L’intelligenza artificiale è ormai una presenza concreta nel lavoro quotidiano di una quota ampia di occupati italiani. Secondo la ricerca 2026 dell’Osservatorio HR Innovation del Politecnico di Milano, oggi la utilizza il 44% dei lavoratori, dodici punti in più rispetto a un anno fa. La crescita è netta, ma non coincide ancora con una trasformazione profonda del lavoro. Nella maggior parte dei casi, infatti, l’AI viene trattata come uno strumento operativo: serve a velocizzare attività standard, supportare compiti ripetitivi, facilitare la produzione di contenuti o il recupero di informazioni. Molto più raramente viene impiegata per ripensare responsabilità, servizi, processi o modelli decisionali.
È questo il punto centrale che emerge dalla ricerca presentata il 12 maggio 2026 a Milano nel convegno “Don’t Look Up: ci stiamo preparando al futuro del lavoro?”. L’adozione corre più veloce della capacità delle organizzazioni di governarla. I lavoratori sperimentano, si adattano, incorporano nuovi strumenti nelle routine. Le direzioni hr, invece, fanno più fatica a trasformare questa diffusione in una strategia. Il risultato è un’adozione ampia ma ancora superficiale, con benefici immediati sull’operatività e una limitata capacità di incidere sull’assetto complessivo dell’impresa.
Indice degli argomenti:
Mezz’ora guadagnata al giorno, ma quasi sempre senza una regia
Il dato forse più concreto riguarda il tempo. In media, i lavoratori italiani che usano l’intelligenza artificiale risparmiano 30 minuti al giorno. Per chi la utilizza ogni giorno, il tempo recuperato sale a 40 minuti. È un margine tutt’altro che irrilevante, soprattutto se proiettato su settimane e mesi di attività. Eppure solo il 9% delle organizzazioni dichiara di gestire in modo strutturato questo tempo guadagnato.
Qui si misura il ritardo delle aziende. Il tema non è solo quanto tempo l’AI faccia risparmiare, ma che cosa si decida di farne. In assenza di una regia, quei minuti finiscono dispersi in attività residuali, micro-compiti o semplice compressione delle agende. Quando invece il recupero di tempo viene organizzato, può essere reinvestito in formazione, sviluppo di competenze, innovazione di prodotto, nuovi servizi o miglioramento della qualità del lavoro.
Secondo Mariano Corso, responsabile scientifico dell’Osservatorio HR Innovation, i benefici sulla produttività restano ancora modesti e non si traducono, almeno per ora, in effetti sistemici sull’occupazione. Il rischio più concreto non è la sostituzione immediata del lavoro umano, ma l’incapacità delle organizzazioni di evolvere il proprio modello operativo. In altre parole, l’AI c’è già, ma molte imprese continuano a usarla come un accessorio e non come una leva di trasformazione.
L’uso cresce, ma spesso fuori dai canali aziendali
La diffusione dell’AI avanza anche al di fuori delle policy interne. Il 34% dei dipendenti usa strumenti non promossi dalla propria organizzazione. Ancora più significativo è il dato su chi affianca alle soluzioni aziendali altri strumenti esterni: sono il 51%. È il segnale di un’adozione spontanea e in parte incontrollata, che rende evidente la distanza tra i bisogni operativi delle persone e la capacità delle aziende di offrire strumenti adeguati.
Per le imprese questo pone almeno due problemi. Il primo riguarda sicurezza, riservatezza dei dati e privacy. Il secondo riguarda la qualità del governo tecnologico: quando i lavoratori scelgono da soli gli strumenti, l’adozione si frammenta, i processi diventano meno leggibili, la formazione si indebolisce e si moltiplicano standard diversi all’interno della stessa organizzazione.
La ricerca segnala che il controllo di qualità e la validazione degli output restano ancora quasi sempre in mano alle persone. Accade nell’83% dei casi. È una forma di sperimentazione prudente, utile a limitare errori e allucinazioni dei sistemi, ma indica anche che l’integrazione tra umano e macchina è ancora a uno stadio iniziale. In Italia, osserva l’Osservatorio, non si registrano ancora casi significativi di “forza lavoro ibrida” composta da persone e agenti AI pienamente integrati nei processi.
Settori diversi, adozione diversa
L’adozione non è uniforme. I settori più avanti sono Ict, media e telco, dove l’uso dell’AI raggiunge il 65% dei lavoratori. All’estremo opposto c’è il retail, fermo al 31%. Anche il livello di istruzione incide in modo evidente: l’uso cresce tra i profili più qualificati e nelle realtà di grandi dimensioni, mentre resta più limitato dove le competenze digitali sono più fragili o l’organizzazione investe meno nell’accompagnamento.
Le attività in cui l’intelligenza artificiale viene usata più spesso sono la creazione di contenuti, indicata dal 64% degli utilizzatori, e la gestione della conoscenza, al 56%. Più indietro analisi e problem solving, che si fermano al 37%.
Anche questo conferma che l’AI viene impiegata soprattutto per alleggerire il lavoro esecutivo o organizzare informazioni già disponibili, meno per sostenere decisioni complesse o sviluppare nuove capacità distintive.
La percezione dei lavoratori, comunque, è nel complesso positiva. Il 44% vede miglioramenti nella velocità e nei volumi di lavoro, il 42% nella qualità degli output, il 41% nella gestione dei carichi. Il 45% segnala vantaggi nello sviluppo di nuove competenze e il 41% nella generazione di idee.
Non emerge quindi, almeno dai dati sugli utilizzatori, un effetto immediato di impoverimento cognitivo. Il timore di una dipendenza crescente dalla tecnologia esiste, ma per ora convive con una percezione diffusa di utilità pratica.
Occupazione: nessun effetto sistemico, ma il fabbisogno cambia
Uno dei punti più delicati riguarda il rapporto tra AI e occupazione. La ricerca del Politecnico di Milano rileva che in Italia non emergono ancora prove di un aumento sistemico della disoccupazione tra i lavoratori più esposti all’automazione. È un dato rilevante perché contrasta con il dibattito più allarmato sviluppatosi negli ultimi mesi in altri mercati, a partire dagli Stati Uniti.
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 nel 5%. Negli Stati Uniti, invece, 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. Il mercato italiano, almeno per ora, non mostra lo stesso andamento.
Questo però non significa che l’impatto sarà trascurabile. Il 49% delle imprese afferma di dover riallocare o riqualificare almeno il 5% della forza lavoro nel breve-medio termine. È una quota già molto alta, che segnala la presenza di una trasformazione in corso. Il problema è che solo il 15% delle organizzazioni dichiara di avere le competenze necessarie per far evolvere ruoli e professionalità. Le aziende intravedono il fabbisogno, ma in larga parte non hanno ancora gli strumenti per gestirlo.
Il nodo delle competenze e il ritardo delle direzioni HR
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. L’AI viene adottata nei team, ma la sua traduzione in architetture di ruolo, percorsi di crescita, sistemi di apprendimento e criteri di valutazione procede lentamente.
Il 57% dei lavoratori lamenta l’assenza di iniziative aziendali di accompagnamento all’AI. Dove esistono, spesso si limitano a linee guida o indicazioni generiche, non a percorsi strutturati di formazione continua. È un limite che rischia di amplificare le disuguaglianze interne: chi ha già competenze e autonomia sperimenta di più; chi parte da una posizione più fragile resta indietro e tende a percepire maggiormente i rischi.
Secondo Martina Mauri, direttrice dell’Osservatorio HR Innovation, una delle sfide più urgenti riguarda il ripensamento delle mansioni dei lavoratori che entrano nel mercato del lavoro e dei loro percorsi di crescita. Se una parte delle attività di base viene automatizzata, le organizzazioni devono decidere come costruire esperienza, apprendimento e autonomia professionale. Non basta usare nuovi strumenti: bisogna ridisegnare il modo in cui si impara a lavorare.
La crisi del manager davanti a macchine sempre più autonome
La ricerca dedica un passaggio importante anche alla figura del manager. In molte organizzazioni i modelli si fanno più piatti, con meno livelli gerarchici, più autonomia diffusa e processi decisionali meno verticali. In questo quadro, la funzione manageriale tradizionale perde centralità, mentre crescono le esigenze di coordinamento tra persone, strumenti intelligenti, dati e automazione.
Il problema è che i manager non sono ancora pronti. Un manager su cinque non conosce le implicazioni etiche dell’uso dell’AI. Il 22% non sa distinguere con sufficiente chiarezza quali attività delegare alla macchina e quali mantenere in capo agli esseri umani. Non è un dettaglio tecnico. Da questa capacità dipendono qualità del lavoro, responsabilità decisionale, presidio dei rischi, tutela delle persone e affidabilità dei processi.
Le direzioni HR indicano proprio nell’evoluzione della figura manageriale una delle principali sfide dei prossimi anni. La questione riguarda anche l’attrattività del ruolo. La Generazione Z mostra meno interesse per le posizioni manageriali, spesso percepite come cariche di stress, responsabilità e squilibrio tra vita e lavoro. Se a questo si aggiunge la crescente presenza di sistemi intelligenti nei processi, il ruolo del manager dovrà probabilmente spostarsi dalla supervisione gerarchica alla capacità di orchestrare relazioni, strumenti e decisioni.
Benessere, purpose e carenza di persone
Il quadro del lavoro italiano, secondo l’Osservatorio, resta fragile anche sul versante del benessere. La quota di persone pienamente ingaggiate scende al 15%. Solo l’8% dichiara di stare bene sul lavoro su tutte e tre le dimensioni considerate dalla ricerca: fisica, relazionale e psicologica. Restano alte anche le intenzioni di uscita: circa due lavoratori su cinque hanno cambiato lavoro o pensano di farlo a breve.
Tra i fattori che incidono di più c’è il purpose, il senso attribuito al lavoro. Nelle aziende capaci di trasmettere uno scopo chiaro, la quota di persone ingaggiate arriva all’83%; dove questo elemento manca, crolla al 9%. È un dato che pesa soprattutto nella capacità di attrarre i più giovani, ma che incide anche sulla tenuta organizzativa complessiva.
Le imprese devono fare i conti, nello stesso tempo, con una persistente carenza di personale. Il 75% delle organizzazioni italiane dichiara difficoltà nell’assunzione. Le criticità si concentrano sui profili tecnici, in particolare in ambito digitale e tra gli operai specializzati. E sullo sfondo agisce la dinamica demografica: con un tasso di natalità fermo a 1,2 figli per donna, nel 2040 l’Italia potrebbe avere 3 milioni di residenti in meno e nel 2080 scendere sotto i 46 milioni, con un calo della popolazione attiva.
Anche qui il ritardo è evidente. Le aziende investono soprattutto su attrazione e fidelizzazione dei più giovani, mentre solo il 12% ha progetti specifici per le generazioni più anziane. L’allungamento della vita lavorativa, però, sarà un pezzo essenziale della sostenibilità futura del mercato del lavoro.
L’automazione cresce, ma la vera sfida è ridisegnare l’organizzazione
Oggi, in media, il 12% delle attività lavorative risulta automatizzato, con punte del 40% nel settore dei media. Per il 45% delle imprese, l’adozione di queste tecnologie rappresenta una risposta diretta alla carenza di personale o alla difficoltà di trovare competenze adeguate sul mercato. L’automazione, quindi, non entra solo per ridurre costi: in molti casi viene usata per compensare una scarsità crescente di lavoro disponibile.
Il punto, però, resta sempre lo stesso. Appena un’organizzazione su quattro ha iniziato a riprogettare i processi con l’AI. Solo nel 20% delle aziende questa tecnologia ha già modificato il business e, anche in quel caso, la quota di nuovi servizi o nuovi ricavi abilitati dall’AI resta marginale. Si automatizza una parte delle attività, ma si cambia poco nella struttura di fondo.
La ricerca consegna quindi un quadro meno spettacolare e più utile di molti discorsi sull’intelligenza artificiale. L’AI non sta cancellando il lavoro, almeno non in modo sistemico nel contesto italiano osservato nel 2026. Sta però modificando tempi, strumenti, competenze richieste e rapporti interni alle organizzazioni. Il problema non è se entrerà davvero nel lavoro: è già successo. Il problema è se imprese e direzioni HR saranno in grado di trasformare questa diffusione in un progetto organizzativo, formativo e manageriale coerente. Finora, i dati del Politecnico di Milano dicono che la risposta è ancora parziale.
Gli award 2026: i casi premiati dall’Osservatorio
Nel quadro tracciato dalla ricerca, l’Osservatorio HR Innovation ha premiato anche alcune organizzazioni che hanno introdotto progetti considerati innovativi nella gestione delle persone. Gli HR Innovation Award 2026 sono andati a Gruppo Intesa Sanpaolo per la categoria dedicata alle potenzialità dell’AI in ambitoHR; a La Piadineria per il talent attraction rivolto alla Gen Z, a SEA per le competenze al centro della carriera e dello sviluppo, e a Quiris per la direzione HR data-driven e proattiva. L’HR Innovation Impact Award 2026 è stato assegnato a Sky Italia.
Sono segnali ancora circoscritti, ma indicano la direzione in cui una parte delle imprese si sta muovendo: usare dati, piattaforme, agenti AI e strumenti di analytics non solo per velocizzare funzioni amministrative, ma per ripensare selezione, welfare, crescita professionale e presidio delle competenze.
È su questo terreno che si misurerà la distanza tra chi usa l’intelligenza artificiale come semplice supporto operativo e chi invece la integra in una strategia di trasformazione del lavoro.
