L'AI nel lavoro: quasi la metà la usa, ma per compiti operativi

L'intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente permeando il tessuto lavorativo italiano, ma la sua integrazione e gestione strategica da parte delle organizzazioni procedono a un ritmo decisamente più lento. È quanto emerge dalla ricerca 2026 dell’Osservatorio HR Innovation del Politecnico di Milano, presentata il 12 maggio 2026 a Milano durante il convegno “Don’t Look Up: ci stiamo preparando al futuro del lavoro?”.

Lo studio rivela una realtà complessa: da un lato, una diffusione significativa dell'AI tra i lavoratori, che la percepiscono come uno strumento utile per migliorare l'efficienza; dall'altro, una chiara difficoltà delle direzioni HR e delle aziende nel trasformare questa adozione spontanea in una leva di trasformazione sistemica. I benefici operativi sono evidenti, ma l'impatto su ruoli, processi e modelli organizzativi è ancora limitato, con un rischio concreto che il potenziale innovativo dell'AI rimanga inespresso.

L'adozione dell'AI in Italia: numeri e tendenze

Una crescita rapida ma superficiale

L'intelligenza artificiale è ormai una presenza concreta nel lavoro quotidiano di una quota significativa di occupati italiani. La ricerca dell’Osservatorio HR Innovation del Politecnico di Milano, edizione 2026, evidenzia che oggi il 44% dei lavoratori la utilizza, un incremento di ben dodici punti percentuali rispetto a un anno fa. Questa crescita è inequivocabile e testimonia una rapida integrazione degli strumenti AI nelle routine professionali.

Tuttavia, nonostante l'ampia diffusione, la ricerca sottolinea che questa non coincide ancora con una trasformazione profonda e sistemica del lavoro. Nella maggior parte dei casi, infatti, l’AI viene trattata come uno strumento puramente operativo. Il suo impiego primario è quello di:

• velocizzare attività standard
• supportare compiti ripetitivi
• facilitare la produzione di contenuti
• agevolare il recupero di informazioni

Molto più raramente, l'intelligenza artificiale viene impiegata per ripensare responsabilità, servizi, processi o modelli decisionali. Questo approccio, sebbene generi benefici immediati sull'operatività, limita la capacità dell'AI di incidere sull'assetto complessivo dell'impresa, lasciando l'adozione in uno stadio ancora superficiale.

Il risparmio di tempo e la sua gestione

Un dato forse tra i più concreti e tangibili emersi dalla ricerca riguarda il tempo. In media, i lavoratori italiani che usano l’intelligenza artificiale risparmiano 30 minuti al giorno. Per chi la utilizza quotidianamente, il tempo recuperato sale a 40 minuti. Si tratta di un margine tutt'altro che irrilevante, soprattutto se proiettato su settimane e mesi di attività, con un potenziale enorme per aumentare la produttività e liberare risorse umane per compiti a maggior valore aggiunto.

Eppure, proprio qui si misura il ritardo delle aziende: solo il 9% delle organizzazioni dichiara di gestire in modo strutturato questo tempo guadagnato. In assenza di una regia chiara e strategica, quei minuti preziosi finiscono per essere dispersi in attività residuali, micro-compiti di scarso impatto o, semplicemente, nella compressione delle agende lavorative senza un reale beneficio per l'organizzazione. Quando, invece, il recupero di tempo viene organizzato strategicamente, può essere reinvestito in:

• formazione e sviluppo di nuove competenze
• innovazione di prodotto e processo
• creazione di nuovi servizi
• miglioramento della qualità del lavoro e del benessere dei dipendenti

Secondo Mariano Corso, responsabile scientifico dell’Osservatorio HR Innovation, i benefici sulla produttività, pur esistenti, restano ancora modesti e non si traducono, almeno per ora, in effetti sistemici sull'occupazione. Il rischio più concreto, quindi, non è tanto la sostituzione immediata del lavoro umano, quanto l'incapacità delle organizzazioni di evolvere il proprio modello operativo. In altre parole, l'AI è già una realtà, ma molte imprese continuano a usarla come un accessorio, anziché come una leva di trasformazione fondamentale.

Le sfide per le imprese e le direzioni HR

L'uso spontaneo di strumenti esterni

La diffusione dell'AI nel contesto lavorativo italiano avanza anche, e in parte significativamente, al di fuori delle policy interne e delle soluzioni aziendali ufficiali. La ricerca rileva che il 34% dei dipendenti utilizza strumenti di intelligenza artificiale non promossi o forniti dalla propria organizzazione. Ancora più rilevante è il dato di chi, pur avendo accesso a soluzioni aziendali, affianca a queste altri strumenti esterni: sono il 51% del totale degli utilizzatori. Questo fenomeno è un segnale evidente di un'adozione spontanea e, per certi versi, incontrollata, che mette in luce la distanza tra i bisogni operativi immediati delle persone e la capacità delle aziende di offrire strumenti adeguati e integrati.

Per le imprese, questa tendenza pone almeno due ordini di problemi cruciali:

1. Il primo riguarda la sicurezza dei dati, la riservatezza e la privacy. L'utilizzo di piattaforme esterne non validate dall'azienda può esporre informazioni sensibili a rischi di violazione o utilizzo improprio, contravvenendo spesso alle normative vigenti.
2. Il secondo concerne la qualità del governo tecnologico complessivo. Quando i lavoratori scelgono autonomamente gli strumenti, l'adozione si frammenta, i processi operativi diventano meno leggibili e difficilmente standardizzabili, la formazione si indebolisce a causa della proliferazione di piattaforme diverse e si moltiplicano standard e protocolli differenti all'interno della stessa organizzazione.

Questa frammentazione compromette l'efficienza, la collaborazione e la possibilità di costruire un'architettura tecnologica coesa e governabile.

Il controllo di qualità e l'integrazione umano-macchina

Un altro aspetto fondamentale evidenziato dalla ricerca riguarda il controllo di qualità e la validazione degli output generati dall'AI. Questi processi restano ancora quasi sempre in mano alle persone, accadendo nell'83% dei casi. Questa pratica rappresenta una forma di sperimentazione prudente, essenziale per limitare errori, "allucinazioni" dei sistemi e garantire l'affidabilità dei risultati.

Tuttavia, indica anche che l'integrazione tra l'elemento umano e la macchina è ancora a uno stadio iniziale. In Italia, osserva l’Osservatorio, non si registrano ancora casi significativi di "forza lavoro ibrida" dove persone e agenti AI sono pienamente integrati nei processi lavorativi, collaborando in modo sinergico e autonomo. Ciò suggerisce che, pur essendo l'AI uno strumento di supporto, la piena fiducia e delega decisionale alla tecnologia sono ancora lontane.

Settori, competenze e percezione dei lavoratori

Differenze settoriali e di istruzione

L'adozione dell'intelligenza artificiale non è uniforme in tutti i settori dell'economia italiana. La ricerca evidenzia significative differenze. I settori più avanzati nell'utilizzo dell'AI sono:

• ICT (Information and Communication Technology)
• Media
• Telco (Telecomunicazioni)

In queste aree, l'uso dell'AI raggiunge il 65% dei lavoratori, dimostrando una maggiore propensione all'innovazione e una base tecnologica più solida. All'estremo opposto si trova il settore del retail, dove l'adozione si ferma al 31%, riflettendo probabilmente una minore urgenza percepita o una minore disponibilità di risorse per investire in queste tecnologie.

Anche il livello di istruzione incide in modo evidente sull'adozione. L'uso dell'AI cresce tra i profili più qualificati e nelle realtà di grandi dimensioni, dove le competenze digitali sono generalmente più sviluppate e gli investimenti in tecnologia e formazione sono maggiori. Al contrario, l'utilizzo resta più limitato in contesti dove le competenze digitali sono più fragili o l'organizzazione investe meno nell'accompagnamento e nella formazione del personale.

Attività prevalenti nell'uso dell'AI

Analizzando le attività specifiche in cui l'intelligenza artificiale viene impiegata più spesso, emergono alcune chiare tendenze:

• La creazione di contenuti è l'attività più indicata, citata dal 64% degli utilizzatori. Questo include la generazione di testi, bozze, report o materiali di marketing.
• La gestione della conoscenza segue a ruota, indicata dal 56% degli utilizzatori. Comprende attività come l'organizzazione di informazioni, la ricerca rapida di dati e la sintesi di documenti.

Più indietro si trovano attività come l'analisi e il problem solving, che si fermano al 37%. Anche questo dato conferma che l'AI viene impiegata soprattutto per alleggerire il carico di lavoro esecutivo, automatizzando compiti ripetitivi o organizzando informazioni già disponibili. È meno utilizzata, per ora, per sostenere decisioni complesse, per l'interpretazione approfondita di dati o per sviluppare nuove capacità distintive che richiedono pensiero critico e creatività umana.

La percezione positiva dei lavoratori

Nonostante le sfide organizzative e la superficialità dell'adozione in alcuni contesti, la percezione dei lavoratori riguardo all'intelligenza artificiale è nel complesso positiva. Un'ampia maggioranza riscontra benefici concreti:

• Il 44% vede miglioramenti nella velocità e nei volumi di lavoro.
• Il 42% riscontra una migliore qualità degli output prodotti.
• Il 41% segnala vantaggi nella gestione dei carichi di lavoro, sentendosi meno stressato o oberato.
• Il 45% indica un supporto nello sviluppo di nuove competenze.
• Il 41% rileva un aiuto nella generazione di idee e soluzioni innovative.

Non emerge quindi, almeno dai dati raccolti sugli utilizzatori diretti, un effetto immediato e diffuso di impoverimento cognitivo. Il timore di una dipendenza crescente dalla tecnologia esiste e viene percepito, ma per ora convive con una percezione ampiamente diffusa di utilità pratica e di un impatto positivo sul proprio lavoro quotidiano.

AI e occupazione: un impatto ancora da definire

Nessun aumento sistemico della disoccupazione

Uno dei punti più delicati e dibattuti a livello globale riguarda il rapporto tra l'intelligenza artificiale e l'occupazione. La ricerca del Politecnico di Milano rileva che, almeno in Italia, non emergono ancora prove di un aumento sistemico della disoccupazione tra i lavoratori più esposti all'automazione. Questo è un dato di grande rilevanza perché contrasta in modo netto con il dibattito più allarmato sviluppatosi negli ultimi mesi in altri mercati, a partire dagli Stati Uniti, dove le previsioni di perdita di posti di lavoro a causa dell'AI sono state spesso drammatiche.

Anche la dinamica dei profili entry-level va in una direzione diversa rispetto al quadro americano. In Italia, la richiesta di ruoli junior cresce nel 12% delle aziende e cala solo nel 5%. Negli Stati Uniti, al contrario, l'avanzamento dell'AI sta spingendo in più casi verso una riduzione dei ruoli di ingresso, più esposti all'automazione delle attività standardizzabili, e verso una maggiore domanda di profili senior con competenze più specialistiche e strategiche. Il mercato italiano, almeno per ora, non mostra lo stesso andamento, suggerendo una transizione potenzialmente meno traumatica o, perlomeno, più lenta.

La riqualificazione necessaria e il ritardo HR

Questo scenario, tuttavia, non significa che l'impatto dell'AI sull'occupazione sarà trascurabile. Anzi, la ricerca evidenzia che il 49% delle imprese afferma di dover riallocare o riqualificare almeno il 5% della propria forza lavoro nel breve-medio termine. Si tratta di una quota già molto alta, che segnala la presenza di una trasformazione in atto e l'emergere di nuove esigenze di competenze e ruoli.

Il problema cruciale, però, è che solo il 15% delle organizzazioni dichiara di possedere le competenze interne necessarie per far evolvere ruoli e professionalità in linea con le nuove richieste dell'AI. Le aziende, dunque, intravedono chiaramente il fabbisogno di cambiamento, ma in larga parte non hanno ancora gli strumenti, le metodologie o le capacità interne per gestirlo efficacemente. Questo divario tra percezione del bisogno e capacità di agire rappresenta una delle maggiori sfide del prossimo futuro.

Il ritardo delle direzioni HR appare qui con maggiore nettezza. Se quasi metà delle imprese sa di dover intervenire su ruoli e competenze, ma solo una su sei si ritiene pronta a farlo, significa che il governo della transizione è ancora debole e frammentato. L'AI viene adottata operativamente nei team, ma la sua traduzione in architetture di ruolo aggiornate, percorsi di crescita professionale definiti, sistemi di apprendimento continuo e criteri di valutazione delle performance che tengano conto delle nuove dinamiche procede con lentezza esasperante.

La carenza di accompagnamento aziendale

A corroborare questa visione, il 57% dei lavoratori lamenta l'assenza di iniziative aziendali di accompagnamento all'AI. Dove esistono, tali iniziative spesso si limitano a linee guida generiche o indicazioni di massima, e raramente si traducono in percorsi strutturati e continui di formazione e sviluppo. Questo limite rischia di amplificare le disuguaglianze interne all'organizzazione: chi possiede già competenze digitali e maggiore autonomia professionale è più propenso a sperimentare e integrare l'AI nel proprio lavoro, acquisendo un vantaggio competitivo.

Al contrario, chi parte da una posizione più fragile in termini di competenze digitali e autonomia rischia di rimanere indietro, percependo maggiormente i rischi legati all'AI (come la potenziale obsolescenza del proprio ruolo) senza beneficiarne pienamente. Secondo Martina Mauri, direttrice dell’Osservatorio HR Innovation, una delle sfide più urgenti per le aziende italiane riguarda proprio il ripensamento delle strategie di accompagnamento e formazione per tutti i livelli della forza lavoro, al fine di garantire una transizione inclusiva e sostenibile nell'era dell'intelligenza artificiale.