{"id":4408,"date":"2026-03-14T08:00:00","date_gmt":"2026-03-14T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/innovation-waves.com\/2026\/03\/14\/competenze-lavoro-ia\/"},"modified":"2026-10-08T07:35:34","modified_gmt":"2026-10-08T05:35:34","slug":"competenze-lavoro-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/innovation-waves.com\/it\/2026\/03\/14\/competenze-lavoro-ia\/","title":{"rendered":"Le competenze che definiranno la forza lavoro aumentata dall\u2019IA"},"content":{"rendered":"\n

C\u2019\u00e8 un grafico sepolto a pagina nove di un report di Barclays Research che mi ha inchiodato. Mostra l\u2019evoluzione di ci\u00f2 che i dirigenti globali della C-suite considerano le competenze pi\u00f9 critiche per la loro forza lavoro, tracciata su tre ondate di survey: 2016, 2018 e 2023. Nel 2016, la padronanza nelle STEM stava comodamente in cima alla classifica, al 42%. Nel 2023, era precipitata in fondo alla lista, al 28%. Nel frattempo, la competenza salita dall\u2019ombra fino al trono non \u00e8 stata il machine learning, n\u00e9 il prompt engineering, n\u00e9 la data science. \u00c8 stata la gestione del tempo e la capacit\u00e0 di stabilire le priorit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Fermatevi. Nel mezzo della rivoluzione tecnologica pi\u00f9 rilevante dai tempi del personal computer, i dirigenti pi\u00f9 potenti del mondo non stanno invocando pi\u00f9 ingegneri. Stanno chiedendo persone che sappiano pensare con lucidit\u00e0 a ci\u00f2 che conta.<\/p>\n\n\n\n

\"Grafico<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Fonte: IBM Institute for Business Value, Barclays Research. Figura 6 da “AI Revolution: Productivity Boom and Beyond,” Impact Series 12, gennaio 2024.<\/p>\n\n\n\n

Il report che collega i puntini<\/h2>\n\n\n\n

Il grafico arriva da “AI Revolution: Productivity Boom and Beyond”, il dodicesimo capitolo della Impact Series di Barclays, pubblicato nel gennaio 2024 in partnership con l\u2019IBM Institute for Business Value. Non \u00e8 il solito pezzo ansiogeno sull\u2019IA. Adotta una lente macroeconomica, e si pone una domanda tanto semplice quanto insidiosa: l\u2019IA pu\u00f2 generare il tipo di ondata di produttivit\u00e0 innescata a suo tempo dal motore a vapore, dall\u2019elettrificazione e dal personal computer?<\/p>\n\n\n\n

La risposta, secondo gli autori, \u00e8 un s\u00ec prudente ma ben argomentato. Per\u00f2 la strada verso quel boom \u00e8 pi\u00f9 sottile che \u201cmettere pi\u00f9 algoritmi\u201d. Richiede di ripensare alla radice come si fa il lavoro, quali competenze contano e quale ruolo giocano gli umani in un paesaggio sempre pi\u00f9 automatizzato.<\/p>\n\n\n\n

Il report si appoggia a due ampie indagini dell\u2019IBM IBV: uno che ha intervistato 3.000 dirigenti C-suite in 28 paesi e 20 settori, e un altro che ha sondato 21.000 lavoratori in 22 paesi. La scala dei dati ne fa uno degli scatti pi\u00f9 completi della percezione executive su IA e trasformazione della forza lavoro oggi disponibili.<\/p>\n\n\n\n

Tre secoli di onde di produttivit\u00e0, e quella che aspettiamo<\/h2>\n\n\n\n

Una delle visualizzazioni pi\u00f9 efficaci del report traccia l\u2019effetto delle svolte tecnologiche sulla produttivit\u00e0 del lavoro dal 1760 a oggi. Il motore a vapore, la lampadina, il personal computer: ciascuna invenzione ha innescato un balzo misurabile nell\u2019output per ora lavorata, spesso per\u00f2 con un ritardo notevole. James Watt ha brevettato il suo motore a vapore negli anni 1760, ma il picco dei guadagni di produttivit\u00e0 \u00e8 arrivato quasi un secolo dopo.<\/p>\n\n\n\n

\"Grafico<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Fonte: Kendrick (1961), Syverson (2013), BLS, BoE, Barclays Research. Figura 2 da “AI Revolution: Productivity Boom and Beyond.”<\/p>\n\n\n\n

L\u2019implicazione \u00e8 insieme incoraggiante e sobria. L\u2019IA ha due caratteristiche che le rivoluzioni precedenti non avevano: accessibilit\u00e0 (chiunque pu\u00f2 dare istruzioni a ChatGPT senza imparare un linguaggio di programmazione) e versatilit\u00e0 (lo stesso LLM che riassume un documento legale pu\u00f2 riassumere uno medico, generare copy di marketing o analizzare dati finanziari). Questi due vantaggi suggeriscono che l\u2019IA incontrer\u00e0 meno ostacoli di adozione rispetto alle tecnologie del passato, comprimendo forse la traiettoria dall\u2019invenzione all\u2019impatto macroeconomico.<\/p>\n\n\n\n

Resta per\u00f2 l\u2019enigma della produttivit\u00e0 degli ultimi due decenni. Perch\u00e9 smartphone e internet ubiquo non hanno portato il boom che gli economisti si aspettavano? Il report propone tre spiegazioni: il ritardo tipico tra invenzione e benefici macro, la possibilit\u00e0 che gli strumenti digitali non eguaglino il potere trasformativo dell\u2019elettricit\u00e0 o dell\u2019automobile, e gli errori di misura con cui il PIL cattura il valore di prodotti digitali a costo marginale zero. La verit\u00e0, notano gli autori, probabilmente sta in una combinazione delle tre.<\/p>\n\n\n\n

Il divario di produttivit\u00e0 che l\u2019IA deve colmare<\/h2>\n\n\n\n

Qui il report diventa urgente. Gli autori sovrappongono proiezioni demografiche delle Nazioni Unite ai dati storici di produttivit\u00e0 per sei grandi economie, e il quadro \u00e8 netto. Con il calo della popolazione in et\u00e0 lavorativa nel mondo sviluppato, questi paesi hanno bisogno di un\u2019accelerazione drastica della produttivit\u00e0 del lavoro solo per mantenere i tassi di crescita modesti del pre-COVID. L\u2019Italia dovrebbe aggiungere quasi 2,5 punti percentuali all\u2019anno, un livello significativamente superiore a qualsiasi quinquennio dal 1990. Germania e Giappone richiedono ciascuno tra 1 e 1,25 punti. Anche le economie relativamente pi\u00f9 giovani di USA, Regno Unito e Francia affrontano gap sostanziali.<\/p>\n\n\n\n

\"Grafico<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Fonte: OECD, Barclays Research. Dati elaborati dalla Figura 3 di “AI Revolution: Productivity Boom and Beyond,” Impact Series 12, gennaio 2024.<\/p>\n\n\n\n

Questa \u00e8 la quarta ondata a cui il grafico della sezione precedente allude. Motore a vapore, elettrificazione e PC hanno distribuito i loro dividendi di produttivit\u00e0 in decenni. All\u2019IA si chiede di farlo pi\u00f9 in fretta, non perch\u00e9 la tecnologia lo imponga, ma perch\u00e9 lo impongono i demografi. La domanda non \u00e8 pi\u00f9 se l\u2019IA possa aumentare la produttivit\u00e0. \u00c8 se possa farlo abbastanza in fretta da compensare i venti contrari strutturali di societ\u00e0 che invecchiano. E il report suggerisce che la risposta dipende meno dalla tecnologia, e pi\u00f9 da come le organizzazioni scelgono di impiegarla.<\/p>\n\n\n\n

Aumentati, non sostituiti: il consenso dell\u201987%<\/h2>\n\n\n\n

Forse il dato pi\u00f9 rassicurante per chi teme per il proprio lavoro \u00e8 questo: l\u201987% dei dirigenti C-suite intervistati ritiene che i dipendenti saranno pi\u00f9 probabilmente aumentati che sostituiti dalla generative AI. Non \u00e8 una maggioranza risicata. \u00c8 un consenso schiacciante: il futuro dell\u2019IA in azienda \u00e8 la partnership uomo-macchina, non la sostituzione.<\/p>\n\n\n\n

I dati diventano ancora pi\u00f9 interessanti per funzione. Gli acquisti guidano le aspettative di aumento al 97%, seguiti da risk e compliance al 95% e dalla finanza al 93%. Le funzioni dove la sostituzione \u00e8 considerata relativamente pi\u00f9 probabile sono marketing (73% aumentati) e customer service (77% aumentati), anche se pure qui la grande maggioranza degli executive vede l\u2019aumento come esito dominante.<\/p>\n\n\n\n

\"Grafico<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Fonte: IBM Institute for Business Value, Barclays Research. Figura 7 da “AI Revolution: Productivity Boom and Beyond.”<\/p>\n\n\n\n

\n

\u00abL\u2019IA ha il potenziale per trasformare l\u2019esperienza dei dipendenti. Pu\u00f2 automatizzare i compiti ripetitivi, permettendo alle persone di concentrarsi su ci\u00f2 che le appassiona, liberando tempo per sviluppare competenze o per l\u2019equilibrio vita-lavoro, e potenzialmente creando nuovi ruoli e percorsi di carriera entusiasmanti.\u00bb Jill Goldstein, Managing Partner, IBM Talent Transformation Consulting<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Qui sta il punto della tesi sulla forza lavoro aumentata. Quando l\u2019IA gestisce il ripetitivo, il routinario e il computazionale, gli umani sono liberi di fare ci\u00f2 che le macchine ancora non sanno fare: esercitare giudizio, costruire relazioni, navigare l\u2019ambiguit\u00e0 e guidare con empatia. Le competenze che contano in questa nuova divisione del lavoro non si imparano in un bootcamp di coding. Si costruiscono con esperienza, consapevolezza e pratica deliberata.<\/p>\n\n\n\n

La grande inversione delle competenze<\/h2>\n\n\n\n

Che ci riporta a quel grafico straordinario. La classifica completa delle competenze pi\u00f9 critiche nel 2023, secondo i dirigenti globali, racconta una storia di inversione profonda:<\/p>\n\n\n\n

Posizione<\/td>Competenza<\/td>2016<\/td>2023<\/td>Tendenza<\/td><\/tr>
1<\/td>Gestione del tempo e capacit\u00e0 di stabilire le priorit\u00e0<\/td>33%<\/td>42%<\/td>In aumento<\/td><\/tr>
2<\/td>Capacit\u00e0 di lavorare efficacemente in team<\/td>35%<\/td>40%<\/td>In aumento<\/td><\/tr>
3<\/td>Capacit\u00e0 di comunicare efficacemente<\/td>38%<\/td>38%<\/td>Stabile<\/td><\/tr>
4<\/td>Disponibilit\u00e0 a essere flessibili, agili, adattabili al cambiamento<\/td>38%<\/td>38%<\/td>Stabile<\/td><\/tr>
5<\/td>Competenze analitiche con visione di business<\/td>32%<\/td>35%<\/td>In aumento<\/td><\/tr>
6<\/td>Etica e integrit\u00e0<\/td>31%<\/td>33%<\/td>In aumento<\/td><\/tr>
7<\/td>Competenze specifiche di settore\/ruolo<\/td>31%<\/td>33%<\/td>In aumento<\/td><\/tr>
8<\/td>Padronanza di lettura, scrittura e matematica<\/td>33%<\/td>32%<\/td>Stabile<\/td><\/tr>
9<\/td>Lingua straniera<\/td>28%<\/td>32%<\/td>In aumento<\/td><\/tr>
10<\/td>Capacit\u00e0 di innovazione e creativit\u00e0<\/td>32%<\/td>31%<\/td>Stabile<\/td><\/tr>
11<\/td>Competenze informatiche e applicative di base<\/td>40%<\/td>31%<\/td>In calo<\/td><\/tr>
12<\/td>Padronanza nelle STEM<\/td>42%<\/td>28%<\/td>In calo<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Il disegno \u00e8 chiaro. Le due competenze scese pi\u00f9 bruscamente sono l\u2019informatica di base (dal 40% al 31%) e la padronanza STEM (dal 42% al 28%). Sono proprio i domini in cui l\u2019IA eccelle e dove sta rapidamente commoditizzando l\u2019expertise umana. Quando una macchina pu\u00f2 scrivere codice, analizzare dataset e costruire modelli pi\u00f9 velocemente della maggior parte delle persone, il premio su quelle skill come capacit\u00e0 isolate si riduce.<\/p>\n\n\n\n

Al loro posto sale una costellazione di competenze squisitamente umane: saper gestire il tempo e le priorit\u00e0 in un mondo di informazione infinita, collaborare in modo efficace in team sempre pi\u00f9 distribuiti, e avere il giudizio etico per muoversi nel terreno morale complesso che l\u2019IA introduce. Il report lo dice bene: l\u2019IA pu\u00f2 completare la miscela particolare di attributi di una persona, ma difficilmente pu\u00f2 sostituirla.<\/p>\n\n\n\n

Non significa che le competenze STEM stiano diventando irrilevanti. Il report precisa che l\u2019aumento di utilizzo dell\u2019IA probabilmente cambier\u00e0 il modo in cui le hard skill vengono impiegate nelle organizzazioni, e che avr\u00e0 un premio chi unir\u00e0 competenze hard e soft. Il puro tecnologo incapace di comunicare, dare priorit\u00e0 o lavorare in squadra sta diventando un costo. Il professionista ibrido che unisce fluidit\u00e0 tecnica e intelligenza umana \u00e8 la risorsa pi\u00f9 preziosa in azienda.<\/p>\n\n\n\n

La J-curve dei ritorni dell\u2019IA<\/h2>\n\n\n\n

Per i dirigenti che stanno valutando il business case degli investimenti in IA, il report offre un quadro sobrio ma, alla fine, ottimista. L\u2019ROI medio dei progetti di IA tradizionale \u00e8 salito da circa l\u20191% a inizio 2020 a circa il 6% a fine 2021. Con l\u2019aggiunta della generative AI, le proiezioni suggeriscono che l\u2019ROI potrebbe arrivare intorno al 10% entro il 2025.<\/p>\n\n\n\n

Il pattern segue quella che gli autori chiamano la “J-curve”: una partenza lenta mentre le organizzazioni smussano gli spigoli, seguita da un\u2019ascesa esponenziale una volta superata una soglia critica di adozione e integrazione. I top performer dell\u2019IA, quelli con capacit\u00e0 mature su sei aree chiave (visione e strategia, operating model dell\u2019IA, ingegneria e operations dell\u2019IA, dati e tecnologia, talenti e competenze, cultura e adozione), hanno riportato un ROI medio del 13% sui progetti di IA.<\/p>\n\n\n\n

Cruciale, il report rileva che gli adottanti dell\u2019IA che investono anche molto nel reskilling della forza lavoro vedono un premio di crescita dei ricavi del 36% rispetto ad altri adottanti. La tecnologia da sola non basta. \u00c8 la combinazione tra implementazione dell\u2019IA e sviluppo del capitale umano che sblocca il valore pieno.<\/p>\n\n\n\n

Aggiornamento 2025: dalla teoria alla prova (e una domanda da 2,9 trilioni)<\/h2>\n\n\n\n

Il report Barclays-IBM \u00e8 uscito a gennaio 2024, quando la generative AI era ancora pi\u00f9 promessa che prova. Quasi due anni dopo, i dati iniziano ad arrivare, e insieme confermano e complicano la tesi originale.<\/p>\n\n\n\n

Il report del McKinsey Global Institute di novembre 2025, “Agents, Robots, and Us: Skill Partnerships in the Age of AI”, \u00e8 l\u2019aggiornamento pi\u00f9 completo disponibile. Dopo aver analizzato oltre 11 milioni di annunci di lavoro negli USA e 2.000 attivit\u00e0 lavorative in pi\u00f9 di 800 occupazioni, i risultati colpiscono. Le tecnologie gi\u00e0 dimostrate potrebbero teoricamente automatizzare attivit\u00e0 che rappresentano circa il 57% delle ore di lavoro negli Stati Uniti. Ma non \u00e8 una previsione di perdita di posti. \u00c8 la misura di quanto il lavoro cambier\u00e0 in profondit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Il dato pi\u00f9 rivelatore: oltre il 70% delle competenze richieste oggi dai datori di lavoro \u00e8 usato sia in lavoro automatizzabile sia in lavoro non automatizzabile. Le skill non stanno diventando obsolete. Stanno venendo rideployate. I lavoratori passeranno meno tempo a preparare documenti e fare ricerche di base, pi\u00f9 tempo a formulare domande e interpretare risultati. Il ruolo umano sta passando da esecutore a orchestratore, una trasformazione che secondo McKinsey potrebbe sbloccare 2,9 trilioni di dollari di valore economico annuo negli Stati Uniti entro il 2030.<\/p>\n\n\n\n

Metrica<\/td>Barclays\/IBM (gen 2024)<\/td>McKinsey (nov 2025)<\/td><\/tr>
Tesi centrale<\/td>Aumento, non sostituzione<\/td>Partnership di competenze tra persone, agenti e robot<\/td><\/tr>
Consenso dei dirigenti sull\u2019aumento<\/td>87% della C-suite<\/td>Oltre il 70% delle competenze resta rilevante tra lavoro automatizzabile e non<\/td><\/tr>
Domanda di competenze in crescita pi\u00f9 rapida<\/td>Gestione del tempo e priorit\u00e0<\/td>AI fluency (crescita 7x in 2 anni)<\/td><\/tr>
Domanda di competenze in calo pi\u00f9 rapido<\/td>Padronanza STEM (dal 42% al 28%)<\/td>Scrittura e ricerca di routine<\/td><\/tr>
Proiezione di valore economico<\/td>Premium del 36% sui ricavi per il reskilling degli adottanti IA<\/td>2,9 trilioni di dollari annui entro il 2030 (solo USA)<\/td><\/tr>
Insight chiave sui workflow<\/td>\u00abAutomatizzare processi scadenti non li render\u00e0 migliori\u00bb<\/td>Il massimo valore arriva ridisegnando interi workflow, non singole attivit\u00e0<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Forse il dato singolo pi\u00f9 dirompente non arriva da McKinsey ma dal MIT Media Lab, citato in un articolo di Harvard Business Review del settembre 2025: il 95% delle organizzazioni non vede alcun ritorno misurabile dai propri investimenti in IA. Non contraddice le proiezioni ottimistiche. Conferma l\u2019avvertimento centrale del report di Barclays. A fallire sono le organizzazioni che hanno semplicemente applicato l\u2019IA ai processi esistenti senza riprogettarli. A riuscirci sono quelle che hanno ridisegnato i flussi di lavoro attorno alla collaborazione uomo-IA, investendo in quelle che McKinsey chiama \u00abpartnership di competenze\u00bb tra persone, agenti e robot.<\/p>\n\n\n\n

Il concetto di “AI fluency”, la capacit\u00e0 di usare e governare efficacemente gli strumenti di IA, \u00e8 esploso come skill del 2025. La sua domanda negli annunci di lavoro USA \u00e8 cresciuta quasi di sette volte in soli due anni, pi\u00f9 rapidamente di qualsiasi altra competenza tracciata. Non \u00e8 un requisito tecnico di nicchia. Appare in management, finanza, marketing, istruzione. \u00c8, in molti modi, la manifestazione pratica della “gestione del tempo e capacit\u00e0 di stabilire le priorit\u00e0” indicata dagli executive come top skill nel sondaggio IBM 2023. L\u2019AI fluency non \u00e8 saper codificare un modello. \u00c8 sapere quando usare l\u2019IA, quando scavalcarla e come indirizzarla verso risultati che contano.<\/p>\n\n\n\n

Il nuovo Skill Change Index di McKinsey offre una vista granulare su quali competenze subiranno pi\u00f9 disruption entro il 2030. Il pattern rispecchia e amplia i risultati di Barclays: skill altamente specializzate e automatizzabili come contabilit\u00e0, fatturazione e SQL sono le pi\u00f9 esposte, mentre le capacit\u00e0 interpersonali come negoziazione, coaching e leadership cambieranno di meno. La vasta terra di mezzo, tra problem solving, comunicazione e quality assurance, evolver\u00e0 come parte della crescente partnership con le macchine intelligenti.<\/p>\n\n\n\n

Cosa significa per leader, costruttori e per tutti noi<\/h2>\n\n\n\n

Le implicazioni vanno ben oltre la C-suite. Per chiunque costruisca una carriera, gestisca un team o guidi un\u2019organizzazione, il messaggio \u00e8 chiaro: l\u2019era della forza lavoro aumentata richiede un nuovo tipo di professionista. Non chi compete con le macchine sui compiti computazionali, ma chi le sfrutta per amplificare le capacit\u00e0 unicamente umane.<\/p>\n\n\n\n

Le organizzazioni che prospereranno non sono quelle che automatizzano semplicemente i processi esistenti. Come avverte il report di Barclays, \u00abautomatizzare processi scadenti non li render\u00e0 migliori\u00bb. La ricerca McKinsey 2025 ci mette un numero: dopo aver analizzato 190 processi di business, trova che il massimo valore arriva quando agenti di IA agiscono come \u00abcolleghi virtuali\u00bb inseriti in workflow ridisegnati, con una proiezione di aumento dei ricavi tra il 7 e il 12% per chi lo fa bene. I vincitori saranno quelli che spogliano i loro operating model fino all\u2019ossatura, reimmaginano i flussi attorno alla collaborazione uomo-IA e investono nell\u2019infrastruttura morbida di competenze, cultura e governance etica che rende possibile l\u2019aumento.<\/p>\n\n\n\n

Per l\u2019economia globale, la posta \u00e8 enorme. Forze lavoro che invecchiano nei paesi sviluppati e basso output pro capite nei paesi in via di sviluppo sono due tra le sfide strutturali pi\u00f9 pressanti del nostro tempo. L\u2019IA, usata come complemento al lavoro umano e non come suo sostituto, pu\u00f2 aiutare su entrambi i fronti. Ma solo se azzecchiamo il mix di policy, sia a livello regolatorio sia dentro l\u2019impresa.<\/p>\n\n\n\n

Il motore a vapore ha impiegato un secolo per consegnare il suo dividendo di produttivit\u00e0. La lampadina ha richiesto decenni. Il personal computer, una generazione. L\u2019IA, con accessibilit\u00e0 e versatilit\u00e0 senza precedenti, potrebbe comprimere drasticamente quella timeline. Ma il catalizzatore non sar\u00e0 la tecnologia in s\u00e9. Saranno gli umani che imparano a usarla con giudizio, dare priorit\u00e0 a ci\u00f2 che conta e lavorare insieme per costruire qualcosa di pi\u00f9 grande di qualunque algoritmo.<\/p>\n\n\n\n

La competenza pi\u00f9 preziosa nell\u2019era dell\u2019IA, a conti fatti, \u00e8 sapere cosa fare dopo.<\/p>\n\n\n\n

\"Una<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Riferimenti<\/h2>\n\n\n\n

[1] Barclays Research & IBM Institute for Business Value. “AI Revolution: Productivity Boom and Beyond.” Impact Series 12, gennaio 2024.<\/a><\/p>\n\n\n\n

[2] IBM Institute for Business Value. “Augmented Work for an Automated, AI-Driven World.” agosto 2023.<\/a><\/p>\n\n\n\n

[3] McKinsey Global Institute. “Agents, Robots, and Us: Skill Partnerships in the Age of AI.” novembre 2025.<\/a><\/p>\n\n\n\n

[4] Niederhoffer, K., Kellerman, G.R., Lee, A., Liebscher, A., Rapuano, K., & Hancock, J.T. “AI-Generated ‘Workslop’ Is Destroying Productivity.” Harvard Business Review, settembre 2025.<\/a><\/p>\n\n\n\n