ChatGPT, Claude e gli altri strumenti di intelligenza artificiale sono entrati negli uffici, ma la rivoluzione della produttività promessa dall’AI deve ancora arrivare. Sempre più lavoratori utilizzano algoritmi generativi per scrivere, cercare informazioni, analizzare dati o programmare, ma trasformare questa diffusione in un reale aumento dell’efficienza si sta rivelando molto più difficile del previsto.
A fotografare la situazione è un’analisi della Banca centrale europea, basata su circa ventimila interviste mensili condotte in undici Paesi. In appena due anni la quota di lavoratori che dichiara di utilizzare l’intelligenza artificiale sul lavoro è raddoppiata: dal 26% del 2024 è passata al 41% nel 2025, fino a raggiungere il 52% nel 2026. Chi utilizza questi strumenti lo fa mediamente per circa tre giorni alla settimana. Ma diffusione non significa automaticamente produttività.
L’AI si diffonde, ma solo il 48,8% risparmia tempo
Il dato che ridimensiona maggiormente l’entusiasmo riguarda proprio l’efficienza. Secondo la Bce, solo il 48,8% dei lavoratori dichiara contemporaneamente di utilizzare l’AI e di ottenere un effettivo risparmio di tempo.
Considerando l’intera economia dell’area euro, il guadagno complessivo di efficienza attribuibile all’intelligenza artificiale scende così al 3,8%. Ancora più contenuto è l’effetto stimato sulla produttività: circa 0,35 punti percentuali all’anno.
Il motivo è semplice. Risparmiare un’ora grazie a un algoritmo non significa necessariamente produrre per un’ora in più. Il vantaggio diventa economicamente rilevante soltanto quando il tempo liberato viene trasformato in maggiore produzione o in attività capaci di generare ulteriore valore.
La produttività varia inoltre enormemente a seconda del tipo di lavoro svolto. L’uso dell’AI per generare codice o effettuare il debug può far risparmiare quasi otto ore alla settimana, ma appena l’8% dei lavoratori utilizza questi strumenti per tale scopo. Attività molto più diffuse, come scrittura e ricerca, producono invece vantaggi decisamente inferiori.
Giovani e laureati usano molto di più l’intelligenza artificiale
L’adozione dell’AI non procede alla stessa velocità per tutti. Tra i lavoratori con livelli di istruzione più elevati raggiunge il 61%, mentre scende al 37% tra quelli con un livello di istruzione inferiore.
Ancora più evidente è il divario generazionale: i giovani hanno circa 20 punti percentuali di probabilità in più di utilizzare l’intelligenza artificiale rispetto ai colleghi più anziani.
Una volta superata la barriera iniziale, però, le differenze tendono a ridursi. Chi comincia a utilizzare l’AI, indipendentemente dall’età, tende infatti a inserirla stabilmente nelle proprie abitudini professionali.
I manager rappresentano la categoria con il maggiore livello di adozione e dichiarano anche i risparmi di tempo più consistenti. Sono inoltre quelli che esprimono mediamente il giudizio più favorevole sulla tecnologia.
Il 41% dei lavoratori non è interessato all’AI
Il vero ostacolo alla rivoluzione annunciata potrebbe però trovarsi tra coloro che non sentono alcuna necessità di utilizzare l’intelligenza artificiale.
Un terzo degli intervistati sostiene che l’AI non sia rilevante per le proprie mansioni, mentre il 41% dichiara semplicemente di non essere interessato a utilizzarla. Una resistenza che riguarda anche chi occupa posizioni dirigenziali: persino tra i manager la quota dei disinteressati raggiunge il 34%.
Nel frattempo non cresce neppure l’entusiasmo generale. La percentuale di lavoratori con una percezione positiva dell’intelligenza artificiale è infatti scesa dal 43 al 41%, nonostante gli strumenti siano diventati molto più diffusi.
Il quadro che emerge dalla Bce è quindi meno rivoluzionario di quello raccontato dalla corsa agli investimenti nell’AI. L’intelligenza artificiale si sta diffondendo rapidamente, ma per ora il salto dalla diffusione alla produttività rimane modesto: più di metà dei lavoratori la utilizza, ma soltanto una parte riesce a trasformarla in un risparmio concreto di tempo e ancora meno in maggiore produzione.
