L'IA accelera il lavoro, ma serve ancora troppo tempo per correggere i suoi errori. L'analisi Di Workday
di Alberto Falchi pubblicata il 10 Marzo 2026, alle 13:01 nel canale IA business
Il 40% dei dipendenti che usano l'IA risparmia fino a un giorno a settimana. Ma serve ancora troppo tempo per rielaborare e riscrivere i contenuti di bassa qualità
L’intelligenza artificiale promette di far risparmiare tempo ai lavoratori. Ma una parte significativa di quel vantaggio rischia di essere vanificato. Secondo una nuova ricerca pubblicata da Workday, infatti, una quota consistente del tempo guadagnato grazie agli strumenti di IA viene poi riassorbita da attività di verifica, correzione e riscrittura dei contenuti generati dagli algoritmi.
Il fenomeno emerge con particolare chiarezza anche in Italia. Qui quattro lavoratori su dieci dichiarano di riuscire a guadagnare fino a un giorno di lavoro a settimana grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, nello stesso tempo, circa la metà degli utilizzatori afferma di dedicare da una a due ore settimanali a chiarire, correggere o riscrivere risultati di qualità insufficiente prodotti dalla tecnologia.
I dati arrivano dal report globale Beyond Productivity: Measuring the Real Value of AI, presentato da Workday in occasione dell’apertura dell’Innovation Lab di Milano, il primo hub italiano della società dedicato alla sperimentazione e alla co-creazione di soluzioni di intelligenza artificiale per le funzioni finance e HR.
Il paradosso della produttività dell’IA
La ricerca mette in evidenza una dinamica ormai piuttosto diffusa nelle organizzazioni che stanno adottando strumenti di intelligenza artificiale. Da un lato l’IA accelera molte attività operative, consentendo ai lavoratori di completare alcune mansioni in tempi significativamente più brevi. Dall’altro, però, una parte rilevante del tempo risparmiato viene riassorbita dalle cosiddette attività di rielaborazione: controllo degli output, correzione degli errori e riscrittura dei contenuti generati. A livello globale, quasi il 40% del tempo risparmiato grazie all’IA viene perso proprio in queste operazioni.
Il report evidenzia anche che solo una minoranza dei dipendenti, circa il 14%, riesce a ottenere benefici netti e costanti dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale senza dover intervenire pesantemente sugli output generati. Il fenomeno riguarda in modo particolare gli utenti che usanomaggiormente l'IA. I lavoratori che utilizzano strumenti di IA su base quotidiana sono generalmente molto ottimisti sul loro impatto: oltre il 90% ritiene che queste tecnologie possano contribuire al proprio successo professionale. Allo stesso tempo, però, sono anche quelli che si trovano a sostenere il carico maggiore di verifica e revisione del lavoro generato dagli algoritmi. Il 77% degli utenti afferma infatti di controllare gli output dell’IA con la stessa attenzione, se non con maggiore rigore, rispetto al lavoro prodotto da un collega umano.
Un altro dato interessante riguarda l’età degli utilizzatori. I dipendenti tra i 25 e i 34 anni, spesso considerati i più a loro agio con le tecnologie digitali, risultano anche quelli più coinvolti nelle attività di rielaborazione: rappresentano infatti quasi la metà degli utenti che dedicano più tempo alla verifica e alla correzione dei risultati prodotti dall’intelligenza artificiale.
Il nodo delle competenze e dei modelli organizzativi
Uno dei principali fattori che limitano il valore reale dell’IA nelle imprese è il divario tra le ambizioni dichiarate dai vertici aziendali e l’esperienza concreta dei dipendenti. Secondo la ricerca, il 66% dei leader aziendali considera la formazione sulle competenze legate all’intelligenza artificiale una priorità strategica. Tuttavia, tra i lavoratori che sperimentano più frequentemente problemi di rielaborazione degli output, solo il 37% dichiara di avere effettivamente accesso a programmi di formazione dedicati.
A questo si aggiunge un altro elemento strutturale. In molte aziende, i ruoli e i processi di lavoro non sono ancora stati aggiornati per riflettere le nuove possibilità offerte dall’intelligenza artificiale. Il report indica che nell’89% delle aziende meno della metà delle posizioni lavorative è stata ridefinita alla luce delle capacità introdotte dall’IA.
Il risultato è che molti dipendenti si trovano a utilizzare strumenti tecnologici avanzati all’interno di modelli organizzativi pensati per un contesto completamente diverso. In altre parole, tecnologie del 2025 vengono spesso inserite in strutture di lavoro progettate un decennio prima.
Un altro aspetto analizzato dalla ricerca riguarda il modo in cui le aziende reinvestono il tempo e le risorse liberate grazie all’intelligenza artificiale. La maggior parte delle organizzazioni riconosce che i benefici dell’IA dovrebbero tradursi in un miglioramento del lavoro delle persone. Nella pratica, però, questo non avviene sempre. A livello globale, il 39% delle aziende tende a reinvestire i guadagni dell’automazione soprattutto in ulteriori tecnologie, mentre solo il 30% li destina allo sviluppo delle competenze dei dipendenti.
In molti casi, il tempo risparmiato grazie agli strumenti di IA viene semplicemente trasformato in un aumento del carico di lavoro. Circa il 32% delle imprese utilizza infatti l’efficienza generata dalla tecnologia per assegnare nuove attività ai lavoratori, senza un reale investimento nello sviluppo delle competenze.
La situazione italiana appare leggermente più positiva. Secondo i dati raccolti, il 59% dei leader aziendali afferma che la propria organizzazione ha scelto di reinvestire i benefici dell’AI nella formazione e nello sviluppo delle competenze. Tuttavia solo il 54% dei dipendenti dichiara di aver percepito concretamente un aumento degli investimenti in quest’area.
Le aziende che stanno ottenendo i risultati migliori sembrano invece seguire una strategia diversa. I lavoratori che riportano esiti positivi dall’utilizzo dell’IA tendono a utilizzare il tempo risparmiato per attività a maggior valore aggiunto, come analisi più approfondite, decisioni strategiche e processi di pianificazione più sofisticati. In questi contesti, la formazione gioca un ruolo centrale: il 79% dei dipendenti che beneficia realmente dell’intelligenza artificiale ha avuto accesso a programmi di aggiornamento delle competenze.
L’Innovation Lab di Milano
In questo scenario si inserisce anche l’apertura del nuovo Innovation Lab di Workday a Milano. L’hub è stato progettato come uno spazio di sperimentazione e co-creazione in cui clienti, partner ed esperti dell’azienda possono testare applicazioni concrete di intelligenza artificiale nei processi aziendali, in particolare nelle aree finance e HR.
L’obiettivo dichiarato è aiutare le organizzazioni a trasformare l’adozione tecnologica in un reale miglioramento delle competenze, dei modelli di collaborazione e della capacità decisionale.
Secondo Workday, infatti, il valore dell’intelligenza artificiale non dipende soltanto dalle prestazioni dei modelli, ma dalla capacità delle aziende di integrare la tecnologia nei processi di lavoro e di investire nello sviluppo delle persone.
"Troppi strumenti di IA scaricano sugli utenti le domande più difficili, quelle legate alla fiducia, all’accuratezza e alla ripetibilità dei risultati", ha dichiarato Gerrit Kazmaier, Presidente Product and Technology di Workday. "In Workday, abbiamo lavorato per anni per offrire l’IA come soluzione semplice e centrata sulle persone, non come tecnologia grezza, in modo che i clienti non siano lasciati a collegare i pezzi e verificare ogni risposta da soli. La nostra filosofia è che l’IA debba svolgere il lavoro complesso dietro le quinte, così le persone possono concentrarsi sul giudizio, sulla creatività e sulle relazioni. È così che le organizzazioni trasformano la velocità dell’IA in un vantaggio duraturo, guidato dalle persone".
"Con il nostro nuovo ufficio e Innovation Lab a Milano, stiamo compiendo un passo decisivo in avanti in Italia, un mercato sempre più importante per la crescita di Workday in Europa. Crediamo in un futuro in cui l’intelligenza artificiale diventa la nuova interfaccia per il lavoro, capace di amplificare il potenziale umano e liberare nuove energie creative. Il nostro impegno è accompagnare le organizzazioni italiane verso modelli di gestione più intelligenti e collaborativi, dove tecnologia e persone avanzano insieme", ha dichiarato Fabrizio Rotondi, Vice President e Country Manager Italy di Workday.
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12 Commenti
Gli autori dei commenti, e non la redazione, sono responsabili dei contenuti da loro inseriti - infoOK, non stento a crederlo. OGGI la siuazione è questa.
...e tra cinque anni? ...e tra dieci?
Ve lo ricordate il video AI generated di Will Smith che mangia la pasta di un paio di anni fa? (UN PAIO DI ANNI FA!!!)
Bene, guardate la versione di oggi.
QUALCHE ANNO vorrai dire.
Non è che siccome c'è stato un boom nei primi anni deve continuare a migliorarsi con lo stesso ritmo. La legge di Moore dopo un tot ha cessato di funzionare, non possiamo estrapolare un trend nei decenni a venire guardando cosa è successo negli ultimi 3 anni.
Non è che siccome c'è stato un boom nei primi anni deve continuare a migliorarsi con lo stesso ritmo. La legge di Moore dopo un tot ha cessato di funzionare, non possiamo estrapolare un trend nei decenni a venire guardando cosa è successo negli ultimi 3 anni.
Perchè la legge di Moore si applica alle CPU, che hanno una storia pluridecennale per cui (salvo stravolgimenti) i miglioramenti tendono a plafonarsi col tempo.
Le AI invece sono nuove, hanno MOOOOLTO più margine di miglioramento, vuoi per tecnologie, nuovi algoritmi / modi di sviluppo, nuove idee ecc. ecc.
nuove per te
chi si prende la responsabilità per le errate elaborazioni ?
anche io confermo che tutto il tempo guadagnato dalle elaborazioni delle IA è perso per controllare quello che ha scritto perchè a volte fa errori madornali sbagliando l'interpretazione delle leggi.. e la cosa è imbarazzante..
certo, le leggi e le regole a volte sono scritte per creare casino ma le IA ci cadono a piè pari ..
spesso usiamo le IA per affinare il lavoro fatto in modo da fare noi il lavoro e poi usare le IA per impaginazione ed estetica in modo da evitare errori nei dati ma non dedicare tempo per l'estetica.. questo fa recuperare tempo molto spesso .. più tempo recuperato di quello perso a controllare che non abbia toccato i dati
Non è che siccome c'è stato un boom nei primi anni deve continuare a migliorarsi con lo stesso ritmo. La legge di Moore dopo un tot ha cessato di funzionare, non possiamo estrapolare un trend nei decenni a venire guardando cosa è successo negli ultimi 3 anni.
Assolutamente vero.
Adesso macina kilometri come fosse un jet ma dopo un tot il ritmo di crescita senza dubbio rallenetrà perchè migliorare oltre un determinato livello diventa quasi impossibile.
Succede per tutte la cose credo.
Il punto è che per soffiare il lavoro all'umano medio e farlo meglio di lui basta drammaticamente di meno..
Le AI invece sono nuove, hanno MOOOOLTO più margine di miglioramento, vuoi per tecnologie, nuovi algoritmi / modi di sviluppo, nuove idee ecc. ecc.
La legge di Moore si applicava alla microelettronica, nel periodo in cui bastava ridurre la lunghezza d'onda maggiore della luce monocromatica usata per fotolitografare BJT prima e MOSFET poi per aumentare la densità dei gate e la frequenza massima di clock.
Valeva per cpu, gpu, ed ogni altro componente elettronico.
Uso il passato perche ora i chip "da 2nm" sono fotolitografati con luce EUV da 13,5nm, usando specchi invece di lenti, "maschere" che sono più simili a reticoli d'interferenza/diffrazione sovrapposti, ecc. ecc
e dove per "2nm" si intende "se questo gate fosse un gate lineare, avrebbe una feature size di 2nm".
Quelle che adesso i tecni-babbani chiamano "AI" sono dei LLM i cui modelli teorici ed algiritmi più recenti ... risalgono a DIECI ANNI FA.
Da allora solo ritocchi ed ottimizzazioni che non hanno prodotto svolte radicali.
Tutta la crescita di capacità degli LLM é legata alla costruzione di modelli addestrati con moli di dati sempre più grandi, ma che non hanno risolto i problemi di base che rendono gli attuali LLM dei vicoli ciechi in termini di AI.
Come hardware computazionale usano GPU, CPU e "circuiti specializzati" microelettronici ed anche passando all'uso di datalink ottici le cose miglioreranno solo a livello di interconnessioni tra i chiplet e tra package e nodi dei datacenter.
Paradossalmente in 10 anni la microelettronica é progredita di più degli algoritmi dei LLM.
Non è che siccome c'è stato un boom nei primi anni deve continuare a migliorarsi con lo stesso ritmo. La legge di Moore dopo un tot ha cessato di funzionare, non possiamo estrapolare un trend nei decenni a venire guardando cosa è successo negli ultimi 3 anni.
Nessuno prevede il futuro, ma quando uno (chiunque) ha fatto decenni e decenni a vedere il miglioramento Tecnologico, ed ora ha un sistema che migliora in maniera costante a paripasso con l'hardware, se si considera che siamo solo alla preistoria dell'AI (anche se sono decenni che ci lavorano è sempre preistoria, come e' stato l'ENIAC per i PC portatili ora)
E' tutto in linea teorica, c'e' chi dice no, ma a rigor di logica un sistema che non invecchia, che migliora continuamente senza invecchiare ha tutta la potenzialita' di migliorare in maniera direttamente proporzionale nel tempo ed maniera sempre piu' veloce.
Poi come detto si parla di potenzialità in linea teorica in base a quanto visto fino ad ora.
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