Intelligenza artificiale e lavoro: non più una coppia di concetti proiettata nel futuro. In Italia è già una dinamica concreta, misurabile e, soprattutto, asimmetrica. Il mercato cresce a ritmi sostenuti, l’adozione accelera, ma le competenze restano il vero collo di bottiglia. È questo il quadro che emerge dal rapporto “L’IA nel mercato del lavoro italiano – Professioni, modelli di adozione e la sfida della formazione”, realizzato da Anitec‑Assinform con il Politecnico di Torino.
Il dato di partenza è netto. Nel 2025 il mercato italiano dell’intelligenza artificiale ha raggiunto 1,24 miliardi di euro, in crescita del 33% rispetto al 2024, con una traiettoria che porta oltre i 2,5 miliardi entro il 2028. Parallelamente, secondo Istat, la quota di imprese che utilizza almeno una soluzione di IA è più che raddoppiata in un anno, passando dall’8% al 16,4%. Numeri che segnalano un cambio di passo. Ma che non raccontano tutta la storia.
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Un’adozione che accelera, ma resta diseguale
L’analisi mostra come l’Italia si trovi ancora in una fase di transizione incompleta. L’adozione dell’intelligenza artificiale cresce, ma si concentra soprattutto nelle grandi imprese e nei servizi ad alta intensità di capitale umano. Le Pmi, che costituiscono l’ossatura del sistema produttivo, avanzano più lentamente, frenate da vincoli finanziari, carenze di competenze e incertezza sul ritorno degli investimenti.
Non è un dettaglio marginale. La ricerca evidenzia come l’intelligenza artificiale si innesti prevalentemente su processi già digitalizzati. Dove mancano basi dati strutturate, infrastrutture e capacità manageriali, l’adozione resta episodica. Il rischio è una transizione a due velocità, con benefici concentrati e divari competitivi in aumento.
Eppure, i casi studio analizzati – otto grandi imprese non Ict, dalla manifattura alla finanza – mostrano un dato rilevante: l’intelligenza artificiale non entra come tecnologia di rottura, ma come leva di rafforzamento di logiche operative esistenti. Più che sostituire, potenzia.
Meno automazione, più trasformazione delle mansioni
Uno dei punti chiave del rapporto riguarda l’impatto occupazionale. Le evidenze, anche internazionali, invitano alla cautela. Nelle economie più avanzate si osserva una riduzione delle opportunità per i profili junior nelle professioni più “AI‑intensive”, ma non emerge una sostituzione netta della forza lavoro.
In Italia, l’effetto prevalente è diverso. L’intelligenza a rtificiale modifica il contenuto delle mansioni. Automatizza attività cognitive ripetitive, libera tempo e sposta il lavoro verso compiti di supervisione, decisione e integrazione tra sistemi. Le logiche di augmentation prevalgono su quelle di automazione pura.
Questo vale sia nei servizi, dove l’intelligenza artificiale supporta analisi dei dati e processi decisionali, sia nell’industria, dove entra in manutenzione predittiva, controllo qualità e gestione della supply chain. Anche nei settori tradizionalmente low‑tech, l’inteligenza artificiale inizia a diffondersi come tecnologia general purpose.
Il nodo delle competenze: la vera sfida
Se il lavoro non scompare, cambia. Ed è qui che si concentra la criticità principale. Secondo il rapporto, oltre il 60% degli italiani ritiene di non possedere competenze digitali adeguate per affrontare la trasformazione in corso. Una percezione che si riflette anche nelle imprese, dove la mancanza di skill è indicata come uno dei principali ostacoli all’adozione.
La domanda non riguarda solo data scientist o profili iper‑specialistici. Cresce il bisogno di competenze ibride, capaci di collegare conoscenza di dominio, dati e strumenti di intelligenza artificiale. Figure in grado di interagire con gli algoritmi, interpretarne gli output e integrarli nei processi decisionali. È un cambiamento profondo, che coinvolge manager, tecnici e professionisti.
Il rapporto individua due traiettorie formative. Da un lato, percorsi specialistici per chi sviluppa e governa i modelli. Dall’altro, una formazione diffusa e continua per chi utilizza l’IA nel lavoro quotidiano. Senza questa seconda gamba, la tecnologia rischia di restare confinata a progetti pilota.
Politiche pubbliche e formazione: un’agenda aperta
Da qui nasce l’agenda di policy proposta dallo studio, articolata in 23 raccomandazioni. Il messaggio è chiaro: gli investimenti in tecnologia devono procedere insieme a quelli in capitale umano. Tra le proposte più significative c’è la sperimentazione di un “conto personale di formazione per l’AI”, pensato per rendere strutturale l’aggiornamento delle competenze lungo l’arco della vita lavorativa.
Accanto a questo, il rapporto indica la necessità di razionalizzare l’ecosistema formativo, rafforzare il ruolo di università e ITS Academy, migliorare l’accesso delle PMI ai fondi per la formazione e costruire una governance più coordinata tra istituzioni, imprese e territori.
“Sui mercati del lavoro più avanzati gli effetti dell’IA si vedono già. In Italia abbiamo ancora una finestra temporale per capire il fenomeno e costruire una strategia”, ha dichiarato Massimo Dal Checco, presidente di Anitec‑Assinform. “Gli investimenti per l’adozione delle tecnologie devono essere accompagnati da politiche pubbliche altrettanto robuste per la formazione”.
Sulla stessa linea Stefano Sacchi, vicerettore del Politecnico di Torino, che sottolinea come l’IA sia “una leva strategica per la produttività e l’innovazione organizzativa”, ma anche una sfida di inclusione. Senza un’azione di sistema, avverte, il rischio è ampliare i divari esistenti.
“L’intelligenza artificiale sta trasformando il mercato del lavoro e l’organizzazione delle imprese, e questa transizione richiede un salto di qualità nelle competenze – conclude Riccardo Di Stefano, delegato di Confindustria per Education e Open Innovation -. Dobbiamo garantire a imprese e lavoratori percorsi di upskilling e reskilling accessibili, soprattutto per le PMI, perché la sfida dell’IA si vince investendo sulle persone e sulla capacità del Paese di formare competenze realmente spendibili”.
