Intelligenza artificiale trasforma il lavoro tra produttività crescente e debito cognitivo
Adozione dell’AI in Europa: cosa dicono davvero i lavoratori
L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nei processi professionali in Italia, Francia e Regno Unito è ormai strutturale. I dati presentati dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano nel convegno “Artificial Intelligence: adozione, trasformazione, equilibrio”, illustrati da Carlo Negri, fotografano un mondo del lavoro in cui l’AI non è più prototipo ma componente stabile dell’operatività quotidiana. Su 3.000 lavoratori intervistati, uno su due utilizza già strumenti di AI. Per le imprese questo significa ridefinire ruoli, competenze, responsabilità e metriche di performance, passando da una logica di “sperimentazione diffusa” a una vera governance tecnologica.
Il nodo strategico non è più se adottare l’AI, ma come orchestrarla in modo coerente con obiettivi di business, rischi regolatori e tutela del capitale umano. La sfida riguarda policy, formazione, architetture dati e nuovi modelli organizzativi.
Percentuali di utilizzo e confronto tra Italia, Francia e Regno Unito
La ricerca mostra che circa metà dei lavoratori europei usa già l’AI nelle attività quotidiane; in Italia l’adozione arriva al 47%, in linea con Francia e Regno Unito.
L’AI è impiegata soprattutto per ricerca informazioni, sintesi testi, generazione documenti e supporto decisionale, spesso attraverso strumenti generalisti accessibili via web.
Questa pervasività rende superata la distinzione tra “early adopter” e “ritardatari”: il tema centrale diventa la maturità d’uso, ossia capacità di selezionare task, valutare l’output e integrare l’AI nei flussi approvati dall’organizzazione.
Destrutturare le professioni per ridisegnare i ruoli
Carlo Negri ricorda che non basta “inserire un software nel processo”, ma va ripensato il lavoro a livello di micro-attività. Come afferma il 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”.
Dopo la mappatura, le organizzazioni devono ridisegnare le professioni in base al tempo liberato dall’automazione, riallocando le persone su compiti a maggior valore: relazione con clienti, innovazione di prodotto, controllo qualità e decisioni complesse.
Senza questo passaggio, l’AI resta un “add-on” tattico, non un vero acceleratore strategico.
Dall’efficienza al tempo di qualità: come cambia il lavoro
L’analisi dell’Osservatorio Artificial Intelligence evidenzia un punto critico spesso trascurato: la produttività abilitata dall’AI non va letta solo come incremento dei volumi, ma come opportunità di generare “tempo di qualità”. Secondo Carlo Negri, limitarsi a far fare “di più e più in fretta” agli stessi lavoratori significa sprecare il potenziale trasformativo di questi strumenti. La vera leva competitiva è usare il tempo liberato per servire bisogni di mercato prima inevasi, migliorare la relazione con i clienti, rafforzare il controllo qualità e accrescere la capacità analitica interna.
In parallelo, le aziende devono misurare l’impatto reale dell’AI su valore generato, errori evitati, soddisfazione interna ed esterna, evitando adozioni puramente cosmetiche.
Dal risparmio di tempo al reale valore di business
L’AI riduce in modo significativo il tempo necessario per attività ripetitive: redazione documenti standard, sintesi meeting, elaborazione report, ricerche preliminari.
Ma, come sottolinea Negri, se l’obiettivo è soltanto “produrre di più”, si può semplicemente aumentare il numero di agenti automatizzati. La svolta avviene quando le ore risparmiate vengono reinvestite in innovazione, personalizzazione del servizio, attività consulenziali e sviluppo di nuove offerte.
Misurare questo passaggio richiede KPI che vadano oltre il “tempo risparmiato” e includano margini, qualità percepita dal cliente, riduzione reclami ed errori.
Debito cognitivo e rischio di perdita di competenze
La ricerca segnala che due professionisti su tre tra i 25 e i 34 anni usano quotidianamente l’AI per i propri task. Questa familiarità è un vantaggio competitivo, ma porta con sé il rischio del cosiddetto “debito cognitivo”. Carlo Negri avverte: “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 solide basi tecniche e dominio della materia, i giovani professionisti non sono in grado di valutare l’accuratezza dell’output generato, con impatti su qualità del lavoro, accountability e fiducia del management.
Shadow AI, profili professionali e frontiera della Physical AI
Un altro elemento chiave emerso dall’indagine del Politecnico di Milano è la diffusione della Shadow AI, ovvero l’uso di strumenti di Intelligenza Artificiale esterni e non governati dalle aziende. Solo un lavoratore su tre utilizza esclusivamente soluzioni fornite dall’organizzazione; il resto integra o sostituisce i tool ufficiali con piattaforme generaliste, con forti rischi per sicurezza dei dati, compliance normativa e qualità degli output. In parallelo, l’analisi per profilo professionale mostra pattern d’uso molto differenti tra dirigenti, insegnanti e impiegati, mentre all’orizzonte si affaccia la Physical AI, che porta l’intelligenza artificiale dentro l’hardware e nei contesti industriali.
Shadow AI e differenze tra dirigenti, docenti e impiegati
La Shadow AI emerge dal divario tra gli strumenti che i dipendenti dichiarano di usare e quelli che le aziende credono siano in uso. Dove mancano linee guida, formazione e strumenti interni adeguati, i lavoratori ricorrono a soluzioni esterne.
Per i dirigenti, l’AI è soprattutto supporto decisionale: valorizzazione della knowledge base, estrazione insight e sintesi dei board meeting; nel 90% dei casi l’utilizzo supera le aspettative e oltre la metà dichiara un risparmio di più di 30 minuti per task, con il 58% dei manager italiani già formati.
Nel mondo della scuola, l’AI è usata soprattutto per creare dispense, presentazioni e flashcard; l’82% dei docenti si dichiara soddisfatto, pur in assenza di policy robuste.
Physical AI, operai e nuovi equilibri organizzativi
Tra fine 2025 e inizio 2026, i segnali di crescita della Physical AI indicano uno spostamento dal solo software a soluzioni in cui l’intelligenza artificiale è integrata nell’hardware: robot collaborativi, macchine industriali adattive, dispositivi autonomi.
L’automazione non riguarderà più soltanto attività d’ufficio, ma anche il lavoro operaio, con impatti su sicurezza, produttività, mansioni e relazioni sindacali. Circa il 90% dei lavoratori intervistati intende continuare a usare l’AI, soprattutto per il risparmio di tempo e la percezione di miglior qualità degli output.
Per le imprese questo significa ripensare formazione tecnica, job design e sistemi di valutazione, assicurando trasparenza e standard elevati di qualità del dato secondo il principio “Garbage In, Garbage Out”.
FAQ
Quanto è diffusa l’Intelligenza Artificiale tra i lavoratori europei?
L’indagine dell’Osservatorio Artificial Intelligence indica che circa un lavoratore su due in Italia, Francia e Regno Unito utilizza già strumenti di AI nelle attività quotidiane, con un tasso del 47% in Italia.
Come dovrebbero cambiare le professioni con l’adozione dell’AI?
Secondo Carlo Negri, occorre destrutturare le professioni in singole attività, individuare dove l’AI può intervenire e ridisegnare i ruoli puntando su compiti a maggior valore umano: analisi critica, relazione, creatività.
Che cosa si intende per tempo di qualità abilitato dall’AI?
Il tempo di qualità è il tempo liberato dalle attività ripetitive e reinvestito in innovazione, cura del cliente, controllo qualità e decisioni complesse, andando oltre la semplice crescita dei volumi di produzione.
Che cos’è il debito cognitivo legato all’uso dell’AI?
Il “debito cognitivo” descritto da Negri è la perdita progressiva di competenze di base e pensiero critico quando si delegano in modo eccessivo task cognitivi agli strumenti di AI, soprattutto tra i più giovani.
Cosa si intende per fenomeno di Shadow AI in azienda?
La Shadow AI è l’uso di strumenti di Intelligenza Artificiale esterni, non autorizzati o non monitorati dall’azienda, che genera rischi su sicurezza dei dati, conformità normativa e controllo della qualità dei risultati.
Quali categorie professionali stanno beneficiando maggiormente dell’AI?
I dirigenti usano l’AI per supporto decisionale e sintesi documentale con risparmi di tempo significativi; gli insegnanti la impiegano per creare materiali didattici, mentre gli impiegati restano più esposti ai rischi di Shadow AI.
Che cosa cambia con l’arrivo della Physical AI nel mondo industriale?
La Physical AI porta l’intelligenza artificiale dentro macchine e robot, trasformando i processi industriali e impattando direttamente il lavoro degli operai, la sicurezza sul lavoro e la struttura organizzativa delle fabbriche.
Qual è la fonte dei dati sull’impatto dell’AI nel lavoro?
I dati citati provengono dalla ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, presentata da Carlo Negri durante il convegno “Artificial Intelligence: adozione, trasformazione, equilibrio” e ripresa dall’articolo originale analizzato.
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