Circa il 30% dei lavoratori dell’Unione europea ha utilizzato strumenti di intelligenza artificiale per svolgere attivit\u00e0 professionali. La diffusione, tuttavia, rimane fortemente disomogenea: nelle grandi organizzazioni l’adozione \u00e8 pi\u00f9 frequente, mentre nelle piccole imprese e tra i dipendenti a met\u00e0 carriera emergono difficolt\u00e0 legate soprattutto alle competenze e alle opportunit\u00e0 di formazione.<\/p>\n
\u00c8 quanto evidenzia la Commissione europea nell’approfondimento AI and skills in Europe \u2013 Closing the adoption gap<\/em>, pubblicato il 23 ottobre 2026 sulla base di un brief del Joint Research Centre (JRC), il servizio scientifico della Commissione.<\/p>\n Il dato relativo ai lavoratori deriva dalle ricerche europee sull’utilizzo dell’AI nei contesti professionali. In particolare, l’indagine AIM-WORK, condotta nel 2024-2025 su 70.316 lavoratori nei Paesi dell’Unione, rileva che circa tre persone su dieci hanno utilizzato strumenti basati sull’intelligenza artificiale almeno una volta nei dodici mesi precedenti. La percentuale non indica quindi necessariamente un impiego quotidiano.<\/p>\n L’indagine mette in evidenza una questione che riguarda direttamente la competitivit\u00e0 delle imprese europee: la disponibilit\u00e0 delle tecnologie non coincide con la capacit\u00e0 delle organizzazioni di utilizzarle efficacemente<\/strong>. Numerose mansioni potrebbero beneficiare di applicazioni AI, ma il loro impiego effettivo resta limitato dalla preparazione del personale, dall’organizzazione del lavoro e dalle risorse disponibili.<\/p>\n Le dimensioni aziendali incidono sensibilmente sulla diffusione dell’intelligenza artificiale sul lavoro. Le organizzazioni pi\u00f9 strutturate possono generalmente destinare maggiori risorse alla trasformazione digitale, sperimentare applicazioni specialistiche e organizzare percorsi formativi per i dipendenti.<\/p>\n Nelle piccole imprese, invece, l’introduzione di nuovi strumenti deve spesso convivere con personale ridotto, responsabilit\u00e0 operative concentrate su poche persone e investimenti tecnologici contenuti.<\/p>\n Il divario emerge anche dalle statistiche Eurostat, che misurano l’adozione delle tecnologie AI da parte delle aziende, utilizzando quindi un indicatore diverso rispetto alla percentuale dei lavoratori che dichiarano di servirsene.<\/p>\n Nel 2025, il 20% delle imprese europee con almeno dieci addetti utilizzava tecnologie di intelligenza artificiale<\/strong>, rispetto al 13,5% del 2024. La quota raggiungeva il 55% nelle grandi aziende, scendeva al 30,4% nelle medie imprese e si fermava al 17% nelle piccole.<\/p>\n La differenza \u00e8 considerevole e segnala una distribuzione diseguale delle opportunit\u00e0 di innovazione. Una grande organizzazione pu\u00f2 disporre di reparti informatici, procedure interne e competenze dedicate alla gestione dei dati. Una piccola attivit\u00e0 commerciale o un’impresa di servizi deve spesso individuare autonomamente le applicazioni utili, valutarne i costi e comprenderne i rischi.<\/p>\n Il problema riguarda anche la possibilit\u00e0 di trasformare sperimentazioni individuali in procedure aziendali condivise. Un dipendente pu\u00f2 utilizzare un assistente AI per preparare un documento senza che l’impresa abbia definito criteri sulla riservatezza delle informazioni, sulla verifica dei risultati o sull’effettiva utilit\u00e0 dello strumento.<\/p>\n Le ricerche del JRC indicano infatti che una parte dell’utilizzo professionale nasce dall’iniziativa dei lavoratori, talvolta attraverso dispositivi personali, anzich\u00e9 da progetti organizzati dai datori di lavoro.<\/p>\n Uno degli elementi centrali dell’analisi europea riguarda la distinzione tra esposizione professionale all’intelligenza artificiale e utilizzo effettivo degli strumenti.<\/p>\n L’esposizione misura quanto le attivit\u00e0 caratteristiche di una professione coincidano con quelle che i sistemi AI sono tecnicamente in grado di svolgere. Non dimostra che tali sistemi siano gi\u00e0 presenti nei processi aziendali, n\u00e9 permette di stabilire automaticamente quali occupazioni verranno sostituite.<\/p>\n Le professioni amministrative, tecniche, manageriali e intellettuali presentano generalmente livelli elevati di esposizione. Attivit\u00e0 come analizzare informazioni, redigere documenti, elaborare dati e organizzare contenuti possono infatti essere supportate dagli strumenti disponibili.<\/p>\n Secondo la sintesi della Commissione, circa il 40% dei lavoratori impiegatizi e delle professioni qualificate utilizza l’AI, contro il 6% degli occupati nelle mansioni elementari.<\/p>\n L’istruzione rappresenta un ulteriore elemento di differenziazione. I lavoratori con formazione universitaria sono particolarmente presenti nelle professioni maggiormente esposte, mentre le donne risultano numerose nella fascia immediatamente inferiore, anche per la loro presenza nelle attivit\u00e0 amministrative e di segreteria.<\/p>\n Questi risultati richiedono un’interpretazione attenta. Una professione altamente esposta all’AI non \u00e8 automaticamente destinata a scomparire<\/strong>. La possibilit\u00e0 di automatizzare alcune attivit\u00e0 deve essere valutata insieme alla necessit\u00e0 di esercitare giudizio professionale, assumere responsabilit\u00e0 e interagire con altre persone.<\/p>\n Il lavoro di un medico, per esempio, comprende l’analisi di informazioni cliniche, ma richiede anche valutazioni diagnostiche, responsabilit\u00e0 professionale e relazione con il paziente. L’intelligenza artificiale pu\u00f2 supportare specifiche operazioni senza sostituire integralmente queste competenze.<\/p>\n Diversamente, alcune attivit\u00e0 amministrative caratterizzate da procedure ripetitive e standardizzabili possono presentare maggiori possibilit\u00e0 di automazione.<\/p>\n Il brief distingue quindi tra professioni nelle quali sar\u00e0 soprattutto necessario aggiornare le competenze esistenti e occupazioni nelle quali potrebbe diventare opportuno acquisire capacit\u00e0 utilizzabili in ruoli differenti.<\/p>\n La stessa Commissione precisa che le evidenze disponibili fino al 2025 non mostrano un collegamento chiaro tra esposizione all’intelligenza artificiale e andamento della disoccupazione, delle retribuzioni o degli orari lavorativi. Il documento non formula previsioni quantitative sulla futura occupazione.<\/p>\n Il divario di competenze individuato dalla Commissione interessa in maniera particolare chi ha gi\u00e0 maturato una lunga esperienza professionale e deve confrontarsi con strumenti assenti durante la formazione iniziale.<\/p>\n Un lavoratore amministrativo che utilizza da anni fogli elettronici, gestionali e programmi di videoscrittura pu\u00f2 possedere una conoscenza approfondita delle procedure aziendali, ma non necessariamente sapere come integrare un sistema AI nelle attivit\u00e0 quotidiane.<\/p>\n La difficolt\u00e0 non dipende automaticamente dall’et\u00e0. Contano l’accesso alla formazione, il tempo disponibile, le caratteristiche del lavoro e la possibilit\u00e0 di sperimentare nuove applicazioni con un supporto adeguato.<\/p>\n Per molti dipendenti a met\u00e0 carriera, frequentare percorsi lunghi e generalisti pu\u00f2 risultare poco compatibile con gli impegni professionali. La Commissione richiama proprio la disponibilit\u00e0 ancora insufficiente di opportunit\u00e0 formative brevi, flessibili e orientate alle esigenze degli adulti.<\/p>\n L’aggiornamento richiesto dall’intelligenza artificiale sul lavoro comprende competenze differenti. Occorre conoscere le funzioni degli strumenti, formulare istruzioni pertinenti, riconoscere risultati inesatti e comprendere quali informazioni possono essere elaborate senza compromettere la riservatezza aziendale.<\/p>\n La formazione diventa pi\u00f9 efficace quando affronta attivit\u00e0 gi\u00e0 conosciute dai partecipanti. Un responsabile acquisti pu\u00f2 esercitarsi nell’analisi comparativa di offerte commerciali, mentre un addetto al servizio clienti pu\u00f2 imparare a utilizzare l’AI per classificare richieste ricorrenti e predisporre risposte da verificare.<\/p>\n L’esperienza accumulata rimane una risorsa essenziale: chi conosce il processo lavorativo possiede spesso gli strumenti per riconoscere incongruenze che un sistema automatico non \u00e8 in grado di valutare adeguatamente.<\/p>\n La Commissione richiama il quadro europeo delle competenze digitali DigComp 3.0, elaborato dal Joint Research Centre, che integra le conoscenze relative all’intelligenza artificiale nelle 21 competenze previste.<\/p>\n Il modello comprende la ricerca e valutazione delle informazioni, la comunicazione, la creazione di contenuti digitali, la sicurezza e la risoluzione dei problemi.<\/p>\n L’AI viene quindi considerata parte di una preparazione digitale pi\u00f9 ampia. Saper utilizzare un generatore di testi non \u00e8 sufficiente quando mancano le capacit\u00e0 per verificare una fonte, proteggere dati personali o valutare l’affidabilit\u00e0 di una risposta.<\/p>\n La preparazione del sistema educativo presenta ancora lacune. Secondo la ricognizione riportata dalla Commissione, soltanto circa un terzo dei programmi scolastici nazionali include competenze legate all’intelligenza artificiale. Anche la formazione specifica degli insegnanti interessa una quota intorno al 30%.<\/p>\n Sul versante professionale, le iniziative europee comprendono il Pact for Skills e l’Artificial Intelligence Skills Alliance, conosciuta come ARISA, che promuovono collaborazioni tra imprese, istituzioni formative e organizzazioni di settore.<\/p>\n Particolare attenzione viene dedicata alle microcredenziali, certificazioni relative a percorsi di apprendimento circoscritti, e ai progetti formativi costruiti sulle esigenze delle singole attivit\u00e0 economiche.<\/p>\n Un’esperienza richiamata dalla Commissione arriva dalla Finlandia, dove la National AI Upskilling Initiative ha realizzato oltre 2.000 sessioni formative pratiche destinate alle PMI. I settori coinvolti comprendono servizi automobilistici, agricoltura, logistica, turismo e pulizie.<\/p>\n La scelta di coinvolgere attivit\u00e0 cos\u00ec diverse risponde alla necessit\u00e0 di superare una formazione limitata ai professionisti informatici. Le competenze AI possono essere utili anche in imprese tradizionali, purch\u00e9 le applicazioni siano adeguate alle mansioni effettivamente svolte.<\/p>\n L’adozione dell’intelligenza artificiale sul lavoro richiede una valutazione preliminare dei processi aziendali. Il punto di partenza pi\u00f9 utile \u00e8 individuare attivit\u00e0 frequenti, dispendiose in termini di tempo e sufficientemente strutturate da consentire una verifica dei risultati.<\/p>\n Si consideri, a titolo esemplificativo, una piccola impresa che riceve numerose richieste di preventivo. La preparazione delle offerte potrebbe richiedere la consultazione di listini, la ricerca di specifiche tecniche e la compilazione di documenti standardizzati.<\/p>\n Un sistema AI potrebbe assistere il personale nell’organizzazione delle informazioni e nella predisposizione delle bozze. Prezzi, condizioni contrattuali, disponibilit\u00e0 e caratteristiche dei prodotti dovrebbero comunque essere verificati sui dati aziendali aggiornati prima dell’invio.<\/p>\n In un’azienda manifatturiera, un’applicazione potrebbe aiutare a consultare manuali tecnici o classificare le segnalazioni relative alla manutenzione. In questo caso, per\u00f2, eventuali indicazioni operative riguardanti la sicurezza degli impianti richiederebbero controlli particolarmente rigorosi.<\/p>\n Un’impresa turistica potrebbe utilizzare strumenti AI per predisporre traduzioni preliminari delle comunicazioni destinate ai clienti stranieri. La revisione umana rimarrebbe necessaria soprattutto per condizioni di prenotazione, cancellazioni, servizi inclusi e informazioni che possono generare obblighi contrattuali.<\/p>\n Questi esempi illustrano possibilit\u00e0 operative, non risultati misurati dal rapporto europeo.<\/p>\n Una sperimentazione aziendale dovrebbe inoltre prevedere un confronto tra le prestazioni ottenute con e senza supporto AI. La valutazione pu\u00f2 considerare il tempo necessario per completare l’attivit\u00e0, il numero di correzioni richieste, gli errori rilevati e la qualit\u00e0 del risultato finale.<\/p>\n Se una bozza viene prodotta rapidamente ma richiede una lunga revisione, il beneficio potrebbe essere inferiore alle aspettative. Analogamente, un sistema capace di automatizzare numerosi passaggi pu\u00f2 risultare poco conveniente se necessita di continui interventi tecnici o genera costi di gestione elevati.<\/p>\n Nelle PMI, dove le risorse sono limitate, la scelta di sperimentare inizialmente un processo circoscritto permette di individuare difficolt\u00e0 organizzative e necessit\u00e0 formative prima di estendere l’utilizzo ad altre attivit\u00e0.<\/p>\n Gli strumenti AI possono contribuire a ridurre il tempo dedicato ad alcune operazioni, soprattutto nella ricerca di informazioni, nella produzione di bozze e nell’elaborazione preliminare di dati.<\/p>\n La produttivit\u00e0, tuttavia, dipende dalla qualit\u00e0 del processo complessivo e dalla capacit\u00e0 dei lavoratori di utilizzare correttamente i risultati.<\/p>\n Uno dei rischi \u00e8 l’eccessivo affidamento alle risposte automatiche. Un documento ben scritto pu\u00f2 contenere dati inesatti, riferimenti inesistenti o conclusioni non supportate dalle informazioni disponibili.<\/p>\n In ambito amministrativo, un errore nell’interpretazione di una clausola contrattuale pu\u00f2 avere conseguenze concrete. Nella comunicazione commerciale, una descrizione generata automaticamente potrebbe attribuire a un prodotto caratteristiche non documentate.<\/p>\n La dipendenza dagli strumenti pu\u00f2 inoltre indebolire alcune capacit\u00e0 professionali se il lavoratore rinuncia sistematicamente a svolgere verifiche, confronti e valutazioni autonome. Si tratta di un rischio da gestire attraverso l’organizzazione del lavoro e la formazione, non di un effetto inevitabile dell’adozione tecnologica.<\/p>\n Una procedura aziendale pu\u00f2 stabilire quali attivit\u00e0 siano assistite dall’AI, quali informazioni non debbano essere inserite nei sistemi esterni e chi sia responsabile dell’approvazione dei risultati.<\/p>\n Queste precauzioni assumono rilievo anche rispetto alla normativa europea. L’articolo 4 dell’AI Act, applicabile dal 2 febbraio 2025 e successivamente modificato nel 2026, richiede ai fornitori e agli utilizzatori professionali di sistemi AI di adottare misure per sostenere la preparazione del personale coinvolto.<\/p>\n La disciplina tiene conto delle conoscenze tecniche, dell’esperienza, della formazione e del contesto di utilizzo. Non impone un identico livello di competenza a tutti i lavoratori n\u00e9 prescrive un unico percorso formativo valido per ogni azienda.<\/p>\n Per una piccola impresa, ci\u00f2 rende particolarmente importante collegare la preparazione del personale agli strumenti effettivamente impiegati e ai rischi delle attivit\u00e0 interessate.<\/p>\n L’analisi del Joint Research Centre richiama un problema che riguarda anche la distribuzione territoriale dell’innovazione.<\/p>\n Le ricerche europee mostrano una maggiore concentrazione delle attivit\u00e0 di sviluppo e adozione dell’AI nelle regioni caratterizzate da redditi elevati e maggiore disponibilit\u00e0 di capitale umano qualificato. Le differenze nazionali e territoriali si aggiungono quindi a quelle legate alle dimensioni aziendali.<\/p>\n I dati Eurostat del 2025 confermano l’eterogeneit\u00e0 del mercato europeo. La quota di imprese con almeno dieci addetti che utilizzavano tecnologie AI raggiungeva il 42% in Danimarca, il 37,8% in Finlandia e il 35% in Svezia. In Italia si attestava al 16,4%, al di sotto della media europea del 20%.<\/p>\n Per ridurre queste distanze, l’accesso agli strumenti tecnologici rappresenta soltanto una parte dell’intervento necessario. Le imprese devono poter individuare applicazioni coerenti con le proprie attivit\u00e0, formare il personale e valutare i risultati ottenuti.<\/p>\n L’intelligenza artificiale sul lavoro introduce anche nuove esigenze di collaborazione tra responsabili aziendali, dipendenti e fornitori tecnologici. La scelta di automatizzare una procedura modifica infatti il modo in cui vengono distribuiti compiti, controlli e responsabilit\u00e0.<\/p>\n Il personale deve comprendere quali risultati pu\u00f2 attendersi dallo strumento, quando sia necessario intervenire e quali decisioni rimangano di competenza umana.<\/p>\n Per i lavoratori a met\u00e0 carriera, percorsi brevi costruiti sulle mansioni esistenti possono consentire di aggiornare le competenze senza interrompere l’attivit\u00e0 professionale. Per le piccole imprese, la formazione condivisa tra aziende dello stesso settore pu\u00f2 contribuire a contenere i costi e a rendere disponibili conoscenze specialistiche difficili da sviluppare internamente.<\/p>\n Il caso finlandese, con oltre 2.000 sessioni pratiche rivolte a settori produttivi differenti, mostra il tipo di intervento individuato dalla Commissione per affrontare il problema. L’efficacia di queste iniziative dovr\u00e0 essere valutata anche attraverso la capacit\u00e0 delle imprese partecipanti di trasformare quanto appreso in procedure di lavoro realmente utilizzate.<\/p>\n \u00c8 su questo passaggio, dalla conoscenza teorica all’applicazione verificabile nelle attivit\u00e0 quotidiane, che si concentra una parte decisiva del divario europeo di competenze.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Circa il 30% dei lavoratori dell’Unione europea ha utilizzato strumenti di intelligenza artificiale per svolgere attivit\u00e0 professionali. La diffusione, tuttavia, rimane fortemente disomogenea: nelle grandi organizzazioni l’adozione \u00e8 pi\u00f9 frequente, mentre nelle piccole imprese e tra i dipendenti a met\u00e0 carriera emergono difficolt\u00e0 legate soprattutto alle competenze e alle opportunit\u00e0 di formazione. \u00c8 quanto evidenzia … <\/p>\nGrandi aziende e PMI, quanto cambia l’adozione dell’intelligenza artificiale<\/h2>\n
Il lavoro pi\u00f9 esposto all’AI non \u00e8 necessariamente quello che la utilizza di pi\u00f9<\/h2>\n
L’aggiornamento professionale resta difficile per i lavoratori a met\u00e0 carriera<\/h2>\n
Le competenze digitali europee comprendono anche la capacit\u00e0 di valutare l’AI<\/h2>\n
Come una piccola impresa pu\u00f2 individuare le attivit\u00e0 da supportare con l’AI<\/h2>\n
Produttivit\u00e0 e autonomia professionale, i rischi di un utilizzo senza controlli<\/h2>\n
La formazione mirata pu\u00f2 ridurre il divario tra imprese europee<\/h2>\n