Engagement e innovazione: a quali costi stiamo introducendo l’AI in azienda?
Da quando nel novembre del 2022, OpenAI ha presentato ChatGPT, il suo chatbot basato su un sistema di elaborazione del linguaggio naturale, addestrato attraverso 800 gigabyte di dati, il mondo non è più stato lo stesso.
E lo si può affermare con certezza anche del mondo del lavoro, al quale era stata promesso ciò che più conta per le organizzazioni: l’efficienza.
Quasi quattro anni dopo, però, è arrivato il momento di chiedersi se quella promessa sia stata mantenuta, e soprattutto a quale prezzo. Perché esiste un costo dell’intelligenza artificiale che non compare in nessun bilancio, ma si percepisce entrando nelle aziende: la lenta evaporazione del coinvolgimento delle persone.
L’AI aumenta davvero la produttività? Cosa dicono i dati
Solo nel 2025 sono stati investiti circa 259 miliardi di dollari in imprese legate all’AI, ovvero il 61% di tutto il venture capital globale. È quanto emerge dal report pubblicato dall’OCSE lo scorso febbraio, che suggerisce quanto l’AI sia ormai percepita come motore dominante dell’innovazione.
Eppure, e qui sta il paradosso, questi investimenti non stanno producendo i risultati sperati.
Secondo una ricerca del National Bureau of Economic Research, infatti, il 90% delle imprese non ha registrato alcun incremento di produttività negli ultimi 3 anni e, nonostante i capitali investiti, i benefici faticano a materializzarsi in termini di efficienza o riduzione dei costi. E la lettura di questi dati assume una sfumatura ancora più significativa se si pensa che nascono da dichiarazioni dirette di quasi 6000 dirigenti senior di imprese statunitensi, britanniche, tedesche e australiane.
Questo dato, però, va interpretato con cautela, perché non significa affatto che l’AI non funzioni. Lo stesso studio rileva che il 69% delle imprese utilizza l’AI in modo attivo e continuativo, il punto è che il vantaggio avvertito sul singolo compito non si ritrova poi nei risultati complessivi dell’azienda. Per strada quel guadagno si disperde: una parte viene assorbita dal tempo necessario a controllare e correggere ciò che la macchina produce, il resto dalla riorganizzazione dei processi e dall’apprendimento dello strumento.
È proprio in questo scarto, tra capitali ingenti e ritorni che tardano, che maturano i costi meno visibili. E il più sottovalutato di tutti riguarda il coinvolgimento delle persone, che merita attenzione ad entrambe le estremità della scala professionale.
L’impatto dell’Intelligenza Artificiale sugli entry level
Per lungo tempo le organizzazioni hanno coltivato le competenze dei propri professionisti per gradi. Le mansioni d’avvio, quelle più ripetitive, a basso rischio, avevano una funzione che andava oltre la produzione immediata: erano la palestra in cui chi entrava imparava dal lavoro dei colleghi più esperti, sbagliava in un contesto “protetto”, affinando progressivamente quel discernimento che solo la pratica regala. Sono proprio queste le attività che oggi i sistemi generativi assorbono con più facilità e che, quando vengono automatizzate, non si limitano a rimpiazzare semplicemente l’esecutore di un compito, ma restringono la porta d’accesso alla professione e all’apprendimento di competenze sul campo.
Un esempio concreto di questo fenomeno arriva dal mondo del IT. La società di ricerca SignalFire ha calcolato che nel 2024 le aziende del settore hanno assunto un quarto di neolaureati in meno rispetto all’anno prima, e individua nell’AI una delle cause principali. Chi ha poca esperienza, infatti, si occupa spesso di compiti semplici e ripetitivi, esattamente quelli che i programmi di intelligenza artificiale ormai sanno gestire bene.
Per chi si sta affacciando ora al lavoro, però, tutto questo rappresenta un’incertezza concreta sul proprio futuro che in alcuni casi è sfociata in protesta. Nella primavera del 2026 alcune cerimonie di laurea negli Stati Uniti hanno preso una piega che gli oratori non si sarebbero mai aspettati. Alla University of Arizona l’ex amministratore delegato di Google Eric Schmidt ha tenuto il discorso ai neolaureati paragonando l’intelligenza artificiale alle grandi rivoluzioni tecnologiche del passato. Qualcosa di molto simile è successo alla University of Central Florida, dove definire l’AI “la prossima rivoluzione industriale” ha provocato la stessa reazione di rifiuto tra gli studenti.
Leggere questi fischi come timore per la tecnologia sarebbe sbagliato. Chi entra oggi nel mondo del lavoro è cresciuto con questi strumenti e li usa con maggiore naturalezza rispetto alle generazioni precedenti. Il problema è che se Internet prima, e gli smartphone poi, avevano creato mestieri e interi settori che non esistevano, moltiplicando le occasioni di lavoro, l’AI generativa, almeno in parte, arriva con una promessa opposta: ottenere gli stessi risultati con meno persone. I più giovani lo hanno capito bene. E ciò che chiedono non è di fermare la tecnologia, ma di sapere quale posto avranno in un mondo che dovranno comunque abitare e far funzionare.
È un punto che il dibattito tende a dimenticare, e che riguarda tanto chi cerca il primo lavoro quanto l’azienda che dovrebbe assumerlo. Ridurre le posizioni d’ingresso non penalizza solo i giovani, ma chiude anche la via attraverso cui ogni impresa si rinnova e forma, anno dopo anno, i professionisti esperti di domani. È un equilibrio fragile tra il risparmio di oggi e la solidità futura, e tenerlo in piedi conviene a tutti.
AI e senior level: dei tagli al calo dell’engagement
Accanto ai timori di chi sta entrando ci sono quelli, altrettanto fondati, di chi è in azienda da tempo. I tagli legati all’automazione, che all’inizio sembravano riguardare solo le mansioni più semplici, hanno finito per estendersi verso l’alto. Tra le grandi aziende tecnologiche, i licenziamenti del 2026 hanno coinvolto anche profili tecnici altamente qualificati e personale di diversi livelli di esperienza, segno che nemmeno chi ha una lunga carriera alle spalle può considerarsi al riparo.
Ma anche per chi resta, qualcosa cambia. Quando una parte importante delle attività che riempivano la giornata passa alle macchine, il professionista esperto può ritrovarsi con un margine d’azione più ridotto, limitato a ciò che è strettamente necessario. Intorno a sé vede a volte colleghi cambiare strada perché il loro ruolo si è ridotto al punto da sembrare inutile; e quasi mai vede arrivare i giovani che avrebbe potuto seguire e far crescere. È un’assenza che pesa più di quanto sembri, perché toglie prospettiva: senza ricambio, viene a mancare l’idea di un domani in cui ciò che si sa verrà raccolto da qualcun altro. Così rischia di spegnersi una delle spinte più profonde del mestiere, quella di trasmettere ciò che si è imparato, accompagnare chi comincia, vedere un progetto passare di mano e continuare anche dopo di noi.
A questo si aggiunge un cambiamento nella natura stessa del lavoro. Una quota crescente del tempo non serve più a costruire, ma a controllare: verificare che i materiali prodotti dai sistemi automatici non contengano errori o informazioni inventate, correggerli, rifinirli, riportarli a un livello accettabile. È un rovesciamento dei ruoli che pesa direttamente sul coinvolgimento. Anche chi ha alle spalle una lunga carriera può finire per fare, di fatto, da supervisore alla macchina: una posizione che ricorda quella dello stagista, ma capovolta, perché stavolta è il sistema a produrre e all’esperto tocca controllarne il lavoro. Quel controllo resta prezioso, perché solo chi conosce davvero un settore sa distinguere un buon risultato da uno sbagliato. Ma quando la verifica finisce per occupare quasi tutto il tempo, diventa difficile sentirsi ancora autori, e non soltanto revisori, di ciò che porta la propria firma.
