Il secondo lavoro invisibile dei “Pionieri dell’IA”

Chi aiuta i propri colleghi ad acquisire dimestichezza con l’intelligenza artificiale è anche chi registra il maggiore aumento del carico di lavoro. Molte aziende hanno già, nei fatti, un programma interno di formazione sull’IA: semplicemente, nessuno lo ha inserito nella pianificazione delle risorse.

In quasi ogni team ne esiste una: è la persona che sa esattamente perché il chatbot ha inventato una fonte, come ottenere il massimo da Copilot e quale prompt può trasformare mezz’ora di lavoro in cinque minuti. In poco tempo, finisce per acquisire una nuova mansione informale: rispondere alle domande di tutti gli altri.

Il suo ruolo ufficiale non cambia. La sua agenda, invece, sì.

È molto probabile che una parte consistente dell’adozione dell’IA in azienda stia avvenendo proprio così. La formazione strutturata ha un ruolo fondamentale, ma l’apprendimento più pratico nasce in modo spontaneo: quando qualcuno manda un messaggio su Teams, si gira verso il collega accanto o chiede consiglio a chi è già incappato nello stesso errore.

C’è solo un problema: le aziende tendono a definire tutto questo “adozione”. Raramente lo riconoscono come vero e proprio lavoro.

Il report “Lo stato dell’arte del wellbeing aziendale 2027” di Wellhub, basato su 5.021 dipendenti a tempo pieno in dieci mercati, aiuta a capire quanto il fenomeno sia diffuso. Il 55% dei dipendenti utilizza regolarmente strumenti di IA. Di questi, una quota equivalente al 23% dell’intero campione afferma anche di aiutare attivamente i colleghi a imparare a usarli.

Si tratta di una vera e propria rete di formazione interna, niente affatto trascurabile. Una rete che si sovrappone, anziché sostituirsi, alle attività per cui quelle persone vengono ufficialmente retribuite.

Il dividendo di produttività ha una nota a piè di pagina

L’intelligenza artificiale avrebbe dovuto alleggerire il carico di lavoro. Per una quota significativa di dipendenti, tuttavia, sembra aver ottenuto l’effetto opposto.

Il report suddivide i lavoratori in base a un AI Fluency Score, definito da frequenza d’uso, sicurezza nell’utilizzo e livello di integrazione dell’IA nella routine lavorativa. In cima alla classifica troviamo i Pionieri dell’IA (41% del campione), che utilizzano la tecnologia come elemento centrale del proprio ruolo e sono i più attivi nel supporto ai colleghi. Seguono i Promotori (32%) e i Principianti (26%). Precisiamo che si tratta di segmenti d’analisi definiti dalla ricerca, non di un giudizio di merito sulle competenze tecniche dei singoli.

Le differenze tra i gruppi sono notevoli. Il 40% dei Pionieri afferma che l’IA ha aumentato il proprio carico di lavoro, contro il 28% dei Promotori e il 15% dei Principianti. Sono anche il gruppo che segnala più spesso sintomi di burnout quotidiani: 24%, contro il 22% dei Promotori e il 16% dei Principianti.

Sarebbe facile dedurne che una maggiore competenza nell’IA causi direttamente il burnout, ma i dati non permettono una conclusione così diretta. L’indagine non quantifica le ore dedicate all’assistenza dei colleghi, né stabilisce se sia proprio questo supporto a generare l’aumento del carico di lavoro.

Tuttavia, il quadro d’insieme merita una riflessione approfondita: le persone che utilizzano di più l’IA sono contemporaneamente quelle che avvertono l’aumento di lavoro più consistente e che si fanno carico di guidare i colleghi nell’adozione della tecnologia.

Il meccanismo è chiaro: uno strumento può velocizzare un singolo task, creando però nuove mansioni collaterali. Occorre verificare gli output, testare nuovi applicativi, riprogettare i flussi, valutare cosa valga davvero la pena automatizzare e, naturalmente, correre ai ripari quando un prompt genera un risultato inutilizzabile a cinque minuti da un meeting importante.

Qualcuno deve pur imparare per primo. E chi impara per primo diventa inevitabilmente il punto di riferimento per le volte successive.

Si tratta di una dinamica organizzativa classica applicata a una nuova tecnologia: chi domina Excel diventa l’IT informale per i fogli di calcolo; chi parla francese viene coinvolto in qualsiasi pratica con Parigi. L’IA non fa che accelerare questo stesso schema.

La competenza, inevitabilmente, attrae lavoro.

Essere indispensabili ha i suoi vantaggi

C’è però un’altra complicazione. I Pionieri dell’IA non sono semplicemente un gruppo di early promoters esausti e sovraccarichi.

La loro familiarità con la tecnologia si associa anche a una maggiore percezione di stabilità professionale: Il 53% dei Pionieri afferma che la propria sicurezza lavorativa è migliorata rispetto all’anno precedente, contro il 33% dei Promotori e il 22% dei Principianti. Solo il 4% dei Pionieri ritiene che sia peggiorata.

Essere il punto di riferimento a cui tutti si rivolgono fa bene alla carriera. Molto meno alla gestione del proprio tempo.

I Pionieri ricevono anche molto più supporto nell’apprendimento della tecnologia. Il 73% dichiara di aver avuto il tempo e il sostegno necessari per acquisire le competenze di IA richieste dal proprio ruolo, contro il 43% dei Promotori e appena il 18% dei Principianti. E la percezione di essere preparati segue quasi lo stesso schema: il 67% dei Pionieri si sente in grado di lavorare efficacemente con l’IA, contro il 19% dei Principianti.

Questo rende il dato sul carico di lavoro ancora più significativo.

Chi guida l’adozione dell’IA non soffre per mancanza di formazione: molti di loro hanno ricevuto supporto e strumenti adeguati e rappresentano spesso le risorse più pronte ad affrontare la trasformazione digitale.

Tuttavia, il supporto ricevuto non annulla il carico operativo extra.

Dallo studio emerge anche che i Pionieri riescono più facilmente a integrare pratiche di benessere nella propria routine lavorativa e che il 60% di loro sente di avere il pieno sostegno del proprio manager nell’ambito del wellbeing, contro il 31% dei Principianti. Questo aiuta a spiegare perché un gruppo con un carico lavorativo elevato riesca comunque a mantenere livelli di benessere relativamente buoni.

In altre parole, un solido supporto aiuta i profili più esperti a gestire meglio la pressione, ma non rende quel lavoro aggiuntivo meno pesante.

Il programma di formazione che nessuno ha progettato

Molte aziende immaginano l’adozione dell’IA come un processo lineare: si acquista il software, si distribuiscono le licenze, si organizza qualche corso e la produttività decolla. Fine della storia.

Nella realtà organizzativa, tuttavia, le cose vanno diversamente.

Terminati i corsi ufficiali, occorre tradurre le nozioni teoriche nella quotidianità operativa dei singoli reparti. Come si applica l’IA nel Finance? Quali attività può automatizzare il Marketing? Quali dati richiedono una supervisione umana? Si può caricare questo documento in cloud? E perché lo strumento che ieri funzionava perfettamente oggi sembra non rispondere più ai comandi?

Sono quesiti troppo specifici per essere trattati in un corso generico, ma troppo frequenti per trasformarsi ogni volta in un ticket per il team IT.

Così si diffondono in modo informale, da un collega all’altro.

L’apprendimento tra pari è estremamente prezioso: è rapido, contestualizzato ed economico. Ma la parola “economico” rischia di essere scambiata per “a costo zero”, specialmente nei budget e nella pianificazione delle risorse.

Un’azienda può quindi essere convinta di aver fornito a un dipendente un semplice strumento di produttività, quando in realtà gli ha affidato due ruoli: svolgere le proprie mansioni con l’IA e insegnare a tutto il team come fare lo stesso.

È una distinzione cruciale, perché le organizzazioni gestiscono i ruoli formali e informali in modo completamente diverso. Chi è ufficialmente incaricato della formazione riceve tempo e risorse dedicate; chi guida un progetto di AI adoption ha obiettivi trasparenti e misurabili. Il champion informale, al contrario, si ritrova semplicemente con una casella di posta sommersa di richieste.

L’errore di fondo è confondere la competenza individuale con la disponibilità effettiva di tempo.

Rendere visibile il secondo lavoro

L’obiettivo non deve essere scoraggiare i dipendenti più esperti dal supportare i colleghi: al contrario, durante una trasformazione tecnologica, queste figure rappresentano il vero motore dell’organizzazione.

Ma proprio perché sono così preziose, vanno valorizzate e gestite con cura.

Se l’adozione dell’IA in un team dipende da poche persone, quel carico di lavoro deve essere integrato nella pianificazione operativa. Il tempo dedicato al coaching va tutelato anziché incastrato a forza nei ritagli di tempo ancora disponibili in agenda; i carichi di lavoro principali vanno ricalibrati; le domande più frequenti possono diventare linee guida condivise, evitando che la stessa persona debba risolvere la medesima criticità per la decima volta.

Occorre inoltre distribuire le responsabilità in modo più omogeneo: il traguardo da raggiungere è una diffusa competenza collettiva, non la creazione di una ristretta élite di super-utenti.

Questo passaggio è essenziale, poiché il divario di competenze è già marcato: i dipendenti meno esperti sono anche quelli che dichiarano con minore frequenza di aver ricevuto tempo e affiancamento per imparare (solo il 18% dei Principianti ne ha fruito, a fronte del 73% dei Pionieri).

Fare affidamento indefinito sugli esperti informali rischia di polarizzare ulteriormente l’azienda: chi è già autonomo consolida la propria padronanza usandola quotidianamente, mentre chi è in difficoltà rimane dipendente dal supporto altrui.

Paradossalmente, un programma di championing ben strutturato dovrebbe porsi l’obiettivo opposto: rendere i propri champion gradualmente meno indispensabili.

C’è anche una ragione legata al benessere. Il 73% dei Pionieri afferma che l’accesso a strumenti e programmi di wellbeing li aiuta a lavorare e adattarsi in un ambiente guidato dall’IA. E il report mostra che questo gruppo è particolarmente sensibile alla loro assenza: l’87% dichiara che prenderebbe in considerazione l’idea di lasciare un’azienda che non attribuisce importanza al benessere dei dipendenti.

Sebbene si tratti di intenzioni e non di dimissioni immediate, il segnale è chiaro: i dipendenti che creano maggior valore attorno agli investimenti in IA sono anche quelli con la maggiore attrattività sul mercato e la prontezza di portare le proprie competenze altrove.

Oggi molte aziende traggono un enorme vantaggio da questo lavoro invisibile, mentre i dipendenti si formano a vicenda per navigare la trasformazione digitale.

È un segnale eccellente per l’adozione della tecnologia. Un po’ meno per la sostenibilità del carico di lavoro.

Le aziende guidate da una visione di successo non saranno quelle che si limiteranno a individuare i dipendenti più appassionati d’IA per scaricare su di loro le richieste del team, ma quelle capaci di riconoscere, strutturare e valorizzare il lavoro che queste persone stanno già svolgendo.

L’entusiasmo è una risorsa straordinaria. Il tempo e le energie delle persone, invece, hanno un limite ben preciso.