Statistiche sull'intelligenza artificiale sul posto di lavoro 2025-2035

Tra il 2025 e il 2035 l'intelligenza artificiale avrà un impatto sul lavoro simile a quello che Internet ha avuto tra il 2000 e il 2010.

L'automazione di questo o quello si è trasformata in una riprogettazione poco nota di intere pratiche, tra cui il reclutamento e l'assistenza clienti, nonché la scrittura, la ricerca e la grafica.

I dati in nostro possesso per il periodo 2024-2025 mostrano già la curva: livelli di adozione superiori al 70%, miglioramenti concreti nella produttività e preoccupazioni su creatività, equità e affidabilità.

Questo documento raccoglie le più recenti evidenze internazionali sull'intelligenza artificiale in azione, tra cui la portata del suo utilizzo, i settori e le professioni in cui si sta diffondendo più rapidamente e l'atteggiamento dei lavoratori nei suoi confronti.

Esamina le metriche che possono essere osservate: le applicazioni specifiche più comunemente utilizzate, l'influenza sulla produttività e l'innovazione e i primi indizi di ROI.

La somma di questi numeri non si limita a delineare la situazione attuale dell'intelligenza artificiale; indica anche i mattoni di una futura economia del lavoro in cui la distinzione tra esseri umani e algoritmi sarà irrilevante.

Tasso globale di adozione dell'intelligenza artificiale sul posto di lavoro (dal 2019 al 2025)

Negli ultimi sette anni, l'intelligenza artificiale è passata dall'essere un'idea marginale a qualcosa che la maggior parte delle aziende afferma di adottare nella pratica.

La percentuale di aziende che utilizzano l'intelligenza artificiale in almeno una funzione, come misurato dal sondaggio globale a lungo termine di McKinsey, è diminuita durante la crisi del COVID-19, ma da allora è ripresa con l'emergere dell'intelligenza artificiale generativa: il 72% nel sondaggio di inizio 2024 e il 78% nel nostro ultimo sondaggio (2025).

Questo aumento è confermato dal rapporto AI Index 2025 dello Stanford Institute for Human-Centered AI, che afferma che il 78% delle organizzazioni utilizzava l'intelligenza artificiale nel 2024, rispetto al 55% del 2023.

Istantanea dell'adozione

*Lettura di inizio 2024; diversi rapporti di fine anno indicano che la percentuale era pari a circa il 78% entro la fine del 2024, in linea con il livello “più recente” indicato dall’indagine del 2025.

Fonti: serie di sondaggi McKinsey State of AI in the Enterprise (vedere la barra laterale, "Dati demografici del sondaggio", per i dettagli sulla metodologia e sui profili degli intervistati), con i livelli del 2024 e del 2025 confermati dallo Stanford AI Index.

Cosa significano i dati

Il tasso di adozione si è stabilizzato intorno al 50-56 percento dal 2020 al 2022, per poi aumentare nel 2023 e nel 2024, quando le aziende hanno iniziato a implementare progetti pilota di intelligenza artificiale generativa nella produzione, principalmente in applicazioni IT, marketing e vendite e di assistenza clienti.

Ciò implica un notevole inserimento o integrazione dell'intelligenza artificiale, ma non necessariamente una profonda trasformazione dei processi aziendali; tuttavia, si tratta di un passo significativo verso l'ampliamento del "kit di strumenti" del tipico dipendente.

Commento dell'analista

La mia interpretazione di questa tendenza è che essa rappresenta la curva a S che solitamente osserviamo nell'evoluzione dell'adozione della tecnologia, con una precisazione: in questo caso, le aziende hanno accelerato il processo di adozione piuttosto che spremere il valore corrispondente.

Molte aziende hanno optato per un'intelligenza artificiale "semplice" o integrata (ad esempio, tramite plug-in o funzionalità di copilota), quindi il numeratore (la percentuale di aziende che hanno adottato l'intelligenza artificiale) è cresciuto più rapidamente del denominatore (valore).

Guardando al futuro, nel prossimo anno o due, mi aspetto che il tasso di adozione continui a crescere, anche se solo modestamente, dato che non c'è molto margine di manovra, mentre l'attenzione e l'enfasi si spostano sull'integrazione di questi strumenti, sulla razionalizzazione di applicazioni e strumenti e sul perfezionamento del modello operativo di un piccolo numero di processi aziendali critici in cui l'intelligenza artificiale può generare guadagni di efficienza materiale.

Le aziende che affrontano l'intelligenza artificiale come farebbero con qualsiasi altra capacità (definendo un proprietario, un budget, indicatori chiave di prestazione [KPI] e un processo per ritirare gli investimenti che non soddisfano il loro business case) saranno quelle che otterranno miglioramenti duraturi della produttività dall'adozione dell'intelligenza artificiale.

Casi d'uso del settore (2025)

Gli andamenti del settore nel 2025 sono sufficientemente distinti da orientare gli investimenti.

I due settori principali in termini di implementazione dell'intelligenza artificiale di generazione nelle operazioni quotidiane sono la tecnologia e i servizi professionali, seguiti dai media e dalle telecomunicazioni e dalle industrie avanzate (che includono aziende elettroniche, aerospaziali e automobilistiche), seguiti dai beni di consumo, dalla finanza e dai settori tipicamente fortemente regolamentati e ad alta intensità di risorse (vedere la barra laterale "La nostra indagine sullo stato dell'intelligenza artificiale nel 2025").

Il 71% degli intervistati all'ultimo sondaggio globale di McKinsey sullo stato dell'intelligenza artificiale ha dichiarato che le proprie organizzazioni implementano l'intelligenza artificiale di generazione in almeno una funzione, ma le percentuali variano notevolmente a seconda del settore.

Istantanea per settore

Fonte: McKinsey Global Survey on the State of AI (condotta nel secondo semestre del 2024, pubblicata nel 2025). I dati rappresentano l'utilizzo dell'IA generativa nei vari settori, ovvero la percentuale di organizzazioni che utilizzano l'IA generativa in almeno una funzione aziendale.

Le implicazioni

A mio avviso, questi risultati riflettono la relativa facilità di integrazione dell'intelligenza artificiale nei processi aziendali.

Le aziende tecnologiche tendono a integrare l'intelligenza artificiale nei prodotti e nei servizi; i servizi professionali si basano sulla gestione della conoscenza e sulla scrittura. I media e le telecomunicazioni utilizzano l'intelligenza artificiale nelle operazioni di servizio.

I settori sanitario ed energetico sembrano essere in ritardo, non perché manchino i casi d'uso, ma perché per raggiungere la prontezza produttiva è necessario soddisfare requisiti quali sicurezza, governance dei dati e integrazione con i sistemi legacy.

La finanza tende a dare priorità alla governance rispetto all'implementazione, un processo più lento, anche se probabilmente più sostenibile nel lungo termine.

Inoltre, per mettere in prospettiva la ripartizione del settore, il panorama aziendale globale in senso più ampio ha registrato un notevole aumento nell'uso dell'intelligenza artificiale negli ultimi anni (vedere la barra laterale "Ascesa dell'intelligenza artificiale nel mondo degli affari a livello globale").

Prospettiva dell'analista

Ai fini della pianificazione, presumo che il vincolo non saranno i tassi di adozione, bensì la profondità.

I leader di ogni settore stanno passando dal semplice "spostamento degli interruttori" alla radicale rivisitazione di alcuni processi ad alta produttività (ad esempio, l'aggiudicazione dei reclami, la produzione di contenuti di marketing, l'assistenza clienti di primo livello, la correzione dei bug).

Il prossimo livello di differenziazione deriverà dall'infrastruttura dei dati e dalla gestione del rischio: recupero dei dati integrato con set di dati gestiti, monitoraggio dell'utilizzo e punti di revisione umana.

Due indicatori operativi della maturità dell'IA che cerco sono (1) un unico proprietario per il rischio operativo dell'IA e (2) un approccio al portafoglio di investimenti che trascuri tutto ciò che non si ripaga da solo in termini di risorse di elaborazione.

I settori più regolamentati si adegueranno man mano che l'affidabilità e la spiegabilità dei modelli diventeranno di routine, ed entrambi questi obiettivi sono più vicini di quanto si possa pensare.

Adozione dell'IA per funzione (2025)

Ecco le percentuali per il 2025, suddivise per funzione. L'IA di generazione è più diffusa nelle funzioni esterne, ricche di contenuti e di scrittura di software, mentre è meno comune nelle funzioni che richiedono capitale o una supervisione rigorosa.

Questi dati provengono da una nuova indagine globale di McKinsey (condotta nella seconda metà del 2024, pubblicata nel 2025) sulle funzioni in cui l'IA generativa viene utilizzata regolarmente. Le funzioni identificate nell'indagine sono quelle che chiamo "ruoli funzionali".

Nel complesso, vediamo marketing e vendite al vertice, sviluppo di prodotti e servizi, IT e operazioni di servizio al centro, e rischio e conformità, catena di fornitura e produzione in fondo (almeno per ora).

Snapshot per tipo di ruolo (percentuale di organizzazioni che utilizzano regolarmente l'intelligenza artificiale di generazione)

Fonte: McKinsey Global Survey on the State of AI (dati del secondo semestre del 2024, pubblicati nel 2025). Le percentuali rappresentano le "aziende che utilizzano regolarmente l'IA di generazione in almeno un caso d'uso" per funzione. "Knowledge management" è l'etichetta utilizzata da McKinsey per aggregare altre funzioni aziendali.

Principali takeaways

Osservo due tendenze. In primo luogo, le funzioni che coinvolgono intrinsecamente testo, immagini, codice e dati strutturati (marketing, prodotto, IT e sviluppo software) sono relativamente più facili da implementare nei modelli.

In secondo luogo, rischio e conformità, catena di fornitura e produzione si trovano più in basso nella lista perché comportano controlli più rigorosi, accesso ai dati e giustificazioni di sicurezza.

Oltre a ciò, il fatto che l'adozione complessiva dell'IA di generazione sia aumentata vertiginosamente nel 2024 (vedere l'adozione dell'IA di generazione in tutte le aziende) fornisce un contesto in cui anche le funzioni più semplici mostrano un certo aumento.

Opinione dell'analista

A mio avviso, il 2025 sarà l'ultimo anno in cui la penetrazione sarà al centro dell'attenzione.

Queste funzioni di front-running non si limiteranno ad "adottare l'intelligenza artificiale" in questi ruoli; automatizzeranno end-to-end alcune attività selezionate e ad alta frequenza in queste aree, come la pianificazione delle campagne per i test A/B nel marketing, la correzione dei bug nell'ingegneria del software e la ricerca di conoscenze con audit nelle funzioni di supporto.

Tre segnali indicheranno la maturità dell'IA di generazione: (1) un proprietario nominato del rischio operativo dell'IA, (2) funzioni di ricerca dati connesse a fonti di dati ben gestite (e non a Internet aperto) e (3) una pipeline con regole di tramonto per i prototipi che non generano valore sufficiente a giustificare il loro consumo energetico.

Mi aspetto anche che le funzioni sul lato destro del grafico (supply chain e produzione) aumentino man mano che la garanzia sulla maturità degli strumenti e sulle pipeline di dati sintetici diventa più solida. In breve: abbiamo finito con l'ampiezza dell'IA di generazione. È il momento di approfondire l'IA di generazione.

Esposizione dei dipendenti agli strumenti di intelligenza artificiale (dal 2023 al 2025)

Nel 2025, assisteremo a una netta separazione tra le tipologie di ruolo. L'intelligenza artificiale generativa permea le mansioni con un'impronta esterna e ricca di contenuti, o quelle coinvolte nello sviluppo software. È meno diffusa nelle aree aziendali ad alta intensità di capitale o di permessi.

L'ultima indagine globale di McKinsey (condotta nella seconda metà del 2024 e pubblicata nel 2025) mostra dove le aziende stanno implementando regolarmente l'intelligenza artificiale di generazione, suddivisa per funzione. Considero queste funzioni come indicatori pratici dei "tipi di ruolo" all'interno dell'organizzazione.

Il risultato principale: marketing e vendite sono i settori più esposti, seguiti da un ampio cluster di sviluppo di prodotti o servizi, IT e operazioni di servizio. I ruoli che meno probabilmente utilizzano l'IA di generazione oggi sono la governance, la supply chain e la produzione.

Snapshot per tipo di ruolo (percentuale di organizzazioni che utilizzano regolarmente l'intelligenza artificiale di generazione)

Fonte: McKinsey Global Survey sullo stato dell'intelligenza artificiale (dati H2'24; pubblicato nel 2025).

I numeri rappresentano "l'uso regolare dell'IA di generazione in almeno un caso d'uso" per funzione. La "gestione della conoscenza" è l'insieme delle altre funzioni aziendali.

Punti chiave. Quali sono le osservazioni chiave?

Per me ce ne sono due. La prima è che le funzioni che hanno già come input testo, immagini, codice o rappresentazione della conoscenza (ad esempio marketing, prodotto, IT, software) sono più facili da comprendere. I modelli sono un'aggiunta spontanea.

Il secondo è che le aree aziendali che richiedono maggiori autorizzazioni o risorse (rischio/conformità, catena di fornitura, produzione) sono più in basso nell'elenco perché la garanzia, il controllo degli accessi e la sicurezza legale sono più importanti della generazione di nuovi risultati.

Vale la pena notare che l'adozione da parte delle aziende è aumentata complessivamente nel corso del 2024. Quindi anche quelle che sono rimaste indietro nell'adozione stanno riscontrando almeno un certo incremento.

Il parere dell'analista.

Come interpreto questi risultati? La mia opinione è che il 2025 sarà l'anno in cui la penetrazione non sarà più un argomento di discussione.

Le aziende più avanzate avranno trovato un modo per integrare l'uso dell'intelligenza artificiale di generazione in questi ruoli, ma, cosa ancora più importante, la utilizzeranno per riscrivere dall'inizio alla fine alcune attività chiave ad alto volume (ad esempio, la generazione di idee tramite test A/B nel marketing, la correzione di bug nell'ingegneria o la ricerca di conoscenze con tracciamento nel supporto).

In questo caso cercherò tre indicatori di maturità: (1) una singola persona nominata come responsabile del rischio operativo dell'IA, (2) processi di ricerca o altri processi di recupero che utilizzano corpora gestiti (in contrapposizione a Internet) e (3) un portafoglio di casi d'uso che ritiri silenziosamente i progetti che non ripagano per il calcolo.

I settori più regolamentati colmeranno il divario non appena le questioni relative alla garanzia e alla provenienza diventeranno di routine, e questo è più vicino di quanto molti sospettino.

L'effetto sulla produttività degli strumenti di intelligenza artificiale (2024-2025)

Mentre analizzo le prove più recenti sugli effetti dell'intelligenza artificiale sulla produttività, noto due tendenze: ci sono alcuni vantaggi concreti da riscontrare (quando lo si fa nel modo giusto) e c'è una grande nota a piè di pagina che dice "dipende da come lo si fa".

La Federal Reserve Bank di St. Louis ha scoperto che, "tra gli utenti impiegati dell'intelligenza artificiale generativa negli Stati Uniti, la nuova tecnologia ha contribuito per una percentuale compresa tra il 6% e il 24.9% delle ore lavorative totali (durante la settimana di utilizzo) alla fine del 2024".

Un altro studio rileva che “ogni ora di utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa è risultata circa il 33% più produttiva di una normale ora di lavoro”.

Ecco una semplice tabella per riassumere questi risultati:

Cosa ci dicono queste cifre?

Secondo la mia interpretazione, l'implicazione di questi risultati è che quando i dipendenti interagiscono in modo significativo con questi strumenti, si verifica effettivamente un dividendo di produttività.

Tuttavia, il fatto che questo dividendo raggiunga il 24.9 percento di "ore assistite" implica che la maggior parte delle persone non consente a questi strumenti di consumare ogni loro momento lavorativo.

L'aumento di produttività del 33 percento all'ora è straordinario, ma riguarda solo le ore in cui lo strumento è in uso e non l'intera settimana.

E se considerati nell'intera economia, i benefici si aggirano tra lo 0.3 e il 3.0% della crescita annuale della produttività.

In altre parole, tutto questo è ancora agli inizi; i benefici sono reali, ma concentrati in poche tasche.

La mia opinione

A mio avviso, la conclusione per i dirigenti è che i facili vantaggi della produttività basata sull'intelligenza artificiale sono a portata di mano, ma per realizzare questi guadagni in modo più ampio sarà necessario riprogettare i processi, migliorare le competenze e gestire il personale.

I dirigenti devono passare dal "fantastico, mettiamo questi strumenti nelle mani di tutti" al "quali processi siamo disposti a rivedere?" "Quali orari saranno effettivamente supportati dallo strumento?"

"In quali processi aziendali possiamo integrare lo strumento e dove potremo misurare i miglioramenti della produttività ora per ora?"

Finché non saremo in grado di farlo, resteremo bloccati in un mondo di barre parziali (dal 6 al 24.9 percento delle ore assistite), non di barre complete.

La sfida che ci attende non è trovare il dividendo di produttività, ma istituzionalizzarlo, interiorizzarlo e diffonderlo in tutta l'organizzazione.

Gli annunci di lavoro elencano già le competenze di intelligenza artificiale come requisiti

Il mercato del lavoro non ha tempo per discutere la questione: ha già aggiunto la "competenza in materia di intelligenza artificiale" come requisito in molti annunci di lavoro.

LinkedIn ha recentemente segnalato che le offerte di lavoro che indicano come requisito la "competenza in ambito AI" (tra cui esperienza con ChatGPT, GitHub Copilot e prompt engineering) sono aumentate di oltre sei volte nell'ultimo anno.

Sebbene tali offerte di lavoro siano ancora relativamente rare (vale a dire lo 0.2% di tutte le offerte di lavoro retribuite a livello globale), il tasso di crescita è inequivocabile.

Analogamente, Indeed ha riportato nel gennaio 2025 che le offerte di lavoro negli Stati Uniti che fanno riferimento all'intelligenza artificiale generativa sono cresciute del 170% nell'ultimo anno, mentre la percentuale di offerte rimane relativamente bassa, pari a circa lo 0.3%.

Istantanea delle menzioni delle competenze di intelligenza artificiale negli annunci di lavoro

La mia interpretazione

Questa è la classica situazione di "coda sottile, trend ripido". Il livello base di annunci di lavoro che richiedono competenze di "intelligenza artificiale" è ancora basso (vale a dire, ben al di sotto dell'1%), ma il trend è molto forte (vale a dire, un aumento di sei volte in un anno su LinkedIn e di 2.7 volte su Indeed).

È evidente che molti lavori stanno passando dal richiedere un'esperienza "facoltativa" con gli strumenti di intelligenza artificiale al richiedere un livello base di competenze "indispensabili" nell'uso degli strumenti di intelligenza artificiale.

Vediamo il linguaggio apparire per la prima volta negli annunci di lavoro per lavori tecnici (ad esempio, sviluppo software, data science) e lavori di consulenza, per poi diffondersi ad altri ruoli di knowledge worker man mano che l'uso degli strumenti di intelligenza artificiale diventa più standardizzato all'interno delle organizzazioni.

Opinione dell'analista

Se fossi a capo di un team, considererei la "competenza in materia di intelligenza artificiale" come ora la considero "competenza nei fogli di calcolo". Non è obbligatoria per tutti i lavori, ma è prevista per molti lavori che implicano analisi, scrittura o assistenza ai clienti.

Per rispondere all'esigenza di competenze in materia di intelligenza artificiale, i responsabili delle assunzioni dovrebbero fare due cose. Innanzitutto, dovrebbero identificare i ruoli che richiedono competenza con specifici strumenti di intelligenza artificiale e includerli nella descrizione del lavoro.

In questo modo i requisiti del lavoro restano ancorati alla realtà e i candidati vengono aiutati a decidere se possiedono le competenze richieste.

In secondo luogo, dovrebbero fornire ai nuovi dipendenti una formazione sull'uso degli strumenti di intelligenza artificiale, inclusi tutorial sull'uso degli strumenti più diffusi, esempi di casi d'uso accettati e strumenti per misurare i vantaggi di ciascun caso d'uso.

Questo perché la realtà è scritta sul muro: le descrizioni dei lavori includeranno sempre più la competenza nell'uso degli strumenti di intelligenza artificiale, man mano che la realtà del modo in cui viene svolto il lavoro si adatta alle descrizioni dei lavori.

Sentimento tra i lavoratori sull'intelligenza artificiale (2025)

Ho esaminato le recenti ricerche sugli atteggiamenti dei lavoratori nei confronti dell'intelligenza artificiale nel mondo del lavoro. Da quello che ho visto, emerge un senso di ottimismo, un senso di disagio e un senso di complessità.

Da un lato, i lavoratori sanno che le cose cambieranno, dall'altro non sono sicuri di cosa ciò significherà per loro personalmente.

I numeri

Secondo un nuovo sondaggio condotto dal Pew Research Center sui lavoratori statunitensi (inizio 2025):

Il 52% afferma di essere preoccupato per l'utilizzo dell'IA sul posto di lavoro. Il 36% si dice fiducioso riguardo all'impatto dell'IA sul proprio lavoro. Il 16% afferma che parte del proprio lavoro viene attualmente svolto con l'IA. Il 25% afferma di poter immaginare che parte del proprio lavoro attuale venga svolto con l'IA.

Uno studio globale condotto da KPMG International e dall'Università di Melbourne (48340 partecipanti, provenienti da 47 Paesi) ha rilevato che il 57% dei dipendenti ammette di aver nascosto l'utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale sul lavoro.

Tabella delle metriche del sentimento dei lavoratori

Cosa ci dicono questi numeri

Dal mio punto di vista, vedo due binari nella forza lavoro. Molti lavoratori conoscono l'intelligenza artificiale e le sue potenzialità, ma sono meno quelli che si sentono completamente sicuri o preparati.

Il fatto che più della metà sia preoccupata suggerisce che la distribuzione e la comunicazione non sono ancora al livello necessario.

Il fatto che un buon terzo si senta fiducioso suggerisce che l'opportunità è evidente e palpabile.

La statistica relativa al "nascondere l'uso" è particolarmente interessante; suggerisce una discrepanza tra l'impiego e il comfort (o la divulgazione) dei lavoratori, poiché questi ultimi utilizzano gli strumenti ma forse non si sentono sicuri o supportati nel dirlo apertamente.

La mia opinione

Credo che questi risultati contrastanti siano un campanello d'allarme. Credo che le organizzazioni non dovrebbero dare per scontato che la fiducia dei lavoratori arriverà semplicemente perché la tecnologia è disponibile.

Le organizzazioni devono piuttosto collaborare con i dipendenti per creare fiducia, chiarire l'utilizzo e formare i lavoratori.

Il mio consiglio è di investire in politiche chiare su come verrà utilizzata l'intelligenza artificiale, di coinvolgere i lavoratori nello sviluppo di queste politiche e di monitorare la fiducia parallelamente all'utilizzo.

La tecnologia è pronta, ma le persone non lo sono ancora.

In poche parole, abbiamo superato la fase di shock e stupore dell'intelligenza artificiale in azione, ed è giunto il momento della fase di allineamento.

Strumenti di intelligenza artificiale più frequentemente utilizzati (2025)

E che dire degli strumenti di intelligenza artificiale a cui i dipendenti accedono effettivamente sul lavoro? In questo caso, vediamo due istantanee: una degli sviluppatori e un'altra degli utenti aziendali.

Focalizzato sugli sviluppatori: nel segmento degli sviluppatori, vediamo due strumenti di produttività pronti all'uso in testa al gruppo.

Nel sondaggio Stack Overflow del 2025, l'82% degli sviluppatori dichiara di utilizzare ChatGPT, mentre il 68% utilizza GitHub Copilot, seguito da Gemini (47%), Claude/Claude Code (41%), Microsoft Copilot (31%) e Perplexity (16%). Si noti che queste sono percentuali di sviluppatori che utilizzano qualsiasi strumento di intelligenza artificiale, non di tutti gli utenti.

Azienda: Sul fronte aziendale, disponiamo di dati di telemetria del browser reali che suggeriscono una situazione simile: secondo il report del 2025 di LayerX, ChatGPT rappresenta il 92% dell'utilizzo totale di GenAI aziendale, seguito da Gemini (15%), Claude (5%) e Copilot (2-3%). Il report stima inoltre che il 45% dei dipendenti utilizzi uno o l'altro strumento di GenAI, a dimostrazione di quanto questi strumenti siano diventati comuni.

Istantanea: gli strumenti di intelligenza artificiale più utilizzati al lavoro (2025)

Contesto: i dati di Stack Overflow si basano sulle segnalazioni degli sviluppatori sull'utilizzo degli strumenti, mentre i dati di LayerX si basano sui dati di telemetria dei browser aziendali. Entrambi i report sono stati pubblicati nel 2025.

Interpretazione

La mia interpretazione è semplice: sebbene la coda lunga sia effettivamente lunga, gli strumenti che i dipendenti utilizzano effettivamente al lavoro sono relativamente pochi.

ChatGPT è ancora la porta d'ingresso per la maggior parte degli utenti, sia sviluppatori che (in termini di traffico relativo) aziende più ampie.

Copilot ha un particolare successo tra gli sviluppatori, ma è in ritardo in ambito aziendale perché la maggior parte dei casi d'uso si verifica nei chatbot rivolti ai consumatori, a cui si accede tramite account personali.

La seconda storia riguarda la frammentazione: sebbene strumenti come Gemini, Claude e Perplexity abbiano solidi casi d'uso, non hanno sostituito il modello generico "apri chatbot, ottieni risposta".

Implicazioni di pianificazione

Se dovessi pianificare delle implementazioni, pianificherei un singolo strumento generalista e un numero limitato di strumenti specializzati per coprire la maggior parte dei casi d'uso.

La chiave sarà la governance e l'integrazione: instradare la maggior parte delle query quotidiane tramite un chatbot gestito centralmente con accesso ai dati e ai registri aziendali, ma rendere semplice per i dipendenti richiamare strumenti specializzati (ad esempio, copiloti di codifica o recuperatori ad alta intensità di ricerca) dall'interno della stessa interfaccia.

Tieni traccia non solo degli MAU, ma anche della percentuale di attività assistite e del tempo risparmiato per attività: è qui che risiede il valore.

Concentrare la maggior parte dei dipendenti su un unico strumento di primo piano non è un problema; è un'opportunità per standardizzare prompt, registri e protezioni in modo che tali vantaggi possano essere ampliati senza caos.

Risultati di produttività vs. creatività (2024-2025)

Dopo aver esaminato le ultime ricerche, ho notato che gli strumenti di intelligenza artificiale generativa stanno avendo un impatto concreto e positivo sulla produttività, mentre l'impatto sulla creatività è più sfumato.

Ciò significa che le aziende si stanno muovendo più velocemente, ma è meno chiaro se stiano diventando più creative.

Principali risultati

Nel 2025, l'Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OCSE) ha scoperto che i lavoratori che utilizzavano strumenti di intelligenza artificiale generativa erano circa il 40% più veloci nello scrivere o riassumere testi e la qualità del loro lavoro era circa il 18% più alta, secondo quanto valutato dai valutatori.

Una meta-analisi del 2025 su 28 studi (che hanno coinvolto più di 8,000 partecipanti) ha scoperto che le persone che lavoravano con l'intelligenza artificiale erano più brave a produrre lavori creativi (con una dimensione dell'effetto di g ≈ 0.27), ma che la diversità delle idee da loro generate diminuiva (con una dimensione dell'effetto di g ≈ -0.86).

Istantanea: risultati di produttività vs. creatività

Cosa suggeriscono i numeri

Nella mia interpretazione dei dati, l'aumento della produttività è più diretto. Con l'aiuto degli strumenti di intelligenza artificiale, i lavoratori svolgono il loro lavoro più velocemente e producono risultati di qualità superiore in alcuni ambiti, come la scrittura e la sintesi. Ma l'impatto sulla creatività è più sottile.

È vero che le persone che collaborano con l'intelligenza artificiale in lavori creativi ottengono risultati migliori (g ≈ 0.27), ma la diversità delle idee che elaborano ne risente (g ≈ -0.86). Ciò implica che i sistemi di intelligenza artificiale potrebbero condurre gli esseri umani a soluzioni simili piuttosto che a soluzioni veramente originali.

Punto di vista dell'analista

A mio avviso, questo significa che le aziende dovrebbero trattare produttività e creatività separatamente. Se si vuole migliorare la velocità, la coerenza e la qualità delle attività ripetitive, l'intelligenza artificiale è la scelta più ovvia.

Tuttavia, se si vuole innovare radicalmente, generare idee o esplorare possibilità completamente nuove, sarà necessario gestire con maggiore attenzione l'interazione tra esseri umani e macchine.

Sarà necessario consentire alle persone di mantenere la propria autonomia, garantire una gamma diversificata di input e assicurarsi che le macchine non dominino il processo di generazione delle idee.

Se si vogliono sfruttare appieno i vantaggi dell'intelligenza artificiale entro la metà del 2025, suggerisco di seguire un approccio a doppio binario: nel breve termine, ci si dovrebbe concentrare su attività in cui è possibile accelerare e migliorare la qualità; parallelamente, si dovrebbe investire in spazi di sperimentazione in cui l'obiettivo è la divergenza (non la convergenza).

Intelligenza artificiale nel reclutamento e nell'automazione delle risorse umane (2025)

Siamo nel 2025 e i team delle risorse umane utilizzano l'intelligenza artificiale e l'automazione per l'assunzione, l'onboarding e la gestione dei dipendenti. I progetti pilota, un tempo sperimentali, sono ora imprescindibili.

Infatti, il 99% dei responsabili delle assunzioni afferma di utilizzare già l'intelligenza artificiale nel processo di assunzione e il 98% segnala "miglioramenti significativi" grazie a questa tecnologia.

Allo stesso modo, il 65% delle piccole imprese afferma di utilizzare già l'intelligenza artificiale per scopi di gestione delle risorse umane (principalmente per il reclutamento) e più della metà prevede di aumentare gli investimenti nel prossimo anno.

Istantanea: metriche chiave nel 2025 per l'assunzione e l'automazione delle risorse umane

Quindi cosa significa veramente questo?

Sarò il primo a dire che sono piuttosto sorpreso dalla rapidità con cui l'intelligenza artificiale si è affermata nelle risorse umane, anche se è ancora ai suoi primi stadi di applicazione nelle assunzioni. Ma il rapido passaggio da sperimentale a quasi onnipresente è inaspettato.

Attualmente sono numerosi i processi automatizzati, come la ricerca dei candidati, la selezione dei curriculum, la programmazione dei colloqui e persino alcuni aspetti del processo di colloquio stesso.

Senza dubbio, questi processi sono più efficienti. Il lavoro viene spesso completato più rapidamente e con meno intervento umano.

Ma c'è anche un rovescio della medaglia. Una volta che il 99% dei responsabili delle assunzioni utilizza l'intelligenza artificiale, questa non è più un fattore di differenziazione in sé e per sé.

Il fattore differenziante competitivo sarà il modo in cui lo implementerai, con quanta attenzione, con quanta imparzialità e con quanto bene lo integrerai con il giudizio umano.

Un esempio calzante: il 65% delle piccole imprese ha adottato l'intelligenza artificiale per i processi delle risorse umane (principalmente per il reclutamento), il che indica che non si tratta di un fenomeno che riguarda solo le aziende.

La nostra vista

Mi vengono in mente due importanti implicazioni analitiche.

In primo luogo, governance, rischio e controllo devono uscire dallo sfondo. Poiché l'intelligenza artificiale è ormai parte integrante della maggior parte delle decisioni di assunzione, questioni come pregiudizi, spiegabilità, esperienza del candidato e conformità diventano all'ordine del giorno.

Sebbene l'automazione possa certamente contribuire ad accelerare la fase iniziale del reclutamento (sourcing), altera anche radicalmente i diritti decisionali, l'audit e l'equità. Questa è una trasformazione, non un'ottimizzazione.

La seconda cosa è che dovrai concentrarti sulla collaborazione tra esseri umani e intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale può sicuramente accelerare e ottimizzare i processi di reclutamento, ma in fin dei conti il ​​valore risiede nella valutazione umana: l'adattamento culturale, l'adattamento strategico e l'adattamento al futuro.

Le aziende che impiegano l'intelligenza artificiale per analizzare e suggerire, ma mantengono il dibattito umano su chi dovrebbe essere assunto, otterranno risultati migliori rispetto a quelle che delegano l'intera decisione all'intelligenza artificiale.

Abbiamo superato la fase in cui ci si chiedeva se le risorse umane potessero essere automatizzate. Sì, è possibile. La domanda è quanto bene vengano automatizzate, gestite e integrate con i processi umani.

2024 – 2025: Valore e ROI nell’intelligenza artificiale

Passiamo ora al quadro del ROI 2024-25. Innanzitutto, all'interno delle funzioni aziendali, i leader dichiarano risultati diretti in termini di ROI (incrementi di fatturato, riduzione dei costi) derivanti dai loro investimenti nell'intelligenza artificiale generativa.

Tuttavia, se si fa un passo indietro e si guarda la situazione a livello aziendale, la realtà è più contrastante. Sebbene ci siano stati alcuni successi, quasi nessuno ha ancora avuto un impatto significativo sull'EBIT a livello aziendale.

Secondo il nostro ultimo sondaggio globale, la maggior parte dei dirigenti di tutte le funzioni aziendali dichiara di aver riscontrato sia risparmi sui costi che aumenti di fatturato nella seconda metà del 2024.

Oltre l'80% non segnala inoltre alcun impatto significativo sull'EBIT a livello aziendale. Solo il 17% indica che almeno il 5% dell'EBIT totale dell'ultimo anno è stato generato dall'intelligenza artificiale generativa.

Fai un'istantanea: dove si manifesta il ROI (percentuale di intervistati che segnalano valore, per unità aziendale, secondo semestre del 2024) Fonte: Stato dell'intelligenza artificiale nel 2024, McKinsey Global Survey (2025).

Fai un'istantanea: dove si manifesta il ROI (percentuale di intervistati che segnalano valore, per unità aziendale, secondo semestre del 2024) Fonte: Stato dell'intelligenza artificiale nel 2024, McKinsey Global Survey (2025).

Le metriche in funzione mostrano la quota di intervistati che dichiarano che le loro applicazioni di intelligenza artificiale generativa hanno generato nuovi ricavi o ridotto i costi negli ultimi 12 mesi.

Tuttavia, quando si parla di risultati aziendali, il quadro è molto diverso: oltre l'80 percento afferma di non aver ancora riscontrato un impatto significativo sull'EBIT derivante dall'intelligenza artificiale generativa, e solo il 17 percento segnala che l'intelligenza artificiale generativa ha rappresentato il 5 percento o più dell'EBIT totale nell'ultimo anno.

Cosa rappresentano queste cifre

A mio parere, questo è ciò che dovremmo vedere. Le soluzioni puntuali stanno dando i loro frutti. La domanda ora è: sono scalabili?

I risultati più significativi a livello funzionale si stanno ottenendo in aree intrinsecamente digitalizzate e basate su parametri: strategia e finanza, supply chain, service operations e ingegneria. Dopotutto, è più facile misurare i guadagni in termini di efficienza e performance.

Tuttavia, per ottenere un EBIT a livello aziendale da queste ottimizzazioni puntuali, è necessario fare di più che aggiungere qualche strumento in più.

È necessario standardizzare le API per i sistemi principali, assegnare la responsabilità del rischio e del ROI dell'IA e, soprattutto, reinvestire il tempo risparmiato in attività a valore aggiunto, evitando che venga semplicemente sprecato.

Questo è anche il motivo per cui la maggior parte dei team può orgogliosamente dichiarare l'impatto aziendale, ma il CFO non è ancora pronto ad affermare che l'intera azienda è stata trasformata.

Il punto di vista dell'analista

Se dovessi elaborare una strategia per il 2025-2026, lavorerei per ottenere un ROI su tre fronti collegati:

1. a livello di caso d'uso (ad esempio riduzione dei minuti, riduzione degli errori, % di upsell per chiamata) b. a livello di portafoglio (ad esempio consolidamento degli strumenti, eliminazione di un pilota a combustione lenta, allocazione delle risorse AI) c. a livello aziendale (ad esempio EBIT, CCC) con un processo chiaro per rilasciare le risorse nel business

Sappiamo che c'è valore da generare. I dati ce lo dicono. Bisogna solo creare i canali giusti. Bisogna collegare questi benefici locali ai profitti attraverso governance, semplificazione dei processi e analisi.

Facendo un passo indietro ed esaminando tutti questi diversi indicatori, possiamo vedere una cosa molto chiaramente: l'intelligenza artificiale non è solo alle porte del posto di lavoro. È già dentro.

Notiamo un'elevata adozione. Notiamo un utilizzo intensivo degli strumenti. Notiamo segnali contrastanti sul ROI, ma il ROI c'è.

La produttività sta crescendo più velocemente della creatività, il che significa che la fase iniziale di questa transizione riguarda più l'efficienza che l'innovazione radicale.

Alla base di queste misure di produttività, tuttavia, c'è un'evoluzione più sottile: un costante passaggio dal fare le cose al decidere, gestire e migliorare le cose.

Entro il 2035, non parleremo più del nostro utilizzo dell'IA. Parleremo di quanto saremo riusciti ad amplificare sistemi affidabili, proteggere i nostri dati, migliorare le competenze dei nostri dipendenti e, oltre alla produttività, valutare la nostra intelligenza collettiva e la nostra innovazione.

Dopo aver imparato a convivere con l'intelligenza artificiale negli anni '2020, impareremo a collaborare con essa negli anni '2030.

Dati del 2025 sull'utilizzo quotidiano dell'IA da parte della forza lavoro

Entro il 2025, l'intelligenza artificiale sarà una componente standard della vita lavorativa, il che significa che un numero crescente di lavoratori si affiderà quotidianamente a strumenti basati sull'IA. L'era dell'utilizzo intermittente è ormai lontana, poiché molte attività lavorative dipendono dall'IA tanto quanto lo sono da email e Excel.

Ore medie settimanali risparmiate grazie all'IA

Il vantaggio più frequentemente citato dell'intelligenza artificiale sul lavoro è l'efficienza. Molte ore di attività manuali che prima venivano svolte dagli esseri umani ora sono gestite dall'IA. Nel 2025, i lavoratori risparmieranno in media diverse ore a settimana. Questo tempo potrà poi essere impiegato in attività a maggiore impatto.

Percentuale di attività completamente automatizzate dall'IA

Si sta diffondendo sempre più la tendenza all'utilizzo dell'intelligenza artificiale per svolgere attività complete senza alcun intervento umano. Entro il 2025, una grande percentuale di compiti ripetitivi sarà completamente automatizzata dall'IA, come l'inserimento dati, la pianificazione e la semplice analisi dei dati. Ciò significa che i dipendenti potranno concentrare la propria attenzione su attività di livello superiore.

Tasso di adozione per livello professionale (livello base vs livello senior)

L'entità dell'utilizzo dell'IA dipende dal livello di anzianità del dipendente. Il personale di livello base potrebbe utilizzare l'IA per attività come l'aggiornamento delle competenze, mentre il personale senior potrebbe impiegarla per il processo decisionale e lo sviluppo strategico. Nel 2025, l'IA sarà onnipresente, e le differenze riguarderanno principalmente le modalità di utilizzo.

Percentuale di dirigenti che utilizzano l'IA per prendere decisioni

Un numero crescente di leader si sta rivolgendo all'intelligenza artificiale per supportare il processo decisionale. Ciò consente loro di elaborare grandi quantità di dati, prevedere i risultati o simulare scenari ipotetici. Entro il 2025, molti utilizzeranno l'IA per ottenere un secondo parere.

Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nella vostra azienda oggi per la comunicazione e la collaborazione interna?

L'intelligenza artificiale può favorire la collaborazione interna. Può trascrivere o redigere verbali di riunioni, scrivere e-mail e tenere traccia di dati e informazioni. Questo elimina gli attriti e mantiene le persone allineate all'interno dei team. Il 2025 non fa eccezione.

Qual è la percentuale di dipendenti preoccupati per la possibile perdita del posto di lavoro a causa dell'intelligenza artificiale?

Nonostante i potenziali vantaggi, tra i dipendenti serpeggiano preoccupazioni circa la misura in cui l'intelligenza artificiale potrebbe automatizzare i loro posti di lavoro. Il 2025 non farà eccezione.

L'ascesa della formazione sull'intelligenza artificiale nei luoghi di lavoro

Le aziende stanno investendo sempre di più nella formazione sull'intelligenza artificiale per i propri dipendenti. Acquisire competenze sull'utilizzo dell'IA è ora molto richiesto. La formazione sull'IA sarà più diffusa entro il 2025. L'aggiornamento delle competenze è parte integrante della transizione verso l'IA.

% di aziende con politiche di utilizzo dell'IA

Con la crescente diffusione dell'intelligenza artificiale, le aziende stanno sviluppando linee guida per il suo utilizzo. Tali linee guida possono includere norme relative alla privacy dei dati, all'etica e alle modalità di utilizzo. Nel 2025, un numero sempre maggiore di aziende ha formalizzato le proprie linee guida, promuovendo così un'adozione responsabile.

Utilizzo dell'intelligenza artificiale nei lavori di assistenza clienti

Il servizio clienti è un settore fortemente supportato dagli strumenti di intelligenza artificiale. L'IA viene utilizzata per rispondere alle domande più frequenti, generare bozze di risposte e fornire supporto agli operatori. L'impiego dell'IA in questo ambito aumenterà la produttività e l'efficienza entro il 2025, consentendo al personale umano di concentrarsi sulla gestione delle situazioni più complesse.

Quale percentuale di dipendenti utilizza l'intelligenza artificiale per la scrittura e la creazione di contenuti?

L'intelligenza artificiale viene utilizzata più comunemente negli strumenti di scrittura, come quelli per la redazione di email, la stesura di report e la creazione di presentazioni. Entro il 2025, molte persone utilizzeranno già strumenti di intelligenza artificiale per attività di scrittura, aiutando i team a comunicare in modo più rapido e preciso.

In quali settori l'intelligenza artificiale sta aumentando l'efficienza lavorativa?

Sebbene l'intelligenza artificiale aumenti l'efficienza lavorativa in molti settori diversi, la percentuale di lavoratori che può beneficiarne varia notevolmente da settore a settore. In generale, la percentuale è più alta nei settori che si basano prevalentemente su compiti intellettuali. Molti settori stanno già sfruttando l'incremento di efficienza che l'IA offrirà nel 2025 per apportare modifiche al modo in cui gestiscono le proprie attività.

Quale percentuale di organizzazioni utilizza l'intelligenza artificiale per l'analisi dei dati?

L'intelligenza artificiale consente l'analisi di grandi insiemi di dati in pochi secondi. Già nel 2025 alcune organizzazioni utilizzano l'IA per ottenere rapidamente informazioni e sintesi dai dati. L'analisi dei dati tramite IA sta diventando lo standard e l'utilizzo di strumenti di IA permette alle aziende di ottenere risposte basate sui dati più velocemente.

Per cosa viene utilizzata l'intelligenza artificiale nella gestione dei progetti?

L'intelligenza artificiale aiuta i team che gestiscono i progetti nella pianificazione, nel monitoraggio e nell'ottimizzazione degli stessi, fornendo tempistiche, valutazioni dei rischi e allocazione delle risorse. L'IA consentirà, entro il 2025, di gestire i progetti con molta più efficacia e con molto meno lavoro.

Quale percentuale di persone si affida all'intelligenza artificiale per prendere decisioni?

Sebbene l'intelligenza artificiale goda di una fiducia senza precedenti, ci sono ancora persone che non vogliono seguire i suoi consigli. Nel 2025, un certo numero di persone utilizzerà già i suggerimenti degli strumenti di intelligenza artificiale, mentre una percentuale diversa non si fiderà. Entro il 2025, il livello di fiducia delle persone nell'IA dipenderà dalla loro familiarità con essa. La fiducia nell'IA è in aumento e, con la maggiore diffusione dei sistemi di IA, anche questa fiducia crescerà.

Conclusione

Le prove sono inconfutabili: l'intelligenza artificiale sta diventando un aspetto importante del lavoro a sé stante, anziché essere semplicemente considerata un nuovo strumento per svolgere le attività in modo più efficiente.

Che si tratti di automatizzare compiti ripetitivi, di supportare il processo decisionale o di migliorare la collaborazione all'interno e tra i team, le tecnologie di intelligenza artificiale stanno già avendo un profondo impatto sul mondo del lavoro in tutti gli ambiti.

Tuttavia, nonostante tutti questi potenziali vantaggi, permangono notevoli preoccupazioni riguardo a questioni quali la fiducia, la sicurezza del posto di lavoro e il modo in cui persone e organizzazioni adatteranno le proprie modalità di lavoro.

E man mano che ci avviciniamo al 2035, è probabile che i processi lavorativi continueranno a cambiare, con nuove competenze e capacità che diventeranno necessarie per una vasta gamma di funzioni in tutta l'economia, e con la collaborazione uomo-IA che diventerà sempre più comune. Coloro che sapranno come utilizzare l'IA nel modo più efficace saranno coloro che ne trarranno i maggiori benefici.

Fonti e riferimenti

• McKinsey & Company – Lo stato dell'intelligenza artificiale: come le organizzazioni si stanno riorganizzando per catturare valore (2025)
• Stanford Human-Centered AI Institute – Rapporto sull'indice AI 2025
• Banca della Federal Reserve di St. Louis – L'impatto dell'intelligenza artificiale generativa sulla produttività lavorativa (2025)
• Immersione HR – La produttività dei lavoratori aumenta ogni ora in cui utilizzano l'intelligenza artificiale generativa (2025)
• Grafico economico di LinkedIn – Rapporto sui cambiamenti lavorativi 2024
• Indeed Hiring Lab – Intelligenza artificiale generativa nelle offerte di lavoro: aggiornamento 2025
• Centro di ricerca Pew – I lavoratori statunitensi sono più preoccupati che fiduciosi riguardo al futuro utilizzo dell'intelligenza artificiale sul posto di lavoro (2025)
• KPMG / Università di Melbourne – Studio sulla fiducia nell'intelligenza artificiale 2025
• Stack Overflow – Sondaggio per sviluppatori 2025
• LayerX – Rapporto sulla sicurezza dei dati SaaS e AI aziendale 2025
• OCSE – Gli effetti dell'intelligenza artificiale generativa su produttività, innovazione e imprenditorialità (2025)
• arXiv – Meta-analisi: collaborazione uomo-IA in compiti creativi (2025)
• Insight Global – Rapporto sull'intelligenza artificiale nelle assunzioni 2025
• Rochester Business Journal – L'intelligenza artificiale nelle risorse umane: assunzioni, rischi legali e vantaggi (2025)
• Apollo Technical – Intelligenza artificiale sul posto di lavoro: statistiche sorprendenti per il 2025