L’uso dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali cresce rapidamente ma la capacità effettiva di questi strumenti di svolgere attività lavorative rimane un terreno complesso. Un nuovo studio, il Remote Labor Index, ha messo alla prova i principali agenti AI su compiti tipici da ufficio, simulando operazioni quotidiane che migliaia di lavoratori italiani eseguono ogni giorno.
Il risultato è sorprendente: se l’AI fosse un dipendente, sarebbe un lavoratore inefficiente, incline all’errore e incapace di portare a termine attività anche molto semplici quando lasciata completamente autonoma.
AI in ufficio: che cosa ha valutato lo studio
Il test ha misurato la capacità degli agenti di affrontare attività amministrative, analisi di dati, gestione di documenti, compilazione di moduli, ricerche mirate, sintesi di informazioni e processi combinati che richiedono più passaggi logici. L’obiettivo era verificare non la creatività dell’AI ma la sua affidabilità operativa: cosa succede quando deve seguire istruzioni, rispettare procedure, trovare informazioni precise, evitare errori formali?
I risultati indicano un divario molto netto tra le potenzialità generative dei modelli linguistici e la loro capacità di eseguire compiti concreti con rigore. In assenza di supervisione, molti agenti non completano correttamente attività elementari, commettono errori logici, si “perdono” nei passaggi intermedi o restituiscono risposte non aderenti alle richieste.
Dove l’intelligenza artificiale sbaglia di più
Lo studio evidenzia alcune aree particolarmente critiche. La prima riguarda la gestione delle informazioni: gli agenti AI tendono a dare per corrette informazioni imprecise o inventate quando non trovano subito un dato coerente. È emersa poi una forte fragilità nell’esecuzione di attività che richiedono più passaggi sequenziali: se una fase intermedia viene interpretata male, l’intero compito deraglia. Problematiche anche nella gestione di documenti, dove spesso l’AI altera formattazioni, ignora istruzioni operative o applica procedure inesatte.
Infine, è stata rilevata una vera e propria incapacità di autovalutazione: l’AI non sa riconoscere con precisione quando non ha capito un’istruzione e raramente segnala dubbi o necessità di chiarimenti. Questo la rende, di fatto, un “lavoratore” inaffidabile se lasciato completamente solo.
Perché questi risultati contano per le imprese?
Il quadro che emerge interessa direttamente anche il mondo produttivo italiano, dove cresce il numero di PMI che integra soluzioni di AI nei flussi di lavoro quotidiani. Lo studio mostra che, senza un controllo umano, gli errori possono tradursi in inefficienze operative, problemi di conformità normativa, duplicazioni di attività e revisioni continue dei processi.
Il tema non è la tecnologia in sé, ma il contesto in cui viene utilizzata. L’AI può accelerare enormemente attività ripetitive, ridurre i tempi di elaborazione e supportare decisioni complesse. Ma non è – almeno oggi – un sostituto del lavoro umano. Anzi, richiede una supervisione costante e competenze più evolute per essere utilizzata in modo sicuro.
AI: leva produttiva con modello umano-centrico
Dalla ricerca emerge una direzione chiara: il fattore umano resta imprescindibile. L’intelligenza artificiale diventa davvero utile quando è affiancata a un lavoratore capace di interpretarne i limiti, correggerne gli errori e guidarne l’operatività. Le aziende che vorranno trarre vantaggio dall’AI dovranno investire nella formazione, nella revisione dei processi e in nuovi ruoli professionali dedicati alla supervisione algoritmica.
La tecnologia non sostituisce la competenza: la amplifica, se ben indirizzata. Ma, lasciata sola, può generare errori che rallentano invece di accelerare.
Lo studio non mette in discussione la rivoluzione avviata dall’AI, ma sposta il focus: non è una tecnologia pronta a rimpiazzare i lavoratori, bensì una leva che richiede una governance strutturata. Per le imprese italiane, la sfida è trovare un equilibrio tra automazione intelligente e controllo umano, evitando deleghe eccessive che potrebbero creare rischi più che benefici.
In definitiva, la produttività legata all’AI non dipende dalle capacità del modello ma dalla capacità dell’organizzazione di affiancarla e guidarla. È qui che si giocherà la vera competizione nei prossimi anni.
AI sul lavoro: l’impatto economico ed organizzativo
Al di là degli errori operativi rilevati dal Remote Labor Index, le analisi macroeconomiche mostrano un quadro più sfumato dell’impatto dell’intelligenza artificiale sul lavoro. Secondo il Penn Wharton Budget Model, circa il 40% del reddito da lavoro oggi deriva da attività che potrebbero essere rimodellate dall’AI generativa. Ciò non significa sostituzione, ma riallocazione: alcune mansioni diventeranno più efficienti, altre richiederanno nuove competenze. Dal punto di vista della produttività, la stima è che circa il 10% dell’attuale PIL sia già oggi esposto alle tecnologie AI, con un potenziale aumento fino al 15% nei prossimi vent’anni.
Produttività più alta ma disomogenea
Gli studi sulle implementazioni reali confermano un vantaggio chiaro per le aziende che hanno già integrato assistenti AI nei flussi di lavoro: i team di customer service chiudono più ticket, gli ingegneri software completano compiti più velocemente e gli scrittori professionisti producono bozze il 40% più rapidamente. Per Penn Wharton, tutto questo si traduce in un risparmio sui costi del lavoro vicino al 25% oggi, destinato a salire verso il 40% man mano che i sistemi maturano. Tuttavia, l’effetto macro sull’intera economia è ancora modesto: la produttività totale dei fattori negli Stati Uniti è cresciuta di appena 0,01 punti percentuali, con un picco atteso intorno allo 0,2% nei primi anni 2030. I benefici, insomma, ci sono, ma sono concentrati in poche aziende e in specifiche mansioni.
Come cambia il lavoro: più creatività, meno routine
All’interno delle aziende già attive sull’AI, il cambiamento è tangibile. Lo studio IBM EMEA 2025, basato su 3.500 dirigenti, mostra che due terzi segnalano grossi aumenti di produttività e uno su cinque ha già ottenuto un ritorno sull’investimento. Le grandi imprese stanno correndo più velocemente: il 72% dichiara miglioramenti concreti, contro il 55% delle PMI.
Il cambiamento più interessante riguarda l’organizzazione del lavoro: l’AI libera tempo dalle attività ripetitive, consentendo ai dipendenti di dedicarsi alla pianificazione, alla creatività e allo sviluppo di nuove idee. Ma l’impatto non è uniforme: i ruoli più esposti sono quelli di supporto d’ufficio, IT, operations, vendite e middle management. Settori come edilizia, trasporti e servizi alla persona risultano, invece, molto meno toccati.
