- A più di 3 anni dalla nascita di ChatGPT, molte aziende non hanno ancora visto l’IA generare il netto salto di produttività lavorativa che si aspettavano.
- Al Forum di Davos 2026, il tema “perché l’IA non ha ancora avuto impatto” è apparso in quasi tutte le discussioni tra i leader di alto livello.
- Una delle cause principali è l’adozione incompleta dell’IA da parte dei dipendenti, dovuta alla paura di perdere il lavoro o allo scetticismo sulla qualità degli strumenti di IA.
- Molte aziende hanno forzato l’uso dell’IA attraverso la formazione obbligatoria o legandolo alla valutazione delle prestazioni, ma questo metodo è stato controproducente.
- Cisco ha affermato che la formazione obbligatoria sull’IA non aiuta a mantenere l’uso a lungo termine e causa persino effetti negativi.
- Un modo più efficace è dare ai dipendenti la possibilità di scegliere, come fornire diversi strumenti di IA affinché decidano autonomamente come usarli.
- Un altro problema è la mancanza di competenze: molti lavoratori non hanno le capacità sufficienti per sfruttare l’IA in modo efficace.
- Alcuni leader propongono di assumere neolaureati perché sono più abituati a usare l’IA, ma questo non può sostituire la formazione interna.
- Gli investimenti attuali sono più orientati verso la tecnologia che verso le persone, ed è necessario invertire questa priorità.
- Secondo Deloitte, l’84% dei flussi di lavoro rimane nel vecchio stato quando si applica l’IA, solo il 16% è progettato in ottica AI-native.
- La riprogettazione del lavoro richiede anni, dalla mappatura delle competenze all’identificazione di quali compiti l’IA può assumere.
- La maggior parte dei leader prevede che la forza lavoro non diminuirà drasticamente nei prossimi 3-5 anni, a meno che l’aumento della produttività non sia accompagnato da un rallentamento della crescita.
📌 Al Forum di Davos 2026, il tema “perché l’IA non ha ancora avuto impatto” è apparso in quasi tutte le discussioni tra i leader di alto livello. Molte aziende hanno forzato l’uso dell’IA attraverso la formazione obbligatoria o legandolo alla valutazione delle prestazioni, ma questo metodo è stato controproducente. Le imprese hanno bisogno di tempo per formare, riprogettare i processi e costruire modelli AI-native, invece di imporli frettolosamente. L’84% dei flussi di lavoro rimane nel vecchio stato quando si applica l’IA, solo il 16% è progettato in ottica AI-native. La maggior parte dei leader prevede che la forza lavoro non diminuirà drasticamente nei prossimi 3-5 anni.
