Resta da superare l’ostacolo della lunga rielaborazione, che mette sotto stress il 50% dei dipendenti

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Workday ha presentato oggi una nuova ricerca globale che mostra che, sebbene l’IA stia generando guadagni di produttività, molte organizzazioni non ne stanno cogliendo appieno il valore. I lavoratori italiani risparmiano tempo significativo con gli strumenti di IA, ma troppo spesso questi guadagni vengono assorbiti dalla rielaborazione, correggere errori, riscrivere contenuti e verificare i risultati di strumenti generici, lasciando sul tavolo un valore considerevole.

Il report, “Beyond Productivity: Measuring the Real Value of AI”, rivela ciò che distingue le organizzazioni più avanzate da quelle ancora in fase di maturazione: le aziende di maggior successo non si limitano a implementare l’AI, ma reinvestono il tempo che essa fa risparmiare nelle proprie persone. Costruendo competenze, ridisegnando i ruoli e modernizzando il modo in cui si lavora, queste aziende trasformano la velocità in un impatto aziendale duraturo.

Il paradosso della produttività dell’AI

In Italia, un lavoratore su tre (29%) utilizza strumenti o tecnologie di intelligenza artificiale almeno una volta al giorno, mentre la maggioranza (42%) li utilizza più volte a settimana. A ciò si aggiunge il riscontro positivo della maggior parte dei dipendenti: il 92% dichiara di essere più produttivo grazie all’uso dell’AI negli ultimi 12 mesi. L’intelligenza artificiale fa risparmiare una quantità considerevole di tempo nelle attività lavorative: complessivamente, il 94% dei lavoratori italiani afferma di risparmiare da 1 a 7 ore settimanali grazie all’AI, superando il dato globale (85%). Più nel dettaglio, il 52% dei lavoratori italiani dichiara di risparmiare da 1 a 3 ore a settimana e il 42% da 4 a 7 ore. Ma questa velocità non si traduce sempre in risultati migliori: gran parte di quel tempo viene vanificata dalla rielaborazione di contenuti generati dall’AI di scarsa qualità, creando una falsa percezione di produttività e di ritorno sull’investimento. L’AI sta facendo la sua parte aumentando la capacità, ma troppo spesso i ruoli, le competenze e i processi non si sono evoluti per trasformare quella capacità in risultati costantemente migliori.

I principali risultati mostrano che:

  • A livello globale, quasi il 40% del tempo risparmiato grazie all’AI viene perso in rielaborazioni, tra cui la correzione di errori, la riscrittura di contenuti e la verifica dei risultati di strumenti di AI generalisti. Solo il 14% dei dipendenti ottiene risultati netti chiaramente positivi dall’AI in modo costante. In Italia, un lavoratore su due (50%) trascorre tipicamente da 1 a 2 ore a settimana a chiarire, correggere o riscrivere risultati di scarsa qualità prodotti dalla tecnologia.
  • Gli utenti più assidui sono quelli sotto maggiore pressione: i dipendenti che usano l’AI ogni giorno sono in larga misura ottimisti, più del 90% ritiene che li aiuterà ad avere successo. Ma sono anche quelli che portano il peso maggiore: il 77% revisiona il lavoro generato dall’AI con la stessa attenzione, se non maggiore, del lavoro svolto da esseri umani. 
  • I lavoratori più giovani sopportano il carico maggiore: i dipendenti tra i 25 e i 34 anni costituiscono quasi la metà (46%) di coloro che affrontano la maggiore quantità di rielaborazione dell’AI. Nonostante siano considerati i più esperti di tecnologia, sono quelli che trascorrono più tempo a verificare e correggere i risultati dell’AI.
  • Le lacune nella formazione persistono: sebbene il 66% dei dirigenti indichi la formazione sulle competenze come una priorità assoluta, solo il 37% dei dipendenti che affrontano la maggiore quantità di rielaborazione dichiara di avervi accesso, rivelando un chiaro divario tra le intenzioni della dirigenza e l’esperienza dei dipendenti. 
  • I ruoli lavorativi non hanno tenuto il passo con l’AI: nella maggior parte delle organizzazioni (89%), meno della metà dei ruoli è stata aggiornata per accogliere le innovazioni dell’AI. I dipendenti usano strumenti del 2025 all’interno di strutture lavorative del 2015, e si trovano a dover conciliare un output più rapido con processi o sistemi rimasti invariati.

Reinvestire i guadagni dell’AI nella forza lavoro

La maggior parte delle organizzazioni concorda sul fatto che i guadagni dell’AI dovrebbero andare a vantaggio dei lavoratori italiani, ma oggi il reinvestimento tende ancora ad avvenire altrove. Le aziende sono più propense a reinvestire i risparmi dell’AI in tecnologia (39%) che nello sviluppo dei dipendenti (30%). E invece di usare il tempo risparmiato per sviluppare competenze, molte si limitano ad aumentare il carico di lavoro (32%), lasciando i dipendenti a gestire l’AI da soli. In Italia la situazione sembra migliore: il 59% dei dirigenti afferma che la propria organizzazione ha dato priorità al reinvestimento di questi guadagni nella formazione e nello sviluppo delle competenze, mentre solo il 54% dei dipendenti ha riscontrato un aumento degli investimenti in quest’area.

Ma le organizzazioni che stanno ottenendo risultati concreti stanno facendo una scelta diversa. I dipendenti con esiti positivi dall’AI sono molto più propensi a usare il tempo risparmiato per aumentare il valore del proprio lavoro, attraverso analisi più approfondite, un processo decisionale più solido e un pensiero strategico (57%), piuttosto che semplicemente assumere più compiti e hanno anche molte più probabilità di aver ricevuto una maggiore formazione sulle competenze (79%).

Le organizzazioni che realizzano il maggior valore dall’AI trattano il tempo risparmiato come una risorsa strategica. Reinvestono nell’aggiornamento professionale dei propri team, nel miglioramento della collaborazione e nel potenziamento del lavoro basato sul giudizio. La più grande opportunità è aiutare i dipendenti a imparare a usare l’AI in modo efficace, soprattutto nelle aree che richiedono pensiero critico, creatività e capacità decisionale. La ricerca rende una cosa chiara: reinvestire nelle persone è il modo più rapido per ridurre la rielaborazione, migliorare i risultati e trasformare la velocità dell’AI in valore aziendale duraturo.