Nextwork360 è il più grande network B2B in Italia dedicato a innovazione e cultura digitale. Questo testo offre una lettura lucida del contesto nazionale e una analisi basata su dati verificati.
La trasformazione non è un trend passeggero: è una leva strategica per il mondo lavoro e la competitività delle aziende. .
Si parte da una mappa del mercato e dei dati disponibili per mostrare dove l’innovazione crea valore e dove genera frizioni. Il focus è pragmatico: progettare programmi misurabili, collegare use case a KPI e mitigare rischi con policy e competenze.
Il valore dell’intelligenza tecnologica emerge quando incontra processi chiari e persone preparate. Questo report è una bussola per executive e team leader che vogliono bilanciare velocità e controllo dell’impatto.
Principali takeaway
- La transizione digitale è strategica per la competitività.
- Decisioni basate sui dati distinguono hype e realtà.
- Progettare programmi con KPI riduce rischi operativi.
- Il ruolo dell’uomo professionista è centrale nell’integrazione.
- Fonti autorevoli trasformano numeri in priorità operative.
Per approfondire il futuro del lavoro e le competenze richieste, si rimanda al report dedicato.
Perché la trasformazione AI nel lavoro italiano è diversa dalle precedenti rivoluzioni tecnologiche
Questa ondata tecnologica cambia ritmo e scala rispetto ad altri cicli di innovazione. Ha due caratteristiche che la rendono unica: rapidità d’adozione e pervasività nei processi cognitivi.
Velocità e pervasività: dal deep learning alla GenAI
La transizione dal deep learning alla generazione di modelli avanzati ha abbattuto tempi e barriere. Casi d’uso che un tempo richiedevano anni oggi nascono in settimane.
- Nel 2017 il 20% delle imprese usava l’intelligenza artificiale; nel 2024 sono il 78% (McKinsey).
- L’adozione della generative technology è salita dal 33% al 71% tra 2023 e 2024.
- La BCE segnala che un quarto dei lavoratori usa già strumenti di intelligenza artificiale.
Dal sensazionalismo ai dati: cosa ci dicono le ricerche
I numeri ridimensionano l’allarmismo. L’automazione modifica task, non sempre posti: cambia la composizione delle attività e crea nuova domanda di competenze.
Le sfide restano concrete: sicurezza, drift dei modelli e responsabilità. La priorità operativa è legare use case a metriche chiare e governare ciclo di vita dei modelli con standard condivisi.
Trasformazione AI lavoro Italia: stato dell’arte e traiettorie emergenti
Lo stato dell’arte mette in evidenza una crescita marcata e traiettorie non omogenee nel mercato. I dati recenti mostrano che l’adozione nelle aziende è esplosa: dal 20% nel 2017 al 78% nel 2024.
Circa un quarto dei lavoratori usa già strumenti al posto di vecchie pratiche (BCE 2024). La generative technology è passata dal 33% al 71% in un anno (McKinsey).
- Stato dell’arte: casi d’uso in supporto e front-office per produttività e time-to-value.
- Richieste pratiche: integrare strumenti in sicurezza, tutela dei dati e misurazione dell’impatto.
- Intenti di ricerca: prompt engineering, automazione documentale e assistenti per customer care.
- Competenze: uso consapevole, supervisione e valutazione dei bias.
| Settore | Focus operativo | Traiettoria | Impatto atteso |
|---|---|---|---|
| Manifattura | Controllo qualità, automazione | Alta | Riduzione errori, ottimizzazione processi |
| Finanza | Back-office, analisi credito | Molto alta | Maggior efficienza operativa |
| Creativo & servizi | Coproduzione, customer care | Variabile | Nuove mansioni ibride |
Le opportunità sono concrete: ridisegno dei ruoli e percorsi di crescita che valorizzano competenze ibride. Il mercato lavoro assorbirà l’innovazione in modo asincrono; governance e programmi scalabili faranno la differenza.
Dieci milioni di lavoratori italiani altamente esposti: cosa emerge da Randstad Research
I dati Randstad mostrano che circa 10 milioni di lavoratori italiani sono considerati altamente esposti ai sistemi di intelligenza artificiale e all’automazione.
Lo studio applica tre indici complementari per mappare l’esposizione.
Gli indici e cosa misurano
- Osborne‑Frey: automazione di compiti non cognitivi e ripetitivi.
- Felten‑Raj‑Seamans: esposizione sui compiti cognitivi non ripetitivi.
- Brynjolfsson‑Mitchell: impatto del machine learning sulle attività.
Profili e identikit
Per l’automazione risultano più vulnerabili impiegati, operai e conducenti. Per l’intelligenza artificiale emergono impiegati, dirigenti e professioni high‑skill.
L’analisi demografica traccia profili distinti: giovani impiegati con basso titolo nei settori costruzioni/turismo/logistica; donne laureate nel Nord/Centro in analisi dati/finanza; giovani donne diplomate in commercio in smart working esposte al machine learning.
| Indice | Bassa esposizione (M) | Media esposizione (M) | Alta esposizione (M) |
|---|---|---|---|
| Automazione | 7,8 | 4,0 | 10,5 |
| Intelligenza artificiale | 9,2 | 4,6 | 8,6 |
| Machine learning | 9,3 | 4,8 | 8,4 |
Messaggio chiave: non si tratta di sostituzione totale dei lavori, ma di riallocazione di compiti. Per restare competitivi servono competenze nuove: supervisione dei sistemi, controllo qualità e capacità di interpretare i risultati.
Percezione vs realtà: la forbice tra paura di sostituzione e impatti misurati
Tra sentimento pubblico e contabilità effettiva si apre una differenza significativa che richiede attenzione. I lavoratori spesso riportano stime di perdita da robot tra 29% e 47%, mentre le verifiche mostrano un tasso reale vicino al 14%.
Le principali ricerche offrono un quadro più sfumato. Il PwC Global AI Jobs Barometer segnala che il 78% dei settori aumenta l’uso di tecnologie senza tradursi automaticamente in tagli di posti.
Goldman Sachs stima un possibile aumento temporaneo della disoccupazione di 0,5 punti e un rischio correlato fino al 2,5% con ampia adozione dei casi d’uso. L’interpretazione comune è di un impatto transitorio con nuove opportunità emergenti.
- I dati mostrano che la percezione di sostituzione supera l’evidenza misurata e alimenta ansie.
- Serve comunicazione trasparente e piani di riallocazione dei task basati su analisi e metriche.
- La vera sfida è spostare l’attenzione dalla paura alla preparazione: investire in competenze sovra‑trasversali.
Così, imprese e lavoratori possono trasformare il timore in opportunità e guidare il mercato lavoro verso scelte più consapevoli.
Europa al bivio: adozione dell’IA, coesione sociale e “AI Social Compact”
La scelta politica europea determinerà se l’innovazione sostiene la coesione o amplia le disuguaglianze. L’European Policy Centre propone un AI Social Compact per allineare politiche attive, tutela del reddito e incentivi all’adozione responsabile.
Secondo la BCE (2024), circa il 25% dei lavoratori in 11 paesi dell’eurozona usa strumenti di intelligenza artificiale sul posto di lavoro. Questo segnale indica una transizione già avviata e misurabile nei processi quotidiani.
I dati BCE sull’uso nei contesti professionali
I numeri mostrano che l’uso è più basso tra donne, persone senza laurea e over‑60. Nel periodo 2011‑2019 le occupazioni più esposte hanno comunque aumentato la loro quota occupazionale, suggerendo effetti complementari dei sistemi sulla creazione di valore.
Disuguaglianze di adozione per genere, età e istruzione
Le politiche devono puntare su programmi mirati di formazione e standard minimi di alfabetizzazione digitale. Occorre inoltre incentivare la mobilità tra settori e sostenere PMI e filiere vulnerabili.
- Coesione e innovazione: un social compact può equilibrare protezione e crescita.
- Inclusione: progettare sistemi accessibili e percorsi formativi per donne, over‑60 e non laureati.
- Metriche: misurare impatto sociale e industriale per guidare investimenti efficaci.
Governance e regolazione: AI Act ed European AI Office come leva competitiva
La governance europea segna una svolta: regole coerenti rendono prevedibile l’adozione di sistemi avanzati.
L’AI Act è il primo quadro legislativo completo al mondo con approccio basato sul rischio. Definisce requisiti su sicurezza, trasparenza e governance dei dati per classificare i sistemi in base al pericolo reale per persone e processi.
Approccio basato sul rischio e implementazione coordinata
L’European AI Office supporta l’applicazione coerente dell’AI Act: oltre 140 professionisti (tecnologi, giuristi, policy, economisti) operano in 5 unità con 2 consulenti. Questo crea un sistema di vigilanza unitario, utile alle aziende e al settore pubblico.
- Architettura regolatoria: classifica i sistemi e impone obblighi su sicurezza e trasparenza.
- Vigilanza coordinata: riduce l’incertezza e facilita la portabilità di casi d’uso tra Paesi UE.
- Leva competitiva: regole chiare favoriscono innovazione responsabile e accelerano adozione nei processi mission-critical.
Per il lavoro il quadro genera fiducia e permette sperimentazioni misurate. Le aziende devono mappare i sistemi, tenere registri dei modelli e avviare analisi di conformità anticipate.
Impatto atteso: proteggere diritti fondamentali e accelerare l’integrazione di tecnologie affidabili. Una governance matura rafforza la reputazione e semplifica la collaborazione in filiere complesse.
Settori sotto pressione: dove l’IA automatizza, integra o aumenta le capacità
In diversi comparti il rapporto uomo‑macchina evolve con velocità e conseguenze misurabili. Questo cambiamento riguarda tre ambiti chiave: manifattura, finanza e tecnologico‑creativo.
Manifattura: automazione di linea, qualità e tempi 2025‑2030
Nella manifattura l’automazione di linea accelera su assemblaggio, imballaggio e controllo qualità. Studi universitari indicano fino a 2 milioni di lavoratori sostituiti entro il 2025.
Entro il 2030 oltre metà delle posizioni di linea sarà automatizzata: la forza lavoro in assemblaggio scende da 2,1M (2024) a 1,0M (2030).
Finanza: operazioni core, prestiti e back‑office verso l’80% di automazione
Nel settore finanza, operazioni core e back‑office sono già ad alta automazione. Si prevede il 70% delle operazioni automatizzate entro il 2025.
L’elaborazione dei prestiti sale dal 35% al 60% nel 2025 e potrebbe raggiungere l’80% entro il 2030. Questo comporta fino a 200.000 tagli in alcuni mercati e un potenziale di automazione fino al 54% dei lavori bancari.
Tecnologie e creatività: rallentamenti occupazionali e nuove mansioni
Nei settori tecnologici e creativi si osserva un rallentamento dell’occupazione in attività standardizzabili: marketing, design grafico, call center e amministrazione.
Contemporaneamente emergono nuove professioni in manutenzione predittiva, visione artificiale e integrazione di celle robotiche. Le aziende devono investire in politiche di transizione e upskilling per valorizzare queste capacità.
- Impatti concreti: cambiamento dei ruoli operativi e crescita di compiti tecnici.
- Priorità per le aziende: governance, auditabilità e controllo dei bias.
- Opportunità: innovazione crea vantaggio se accompagnata da misure di tutela e percorsi formativi.
Entry-level job scarcity: la stretta sui ruoli junior e gli effetti generazionali
L’accesso al primo impiego si è fatto più selettivo, con effetti generazionali immediati. I dati del WEF indicano che il 40% dei datori prevede riduzioni dove l’automazione avanza, mentre il settore tech crea e sposta masse di posti: +11M creati, 9M spostati.
Questo sbilanciamento riduce le opportunità per i neoinseriti e aumenta la competizione sui ruoli entry-level. La Gen Z percepisce un deprezzamento del titolo: il 49% negli USA ritiene che la laurea valga meno.
Per contenere il rischio serve un approccio pratico. Tirocini “augmented”, mentorship strutturate e certificazioni pratiche avvicinano formazione e impiego.
Le imprese possono trasformare la sfida in vantaggio. Costruire pipeline di talenti su ruoli ibridi e apprendistati tecnologici riduce il gap formativo e accelera la transizione.
Se si investe in on‑the‑job training, la selettività può diventare motore di qualità e non solo barriera.
- Selezione basata su supervisione e problem solving.
- Incentivi per formazione in azienda e percorsi pratici.
- Politiche attive per sostenere i giovani lavoratori nella transizione.
Competenze in transizione: hard e soft skill che crescono di valore
Oggi il valore professionale nasce dall’unione tra tecnicalità e giudizio umano. Randstad Research sottolinea che i singoli task saranno spesso integrati da sistemi, e che ciò rende decisive creatività, pensiero critico e intelligenza emotiva.
Programmazione, analisi dati e gestione di sistemi
Le hard skill più richieste combinano programmazione orientata all’integrazione di API, analisi dati e gestione del ciclo di vita dei modelli.
Data quality e MLOps di base sono capacità pratiche per garantire output affidabili e replicabili.
Creatività, pensiero critico e intelligenza emotiva
Le soft skill distintive aumentano il valore delle persone rispetto agli strumenti.
Il pensiero critico diventa centrale per selezionare fonti, validare risultati e gestire rischi. L’intelligenza emotiva sostiene negoziazione, comunicazione e coordinamento interfunzionale.
- Ruoli in crescita: orchestrazione dei flussi, definizione dei prompt e misurazione dell’impatto.
- Sviluppo competenze: micro‑learning e progetti pratici migliorano retention e trasferimento sul campo.
- Vantaggio competitivo: le organizzazioni che investono su queste direttrici ottengono velocità e resilienza.
“Un mix bilanciato di tecnica e giudizio trasforma il rischio in opportunità.”
Formazione continua e sistemi educativi: integrare STEM e humanities
Colmare il gap tra scuola e impresa richiede curricula pensati per problemi reali e tempi rapidi.
Randstad Research indica la necessità di alfabetizzazione digitale e competenze tecniche, ma anche di contesto etico e sociale.
Curricula ibridi e aggiornamento dei talenti nelle imprese
La formazione continua è la risposta strutturale alla velocità del cambiamento.
I sistemi educativi devono offrire programmi modulari, laboratori e casi d’uso reali per ridurre il time‑to‑competence.
Le aziende dovrebbero codificare percorsi di upskilling e reskilling con certificazioni spendibili sul mercato.
- Unire scienza dei dati e etica applicata per allenare il pensiero critico.
- Politiche e incentivi fiscali favoriscono modelli duali: aula e on‑the‑job.
- Partnership tra università, ITS e imprese allineano offerta e domanda del settore.
| Obiettivo | Misura | Impatto atteso |
|---|---|---|
| Alfabetizzazione digitale | Programmi modulari e laboratori | Riduzione gap pratico in milioni di lavoratori |
| Upskilling aziendale | Certificazioni interne e percorsi on‑the‑job | Time‑to‑competence più breve |
| Valutazione | Metriche di apprendimento + impatto sul lavoro | Misurazione efficiente del ROI formativo |
Adozione in crescita ma irregolare: dal 20% al 78% nelle funzioni aziendali
L’adozione tecnologica cresce con forza, ma procede a ritmi diversi tra settori e funzioni.
I dati McKinsey mostrano che l’uso in almeno una funzione è passato dal 20% nel 2017 al 78% nel 2024.
Nel medesimo periodo la GenAI è salita dal 33% al 71% in un solo anno.
GenAI in rapida diffusione: dal 33% al 71% in un anno
Nonostante la crescita, le evidenze BTOS di metà 2025 indicano che meno del 10% delle aziende utilizza l’intelligenza artificiale con regolarità.
- I numeri confermano accelerazione e irregolarità: adozione diffusa nelle funzioni, ma uso regolare spesso basso.
- La GenAI cresce velocemente; la maturità richiede governance, processi e integrazione di sistemi.
- Il mercato è in fase sperimentale: impatto variabile per funzione, con differenze tra grandi imprese e PMI.
- L’automazione riguarda attività ripetitive; i lavori evolvono verso controllo, validazione e decisione.
| Indicatore | Valore storico | Valore recente | Maturità operativa |
|---|---|---|---|
| Adozione in almeno una funzione | 20% (2017) | 78% (2024) | Variabile; bassa regolarità |
| GenAI (adozione rapida) | 33% (2023) | 71% (2024) | Richiede governance |
| Uso regolare (BTOS, metà 2025) | <10% aziende | ~20% settori professionali | Limitato; sperimentazione |
Impatto: le aziende che strutturano roadmap orientate al valore raccolgono benefici prima e mitigano i rischi di progetti senza sbocco.
“La distanza tra intenzione e uso regolare richiede investimenti bilanciati su tecnologie, persone e processi.”
Mercato del lavoro: spiazzamento temporaneo e nuove opportunità
Il mercato del lavoro attraversa una fase di scosse e recupero, con effetti misurabili sul breve periodo.
Le analisi di Goldman Sachs stimano un aumento della disoccupazione di circa +0,5 punti percentuali nella transizione. Se i casi d’uso crescessero in modo proporzionale, fino al 2,5% dell’occupazione potrebbe essere a rischio.
Storicamente l’impatto è stato temporaneo: il riequilibrio genera milioni di nuove attività. Negli Stati Uniti circa il 60% dei lavoratori è oggi impiegato in occupazioni che non esistevano nel 1940.
Dinamiche occupazionali: transizioni, frizione e ribilanciamenti
Le frizioni emergono quando compiti vengono riallocati. La sostituzione totale resta rara; prevale la ridefinizione dei ruoli e l’arricchimento delle mansioni.
- Il mercato lavoro vive fasi di spiazzamento seguite da riassorbimento con politiche attive.
- Nuove opportunità nascono in ruoli ibridi e professioni emergenti.
- La qualità delle transizioni dipende dalla velocità di riqualificazione e dalla portabilità delle competenze.
Settori con maggiore automazione necessitano di piani sociali e incentivi per l’assorbimento nelle filiere con domanda crescente. Le imprese che anticipano il redesign dei ruoli riducono attriti e massimizzano la produttività.
“Investire in dati, piattaforme e modelli organizzativi accorcia i tempi di passaggio e riduce il costo sociale.”
Strategie per le aziende italiane: integrazione responsabile e misurabile dell’IA
La sfida odierna è tradurre progetti pilota in processi aziendali scalabili. Le aziende devono passare da sperimentazione a operatività con regole chiare e metriche misurabili.
Roadmap di adozione: casi d’uso, dati, governance e sicurezza
Una roadmap in tre mosse semplifica l’azione:
- Priorità ai casi d’uso ad alto ROI, con attenzione a qualità dei dati e architetture resilienti.
- Governance e sicurezza by design, allineando sistemi e politiche al quadro normativo (AI Act e European AI Office).
- Iterazione controllata: pilota, scale‑up con MLOps e monitoraggio di drift e robustezza.
KPI e metriche: produttività, qualità, upskilling e impatto sui ruoli
I KPI devono misurare produttività per processo, qualità degli output e riduzione errori.
Misure chiave: tempi di ciclo, OEE per manifattura, qualità del credito in finanza, NPS e tempo di risposta nei servizi.
Analisi dati integrata ai processi decisionali aumenta affidabilità e accountability.
Le imprese che investono in competenze e leadership tecnica ottengono vantaggi difendibili nel medio periodo.
Conclusione: programmi di adozione iterativi e governance forte permettono all’innovazione di generare valore reale sul mercato e di ridurre le sfide operative.
Strategie per i lavoratori: come diventare complementari all’IA
Una strada pragmatica per i lavoratori passa dall’accumulare esperienze pratiche e certificazioni mirate.
Randstad Research segnala che rafforzare alfabetizzazione digitale, programmazione, analisi dei dati e gestione dei sistemi è fondamentale. La intelligenza artificiale può potenziare analisi critica, decisione, supervisione e interazione umana.
Portafogli di competenze, certificazioni e pratica con tool
Costruire un portafoglio che unisca tecnica e soft skill rende il profilo complementare alle macchine. La formazione continua e i micro‑credential attestano capacità operative su piattaforme reali.
- Affiancare coding base e data literacy con comunicazione e problem solving.
- Praticare con tool concreti per imparare qualità dei dati, prompt efficaci e controllo dei risultati.
- Accelerare la transizione con progetti reali, mentoring e certificazioni spendibili.
- Identificare ruoli adiacenti e percorsi di specializzazione per aumentare mobilità interna.
I lavoratori che adottano mentalità di apprendimento permanente colgono prima le opportunità e consolidano valore sul mercato.
“Programmi strutturati di upskilling riducono il rischio di obsolescenza e aumentano la negoziabilità delle competenze.”
Italia, tra ritardi e opportunità: verso un modello distintivo di transizione digitale
La sfida è trasformare un ritardo relativo in vantaggio strategico. Le aziende UE restano indietro sulla GenAI rispetto agli USA (45–70%) e gli investimenti VC europei sono circa un decimo di quelli statunitensi.
Serve un modello nazionale che unisca innovazione affidabile, politiche abilitanti e formazione diffusa. Occorre coordinare istituzioni, imprese e sistemi educativi per creare nuove professioni e trattenere talenti.
Investire in sistemi dati nazionali, cloud interoperabili e supportare PMI è prerequisito per scalare casi d’uso. Misurare risultati su produttività, qualità e occupazione permetterà di correggere rotta.
Con visione, esecuzione e standard condivisi, la transizione digitale può diventare opportunità per il mercato e per i lavoratori italiani.
FAQ
Che differenza c’è tra questa trasformazione digitale e le rivoluzioni tecnologiche precedenti?
La combinazione di apprendimento profondo, automazione avanzata e modelli generativi rende il cambiamento più veloce e pervasivo. Non si tratta solo di strumenti più efficienti, ma di capacità che ridisegnano processi, ruoli e informazioni aziendali. Le imprese devono quindi ripensare dati, governance e formazione per gestire integrazione e rischi in modo proattivo.
Cosa dicono le ricerche sul reale impatto occupazionale rispetto alle paure di sostituzione?
Le analisi mostrano una forbice tra percezione e dati misurati: molte professioni vedranno riduzioni di attività ripetitive, ma raramente una totale cancellazione del ruolo. Si osservano transizioni, ribilanciamenti e una domanda crescente di competenze analitiche, digitali e gestionali. Politiche attive e piani di upskilling riducono il rischio di disoccupazione prolungata.
Qual è lo stato attuale in Italia e quali traiettorie emergono nei prossimi anni?
L’adozione è frammentata: alcune funzioni raggiungono livelli elevati mentre altre restano al palo. Si prevede crescita nelle applicazioni di automazione, analisi dati e strumenti generativi, con impatti significativi su finanza, manifattura e servizi professionali. La traiettoria dipenderà da investimenti, politiche pubbliche e formazione continua.
Chi sono i lavoratori più esposti secondo gli studi come quello di Randstad Research?
Profili con compiti ripetitivi e fortemente standardizzati risultano più esposti: impiegati amministrativi, alcune funzioni di back-office e compiti routinari anche in fasce high-skill. Tuttavia l’esposizione varia per età, titolo di studio e settore: i giovani entry-level e chi ha meno opportunità di aggiornamento risultano più vulnerabili.
Che ruolo hanno gli indici di Osborne‑Frey, Felten‑Raj‑Seamans e Brynjolfsson‑Mitchell nelle valutazioni?
Questi indici forniscono stime diverse sulle attività automatizzabili, basandosi su criteri metodologici distinti. Offrono mappe utili per identificare aree a rischio e opportunità di riqualificazione, ma devono essere integrate con dati nazionali e settoriali per piani concreti di politica del lavoro e aziendali.
In che modo la normativa europea influenza le strategie aziendali?
Regole come l’AI Act e strutture come l’European AI Office spingono verso un’adozione responsabile. Un approccio basato sul rischio obbliga le imprese a controlli, trasparenza e governance, trasformando obblighi regolatori in leve competitive per fiducia, sicurezza e accesso ai mercati.
Quali settori vedranno la maggiore automazione entro il 2025–2030?
Manifattura e finanza emergono come aree sotto forte pressione: automazione di linea, controllo qualità e molte operazioni di back‑office possono crescere notevolmente. Anche settori creativi vedranno cambiamenti: alcune mansioni rallenteranno occupazionalmente, altre nasceranno attorno a supervisione, integrazione e design dei sistemi.
Perché i ruoli entry-level diventano scarsi e quali sono le conseguenze generazionali?
L’automazione di compiti di base riduce la domanda di posizioni junior tradizionali. Questo crea una stretta per i giovani che cercano esperienza sul campo e può accentuare disallineamenti generazionali se non si sviluppano percorsi di apprendimento pratico e programmi di tirocinio innovativi.
Quali competenze diventeranno più preziose per i professionisti?
Cresce il valore di programmazione, analisi dati e gestione di sistemi intelligenti, insieme a competenze umane avanzate: creatività, pensiero critico e intelligenza emotiva. La combinazione di hard e soft skill rende il lavoratore complementare alle macchine.
Come devono cambiare i sistemi educativi e la formazione aziendale?
È necessario integrare STEM e discipline umanistiche in curricula ibridi e potenziare la formazione continua. Le imprese devono creare percorsi di aggiornamento pratico, certificazioni e apprendimento on the job per ridurre il mismatch tra domanda e offerta di competenze.
Quanto è diffusa l’adozione nelle funzioni aziendali e come evolve GenAI?
L’adozione varia ampiamente (stime tra 20% e 78% a seconda della funzione). I tool generativi mostrano una crescita rapida, con percentuali di utilizzo che possono passare dal 33% al 71% in breve tempo nelle attività documentali e creative. Questa variabilità richiede strategie mirate per scala e governance.
Che dinamiche occupazionali ci si può aspettare nel mercato del lavoro?
Si prevedono spiazzamenti temporanei, ma anche nuove opportunità: creazione di ruoli per la gestione dei sistemi, analisi dati e compliance. Le transizioni richiederanno politiche attive, servizi di ricollocazione e formazione focalizzata su competenze trasferibili.
Quali elementi deve includere una roadmap aziendale per un’adozione responsabile?
Una strategia efficace contiene casi d’uso validati, governance dei dati, misure di sicurezza, metriche chiare (KPI di produttività, qualità e upskilling) e piani di formazione. La sperimentazione controllata e la misurazione continua garantiscono impatti sostenibili sui ruoli e sui risultati aziendali.
Come può un professionista diventare complementare alle tecnologie intelligenti?
Costruendo un portafoglio di competenze: competenze tecniche pratiche, certificazioni riconosciute e pratica con strumenti. Affiancare queste abilità a soft skill come leadership, negoziazione e pensiero critico consente di occupare ruoli di supervisione, progettazione dei processi e innovazione.
Quali politiche pubbliche favoriscono una transizione equa e produttiva?
Politiche efficaci combinano incentivi agli investimenti in tecnologia, programmi di formazione continua finanziati, misure di sostegno alla ricollocazione e investimenti nei sistemi educativi. Un “AI Social Compact” europeo può promuovere coesione, inclusione e competitività.
