“Formare l’azienda AI-driven: consapevolezza, competenze e competitività” è il titolo del nuovo paper di I-Com realizzato in collaborazione con Datrix.
L’adozione dell’intelligenza artificiale può rafforzare la competitività delle imprese solo se integrata nei processi aziendali e governata in modo consapevole. Costruire un’impresa AI-driven significa superare sperimentazioni isolate e partire da bisogni concreti, casi d’uso prioritari, qualità dei dati, policy interne e aggiornamento continuo delle competenze. In questo quadro, la formazione è una leva cruciale per sviluppare non solo competenze tecniche, ma anche capacità critica, supervisione umana e responsabilità nell’uso dell’IA, trasformandola da semplice tecnologia a leva organizzativa stabile, capace di generare produttività, innovazione e vantaggio competitivo duraturo.
- La carenza di competenze si conferma il principale ostacolo all’adozione dell’IA sia a livello europeo sia nazionale: è indicata dal 70,89% delle imprese UE che non utilizzano tecnologie di IA e dal 58,6% delle imprese italiane che, pur avendone valutato l’adozione, non le impiegano.
- Alla mancanza di competenze si affianca il tema della shadow AI: la crescente accessibilità degli strumenti di IA non garantisce infatti un utilizzo efficace e governato, poiché l’impiego non autorizzato o non supervisionato da parte dei lavoratori può generare rischi su dati, affidabilità degli output e qualità dei processi decisionali.
- Entro il 2030, 59 lavoratori su 100 avranno bisogno di percorsi di upskilling o reskilling, mentre il 63% dei datori di lavoro considera il divario di competenze il principale ostacolo alla trasformazione aziendale; il cambiamento, però, non riguarda solo i profili tecnici, ma coinvolge sempre più anche competenze manageriali, di business, cognitive, emotive e digitali.
- La domanda di competenze IA cresce anche nel mercato del lavoro italiano: nel 2025 circa 44 mila posizioni, pari all’1,37% degli annunci analizzati, richiedono competenze in ambito AI, con un incremento del 93% rispetto all’anno precedente.
- Senza investimenti adeguati in upskilling, reskilling e accompagnamento organizzativo, i benefici dell’IA rischiano di restare concentrati in una quota limitata di lavoratori e imprese. In questo contesto, la formazione assume un ruolo centrale nell’adozione dell’IA, ma deve essere calibrata sulla struttura e sui bisogni dell’impresa. Nelle grandi aziende può svilupparsi attraverso percorsi multilivello, academy interne, competenze specialistiche e presìdi di governance; nelle PMI deve invece essere più pragmatica, mirata e aderente ai processi reali. In entrambi i casi, l’obiettivo è tradurre le competenze acquisite in un utilizzo effettivo, consapevole e governato degli strumenti di IA, rafforzando produttività, qualità del lavoro e competitività.
- Tuttavia, l’analisi condotta da I-Com e Bytek sulle ricerche online relativamente alla formazione aziendale in IA mostra una domanda ancora poco sviluppata nei Paesi europei rispetto agli Stati Uniti. Questo dato segnala un possibile disallineamento tra la crescente necessità di percorsi formativi nelle imprese e il livello effettivo di attenzione verso upskilling, reskilling e training aziendale sull’IA, con il rischio di rallentare la diffusione di competenze utili all’implementazione dell’IA.
- Eppure, l’adozione dell’IA richiede una valutazione attenta non solo dell’investimento tecnologico, ma anche dei costi organizzativi della trasformazione: processi, responsabilità, competenze, formazione e change management sono condizioni decisive per generare valore. La regola del “10-20-70” evidenzia che il valore dell’IA dipende solo in parte dalla tecnologia: il 10% delle risorse dovrebbe andare ad algoritmi e modelli, il 20% a dati e infrastrutture, mentre il 70% dovrebbe essere destinato a persone, processi e trasformazione culturale.
- Sotto-finanziare formazione, revisione dei workflow e accompagnamento organizzativo può portare al paradosso di disporre di tecnologie avanzate che non vengono realmente utilizzate dalla forza lavoro, bloccando i progetti nella fase pilota e impedendo il raggiungimento del ROI atteso. Inoltre, senza obiettivi chiari – perché adottare l’IA, in quali processi, con quali risultati attesi e con quali responsabilità – l’adozione dell’IA rischia di procedere per tentativi, riducendo la capacità dell’impresa di trasformare la tecnologia in impatto strutturale.
- I casi analizzati nel terzo capitolo mostrano che la formazione produce risultati concreti quando è parte integrante di una strategia di trasformazione organizzativa e non un intervento isolato. Le esperienze più efficaci combinano alfabetizzazione diffusa, competenze specialistiche, apprendimento continuo, sperimentazione su casi d’uso concreti e misurazione dell’impatto, collegando l’adozione dell’IA a obiettivi operativi chiari, responsabilità definite e processi governati; per le PMI, in particolare, ciò significa partire da progetti circoscritti, misurabili e aderenti all’operatività quotidiana.
- In sintesi, la formazione è la leva che consente di trasformare l’IA da sperimentazione tecnologica a capacità organizzativa stabile: nelle grandi imprese attraverso modelli strutturati e scalabili, nelle PMI attraverso percorsi pragmatici, mirati e proporzionati.
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