L’intelligenza artificiale e il lavoro stanno attraversando una trasformazione che promette maggiore produttività, ma i benefici per aziende e dipendenti non sono sempre quelli attesi. Secondo il Business Facts Index 2026 di Factorial, il 64,5% dei responsabili aziendali italiani dichiara che l’AI ha aumentato le aspettative sulle prestazioni dei team, mentre il 56,5% dei manager segnala un carico di lavoro rimasto invariato o aumentato.
La ricerca, presentata il 9 ottobre 2026 a Milano durante il Factorial Summit, evidenzia una differenza tra l’introduzione di strumenti di intelligenza artificiale nelle imprese e la loro effettiva capacità di migliorare l’organizzazione del lavoro.
I risultati suggeriscono che rendere più rapide le singole attività non significa necessariamente ridurre il tempo complessivo necessario per lavorare. Fonte: Touchpoint News.
I dati principali della ricerca Factorial 2026
- 64,5%: decision maker italiani che segnalano aspettative di performance più elevate.
- 56,5%: manager italiani che riportano carichi di lavoro invariati o aumentati.
- 34,2%: manager italiani che osservano una riduzione del carico di lavoro.
- 9,5%: aziende europee con AI pienamente integrata nella maggior parte dei processi.
Fonte: Factorial Business Facts Index 2026, dati riportati da Adnkronos il 9 ottobre 2026. Le percentuali riguardano gruppi e domande differenti, quindi non devono essere sommate fra loro.
Perché l’intelligenza artificiale non riduce sempre il lavoro?
Uno dei principali risultati della ricerca Factorial riguarda la differenza tra produttività individuale e produttività aziendale. Un dipendente può completare più rapidamente una relazione, analizzare documenti o elaborare dati attraverso l’intelligenza artificiale, senza che questo determini automaticamente una diminuzione delle ore lavorate.
Il tempo recuperato può essere destinato ad altre mansioni, a nuove richieste o a ulteriori controlli. Se l’azienda aumenta contemporaneamente gli obiettivi di produzione, il vantaggio tecnologico può tradursi in un incremento dell’output anziché in una riduzione del carico operativo.
È una distinzione importante anche per interpretare correttamente il concetto di produttività. In economia, la produttività del lavoro mette in relazione i risultati ottenuti con le risorse lavorative impiegate. Non coincide necessariamente con il numero di attività svolte o con la percezione di lavorare più velocemente.
Più aspettative sulle prestazioni dei dipendenti
Secondo Factorial, il 64,5% dei decision maker italiani intervistati ritiene che l’AI abbia aumentato le aspettative aziendali in termini di performance e produzione.
Questo risultato può essere interpretato come un segnale di cambiamento nelle modalità di valutazione delle prestazioni. Quando un’azienda introduce strumenti capaci di accelerare determinate operazioni, può considerare realistico richiedere risultati superiori rispetto al passato.
Tuttavia, non tutte le attività diventano automaticamente più semplici. La produzione di una prima bozza può richiedere meno tempo, mentre la verifica delle informazioni, la revisione dei contenuti o il coordinamento tra reparti continuano a richiedere competenze e attenzione.
Il rischio è che le aspettative aumentino prima che i processi aziendali siano stati adeguati alle nuove tecnologie.
Il carico di lavoro rimane elevato
Il 56,5% dei manager italiani intervistati segnala che, dopo l’introduzione dell’intelligenza artificiale, il carico di lavoro proprio e dei team è rimasto invariato oppure è aumentato. Il 34,2%, invece, riferisce una diminuzione.
Il dato non dimostra che l’AI sia responsabile dell’aumento del lavoro. Evidenzia, piuttosto, che l’adozione degli strumenti non è stata accompagnata da una riduzione percepita delle attività per una parte consistente del campione.
Un’azienda può automatizzare la creazione dei report senza eliminare la necessità di raccogliere dati da più software. Allo stesso modo, può accelerare le comunicazioni interne senza risolvere ritardi nelle approvazioni o duplicazioni di responsabilità.
La riduzione del carico di lavoro richiede quindi interventi organizzativi che affianchino l’innovazione tecnologica.
Gli strumenti digitali possono ostacolare la produttività?
Un’altra criticità individuata dal Business Facts Index 2026 riguarda la frammentazione delle applicazioni utilizzate dalle imprese.
Molte organizzazioni impiegano piattaforme differenti per gestire personale, contabilità, documenti, progetti e comunicazioni. Quando questi sistemi non condividono correttamente le informazioni, i dipendenti devono trasferire dati manualmente, verificare documenti e ripetere operazioni.
- Il 76,7% dei leader italiani ritiene che la propria azienda funzionerebbe meglio con meno strumenti software, più centralizzati.
- Il 63,8% dei manager segnala che il passaggio continuo tra applicazioni penalizza il lavoro strategico.
- Il 44,3% delle aziende paga almeno due software con funzioni sostanzialmente sovrapposte.
Il costo economico delle attività ripetitive
La frammentazione produce conseguenze anche economiche. Secondo le stime di Factorial, il costo annuo del tempo perso dai manager per un’azienda italiana di 1.000 dipendenti raggiunge 343.731 euro. Per un’organizzazione di 250 dipendenti la stima è pari a 85.933 euro.
Sono stime elaborate da Factorial su organizzazioni di dimensioni definite, non perdite contabilizzate e documentate per tutte le imprese italiane. Il loro valore consiste nel rendere visibile un costo che spesso non compare direttamente nei bilanci: il tempo impegnato in attività amministrative, passaggi informativi e coordinamento inefficiente.
Per una piccola o media impresa, quindi, la valutazione di un nuovo sistema AI dovrebbe partire dalle attività che comportano sprechi di tempo, piuttosto che dal numero di funzionalità tecnologiche disponibili.
Su questo aspetto si collega il tema già approfondito da Comunicate.it sulle principali sfide delle PMI italiane per crescere e innovare, dove vengono affrontati investimenti, competenze e organizzazione dei processi.
L’intelligenza artificiale aumenta davvero la produttività?
Nonostante le criticità organizzative, esistono evidenze scientifiche che dimostrano miglioramenti della produttività in attività specifiche.
Una ricerca di Erik Brynjolfsson, Danielle Li e Lindsey Raymond, pubblicata nel 2025 sul Quarterly Journal of Economics, ha analizzato l’introduzione di un assistente basato sull’intelligenza artificiale generativa nel lavoro degli operatori di assistenza clienti.
Lo studio, condotto su 5.172 operatori, ha rilevato un aumento medio del 15% della produttività, misurata attraverso il numero di problemi risolti per ora.
I miglioramenti sono risultati particolarmente significativi per i lavoratori meno esperti o con competenze iniziali inferiori. Per gli operatori più esperti, invece, i benefici sono stati più contenuti e, in alcune situazioni, accompagnati da lievi peggioramenti della qualità.
Il risultato dimostra che l’AI può migliorare prestazioni misurabili, ma gli effetti variano secondo mansioni, competenze e modalità di utilizzo. Fonte: Quarterly Journal of Economics.
La differenza tra velocità e qualità del lavoro
Un aumento della velocità operativa è utile quando non compromette la qualità dei risultati.
Nella produzione di documenti, ad esempio, un sistema AI può accelerare la ricerca e l’organizzazione iniziale delle informazioni. Se però genera dati inesatti o contenuti da correggere, una parte del tempo risparmiato deve essere impiegata per la revisione.
Lo stesso principio vale per la programmazione informatica, il servizio clienti e l’analisi dei dati.
Per valutare correttamente i benefici occorre considerare l’intero processo: tempo impiegato, errori, rilavorazioni, qualità finale e risorse necessarie alla supervisione.
Gli indicatori dovrebbero inoltre tenere conto delle caratteristiche della mansione. Una misura adeguata per l’assistenza clienti potrebbe essere poco significativa per un’attività di progettazione o consulenza.
Cosa dicono le ricerche OCSE
Un rapporto dell’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OCSE), pubblicato nel marzo 2024, evidenzia che quattro lavoratori su cinque, tra quelli intervistati che utilizzavano l’AI, dichiaravano miglioramenti nelle prestazioni professionali.
Allo stesso tempo, il rapporto segnalava preoccupazioni relative all’intensificazione del lavoro, alla raccolta dei dati sui dipendenti e alle disuguaglianze.
Un precedente approfondimento OCSE sul mercato del lavoro riportava inoltre che il 75% degli utilizzatori di AI nel settore finanziario e il 77% nel manifatturiero aveva osservato un aumento del ritmo di svolgimento delle attività.
Sono rilevazioni precedenti al rapporto Factorial 2026, con popolazioni e metodologie diverse, e non costituiscono quindi una conferma statistica diretta dei risultati italiani. Mostrano tuttavia che il rapporto tra produttività, velocità e condizioni di lavoro merita una valutazione più ampia. Fonte: OCSE.
Perché le imprese faticano a integrare l’AI nei processi?
La ricerca Factorial individua nell’integrazione tecnologica uno dei principali ostacoli alla trasformazione organizzativa.
A livello europeo, soltanto il 9,5% delle aziende intervistate dichiara che l’intelligenza artificiale è pienamente integrata nella maggior parte dei processi.
Inoltre, il 18,5% dei leader afferma che almeno sei dipendenti su dieci utilizzano le funzionalità AI presenti nei software aziendali per attività come pianificazione, analisi, reportistica o supporto alle decisioni.
Questi risultati mostrano una distanza tra la disponibilità della tecnologia e il suo utilizzo sistematico.
Dall’utilizzo individuale all’automazione dei processi
Utilizzare un assistente AI per scrivere un’email o sintetizzare un documento rappresenta un’applicazione individuale.
Integrare l’intelligenza artificiale in un processo aziendale significa invece collegare dati, responsabilità operative, autorizzazioni e sistemi informatici, affinché le attività possano essere coordinate e monitorate.
Una procedura amministrativa, per esempio, potrebbe prevedere la classificazione automatica dei documenti, il recupero delle informazioni da un gestionale e la preparazione di una proposta da sottoporre al controllo di un responsabile.
Il beneficio potenziale aumenta quando vengono eliminate operazioni manuali ripetitive, passaggi superflui e duplicazioni.
Questo approccio viene approfondito anche nell’articolo intelligenza artificiale nelle imprese: applicazioni e vantaggi concreti, dedicato alle possibilità di utilizzo dell’AI nelle attività aziendali.
Il ruolo della supervisione umana
L’integrazione non equivale a delegare ogni decisione alla tecnologia.
Secondo la ricerca Factorial, quando viene chiesto che cosa potrebbe aumentare la fiducia negli agenti AI, il 23% delle risposte indica l’integrazione nei software già utilizzati e considerati affidabili, mentre il 22,3% richiama la supervisione umana sulle decisioni importanti.
I risultati suggeriscono che la fiducia dipende sia dall’affidabilità dell’ambiente informatico sia dalla possibilità di controllare gli output.
Le imprese dovrebbero quindi definire quali attività possono essere automatizzate, quali richiedono approvazione e quali decisioni devono rimanere sotto responsabilità umana.
Quali soluzioni possono adottare le aziende?
Per ottenere miglioramenti misurabili, l’introduzione dell’intelligenza artificiale dovrebbe essere accompagnata da una revisione dei processi e da una gestione consapevole delle aspettative.
Una strategia aziendale può articolarsi in sei interventi:
- Analizzare il carico di lavoro attuale. Individuare attività ripetitive, tempi di attesa, operazioni duplicate e passaggi manuali prima di scegliere gli strumenti tecnologici.
- Consolidare i software utilizzati. Valutare piattaforme già disponibili, integrazioni e funzionalità sovrapposte, evitando di introdurre ulteriori applicazioni senza un’utilità dimostrabile.
- Definire obiettivi misurabili. Stabilire indicatori relativi a tempi, qualità, errori e ore effettivamente recuperate, confrontando i risultati prima e dopo l’adozione.
- Formare il personale. Sviluppare competenze sull’utilizzo degli strumenti, sulla verifica dei risultati e sulla protezione delle informazioni aziendali.
- Mantenere la supervisione umana. Assegnare responsabilità precise per il controllo degli output e per le decisioni con conseguenze su clienti, collaboratori e organizzazione.
- Rivedere le aspettative di performance. Valutare gli obiettivi produttivi considerando anche complessità delle mansioni, sostenibilità dei carichi e qualità dei risultati.
Queste indicazioni sono raccomandazioni organizzative ricavate dall’analisi delle criticità, non misure la cui efficacia sia stata dimostrata direttamente dalla ricerca Factorial.
Formazione e competenze per utilizzare l’intelligenza artificiale
La formazione permette di passare dall’uso occasionale degli strumenti alla capacità di applicarli con criteri condivisi.
Non è necessario che ogni dipendente diventi uno specialista di machine learning. È però opportuno che conosca possibilità, limiti e rischi delle tecnologie impiegate nelle proprie attività.
Tra le capacità utili rientrano la formulazione di richieste precise, la valutazione delle risposte generate, la gestione dei dati e l’individuazione delle situazioni in cui è necessario un intervento umano.
L’OCSE ha rilevato, nelle sue indagini su imprese e lavoratori, un’associazione tra formazione, consultazione del personale e risultati migliori nell’introduzione dell’AI. Fonte: OCSE.
Il tema delle competenze viene affrontato anche nell’approfondimento quali competenze cercano le aziende nel 2026, che analizza le conoscenze tecnologiche e professionali maggiormente richieste.
Come misurare i risultati senza aumentare la pressione
Una valutazione attendibile dovrebbe confrontare le condizioni operative prima e dopo l’introduzione dell’AI, tenendo conto di eventuali cambiamenti nei volumi di lavoro.
Per esempio, se un ufficio completa il 20% di documenti in più, è necessario verificare se l’incremento dipenda da una maggiore efficienza, da più ore lavorate o da una modifica nella complessità dei documenti.
Può inoltre essere utile monitorare il numero di correzioni richieste, il tempo dedicato a verifiche e le segnalazioni dei collaboratori.
L’obiettivo è distinguere il miglioramento reale dei processi dall’aumento delle prestazioni richieste alle persone.
Come cambierà il rapporto tra intelligenza artificiale e lavoro?
Il rapporto tra intelligenza artificiale e occupazione riguarda sia la produttività delle imprese sia l’evoluzione delle competenze professionali.
Secondo uno studio pubblicato nel maggio 2025 dall’Organizzazione internazionale del lavoro (OIL), circa un quarto dell’occupazione mondiale appartiene a professioni potenzialmente esposte all’intelligenza artificiale generativa.
L’esposizione non equivale alla perdita del posto di lavoro. L’analisi considera più probabile una trasformazione delle mansioni rispetto a una sostituzione completa della maggior parte delle professioni. Fonte: OIL.
Questa prospettiva sposta l’attenzione dalla semplice automazione alla progettazione del lavoro.
Le imprese dovranno stabilire come distribuire le attività tra persone e sistemi, quali competenze sviluppare e come utilizzare il tempo eventualmente recuperato.
Un’organizzazione potrebbe destinare parte delle risorse liberate al miglioramento dei servizi, alla formazione o alla gestione di attività più complesse. Un’altra potrebbe scegliere di incrementare i volumi produttivi, mantenendo invariati i tempi di lavoro.
Sono scelte gestionali differenti, che producono conseguenze diverse sull’esperienza professionale dei dipendenti.
La produttività dipenderà anche dalle decisioni organizzative
I risultati di Factorial indicano che la tecnologia, considerata isolatamente, non è sufficiente a garantire condizioni di lavoro migliori.
L’incremento del potenziale produttivo può convivere con strumenti frammentati, procedure complesse e aspettative più elevate.
La sfida per le aziende è quindi tradurre le capacità dell’AI in processi più ordinati, risultati verificabili e una distribuzione sostenibile delle attività.
Per le PMI, in particolare, può essere più utile correggere un processo specifico che introdurre contemporaneamente numerose soluzioni tecnologiche.
La domanda non è soltanto quanto lavoro possa svolgere l’intelligenza artificiale, ma quale parte del lavoro possa realmente essere semplificata e quali benefici l’organizzazione intenda ottenere.
Domande frequenti sull’intelligenza artificiale e il lavoro
L’intelligenza artificiale aumenta la produttività dei dipendenti?
L’intelligenza artificiale può aumentare la produttività in attività specifiche, soprattutto quando supporta l’elaborazione delle informazioni e riduce le operazioni ripetitive. Le ricerche disponibili mostrano miglioramenti misurabili in determinati contesti, ma i risultati dipendono dalle mansioni, dalle competenze delle persone e dall’integrazione degli strumenti nei processi aziendali.
Perché l’AI non riduce sempre il carico di lavoro?
L’AI può velocizzare singole operazioni senza eliminare altri compiti necessari al completamento del lavoro. Inoltre, le aziende possono aumentare gli obiettivi produttivi o assegnare nuove attività. Se permangono problemi organizzativi, duplicazioni e passaggi manuali, i benefici tecnologici possono non tradursi in una riduzione delle ore lavorate.
Cosa ha rilevato la ricerca Factorial 2026?
Il Business Facts Index 2026 segnala che il 64,5% dei decision maker italiani intervistati percepisce un aumento delle aspettative sulle prestazioni dopo l’introduzione dell’AI. Il 56,5% dei manager dichiara invece che il carico di lavoro è rimasto invariato oppure è aumentato. La ricerca sottolinea inoltre le difficoltà di integrazione tra strumenti e processi.
Quali attività lavorative possono essere automatizzate con l’AI?
Le applicazioni comprendono classificazione documentale, analisi preliminare dei dati, sintesi di testi, supporto alle comunicazioni, gestione di richieste ricorrenti e preparazione di report. La possibilità di automatizzare dipende dalla complessità dell’attività, dall’affidabilità dei sistemi e dalle conseguenze di eventuali errori. In molti casi resta necessaria la verifica umana.
Come può una PMI introdurre l’intelligenza artificiale?
Una PMI può partire da un’attività circoscritta e misurabile, individuando gli strumenti già disponibili e definendo un progetto pilota. È opportuno coinvolgere i collaboratori, stabilire regole per il trattamento dei dati e verificare gli effetti su tempi e qualità. L’estensione ad altri processi dovrebbe dipendere dai risultati effettivamente ottenuti.
L’intelligenza artificiale sostituirà i lavoratori?
Alcune mansioni possono essere automatizzate e alcune posizioni potrebbero cambiare o scomparire. Tuttavia, l’Organizzazione internazionale del lavoro ritiene che, per molte professioni, l’esito più probabile sia una trasformazione delle attività. Le conseguenze sull’occupazione dipenderanno dalle decisioni delle imprese, dall’evoluzione tecnologica, dalle competenze e dalle politiche del lavoro.
Come evitare che l’AI aumenti lo stress dei dipendenti?
Le imprese possono monitorare i carichi operativi, definire obiettivi realistici e coinvolgere i lavoratori nelle decisioni relative agli strumenti utilizzati. È utile misurare anche errori, interruzioni e tempi di controllo, anziché valutare esclusivamente il numero di attività completate. Formazione, responsabilità chiare e supervisione possono contribuire a un utilizzo più sostenibile.
Qual è la differenza tra produttività e intensità del lavoro?
La produttività mette in relazione i risultati con il lavoro impiegato, mentre l’intensità riguarda il ritmo e l’impegno richiesti durante l’attività. Un dipendente può lavorare più intensamente senza ottenere un aumento proporzionale della produttività. Viceversa, l’automazione può migliorare i risultati senza richiedere necessariamente più sforzo alla persona.
