La formazione arriva tardi per uno su due
Il dato più eloquente dell’ultima rilevazione internazionale di Cegos, il Barometer 2026 dedicato a trasformazione, competenze e apprendimento, non riguarda la tecnologia, riguarda la fiducia. I lavoratori assegnano a sé stessi un voto superiore a sette su dieci quando viene chiesto loro quanto si sentano in grado di adattarsi al mondo del lavoro del 2035, ma valutano con ben altra prudenza la capacità della propria organizzazione di tenere il passo.
Le persone, in altre parole, non hanno paura del proprio futuro professionale: hanno dubbi su chi dovrebbe accompagnarcele.
E la percezione trova conferma nei numeri: il novantuno per cento dei responsabili delle risorse umane considera lo sviluppo delle competenze una priorità strategica, ma soltanto il settantasette per cento ritiene la propria azienda sufficientemente agile nel rispondere ai bisogni formativi, mentre oltre il quaranta per cento dei lavoratori afferma che la formazione arriva in ritardo. In Italia quest’ultima percentuale sale al cinquantatré per cento, ed è un dato su cui varrebbe la pena che il management italiano si fermasse più di qualche minuto: più di un lavoratore su due, nel nostro Paese, dichiara che quando la formazione arriva il problema che avrebbe dovuto risolvere si è già trasformato in qualcos’altro.
Non è una critica alla qualità dei percorsi formativi, è una questione di sincronizzazione, perché le aziende e studi professionali hanno ormai compreso che il vantaggio competitivo dipende dalla velocità con cui sviluppano nuove competenze, ma faticano a tradurre quella consapevolezza in processi altrettanto rapidi, perché la consapevolezza si aggiorna in una riunione mentre un piano formativo si aggiorna in un anno.
E il distacco aumenta
Se al quadro internazionale sovrapponiamo i dati Istat, il ritratto italiano acquista un ulteriore livello di profondità. L’indagine Imprese e ICT mostra che la quota di aziende con almeno dieci addetti che utilizza tecnologie di intelligenza artificiale è raddoppiata in un solo anno, passando dall’8,2 per cento del 2024 al 16,4 per cento del 2025, dopo un 5 per cento del 2023 che oggi sembra preistoria. È accelerazione vera, e sarebbe disonesto non riconoscerla.
Ma dietro quella media si nasconde una frattura che si allarga invece di chiudersi. Le imprese oltre i duecentocinquanta addetti hanno superato il cinquantatré per cento di utilizzo, mentre le realtà più piccole restano attorno al quindici, e la distanza tra grandi imprese e PMI, che nel 2023 valeva circa venti punti percentuali, è salita a venticinque nel 2024 per arrivare a trentasette nel 2025.
Non è un ritardo che il tempo riassorbe: è un ritardo che il tempo accumula.
E in un tessuto economico come quello italiano, fatto in larghissima parte di piccole imprese e di studi professionali di dimensioni contenute, significa che la maggioranza delle organizzazioni non ha ancora affrontato l’intelligenza artificiale in modo strutturato, mentre le persone che ci lavorano dentro la usano già ogni giorno.
Alle imprese che avevano valutato un investimento in AI senza poi realizzarlo è stato chiesto quale fosse l’ostacolo principale, e la risposta, indicata da quasi il sessanta per cento di loro, non è stata il costo della tecnologia né l’incertezza normativa: è stata la mancanza di competenze interne. Il cerchio, a questo punto, si chiude con i dati Cegos: le competenze mancano perché la formazione arriva tardi, la formazione arriva tardi perché i processi organizzativi si muovono su tempi diversi da quelli della tecnologia, e nel frattempo le persone imparano da sole.
La domanda che ci impedisce di vedere il problema
Viene allora da chiedersi come sia possibile che un distacco di queste proporzioni resti in larga parte fuori dal dibattito pubblico. La risposta, credo, sta nel fatto che stiamo guardando tutti dalla parte sbagliata. Ogni volta che l’intelligenza artificiale entra nella conversazione sul lavoro, il discorso si incanala quasi automaticamente lungo un unico binario, quello della sostituzione: quante posizioni verranno assorbite da chatbot e agenti, quali mestieri spariranno per primi, entro quanti anni. È una domanda comprensibile, perché tocca la sicurezza economica delle persone e perché si presta a titoli efficaci, ma è anche una domanda che, a forza di essere ripetuta, ha finito per oscurare ciò che sta realmente accadendo dentro le imprese e dentro gli studi professionali.
I dati raccontano un’altra storia.
Soltanto il trentuno per cento dei lavoratori teme la scomparsa del proprio impiego, mentre il settantaquattro per cento è convinto che sarà il contenuto stesso del proprio ruolo a cambiare, e la stessa quota prevede una modifica sostanziale delle proprie mansioni entro il 2035. Le persone hanno già capito da sole quello che il dibattito pubblico continua a non voler mettere a fuoco: non è il posto di lavoro a essere in discussione, è il lavoro dentro il posto.
Finché continueremo a misurare la trasformazione contando i licenziamenti che non arrivano, per oggettivi motivi imputabili all’AI, non vedremo mai il divario che si sta aprendo mentre li aspettiamo.
Un quarto delle mansioni ha già una data di scadenza
Il sessantotto per cento dei responsabili HR individua nell’intelligenza artificiale e nell’automazione il principale fattore destinato a incidere sul patrimonio di conoscenze professionali nei prossimi due anni, e gli stessi manager stimano che quasi un quarto delle mansioni oggi esistenti possa andare incontro a obsolescenza delle competenze entro tre anni. Dal lato dei lavoratori, il ventitré per cento dichiara di percepire già, o di prevedere a breve, l’invecchiamento delle proprie competenze.
Vale la pena soffermarsi su cosa significhi davvero questo numero, perché “obsolescenza delle competenze entro tre anni” è un’espressione tecnica che descrive una realtà molto concreta: significa che una parte consistente di ciò che una persona ha imparato a fare bene, e che spesso costituisce la ragione per cui è stata assunta e valorizzata, perderà rilevanza nell’arco di un ciclo di budget e mezzo. Non perché quella persona sia diventata meno capace, ma perché il perimetro di ciò che vale la pena fare a mano si è spostato sotto i suoi piedi. È qui che nasce il concetto di time to competency, il tempo che separa il momento in cui emerge un bisogno di competenza da quello in cui l’organizzazione riesce effettivamente a colmarlo. Quando quel tempo supera la vita utile della competenza stessa, l’organizzazione non è più in ritardo: è ferma.
Chi non ha aspettato il permesso
C’è poi il dato che fotografa con maggiore precisione chi si sia mosso per primo. Il settantanove per cento dei lavoratori intervistati dichiara di usare strumenti di intelligenza artificiale generativa nella sfera personale, mentre l’impiego professionale si ferma al sessantaquattro per cento e in Italia scende al cinquantasei. Le persone hanno adottato questi strumenti nella propria vita prima e più di quanto le organizzazioni li abbiano adottati nel proprio lavoro, il che dovrebbe farci riflettere su chi stia davvero guidando questa trasformazione.
Sul fronte del controllo, soltanto il trentadue per cento dei dipendenti ha ricevuto una formazione strutturata sull’AI all’interno della propria organizzazione, e appena il ventotto per cento delle imprese dichiara di aver formalizzato e condiviso regole di utilizzo della tecnologia, percentuale che in Italia scivola al ventidue. Il fenomeno ha ormai un nome, shadow AI, e merita una trattazione a sé che rimando a un prossimo numero. Qui basti la constatazione più semplice: in oltre tre organizzazioni su quattro l’intelligenza artificiale è entrata nei processi prima che esistessero regole condivise su sicurezza, riservatezza dei dati ed etica dell’impiego. Non è indisciplina. È il modo in cui le persone colmano un vuoto quando nessuno lo colma per loro.
Il tempo delle macchine e il tempo delle organizzazioni
La radice del problema, allora, è una questione di ritmi. Un modello linguistico viene aggiornato in modo sostanziale ogni pochi mesi, e con ogni aggiornamento cambia ciò che conviene delegare, cambia il confine tra quello che ha senso fare a mano e quello che ha senso far fare alla macchina, cambia perfino il modo in cui conviene formulare una richiesta. Un’organizzazione, al contrario, si muove sui tempi lunghi dei mansionari, dei budget annuali, delle procedure certificate, delle deleghe formali e dei percorsi di carriera pensati su orizzonti pluriennali, e nessuna di queste strutture è stata progettata per essere ridiscussa due volte l’anno.
A questo punto è legittima un’obiezione, e va presa sul serio invece di essere liquidata: una parte di quella lentezza non è inerzia, è prudenza. È il tempo necessario per capire dove finiscono i dati, chi risponde di un errore, quale valore reale rimane quando l’effetto novità è passato, e in molte trasformazioni tecnologiche chi ha adottato più tardi ha anche evitato di pagare gli errori dei primi. L’obiezione però regge soltanto per chi quella prudenza la sta esercitando davvero, cioè per chi sta valutando, misurando, decidendo di aspettare. Non regge per chi semplicemente non ha ancora guardato, e il ventidue per cento di imprese italiane con regole scritte suggerisce che la seconda categoria sia molto più affollata della prima. Rimandare una decisione è prudenza; non sapere di doverla prendere è un’altra cosa.
Quello che stiamo osservando, in fondo, è l’erosione silenziosa di un modello che ha funzionato per un secolo, quello che ha ottimizzato il lavoro scomponendolo in attività ripetibili e misurabili: proprio quelle attività sono le prime a essere assorbite, e il valore si sposta verso ciò che le macchine non sanno fare, il giudizio, la responsabilità, la capacità di tenere insieme saperi diversi, la relazione con il cliente quando qualcosa va storto. Sono capacità che non si possono ordinare per decreto né inserire in una procedura, perché crescono soltanto dove esistono autonomia, fiducia e tempo per sbagliare, ed è significativo che proprio in questa fase il sessantasette per cento dei lavoratori dichiari di cercare più senso nel proprio lavoro rispetto a tre anni fa. La trasformazione tecnologica non comprime la dimensione valoriale della persona: la rende più urgente.
Né soltanto dal basso, né soltanto dall’alto
Su come uscire da questo disallineamento, Emanuele Castellani, che guida Cegos Italia ed è nel board del gruppo, offre una lettura che condivido nella sostanza e che vale la pena riportare senza addolcirla.
Il cambiamento, sostiene, non diventa sistemico se resta confinato all’entusiasmo dei singoli e alle sperimentazioni isolate, ma non funziona nemmeno se viene calato dall’alto, e il compito di chi guida un’organizzazione è tenere insieme le due spinte, alimentando curiosità e sperimentazione e allo stesso tempo fornendo direzione, priorità e cornici di sicurezza.
Nella stessa intervista Castellani aggiunge un elemento che il dibattito sull’efficienza tende sistematicamente a rimuovere: l’intelligenza artificiale non è soltanto un acceleratore di produttività, può diventare una nuova fonte di pressione continua sulle persone, con effetti su stress, relazioni e clima organizzativo.
È un punto che merita di essere preso sul serio, perché smonta l’idea rassicurante secondo cui il tempo liberato dall’automazione tornerebbe automaticamente alle persone. Nella maggior parte dei casi non torna: viene riassorbito il giorno stesso da altre urgenze, e l’unico effetto percepito diventa l’innalzamento dell’asticella delle aspettative. Chi ha responsabilità di guida dovrebbe chiedersi, prima di ogni progetto, se stia cercando di aumentare il valore del lavoro delle proprie persone o di ridurne il costo, perché le due strade partono dallo stesso strumento e portano a esiti opposti, e nella maggior parte dei casi la scelta non viene mai esplicitata: viene semplicemente ereditata dalle metriche con cui il progetto verrà valutato.
C’è però un’indicazione, dentro la ricerca, che vale più di qualsiasi raccomandazione. Il sessantacinque per cento dei responsabili HR dichiara di preferire l’aggiornamento delle persone già presenti in azienda rispetto all’assunzione di nuovi profili. La direzione, quindi, è già stata scelta: quelle persone stanno già usando questi strumenti, spesso per conto proprio e nel tempo libero, e hanno costruito un patrimonio di esperienza che nessuno ha mai chiesto loro di portare al tavolo. Restituire quel diritto è probabilmente l’unico investimento che nessun aggiornamento di modello potrà rendere obsoleto.
Continuare a guardarle correre, invece, non è una strategia di attesa: è una decisione, e come tutte le decisioni produrrà i suoi effetti anche se nessuno la firma.
