Il 55% dei knowledge worker usa l’intelligenza artificiale almeno una volta a settimana. Sembra un successo, vero? Peccato che solo il 15% abbia un caso d’uso che genera valore reale per l’azienda. E un quarto non la usa affatto per lavorare.
Questi numeri arrivano dall’AI Proficiency Report di Section4, una ricerca condotta su 5.000 lavoratori tra Stati Uniti, Regno Unito e Canada. Non è un’indagine italiana, ma se lavori in una azeinda del nostro paese, probabilmente ti stai già riconoscendo in parte di questo scenario.
L’AI transformation è sulla bocca di tutti. Ma tra parlarne e farla funzionare c’è un abisso che molte aziende non vedono — o preferiscono non guardare.
Il paradosso dell’AI transformation: tutti la usano, pochi ci guadagnano
Ecco il punto: l’adozione non è il problema. Il problema è cosa ci facciamo con questi strumenti.
Secondo i dati di Section4, il 69% dei lavoratori è quello che potremmo chiamare “sperimentatore”. Significa che usa l’AI per compiti basilari, con prompt approssimativi e senza una strategia. Un altro 28% è ancora ai blocchi di partenza. Solo il 2,7% è arrivato a un livello di praticante, e gli esperti? Lo 0,08%. Praticamente un miraggio.
In Italia non abbiamo dati equivalenti, ma la situazione è verosimilmente simile — se non peggiore. Tante aziende hanno comprato licenze, organizzato qualche workshop introduttivo, magari creato una policy sull’uso dell’AI. Poi hanno dichiarato vittoria.
Il guaio è che i CEO sembrano convinti che tutto vada bene. La ricerca Section4 mostra che i dirigenti hanno il 31% di probabilità in più rispetto ai dipendenti operativi di credere che l’adozione dell’AI sia un successo. È come se il capitano della nave fosse l’unico a non vedere l’iceberg (“Vada a bordo…”).
Cosa ci dicono i numeri (e cosa dovremmo chiederci)
Guardiamo i casi d’uso AI più diffusi secondo la ricerca. Al primo posto, con il 14,1%, c’è la sostituzione di Google per fare ricerche. Seguono la generazione di bozze (9,6%) e la correzione di grammatica e tono (5,7%).
E l’automazione processi aziendali? Ultima in classifica, con un misero 1,6%.
Tradotto: la maggior parte delle persone usa ChatGPT come un motore di ricerca glorificato o come un correttore di bozze. Attività utili, per carità. Ma non sono queste che cambiano i margini di un’azienda.
Il 59% dei casi d’uso riportati rientra nella categoria “assistenza base per singoli task”. Solo il 2% sono casi d’uso avanzati — quelli che creano automazioni a beneficio dell’organizzazione, non solo della produttività individuale.
Ora, la domanda scomoda: nella tua azienda, quanti stanno davvero usando l’AI per ripensare i processi? E quanti la usano per farsi riscrivere le email?
Tre errori che frenano la tua strategia AI
Se la tua AI transformation non sta portando risultati, probabilmente stai commettendo almeno uno di questi errori.
Primo errore: misurare le cose sbagliate. Quanti utenti hanno fatto login questo mese? Quante ore di formazione erogate? Questi numeri fanno bella figura nelle presentazioni, ma non dicono nulla sul valore generato. Se vuoi capire se l’AI sta funzionando, devi misurare il tempo risparmiato per dipendente, il numero di casi d’uso condivisi tra team, la qualità delle applicazioni più comuni e — soprattutto — l’impatto sui risultati di business.
Secondo errore: formazione da era glaciale. Molte aziende hanno fatto investimenti “giusti”: policy formali, accesso agli strumenti, corsi introduttivi. Ma questi programmi sono progettati per creare principianti, non professionisti. Insegnare a un dipendente come scrivere un prompt è il livello base. Il 2026 richiede che le persone sappiano identificare casi d’uso AI che generano valore e costruire automazioni. Serve formazione continua, non un workshop una tantum.
Terzo errore: il gap tra chi decide e chi esegue. I dati Section4 sono impietosi: l’80% dei dirigenti ha accesso a strumenti AI, contro il 32% dei dipendenti operativi. L’81% dei C-level riceve formazione sull’AI, contro il 27% degli altri. Non stupisce che il 68% dei lavoratori si senta sopraffatto o ansioso riguardo all’AI, mentre solo il 26% dei dirigenti prova le stesse sensazioni. Stanno vivendo due realtà diverse.
Casi d’uso AI: la differenza tra perdere tempo e generare valore
Non tutti i casi d’uso sono uguali. C’è una gerarchia, e capirla fa la differenza tra un’AI transformation che funziona e una che brucia budget.impresa-ai-ready
In fondo alla piramide ci sono gli usi individuali e occasionali: chiedere all’AI di riassumere un documento, correggere un testo, cercare informazioni. Utili per chi li fa, invisibili per l’azienda.
Al livello intermedio troviamo gli usi sistematici ma ancora personali: un commerciale che usa l’AI per preparare tutte le sue proposte, un marketing manager che genera bozze per ogni campagna. Qui inizia a esserci risparmio di tempo misurabile, ma resta confinato al singolo.
Il vero salto avviene quando si passa all’automazione processi aziendali. Significa identificare attività ripetitive che attraversano più persone o reparti e costruire flussi automatizzati. Un esempio: invece di avere dieci persone che usano l’AI per scrivere report settimanali ciascuno per conto suo, creare un sistema che genera automaticamente quei report partendo dai dati aziendali.
Questo livello richiede competenze diverse: non basta saper promptare, bisogna capire i processi, individuare i colli di bottiglia, progettare soluzioni. Ed è qui che il 97% delle aziende si ferma.
Come costruire un’AI transformation che funziona
Se vuoi che il 2026 sia diverso, ecco tre cose da fare subito.
Cambia le metriche. Smetti di contare i login e inizia a tracciare il valore. Quanto tempo risparmiato? Quanti processi automatizzati? Quale impatto sui KPI di business? Se non sai rispondere, non sai se la tua strategia sta funzionando.
Costruisci infrastruttura per l’apprendimento continuo. Non un corso, un sistema. Serve una libreria di casi d’uso specifici per funzione, un processo per scoprire e condividere le applicazioni che funzionano, formazione pratica sulla costruzione di automazioni. Le competenze AI non si acquisiscono in un pomeriggio.
Chiudi il gap tra vertice e base. I tuoi dipendenti operativi devono avere accesso agli stessi strumenti dei dirigenti. E i dirigenti devono sapere davvero come i loro team usano (o non usano) l’AI. Ogni manager dovrebbe aspettarsi e incoraggiare l’uso dell’AI nel proprio team — non come optional, ma come parte del lavoro.
FAQ
Perché le aziende confondono l’adozione con il valore. Avere dipendenti che usano ChatGPT non significa avere un’AI transformation riuscita. Il fallimento arriva quando mancano casi d’uso concreti, metriche adeguate e formazione continua.
Quelli che vanno oltre la produttività individuale e automatizzano processi aziendali. Esempi: generazione automatica di report, qualificazione lead, gestione documentale intelligente, analisi predittiva su dati operativi.
Tracciando il tempo risparmiato per processo, la riduzione degli errori, la velocità di esecuzione e l’impatto sui risultati di business. Le metriche di adozione (login, ore di formazione) non bastano.
L’adozione misura quante persone usano gli strumenti. La proficiency misura quanto bene li usano e con quale impatto. Puoi avere alta adozione e bassa proficiency — ed è esattamente quello che succede nella maggior parte delle aziende.
Dando loro accesso agli strumenti, formazione pratica sui casi d’uso rilevanti per il loro ruolo, e creando aspettative chiare sull’utilizzo. Il coinvolgimento parte dal rendere l’AI parte del lavoro quotidiano, non un’attività extra.
Il momento di agire è adesso
L’AI transformation non è un progetto da spuntare su una checklist. È un cambiamento nel modo in cui le persone lavorano, e richiede investimento continuo in competenze, processi e cultura.
La buona notizia: non devi fare tutto da solo. Digital Punk supporta le aziende italiane nel passaggio dall’adozione superficiale all’uso strategico dell’intelligenza artificiale — con formazione pratica, consulenza sui casi d’uso e accompagnamento nell’automazione dei processi.
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