Workday, Inc ha presentato una nuova ricerca globale in occasione dell’inaugurazione dell’Innovation Lab di Milano, il primo hub in Italia dedicato alla sperimentazione e alla co-creazione di soluzioni di intelligenza artificiale per la finanza e le risorse umane. L’indagine mostra che, sebbene l’IA stia generando guadagni di produttività, molte organizzazioni non ne stanno cogliendo appieno il valore. I dipendenti 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.
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.
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.
