L’intelligenza artificiale ridisegna le logiche del lavoro. Ma dietro alla narrativa per cui tutti ne beneficeranno, c’è un sottobosco di ostacoli. L’impatto di questa rivoluzione nelle aziende assume contorni precisi, svelando un quadro in cui la ricerca dell’efficienza incontra resistenze strutturali. I dati della Banca centrale europea (Bce) scattano una fotografia inedita delle scrivanie europee. Come sottolineano gli economisti di Francoforte, “l’uso dell’intelligenza artificiale sul lavoro è raddoppiato negli ultimi due anni e le persone segnalano un notevole risparmio di tempo”. Si profila un cambio di paradigma con ostacoli evidenti, poiché un sondaggio della Bce mostra che “i guadagni di produttività percepiti variano ampiamente e ci sono ancora barriere che impediscono a molti di adottare questa nuova tecnologia”.
La penetrazione degli algoritmi negli uffici traccia una curva ascendente capace di mutare la routine di milioni di dipendenti. A spiegarlo è l’ultimo studio a cura di António Dias da Silva, Laura Lebastard e David Sondermann. Il Consumer Expectations Survey della Banca centrale europea, basato su ventimila interviste mensili in undici nazioni, certifica una transizione massiccia, in quanto l’interrogativo su “come l’AI influenzerà l’occupazione e la produttività” rappresenta “una delle domande più urgenti dato il potenziale dell’AI di alterare profondamente il modo in cui lavoriamo”. Il documento ufficiale rivela una tendenza chiara e inarrestabile, sottolineando che “in soli due anni, la quota di lavoratori che usano l’AI sul lavoro è raddoppiata dal 26% degli intervistati nel 2024 al 41% nel 2025, raggiungendo il 52% nel 2026”. Oggi una decisa “maggioranza dei lavoratori riferisce di usare l’AI per lavoro e, in media, la usano circa tre giorni a settimana”.
L’assimilazione del cambiamento segue faglie demografiche e culturali precise. Esiste un grande divario basato sui titoli di studio, con un tasso di adozione che “ha raggiunto il 61% tra le persone molto istruite, rispetto al 37% tra coloro con livelli di istruzione inferiori”. L’età rappresenta un discriminante altrettanto netto, in quanto “i lavoratori più giovani hanno circa 20 punti percentuali in più di probabilità di usare l’AI rispetto ai loro colleghi più anziani”. Anche il genere gioca un ruolo, sebbene secondario, visto che “gli uomini segnalano un utilizzo leggermente superiore rispetto alle donne, sebbene età e istruzione rimangano i veri motori dell’adozione”. Gli esperti dell’Eurotower evidenziano un fenomeno di convergenza, notando che “in modo interessante, una volta che i lavoratori aprono la porta all’AI, la integrano nelle loro routine a tassi molto simili”.
Il nucleo dell’analisi si concentra sulle ore recuperate e sul conseguente potenziale aumento della produttività macroeconomica. I riscontri sul campo appaiono lusinghieri, poiché “l’utente mediano riporta di risparmiare tre ore a settimana, ovvero circa il 7,7% del tempo di lavoro mediano”. La Bce precisa che “questo dato complessivo contiene una distribuzione altamente asimmetrica” e, di fatto, “la maggior parte degli utenti gode di moderati risparmi di tempo, mentre un piccolo numero segnala guadagni di efficienza molto elevati”. I risultati europei confermano evidenze internazionali. Il report attesta che “i nostri risultati si allineano con quelli di un recente studio della London School of Economics”. Nel contempo “i risparmi di tempo riportati nei nostri dati sono più alti rispetto a quelli di uno studio di Alexander Bick, Adam Blandin e David J. Deming per la Federal Reserve Bank di St. Louis, il che potrebbe riflettere in parte differenze nella progettazione delle domande e nella copertura geografica”.
La prospettiva d’insieme ridimensiona l’entusiasmo sistemico. I tecnici specificano che “solo metà dei lavoratori ha riportato di usare e risparmiare tempo grazie all’AI (48,8%)” e di conseguenza, per l’intera economia, “il guadagno di efficienza complessivo è più vicino al 3,8%”. Gli economisti avvertono che le ore recuperate diventano un beneficio collettivo tangibile “solo se i lavoratori trasformano le ore liberate in produzione extra, piuttosto che usarle per attività meno direttamente produttive”. Un elemento chiave riguarda le aziende, dato che “l’impulso alla produttività dipende anche dal fatto che il datore di lavoro sia in una posizione tale da mettere a frutto quella capacità extra”. Il risultato netto si materializza in calcoli dell’Eurotower che prevedono “un aumento della produttività dell’AI di circa 0,35 punti percentuali all’anno in media per l’area euro”. Un ruolo primario è ricoperto dalla natura delle singole mansioni, in un contesto dove “i guadagni di efficienza forniti dall’AI variano considerevolmente a seconda del compito e i guadagni maggiori non derivano sempre dagli usi più comuni”.
L’analisi evidenzia che “generare o eseguire il debug del codice produce i guadagni maggiori, a quasi otto ore a settimana, sebbene solo circa l’8% dei lavoratori usi l’AI per questo scopo”. Al contrario “la ricerca, la raccolta di informazioni, la scrittura e la modifica del testo” figurano tra gli usi più frequenti, ma i risparmi di tempo per questi compiti risultano inferiori a quelli delle mansioni tecniche.
L’accettazione della tecnologia muta in base al ruolo aziendale, delineando resistenze impreviste in vasti segmenti produttivi. I manager rappresentano la categoria con i tassi di adozione più elevati e un approccio costruttivo, poiché “usano di più l’AI, risparmiano più tempo nel farlo e in definitiva hanno la percezione più positiva della tecnologia”. Questa predisposizione li colloca “in una buona posizione per aiutare a guidare l’adozione dell’AI sul posto di lavoro”. Eppure il sentimento collettivo subisce un deterioramento, portando il testo a constatare che “nel complesso, l’AI è percepita in modo meno favorevole oggi rispetto a un anno fa”, con “la percentuale di lavoratori che la vedeva positivamente scesa dal 43% al 41%”. Il pessimismo tecnologico si lega alle incertezze dell’economia, un circolo vizioso dove “i lavoratori che hanno opinioni negative sull’AI sono anche più pessimisti sull’economia” e “riportano aspettative di disoccupazione più elevate un anno dopo, maggiore paura di perdere il lavoro e aspettative più deboli per la crescita del reddito e della spesa”. I ricercatori confermano che “la paura di essere sostituiti dall’AI aumenta quando le prospettive del mercato del lavoro sono in generale meno favorevoli”.
Restano intatte le barriere all’ingresso per una vasta porzione della popolazione attiva. “Un terzo dei rispondenti non usa l’AI perché è irrilevante per le proprie mansioni attuali”, mentre altri “preferiscono metodi tradizionali o sono scoraggiati da preoccupazioni sull’accuratezza e sull’affidabilità o dalla mancanza di fornitura da parte del loro datore di lavoro”. Una quota sostanziale di dipendenti esprime apatia, con il “41% disinteressato a usare l’AI” e una sorprendente percentuale del “34% dei manager” in questa condizione di chiusura. Oltre la metà dei lavoratori non coinvolti cita la necessità di strumenti adeguati, indicando come soluzione “una migliore formazione sull’uso degli strumenti di AI e una migliore comprensione dell’utilità dell’AI”.
Sebbene “circa metà delle aziende progetta di investire nella formazione sull’AI nei prossimi 12 mesi”, emerge un deficit manageriale preoccupante in grado di limitare gli sviluppi futuri, in uno scenario in cui “molti sono ancora esitanti a investire“. Nelle riflessioni conclusive gli autori indicano una via maestra imperativa. Per superare gli ostacoli residui, ottimizzare i processi e raggiungere il pieno potenziale, “i datori di lavoro, supportati dalle autorità nazionali, dovrebbero massimizzare il supporto ai dipendenti, in particolare attraverso la formazione e un accesso più facile agli strumenti AI”. Un compito – a oggi – tutt’altro che semplice.
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Fabrizio Goria
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