L’IA sostituirà i tuoi dipendenti? Misura i compiti, non le persone

Le previsioni sull’intelligenza artificiale stanno diventando sempre più drammatiche. Leader aziendali, ricercatori e dirigenti tecnologici discutono sempre più spesso di un futuro in cui l’IA svolgerà una parte significativa del lavoro attualmente completato dalle persone.

Questo crea una domanda urgente per i titolari di aziende: Quali lavori sostituirà l’IA?

Tuttavia, questa potrebbe essere la domanda sbagliata.

La maggior parte dei lavori non è una singola attività. Sono combinazioni di compiti: comunicare con i clienti, inserire dati, preparare report, rivedere documenti, prendere decisioni, risolvere problemi insoliti e coordinarsi con altre persone.

L’IA può automatizzare alcuni di questi compiti lasciandone altri sostanzialmente invariati. In molti casi, il dipendente resterà importante, ma cambierà il modo in cui lavora.

Le aziende dovrebbero quindi evitare di chiedersi quali dipendenti possano essere sostituiti. Una domanda più utile è:

Quali attività e flussi di lavoro nella nostra azienda dovrebbe automatizzare per prime l’IA?

L’IA sostituirà davvero i dipendenti?

L’IA cambierà quasi certamente il modo in cui lavorano milioni di persone. Questo non significa che ogni professione esposta scomparirà.

L’ Organizzazione Internazionale del Lavoro stima che circa un lavoratore su quattro nel mondo svolga una professione con un certo grado di esposizione all’IA generativa.

Tuttavia, l’organizzazione sottolinea che per la maggior parte dei lavori è più probabile una trasformazione che una sostituzione completa, perché sarà comunque necessario l’intervento umano.

Il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum prevede che le perturbazioni del mercato del lavoro potrebbero interessare il 22% dei lavori attuali entro il 2030. Stima che potrebbero essere creati 170 milioni di ruoli mentre 92 milioni potrebbero essere eliminati, con un aumento netto di 78 milioni di posti di lavoro.

Questi numeri mostrano che l’IA non sta semplicemente eliminando lavoro. Sta contemporaneamente eliminando alcuni compiti, riorganizzando i ruoli esistenti e creando nuove forme di lavoro.

Il AI Jobs Transition Framework di OpenAI segue un approccio simile.

Invece di collocare ogni professione in un’unica categoria di sostituzione, il framework distingue tra professioni che potrebbero crescere con l’IA, professioni con un maggiore potenziale di automazione, professioni destinate probabilmente a riorganizzarsi e professioni che affrontano cambiamenti meno immediati.

La lezione pratica per le aziende è chiara: l’esposizione all’IA non è la stessa cosa della sostituzione del lavoro.

I lavori sono fatti di attività

Considera un contabile. Il lavoro del contabile può includere:

• Raccogliere fatture da sistemi diversi
• Copiare informazioni nei fogli di calcolo
• Controllare le transazioni per individuare incongruenze
• Preparare report mensili
• Spiegare i risultati finanziari al management
• Prendere decisioni su transazioni insolite
• Comunicare con clienti, fornitori e revisori

L’IA e l’automazione possono gestire l’estrazione delle fatture, la preparazione dei fogli di calcolo, la classificazione delle transazioni e la stesura iniziale dei report. Tuttavia, spiegare i risultati, gestire le eccezioni e prendere decisioni finanziarie responsabili può ancora richiedere persone esperte.

La stessa distinzione vale per molti reparti.

Un addetto all’assistenza clienti può usare l’IA per categorizzare i messaggi, cercare nella documentazione e creare risposte preliminari. Un project manager può usare l’IA per riassumere le riunioni, preparare report sullo stato e identificare le attività in ritardo. Un avvocato può usare l’IA per cercare documenti e preparare una prima bozza, restando però responsabile del giudizio legale e della consulenza al cliente.

Il lavoro non scompare necessariamente. Le parti ripetitive del lavoro diventano più veloci, mentre l’attenzione umana si sposta su revisione, giudizio, relazioni e decisioni.

Quali attività sul posto di lavoro sono più adatte all’IA?

Il potenziale di automazione dell’IA è generalmente più alto quando un’attività è ripetitiva, digitale, basata su regole e supportata da informazioni strutturate.

Le aziende dovrebbero cercare i seguenti schemi.

1. Inserimento dati ripetitivo

I dipendenti possono trasferire ripetutamente informazioni tra email, documenti, fogli di calcolo, sistemi contabili, piattaforme di gestione delle relazioni con i clienti e applicazioni interne.

Questi flussi di lavoro sono spesso ottimi candidati per l’automazione perché i passaggi sono prevedibili e possono essere verificati rispetto a regole chiare.

2. Report ricorrenti

Molti team trascorrono ore a raccogliere le stesse informazioni ogni settimana o ogni mese. L’IA può aiutare a recuperare i dati, strutturarli, identificare i cambiamenti e creare una prima versione del report.

Un manager può quindi rivedere il risultato invece di costruire manualmente l’intero report.

3. Ricerca e sintesi dei documenti

I team legali, finanziari, operativi e di progetto spesso cercano tra grandi quantità di email, contratti, report o documenti tecnici.

L’IA può ridurre il tempo necessario per trovare informazioni rilevanti, raggruppare contenuti correlati e riassumere decisioni chiave, rischi o azioni aperte.

4. Classificazione e smistamento

Richieste di supporto, fatture, lead, documenti e messaggi interni devono spesso essere categorizzati e inviati alla persona giusta.

L’IA può eseguire la classificazione e lo smistamento iniziali, inoltrando i casi incerti o sensibili a un essere umano.

5. Creazione della prima bozza

Email, proposte, riepiloghi di riunioni, descrizioni di lavoro, report e documentazione interna spesso iniziano con una struttura standard.

L’IA può creare la prima bozza. I dipendenti possono poi verificarne l’accuratezza, aggiungere contesto e approvare la versione finale.

Attività che richiedono ancora un forte coinvolgimento umano

Non ogni attività che richiede tempo dovrebbe essere automatizzata.

Il coinvolgimento umano resta particolarmente importante quando il lavoro richiede:

• Responsabilità per decisioni ad alto impatto
• Conoscenza approfondita di un contesto aziendale insolito
• Relazioni di fiducia con clienti o dipendenti
• Negoziazione e risoluzione dei conflitti
• Attività fisica in ambienti imprevedibili
• Giudizio etico, legale o legato alla sicurezza
• Revisione e approvazione dei risultati generati dall’IA

Una strategia IA utile non si basa quindi sull’automatizzare tutto. Si basa su trovare la giusta divisione del lavoro tra persone e tecnologia.

Quattro segnali del potenziale di automazione dell’IA

Prima di investire in strumenti di IA, le aziende hanno bisogno di prove su come il lavoro viene realmente svolto. Quattro segnali possono aiutare a identificare le opportunità più forti.

Questi segnali non dimostrano che un lavoro possa essere automatizzato. Aiutano a identificare i flussi di lavoro che meritano un’analisi più approfondita.

Come possono le aziende misurare le opportunità dell’IA?

Molte aziende iniziano la trasformazione IA acquistando licenze per strumenti di IA popolari. Questo approccio spesso crea sperimentazioni frammentate ma non risponde alle domande più importanti:

• Quale reparto ha la maggiore opportunità di automazione?
• Quale flusso di lavoro consuma più tempo ripetitivo?
• Dove l’IA produrrebbe un ritorno misurabile?
• I dipendenti stanno già usando strumenti di IA?
• Quante ore di lavoro potrebbero realisticamente essere recuperate?

Una valutazione migliore combina diversi tipi di informazioni:

• Applicazioni utilizzate da ciascun reparto
• Siti web e strumenti IA utilizzati durante la giornata lavorativa
• Tempo trascorso nei diversi flussi di lavoro digitali
• Frequenza delle attività ripetute
• Informazioni su reparto e ruolo
• L’impatto aziendale e il livello di rischio di ciascun processo
• La necessità di approvazione umana o giudizio professionale

I report di utilizzo di applicazioni e siti web di MonitUp report di utilizzo di applicazioni e siti web aiutano le aziende a capire quali strumenti digitali consumano tempo di lavoro e come i modelli di utilizzo differiscono tra dipendenti e reparti.

I dati su applicazioni e siti web da soli non possono spiegare tutto ciò che fa un dipendente. Tuttavia, possono rivelare schemi e aiutare i manager a decidere da dove dovrebbe iniziare un’analisi dettagliata dei processi.

Perché i punteggi di sostituibilità dei dipendenti sono fuorvianti

Potrebbe essere allettante assegnare a ogni dipendente un “punteggio di sostituibilità con l’IA”. Questo produrrebbe titoli ad effetto, ma non creerebbe uno strumento di gestione responsabile o accurato.

Una piattaforma di software di monitoraggio dei dipendenti può identificare le applicazioni e i siti web utilizzati durante la giornata lavorativa. Può misurare i modelli di tempo e rivelare comportamenti digitali ripetuti.

Tuttavia, non può osservare completamente la qualità delle decisioni, le relazioni con i clienti, la conoscenza professionale o il coordinamento informale dietro quell’attività.

Due dipendenti possono trascorrere la stessa quantità di tempo nello stesso software svolgendo un lavoro con complessità e valore aziendale completamente diversi.

Per questo motivo, le aziende dovrebbero misurare:

• I compiti invece delle persone
• I flussi di lavoro invece dei titoli di lavoro
• Le opportunità di risparmio di tempo invece della probabilità di sostituzione
• La collaborazione uomo-IA invece della semplice riduzione del personale

L’analisi IA dovrebbe supportare le decisioni manageriali, non prendere automaticamente decisioni occupazionali.

Cosa potrebbe mostrare un report sulle opportunità di automazione IA?

Un report sulle opportunità IA potrebbe combinare modelli di tempo di lavoro, utilizzo delle applicazioni, informazioni di reparto e contesto di processo per fornire un punto di partenza pratico.

Il punteggio non dovrebbe affermare che il 72% del reparto può essere sostituito. Dovrebbe indicare che il reparto contiene diversi flussi di lavoro che vale la pena esaminare per assistenza o automazione IA.

Dalla sorveglianza dei dipendenti all’intelligence della forza lavoro

Il monitoraggio tradizionale dei dipendenti risponde a domande come:

• Quando i dipendenti hanno iniziato e finito di lavorare?
• Quali applicazioni e siti web hanno usato?
• Come è stato distribuito il tempo durante la giornata?
• Quali modelli di produttività richiedono l’attenzione del management?

La fase successiva è l’intelligence della forza lavoro.

Invece di mostrare solo dove è stato speso il tempo, l’intelligence della forza lavoro può aiutare le aziende a capire perché un flusso di lavoro consuma tempo e se la tecnologia potrebbe migliorarlo.

MonitUp offre già visibilità sull’uso delle applicazioni, sull’attività dei siti web, sulle ore di lavoro e sui modelli di produttività a livello di reparto per i team Windows.

MonitUp ha anche esperienza con il monitoraggio del tempo e l’analisi della produttività basati sull’IA . Stiamo ora esplorando come i dati sull’attività sul posto di lavoro possano aiutare le aziende a identificare in modo più sistematico le opportunità di automazione IA.

Il previsto Report sulle opportunità di automazione IA di MonitUp si concentrerà su attività, flussi di lavoro e potenziali risparmi di tempo, non sull’etichettare i dipendenti come sostituibili.

Come iniziare una valutazione dei flussi di lavoro IA

Le aziende non devono trasformare tutti i reparti contemporaneamente. Una valutazione mirata può iniziare con cinque passaggi.

1. Misura dove viene speso il tempo. Identifica le applicazioni, i siti web e le attività ricorrenti che consumano più ore di lavoro.
2. Seleziona un flusso di lavoro ripetuto. Scegli un processo che si verifica frequentemente e che attualmente richiede un notevole sforzo manuale.
3. Documenta i punti di giudizio umano. Separa i passaggi prevedibili dalle decisioni che richiedono esperienza, responsabilità o conoscenza del contesto.
4. Testa l’IA su un processo limitato. Inizia con la stesura, l’estrazione, la classificazione o la sintesi invece che con una decisione autonoma ad alto rischio.
5. Misura il risultato. Confronta il tempo risparmiato, i tassi di errore, l’adozione da parte dei dipendenti e la qualità dell’output prima di espandere l’automazione.

L’obiettivo non è adottare l’IA per pubblicità. L’obiettivo è creare un miglioramento operativo misurabile.

Conclusione: non chiedere chi sostituirà l’IA

L’IA rimodellerà un gran numero di professioni, ma i titoli di lavoro da soli non mostrano dove si verificherà il vero impatto.

All’interno dello stesso ruolo, un’attività può essere altamente automatizzabile mentre un’altra dipende da fiducia, responsabilità, negoziazione o giudizio professionale.

La domanda più utile per i leader aziendali non è quindi:

Quale dipendente può sostituire l’IA?

È:

Quali attività dovrebbe automatizzare per prime la nostra azienda e quante ore potremmo risparmiare?

Le aziende che risponderanno a questa domanda con dati reali sui flussi di lavoro saranno meglio posizionate per investire negli strumenti giusti, riprogettare il lavoro in modo responsabile e aiutare i dipendenti a usare l’IA in modo efficace.

Domande frequenti

L’IA sostituirà la maggior parte dei dipendenti?

È probabile che l’IA automatizzi o modifichi attività specifiche in molte professioni, ma l’esposizione all’IA non significa che un intero lavoro scomparirà. La maggior parte dei ruoli combina attività automatizzabili con lavoro che richiede giudizio, responsabilità, comunicazione e revisione umana.

Quali attività sono più facili da automatizzare con l’IA?

Le attività digitali ripetitive come l’estrazione dei dati, la classificazione, la sintesi, la ricerca nei documenti, la reportistica ricorrente e la creazione della prima bozza sono di solito ottimi candidati per l’assistenza dell’IA.

Come può un’azienda identificare le opportunità di automazione IA?

Un’azienda può esaminare l’uso delle applicazioni, l’attività dei siti web, il tempo trascorso, i flussi di lavoro ripetuti, le responsabilità del reparto e la quantità di giudizio umano richiesta. Le opportunità più forti combinano un elevato consumo di tempo con passaggi digitali prevedibili.

I dati del monitoraggio dei dipendenti possono determinare chi dovrebbe essere sostituito?

No. I dati sulle applicazioni e sul tempo possono rivelare schemi di flusso di lavoro, ma non possono misurare completamente la conoscenza, la qualità delle decisioni, le relazioni o il valore aziendale di un dipendente. Dovrebbero essere usati per identificare opportunità di miglioramento dei processi, non per prendere decisioni automatiche sull’occupazione.

Fonti

• Organizzazione Internazionale del Lavoro — IA generativa e lavoro: un indice globale raffinato dell’esposizione occupazionale
• World Economic Forum — Future of Jobs Report 2025
• OpenAI — Modellare una transizione dei lavori con l’IA