzati nel prosieguo fanno luce sulle implicazioni reali della diffusione dell’AI nel mondo del lavoro.

Diffusione dell’intelligenza artificiale nei contesti lavorativi: dati internazionali e nazionali

L’espansione dell’AI a livello globale prosegue a ritmo sostenuto, ma con velocità diverse tra regioni, settori e classi di imprese. Secondo un recente report di Protiviti e London School of Economics, il 70% dei lavoratori utilizza ormai strumenti di AI sul lavoro, mentre il 78% delle aziende dichiara investimenti in tecnologie di AI generativa. Tuttavia, il quadro varia notevolmente tra Paesi e dimensioni aziendali:

Negli Stati Uniti, il tasso di adozione aziendale è passato dal 3,7% nel 2023 al 6% nel 2024, con oltre il 9% di imprese che dichiarano l’intenzione di adottare l’AI entro sei mesi.
Nella Eurozona, Stati del Nord come Paesi Bassi, Belgio e Francia primeggiano per compatibilità tra nuove tecnologie e mansioni lavorative, mentre il Sud Europa – Italia inclusa – mostra percentuali minori, intorno al 7-8% di adozione tra le PMI con almeno dieci dipendenti.
I dati ISTAT fotografano per l’Italia una crescita dal 5% all’8,2% di aziende "AI user", contro una media europea che supera il 13%.

Le aziende di maggiori dimensioni e settori ad alta intensità digitale evidenziano tassi di implementazione più elevati, mentre la situazione nelle PMI resta eterogenea, penalizzata da scarso accesso a competenze specializzate e limiti infrastrutturali.

Nonostante siano diffusi timori per la possibile sostituzione dei lavoratori, la diffusione dell’intelligenza artificiale avviene spesso in ottica di supporto alle attività umane, con benefici concreti in termini di efficienza misurabili in diversi comparti (es. customer service, gestione documentale, analisi dei dati). Un punto importante, come rilevato dal Bureau of Economic Research, è che la rapidità di adozione di strumenti AI generativi è superiore a quella di internet nei primi anni Novanta, con la metà della popolazione lavorativa (18-64 anni) a livello globale che utilizza queste tecnologie anche fuori dall’ambiente professionale. Questo trend sottolinea l’ampiezza delle applicazioni pratiche e la potenzialità di sviluppo, ma richiede strategie mirate per colmare i gap tra territori e realtà aziendali.

Differenze generazionali e fattori che influenzano l’utilizzo dell’AI sul lavoro

L’impiego dell’AI nelle imprese non è uniforme e riflette distinzioni rilevanti legate all’età dei lavoratori, alla cultura digitale e alla composizione dei team. Dal report Protiviti-LSE emerge che l’82% dei componenti della GenZ utilizza l’AI sul lavoro, contro il 73% dei millennial, il 60% della Gen X e solo il 52% dei baby boomer. L’incidenza dei giovani – soprattutto tra gli sviluppatori e nei team di progetto innovativi – si riflette anche nella capacità di trainare l’adozione e nell’apertura sperimentale verso nuove soluzioni tecnologiche.

Questa diversità generazionale, se correttamente valorizzata, contribuisce a massimizzare i benefici dell’AI:

I team intergenerazionali presentano tassi di successo del 77% nelle iniziative di AI, contro il 66% delle squadre composte da appartenenti a una sola fascia d’età.
L’approccio alla tecnologia cambia anche in relazione alla formazione ricevuta: sono maggiormente formati in ambito AI i più giovani all’estero, mentre in Italia la formazione si concentra sui profili senior.
Le principali barriere sono legate a resistenza culturale e bassa fiducia, soprattutto tra le generazioni più anziane: l’esperienza diretta con l’AI aumenta la sensazione di fiducia (dal 20% al 49%), segnalando l’importanza di strategie di coinvolgimento trasversale.

Tra i fattori che incidono sull’adozione emergono la qualità dell’infrastruttura digitale, il livello di istruzione, la propensione all’innovazione e la presenza di formazione interna. Integrare prospettive differenti e investire su skill trasversali emerge come fattore determinante per superare gap generazionali e culturali, favorendo così un impiego consapevole e produttivo dell’AI.

Formazione e impatto sulla produttività: quanto conta il training nell’aumento dell’efficienza?

La formazione rappresenta una leva chiave nel determinare il reale apporto dell’intelligenza artificiale all’efficienza lavorativa. Le ricerche della London School of Economics e di Protiviti documentano che il tempo risparmiato mediamente nell’uso giornaliero di AI è pari a oltre il 20%; questo valore cresce drasticamente fino al 28% per chi ha svolto training specifici, mentre si attesta intorno al 14% per chi ne è privo.

La formazione su strumenti AI non si limita alla sola conoscenza tecnica. Include competenze nell’uso critico, nella gestione etica e nell’integrazione nei processi organizzativi. I dati evidenziano che:

Formazione sistematica riduce rischi di errori, migliora la qualità delle mansioni automatizzate e consente una più rapida riconfigurazione dei flussi di lavoro.
Le aziende che prevedono programmi strutturati di crescita digitale ottengono un tempo di risparmio superiore di 3,5 ore settimanali per dipendente rispetto alla media delle organizzazioni meno preparate.

Le evidenze presentate da studi del MIT mostrano inoltre che l’impatto della formazione è ancor più rilevante nei gruppi meno esperti: nel settore dei customer service e dei call center, i dipendenti junior, se adeguatamente formati, aumentano la loro produttività del 35% e riducono il turnover. Si evidenzia così come il training riduca le disuguaglianze interne e favorisca percorsi di crescita trasversali a tutte le categorie di lavoratori.

Infine, la formazione favorisce anche l’accettazione sociale dell’AI, abbattendo resistenze e favorendo una cultura della sperimentazione intelligente, condizione indispensabile per sfruttare appieno le potenzialità produttive delle tecnologie emergenti.

Settori, professioni e casi pratici: dove l’intelligenza artificiale incide maggiormente sulla produttività

L’efficacia dell’AI varia sensibilmente in base alle caratteristiche del settore, alla natura delle mansioni e al coinvolgimento delle competenze umane. Le analisi empiriche e i case study internazionali evidenziano alcuni ambiti dove il salto produttivo è già tangibile:

Sviluppo software e IT: qui i “coding assistant” riducono tempi di programmazione tra il 30% e il 50%. Si tratta di contesti altamente digitalizzati e privi di vincoli fisici, che agevolano l’introduzione di sistemi intelligenti.
Customer service e back office: secondo l’OCSE, l’integrazione di chatbot e assistenti virtuali generativi ha comportato, in aziende pilota, un incremento di produttività mediamente dal 5% al 25%, con effetti superiori nei ruoli meno qualificati e a bassa specializzazione.
Ricerca e sviluppo: comparti come industria farmaceutica o ingegneria dei materiali hanno ottenuto, grazie all’AI, incrementi del 44% nella scoperta di nuovi composti e del 17% nella prototipazione di soluzioni innovative.
Settore Food & Beverage: secondo l’analisi Bain & Company, potenziale aumento di produttività del 20% in 10 anni, grazie a automazione dei processi, agenticAI e riallocazione delle risorse su nuove attività a maggior valore aggiunto.

Le figure maggiormente impattate sono quelle che svolgono attività ripetitive o facilmente codificabili: programmatori junior, operatori di data entry, contabili, revisori e assistenti amministrativi sono tra le prime categorie soggette ad automazione parziale o totale. Al contrario, professioni dove il giudizio umano, la creatività e l’interazione sociale sono centrali beneficiano di una sola integrazione parziale dell’AI, che supporta ma non sostituisce l’operatore. Esempi sono i ruoli manageriali, sanitari, di progettazione e le attività creative.

Dal potenziale ai risultati concreti: limiti e sfide dell’AI per la produttività aziendale

Nonostante l’enfasi sul valore trasformativo dell’AI, il passaggio da potenziale a risultati misurabili resta complesso e irto di ostacoli. Ad oggi, secondo il report “State of AI in Business 2025”, solo il 5% dei progetti AI produce risultati economici significativi. Nella maggioranza dei casi, le cause di fallimento sono riconducibili a fattori organizzativi e sistemici piuttosto che a limiti tecnologici intrinseci:

Gap tra la velocità di innovazione delle soluzioni AI generative e la capacità di aggiornamento dei processi aziendali esistenti
Qualità insufficiente dei dati, presenza di infrastrutture legacy, e difficoltà di integrazione tra sistemi
Resistenza culturale e scarsa fiducia nelle tecnologie percepite come "black box"
Necessità di modelli verticali addestrati su dati e workflow reali rispetto ai modelli generalisti

Un ulteriore limite è rappresentato dalla tendenza a utilizzare l’AI primariamente per ridurre i costi del personale piuttosto che aumentare le capacità dei lavoratori. Gli studi del MIT dimostrano che la produttività cresce davvero solo quando la tecnologia viene impiegata per supportare e potenziare il capitale umano, non per sostituirlo.

Infine, la rapidità evolutiva dei principali fornitori di soluzioni AI (ad esempio Microsoft, Google, OpenAI) rende difficile per le aziende pianificare strategie stabili, aumentando così il rischio di insuccesso dei progetti. Stabilità, governance dei dati e formazione continua emergono come prerequisiti per trarre concreti vantaggi dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle organizzazioni.

Scenari futuri: impatti su occupazione, disuguaglianza e nuove competenze richieste

I prossimi anni saranno caratterizzati da trasformazioni profonde della struttura occupazionale e dalle sfide legate alla distribuzione dei benefici dell’AI. Gli esperti delineano tre scenari principali, ciascuno con implicazioni distinte:

Redistribuzione dei benefici ai lavoratori: in quest’ipotesi, l’aumento della produttività guidato dall’AI si tradurrebbe in salari più alti e migliori condizioni di lavoro. Esperimenti come l’assistenza algoritmica nella scrittura di curriculum hanno mostrato effetti positivi sulle assunzioni e i salari, soprattutto per i profili meno qualificati, a patto che siano garantite istituzioni forti di contrattazione e formazione.
Reinvestimento in crescita, nuovi lavori e competenze: secondo il modello MIT-Stanford, le aziende più innovative che adottano intensivamente l’AI tendono a crescere più rapidamente in fatturato e occupazione, creando nuovi ruoli in settori emergenti (data engineering, progettazione algoritmica, supervisione di sistemi complessi, ecc.).
Concentrazione del capitale e aumento delle disuguaglianze: una quota rilevante dei benefici potrebbe però essere assorbita da grandi aziende tecnologiche e investitori; il rischio è una polarizzazione tra poche imprese innovative e la maggioranza delle PMI tradizionali, oltre che tra aree geografiche e settori a diversa attitudine digitale.

Per l’Italia, la bassa digitalizzazione di parte del tessuto produttivo limita, almeno nel breve-medio periodo, la portata egualitaria degli effetti, anche se le grandi imprese e le PMI più innovative potrebbero fungere da traino.

L’evoluzione delle competenze richieste costituirà un elemento essenziale: alle tradizionali abilità tecniche si aggiungeranno capacità di governance dei sistemi AI, supervisione dei processi automatizzati, analisi dei dati complessi e soft skill orientate alla collaborazione uomo-macchina.

Quali strategie per massimizzare i vantaggi della produttività AI sul lavoro?

Un percorso efficace di integrazione dell’AI nei processi lavorativi richiede visione sistemica, investimenti mirati e una rinnovata attenzione al fattore umano. Le evidenze raccolte suggeriscono alcune linee guida per valorizzare realmente la crescita della produttività innescata dall’adozione intelligente delle nuove tecnologie:

Investire in formazione trasversale a tutte le fasce della forza lavoro, con programmi specifici su strumenti, gestione etica, uso critico e capacità di collaborazione uomo-macchina
Favorire la diversità generazionale ed esperienziale nei team incaricati di guidare la trasformazione digitale
Riorganizzare i processi interni e la governance, puntando su modelli organizzativi ibridi, flessibili e aperti all’innovazione
Sviluppare sistemi di monitoraggio degli impatti produttivi e supportare la diffusione di best practice operative
Promuovere un’integrazione progressiva dell’AI che sia in grado di adattarsi in modo dinamico ai diversi contesti, riducendo il divario tra grandi imprese e PMI tradizionali

Solo un approccio strutturato e multidisciplinare, fondato su collaborazione, formazione e capacità di valutazione critica dei risultati ottenuti, consente di affrontare con successo la transizione verso modelli di lavoro abilitati dall’intelligenza artificiale e di incrementare la produttività in modo sostenibile e inclusivo.