Che cos’è l’intelligenza artificiale
Andreas Kaplan e Michael Haenlein hanno definito l’intelligenza artificiale come la capacità di un sistema di interpretare correttamente dati esterni, apprendere da essi e impiegare le conoscenze acquisite per perseguire determinati obiettivi ed eseguire specifiche attività mediante processi di adattamento flessibile.
Ma questo miglioramento avviene solo quando l’utilizzatore inserisce prompt e dati nella modalità corretta: secondo un recente benchmark dell’Università di Stanford, il tasso di allucinazioni dei 26 principali LLM varia dal 22% al 94%[i].
Dall’ottimizzazione delle catene di approvvigionamento alla gestione del servizio clienti tramite chatbot, l’IA oggi è passata dall’essere un semplice supporto tecnologico a una componente fondamentale per le aziende che vogliono rimanere competitive.
Il suo impiego sta ridefinendo il rapporto tra innovazione e forza lavoro su scala globale, in modo paragonabile ai grandi cambiamenti introdotti dalla rivoluzione industriale.
IA e lavoro: trasformazione, non fine
L’intelligenza artificiale non rappresenta la fine del lavoro umano, ma una sua profonda trasformazione. Il punto centrale è come verranno distribuiti gli effetti di questa trasformazione indotta dall’IA. Senza adeguati investimenti in formazione, politiche attive e regolamentazione, il rischio è un aumento delle disuguaglianze tra lavoratori, generazioni e sistemi economici.
Ogni rivoluzione tecnologica ha cambiato il lavoro: la differenza non la fa la tecnologia, ma il modo in cui scegliamo di adottarla.
Secondo i dati di McKinsey & Company, circa l’80% delle imprese utilizza già l’IA in almeno una delle proprie attività e oltre il 90% prevede di aumentare gli investimenti nel settore[ii].
Il mercato del lavoro tra sostituzione e nuove competenze
Si assiste così a una duplice dinamica nel mercato del lavoro: da un lato, alcune categorie di lavoratori risultano sempre più esposte alla sostituzione; dall’altro, cresce la domanda di competenze avanzate in ambiti strategici come i semiconduttori e l’analisi dei dati. Aziende come Amazon, Microsoft e Meta, grazie ai guadagni di efficienza legati all’IA, hanno annunciato rilevanti tagli di personale, mentre in Europa e negli Stati Uniti aumenta la richiesta di professionisti altamente qualificati.
Tali tendenze non configurano però un effetto compensativo, poiché le nuove opportunità occupazionali richiedono competenze specialistiche che spesso non coincidono con quelle dei lavoratori maggiormente esposti all’automazione.
L’IA, infatti, non solo incrementa la produttività, ma rafforza anche la resilienza delle catene di approvvigionamento in interi settori. Molte imprese, tuttavia, faticano a stare al passo con l’evoluzione tecnologica, nonostante gli investimenti di governi e aziende.
Secondo l’OCSE-GPAI AI Working Group on the Future of Work, l’impatto dell’IA non può essere letto come una semplice sostituzione tra uomo e macchina, ma come un processo di trasformazione e riconfigurazione dei ruoli[iii].
L’intelligenza artificiale è uno strumento innovativo che può eliminare alcuni ruoli, crearne di nuovi o migliorare quelli esistenti. La direzione dipende dalle scelte umane.
Secondo un rapporto di Rational FX del 2025, più di 202 mila posti di lavoro sono già stati tagliati in diverse aziende, spinti dalle ristrutturazioni legate all’IA[iv].
Si configura così un nuovo divario nel mercato del lavoro: una frattura tra chi possiede le competenze richieste dal nuovo paradigma produttivo e chi rischia di esserne escluso.
Non c’è il collasso del lavoro umano bensì la trasformazione del suo contenuto: è una prospettiva che crea opportunità, ma richiede un rapido adeguamento delle competenze, per evitare una disoccupazione strutturale.
Il divario di competenze e la formazione continua
Un elemento critico riguarda le competenze oggi richieste dalle imprese: sono concentrate in pochi poli e in pochi grandi player tecnologici, ampliando il divario tra le imprese leader e quelle follower.
Oggi la domanda globale di professionisti specializzati supera l’offerta con un rapporto di 3,2 a 1.
In un sondaggio condotto a livello globale da Bain & Company lo scorso marzo, quasi il 44% dei dirigenti ha identificato la mancanza di competenze interne come uno dei principali freni all’adozione dell’IA generativa e l’85% dei responsabili del settore tech dichiara di aver posticipato progetti a causa della mancanza di personale specializzato[v].
Una delle trasformazioni più profonde riguarda la funzione formativa del lavoro. Se nel modello industriale il lavoro rappresentava un luogo di apprendimento progressivo e costruzione dell’identità professionale, oggi questa funzione non è più garantita. In una prospettiva vicina a quella descritta da Zygmunt Bauman, il lavoro diventa “liquido”: instabile, mutevole e privo di traiettorie lineari. Le competenze diventano rapidamente obsolete e l’apprendimento richiede aggiornamento continuo.
Il vero rischio non è l’intelligenza artificiale in sé, ma un utilizzo che ignori la riqualificazione e il valore delle competenze umane.
Cosa può (e non può) automatizzare l’intelligenza artificiale
Gran parte delle applicazioni attuali dell’IA riguarda l’intelligenza analitica, ambito in cui i computer hanno raggiunto, e talvolta superato, le capacità umane grazie a una maggiore velocità di elaborazione e memoria. Questa forma di intelligenza viene applicata a grandi volumi di dati ed è impiegata per svolgere compiti complessi ma al tempo stesso sistematici, coerenti e prevedibili.
Secondo uno studio condotto da McKinsey, le tecnologie di IA attualmente disponibili sono in grado di automatizzare attività che, nelle professioni della conoscenza, occupano fino al 70% del tempo lavorativo, una quota significativamente superiore rispetto alle stime precedenti[vi].
La crescente capacità dell’IA generativa di comprendere il linguaggio naturale sta accelerando questo processo, consentendo l’automazione anche di compiti collaborativi e decisionali. Entro il 2060, circa il 50% delle attività lavorative attuali potrebbe risultare automatizzato[vii].
Ma questa trasformazione comporta anche il rischio di nuove disuguaglianze. Le attività facilmente automatizzabili tendono a essere svalutate, mentre quelle integrate con l’IA possono beneficiare di maggiore produttività e valorizzazione economica. Ne deriva una differenziazione crescente nelle opportunità e nelle condizioni lavorative.
La trasformazione però non è solo economica, ma anche organizzativa ed etica. Le imprese stanno passando da modelli gerarchici a strutture più flessibili e collaborative, in cui la tecnologia supporta il lavoro umano attraverso sistemi di analisi predittiva, assistenti virtuali e software di generazione automatica.
L’IA riflette i valori e le scelte di chi la progetta e la implementa: le decisioni sui dati da utilizzare, sulle variabili da ottimizzare e sulla costruzione degli algoritmi producono effetti concreti su persone, organizzazioni e società. Responsabilità, trasparenza e inclusività sono necessarie per bilanciare innovazione e rispetto dei principi di equità e sicurezza per tutti i lavoratori.
Un report delle Nazioni Unite evidenzia che circa il 40% dei lavoratori sarà influenzato dall’IA in misura più o meno significativa, soprattutto nelle economie avanzate[viii].
Le professioni più e meno esposte all’IA
Non tutte le professioni sono pienamente automatizzabili. Nel settore manifatturiero, ad esempio, gli operai possono essere assistiti dall’IA nello svolgimento di compiti pesanti o rischiosi, mantenendo però un ruolo di supervisione. È improbabile una loro sostituzione totale, poiché l’IA è efficace nella gestione di dati, analisi e comunicazioni, ma incontra ancora limiti nei lavori pratici di precisione che coinvolgono strumenti e oggetti fisici non standardizzati.
L’IA può automatizzare attività, non necessariamente intere professioni.
L’adozione dell’IA tra i liberi professionisti in Italia
Il rapporto sulle libere professioni in Italia 2025, basato su un’indagine su 1.180 professionisti, mostra che il 58,2% dei professionisti utilizza frequentemente strumenti di IA, il 25,4% li usa occasionalmente, il 16,4% non li usa affatto. Otto professionisti su dieci hanno già avuto un contatto operativo con queste tecnologie, anche se con intensità diverse. Le professioni più vicine ai numeri, ai documenti e alla produzione di testi standardizzabili risultano le più rapide nell’adozione e le più potenzialmente a rischio ed esposte all’impatto dell’IA. Nel rapporto spiccano le professioni economico-finanziarie, dove gli utilizzatori frequenti arrivano al 76,6%. Seguono le aree tecnico-specialistiche (64,3%) e alcune categorie ordinistiche molto esposte a pratiche, modulistica e redazione documentale: commercialisti ed esperti contabili (64,5%), consulenti del lavoro (62,4%), avvocati e notai (52,4%)[ix].
All’estremo opposto ci sono i settori dove pesa di più la dimensione relazionale, la responsabilità clinica o l’uso di dati sensibili. Nei sanitari l’uso frequente scende al 45,9% e la quota di non utilizzatori sale fino al 27,7%. Tra architetti e geometri l’adozione frequente si ferma al 45,9%.
Tra gli under 45 circa due terzi usano l’IA frequentemente, la quota scende progressivamente e arriva al 49,4% tra gli over 65. Negli studi l’uso frequente cresce con il numero di addetti fino ad arrivare al 70,2% negli studi con dieci o più dipendenti.
L’IA non è ancora un’infrastruttura centrale, ma uno strumento di supporto cognitivo esterno ai sistemi principali.
I dipendenti degli studi dichiarano un uso frequente dell’IA più basso rispetto ai liberi professionisti. Nel rapporto tra i dipendenti l’uso frequente è al 39,8% ma sale tra i quadri al 67,4%. L’adozione passa dalle figure più qualificate.
Il freno principale a chi non utilizza l’IA non è economico. Il 56% non la usa perché non ne conosce le potenzialità, il 38,9% preferisce metodi tradizionali, il 17,6% ha timori su privacy e sicurezza dei dati. I costi sono citati solo dal 4,7% degli intervistati.
Dall’uso individuale all’integrazione organizzativa
I guadagni iniziali arrivano quando l’IA viene usata come assistente, ma i benefici più stabili e scalabili emergono quando l’adozione diventa organizzativa.
Un rapporto OCSE del 2025 sostiene che per trasformare l’aumento di produttività in crescita reale le imprese dovranno adottare organizzazione, processi e strategie. È in sostanza la definizione di integrazione[x].
Saranno necessari ingenti investimenti in reskilling e upskilling, ovvero nella riqualificazione e nell’aggiornamento continuo delle competenze di milioni di lavoratori.
Le competenze umane al centro del futuro del lavoro
Le competenze umane diventeranno sempre più preziose, con una domanda crescente di quelle abilità che le macchine non sono ancora in grado di replicare: pensiero critico, intuito, giudizio e intelligenza emotiva. Le soft skills non saranno sostituibili dall’IA, ma risulteranno fondamentali per una collaborazione efficace tra esseri umani e tecnologia.
Un ulteriore elemento critico riguarda il lavoro invisibile che sostiene l’intelligenza artificiale, svolto in larga parte nel Sud-est asiatico, in Africa e in America Latina, come l’etichettatura di dati e la classificazione di testi e immagini. Senza questo lavoro umano, l’IA non esisterebbe. In conclusione, l’intelligenza artificiale non determinerà da sola il futuro del lavoro: saranno le scelte collettive a stabilire se essa diventerà uno strumento di emancipazione o un moltiplicatore di disuguaglianze.
[i] I modelli di IA hanno difficoltà a distinguere tra ciò che è vero e ciò che qualcuno crede sia vero. Ad esempio, l’accuratezza di GPT-4o passa dal 98,2% al 64,4%, mentre quella di DeepSeek R1 precipita da oltre il 90% al 14,4%. I modelli si comportano bene quando una falsa affermazione è attribuita a un’altra persona, ma commettono molti più errori quando la stessa affermazione viene presentata come convinzione dell’utente
[ii] The State of AI in 2025: Agents, innovation and trasformation, November 5 2025 https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
[iii] Working Group on the future of work
https://oecd.ai/en/working-group-future-of-work
[iv] https://www.rational-online.com/media/investor-relations/veroeffentlichungen-gj-2025/rational-ag—annual-report-fy-2025-(single-pages).pdf
[v] https://www.bain.com/about/media-center/press-releases/20252/widening-talent-gap-threatens-executives-ai-ambitions–bain–company/
[vi] https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#
[vii] https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/agents-robots-and-us-how-ai-reshapes-work-and-skills-in-europe
[viii] https://unctad.org/publication/technology-and-innovation-report-2025
[ix] https://osservatoriolibereprofessioni.eu/rapporto-nazionale-libere-professioni/
[x] https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/12/ai-adoption-by-small-and-medium-sized-enterprises_9c48eae6/426399c1-en.pdf
