L’intelligenza artificiale sta cambiando il mercato del lavoro, ma ridurre il personale per affidare le attività agli algoritmi potrebbe rivelarsi una scelta costosa. Secondo le previsioni di Gartner, entro il 2029 il 30% dei lavoratori licenziati a causa dell’AI potrebbe essere riassunto. Un dato che riporta al centro del dibattito il valore delle competenze umane e la capacità delle imprese di adattarsi alle nuove tecnologie.
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AI e lavoro: perché licenziare potrebbe costare di più
La diffusione dell’intelligenza artificiale nelle aziende non si traduce necessariamente in una riduzione dei posti di lavoro. Al contrario, secondo le previsioni pubblicate da Gartner nel settembre 2026, una parte delle imprese che hanno scelto di sostituire i dipendenti con sistemi automatizzati potrebbe essere costretta a tornare sui propri passi.
Entro il 2029, il 30% dei lavoratori licenziati perché considerati sostituibili dall’AI potrebbe essere riassunto, con costi di reinserimento potenzialmente superiori a quelli inizialmente risparmiati. La previsione mette in discussione un approccio alla trasformazione digitale basato principalmente sulla riduzione del personale.
A offrire un quadro più articolato sono anche i dati della Federal Reserve Bank di New York. Secondo un’analisi pubblicata nel settembre 2026, l’intelligenza artificiale viene utilizzata da oltre il 60% delle aziende di servizi e da circa la metà delle imprese manifatturiere coinvolte nella rilevazione. Nonostante questa diffusione, i licenziamenti direttamente riconducibili all’adozione dell’AI risultano ancora relativamente rari. Le imprese sembrano quindi utilizzare la tecnologia soprattutto per modificare attività, procedure e organizzazione interna, piuttosto che per sostituire interamente la forza lavoro.
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Il paradosso della trasformazione digitale nelle aziende
Uno degli ostacoli principali riguarda la distanza tra la velocità con cui i lavoratori adottano nuovi strumenti e quella con cui le organizzazioni riescono ad aggiornare i propri modelli operativi. È il cosiddetto Transformation Paradox, evidenziato dal Work Trend Index di Microsoft. I professionisti stanno imparando a utilizzare l’intelligenza artificiale, mentre molte aziende faticano a ridefinire responsabilità, processi decisionali e modalità di collaborazione.
In Italia, secondo i dati richiamati nel materiale presentato in occasione dell’incontro PARLIAMONE™, soltanto un lavoratore su cinque opera in un’organizzazione con una strategia digitale adeguatamente allineata. Il problema non riguarda quindi soltanto l’accesso alle tecnologie. Un dipendente può già utilizzare strumenti di AI per analizzare documenti, produrre contenuti o gestire informazioni, senza che l’azienda abbia stabilito come integrare queste attività nei propri processi.
Ne deriva una trasformazione disomogenea, nella quale le competenze individuali possono svilupparsi più rapidamente delle strutture organizzative. Per le imprese, il rischio è investire in strumenti tecnologici senza ottenere un cambiamento altrettanto significativo nella produttività e nella qualità del lavoro.
Dall’assistente virtuale agli agenti AI autonomi
La questione diventa ancora più rilevante con la diffusione dell’AI agentica, una tecnologia che permette ai sistemi di intelligenza artificiale di eseguire attività articolate con un livello crescente di autonomia.
A differenza dei chatbot tradizionali, utilizzati principalmente per ottenere risposte o generare contenuti, gli agenti AI possono interagire con software e piattaforme aziendali, gestire sequenze di operazioni e portare avanti determinati compiti sulla base di obiettivi assegnati.
Un agente digitale può, per esempio, raccogliere informazioni da più applicazioni, predisporre comunicazioni o aggiornare documenti e flussi operativi, nei limiti delle autorizzazioni ricevute.
Queste possibilità sollevano nuove domande per manager e responsabili delle risorse umane.
Chi verifica il lavoro prodotto dagli algoritmi? Chi interviene quando un sistema commette un errore? E a chi spetta la responsabilità delle decisioni? L’automazione rende necessario ripensare non soltanto le mansioni, ma anche le competenze richieste ai lavoratori.
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Le quattro competenze su cui investire
Il passaggio dall’esecuzione delle attività alla supervisione dei sistemi intelligenti richiede un aggiornamento delle competenze professionali. Quattro sono le direttrici individuate per accompagnare questa transizione. La validazione algoritmica riguarda la capacità di controllare i risultati prodotti dall’intelligenza artificiale. Chi svolgeva attività ripetitive può essere formato per verificare accuratezza, affidabilità, sicurezza e possibili distorsioni degli output.
Il pensiero critico, o critical thinking, diventa necessario per interpretare le informazioni generate dai sistemi automatici, individuare eventuali incongruenze e valutare soluzioni alternative, senza considerare necessariamente corretta la risposta di un algoritmo. La responsabilità etica e decisionale assume un peso crescente. Anche quando una parte delle operazioni viene affidata all’AI, le organizzazioni devono mantenere chiari i meccanismi di controllo e attribuzione delle responsabilità.
Infine, il reskilling, cioè la riqualificazione delle competenze, permette di affiancare le conoscenze maturate attraverso l’esperienza professionale alle nuove capacità digitali. Un aspetto particolarmente rilevante per le imprese e i distretti produttivi, dove una parte del patrimonio di conoscenze è difficilmente trasferibile a un sistema automatizzato.
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AI, leadership e risorse umane: il confronto a Firenze
Questi temi sono stati al centro della terza tappa di PARLIAMONE™, il talk show dedicato al mondo del lavoro, organizzato l’8 ottobre 2026 presso Le Murate Idea Park di Firenze. L’iniziativa, ideata da Alessandro Castelli e condotta insieme ad Allegra Piano, ha affrontato il rapporto tra intelligenza artificiale, leadership, formazione continua e gestione delle risorse umane, con il patrocinio di AIDP Toscana.
«Il vero rischio oggi non è che la macchina rubi il lavoro all’uomo, ma che le organizzazioni perdano pezzi di conoscenza ed esperienza insostituibili per incapacità di rinnovarsi in tempo», ha spiegato Alessandro Castelli, HR professional, advisor e fondatore di Next Root² e Activation Human Lab. Per Allegra Piano, CEO di Arpa Consulting e partner di OP Solution, la crescente autonomia degli agenti digitali rende ancora più importante la capacità dei manager di valutare cosa delegare alla tecnologia e quali decisioni mantenere sotto il controllo umano.
Il confronto ha coinvolto rappresentanti di istituzioni e imprese, tra cui Laura Sparavigna, assessora del Comune di Firenze, Silvia Donnini di Carapelli, Sandra Leoncini di Savino Del Bene Volley, Andrea Maria Pedrini di HumanX, Simone Uggeri di HRZ, Giuseppe Bacconi di TT Tecnosistemi e Pier Francesco Acquaviva di Sanlorenzo.
PARLIAMONE™ propone un format che combina interventi, survey dal vivo, teatro d’impresa e musica per approfondire le trasformazioni del lavoro. Il tema emerso è quello di una transizione che non può essere misurata esclusivamente attraverso il numero di attività automatizzate. La competitività delle aziende dipenderà anche dalla capacità di conservare le competenze esistenti e svilupparne di nuove, evitando che i benefici immediati dell’automazione si trasformino in costi organizzativi e professionali negli anni successivi.
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