Il gap formativo nell’era dell’intelligenza artificiale: quando le aziende restano indietro

Una ricerca svela il paradosso dell’AI in Italia: lavoratori pronti, aziende impreparate. Il 44% delle organizzazioni non ha ancora lanciato programmi di formazione, mentre cresce la domanda di competenze specialistiche

L’intelligenza artificiale non è più una questione puramente tecnologica. È una sfida che coinvolge persone, processi, cultura organizzativa e soprattutto formazione. Eppure, proprio sul fronte della preparazione delle risorse umane, le imprese italiane mostrano il fianco più debole. I dati emersi dalla ricerca condotta dalla società di consulenza BIP su 500 organizzazioni italiane, presentata durante la prima edizione dell’InSummit di Venezia, tracciano un quadro eloquente: solo il 19% delle aziende si trova in una fase avanzata di integrazione dell’AI, mentre ben oltre sei organizzazioni su dieci sono ancora nelle primissime fasi di adozione, senza una visione strategica condivisa né sistemi di governance strutturati.

Ma il dato più allarmante riguarda la formazione: il 44% delle organizzazioni dichiara di non aver ancora lanciato alcun programma formativo sull’intelligenza artificiale. Un ritardo che contrasta drammaticamente con l’entusiasmo e la preparazione dei lavoratori.

Il paradosso della prontezza asimmetrica

Emerge un paradosso significativo: i dipendenti sono spesso più avanti delle loro aziende. Il 92% dei professionisti coinvolti nella ricerca si dichiara curioso di sperimentare nuove applicazioni di AI e il 94% crede di poter imparare a utilizzarla. La maggior parte, il 79%, consiglierebbe l’uso dell’AI a un collega. Eppure, solo il 25% afferma che la propria azienda possiede una strategia chiara sull’intelligenza artificiale e il 58% non crede che l’organizzazione sia pronta a sfruttarne le opportunità.

Questa asimmetria si spiega facilmente: le grandi aziende tecnologiche americane hanno scelto la via del business-to-consumer, rivolgendosi direttamente agli utenti finali. ChatGPT, Midjourney, e altri strumenti di AI generativa sono entrati nelle case e nelle tasche di milioni di persone prima ancora che nelle sale riunioni delle imprese. Questo ha creato nei lavoratori una forte consapevolezza del potenziale dell’AI, ma anche aspettative che le loro organizzazioni faticano a soddisfare.

Le competenze che servono (e che mancano)

Non basta usare l’AI: occorre comprenderla, governarla, integrarla. Secondo il report “State of AI 2024” di McKinsey, l’80% delle aziende prevede di integrare soluzioni AI generativa entro il 2025, ma più della metà dei manager intervistati ammette che i propri team non possiedono ancora le competenze tecniche necessarie.

Le competenze richieste oggi dal mercato del lavoro sono molteplici e stratificate. Da un lato, c’è bisogno di figure altamente specializzate: ingegneri di machine learning, data scientist, esperti di Natural Language Processing, AI engineer capaci di progettare e mettere in produzione modelli complessi. Dall’altro, servono profili trasversali che la ricerca BIP definisce “fusion talent”: professionisti in grado di muoversi con naturalezza tra giudizio umano, dominio tecnico e intelligenza artificiale.

Studi recenti indicano che nel 2025 le competenze più richieste includono la padronanza di framework come PyTorch e TensorFlow, la conoscenza di strumenti per la gestione dei dati come Apache Spark e SQL avanzato, e competenze emergenti come il prompt engineering e lo sviluppo di applicazioni agentiche con LangChain. Ma non solo: secondo ricerche di settore, il 66% degli annunci di lavoro che richiedono competenze in machine learning menziona esplicitamente anche soft skill come problem solving, pensiero critico e intelligenza emotiva.

Figure emergenti come l’Ethics AI Specialist o il Responsible AI Officer testimoniano che l’intelligenza artificiale solleva questioni che vanno ben oltre la tecnica: bias algoritmici, privacy, trasparenza, equità. Competenze che richiedono una formazione specifica e multidisciplinare.

Le resistenze? Più culturali che tecnologiche

Contrariamente a quanto si potrebbe pensare, la resistenza all’AI non nasce dalla paura di essere sostituiti. Solo il 14% dei lavoratori teme la sostituzione lavorativa e appena il 18% delle organizzazioni ha percepito resistenze forti o diffuse. Le vere diffidenze nascono da questioni più concrete: il 52% cita preoccupazioni etiche e bias, il 48% menziona privacy e sicurezza, il 43% segnala un’affidabilità insufficiente e il 33% lamenta la mancanza di formazione o supporto.

In altre parole, le persone non hanno paura dell’AI in sé, ma dell’assenza di preparazione per affrontarla. Il 37% dei professionisti si sente privo di un’informazione adeguata. È qui che le organizzazioni stanno fallendo: solo il 5% sta impostando azioni concrete per favorire un supporto manageriale attivo ai dipendenti nell’adattarsi al cambiamento.

La formazione come leva strategica

L’intelligenza artificiale impone un nuovo linguaggio, nuove competenze, nuove modalità di lavoro. Non si tratta più solo di “usare” uno strumento, ma di apprendere la fusione tra capacità umane e algoritmiche. Questo significa sviluppare una nuova alfabetizzazione: saper formulare richieste efficaci (prompt engineering), contestualizzare le risposte, riformulare i quesiti, mantenere un pensiero critico sull’output, verificare e triangolare le fonti, riconoscere i bias e utilizzare consapevolmente il principio dello “Human-in-the-Loop” – l’uomo nell’anello decisionale.

Il futuro del lavoro non sarà né interamente umano né interamente automatizzato, ma ibrido. E le aziende che vinceranno non saranno solo quelle che assumono data scientist, ma quelle capaci di coltivare talenti capaci di operare con naturalezza all’incrocio tra tecnologia, etica e strategia di business.

Investire nella formazione: una necessità strategica

La formazione continua non è più un’opzione, ma una necessità strategica. Le aziende devono investire in programmi strutturati che portino tutti i livelli dell’organizzazione – dal management operativo ai team tecnici – a comprendere non solo come funziona l’AI, ma anche come integrarla nei processi decisionali, come governarne i rischi e come sfruttarne le opportunità in modo etico e sostenibile.

La Fondazione School University, da sempre impegnata nella democratizzazione dell’accesso alla conoscenza, risponde a questa sfida con percorsi formativi dedicati alle competenze del futuro, tra cui l’intelligenza artificiale, la trasformazione digitale e le nuove professioni emergenti. Attraverso l’Area Digitale e Innovazione e i programmi Employment Routing, la Fondazione offre formazione gratuita e accessibile a professionisti, studenti, lavoratori e imprese che vogliono colmare il gap di competenze e prepararsi ad affrontare il cambiamento con consapevolezza.

Perché in un mondo dove la tecnologia corre veloce, la vera competitività si costruisce sulla capacità di apprendere, adattarsi e crescere insieme. E questo inizia sempre dalla formazione.

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Fonti

• Ricerca BIP (Il Sole 24 Ore, 3 dicembre 2025)
• McKinsey – State of AI 2024
• AI e Data Skill Report 2025 – Data Masters
• World Economic Forum – The Future of Jobs Report 2025
• Competenze AI 2025 – Data Masters