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The article aims to explore the transformative impact of Artificial Intelligence (AI) in the work context, outlining its distinctive characteristics and specificities compared to previous iterations of information and digital technologies. Challenges and opportunities that AI presents for work organization and management will be analyzed, with particular attention to the dynamics of skills development and talent recruitment. The text highlights how AI modifies professional requirements, making crucial both specialized abilities for the development and interaction with AI systems, as well as basic digital and transversal competences. Finally, the necessity of a solid regulatory framework, such as the EU AI Act, is discussed to ensure an ethical and responsible use of AI, promoting an inclusive digital transition that maximizes benefits and mitigates risks.

1. Intelligenza artificiale nel contesto lavorativo: caratteristiche e implicazioni

Il presente capitolo si propone di delineare le caratteristiche distintive dell’Intelligenza Artificiale (IA), analizzandone le specificità rispetto alle precedenti iterazioni delle tecnologie informatiche e digitali. Successivamente, verranno esplorate le sfide e le opportunità che l’IA comporta per l’organizzazione e la gestione del lavoro, includendo le dinamiche relative alla formazione dei talenti e al reclutamento nel mercato del lavoro, in prospettiva di una transizione digitale inclusiva.

1.1 Dinamiche dell’intelligenza artificiale e diffusione nelle aziende

Con intelligenza artificiale si intende in primo luogo la capacità di una macchina di eseguire funzioni solitamente associate al cervello umano. Nonostante, l’IA esista dagli anni ’50 del secolo scorso, i sistemi di IA attuali sono qualitativamente diversi e in grado di compiere funzioni molto più ampie del passato. Dal secondo decennio di questo secolo, i modelli di IA predittiva possono fare previsioni complesse basate su tendenze e modelli osservati (ad esempio, la profilazione dei clienti e la previsione dei loro gusti, o la capacità dei motori di ricerca di predire le scelte degli utenti del web)¹. Le applicazioni dei modelli di IA generativa, dove l’IA è in grado di creare contenuti originali su richiesta dell’utente, ad esempio generando un codice, un testo, delle immagini, analisi di dati e matematica, sono invece più recenti (ChatGPT è stata diffusa solo nel 2022).

Il rapido sviluppo dell’IA è alimentato dai progressi nella ricerca, dalla maggiore disponibilità di dati e dalla crescente potenza computazionale; il continuo miglioramento dei modelli², tra l’altro, consente agli esseri umani di produrre più dati di output che, a loro volta, possono essere utilizzati come dati di input per migliorare le prestazioni dei medesimi modelli.

Come rilevato in un recente studio della Commissione europea, le imprese europee stanno analizzando sempre più il potenziale dell’intelligenza artificiale. L’8% delle imprese dell’Unione con più di 10 addetti, utilizza almeno una tecnologia di intelligenza artificiale (nel 2021 era il 7,6%). Nonostante i tassi di adozione di queste tecnologie siano ancora inferiori a quelli di altri strumenti digitali come il cloud computing (circa il 40% delle imprese europee lo utilizza) o l’internet delle cose (circa il 30%), le informazioni disponibili suggeriscono una notevole accelerazione nell’adozione dell’IA nell’ultimo decennio.

L’adozione dell’intelligenza artificiale, inoltre, differisce fortemente tra paesi e settori. Il tasso di adozione medio dell’8% nell’UE, nasconde differenze sostanziali tra i singoli Stati membri (dall’1,5% della Romania al 15% della Danimarca) derivanti sia dalle differenze nelle prestazioni digitali sia dal contesto imprenditoriale del Paese, sia dalle diverse disponibilità di talenti e competenze negli ambiti dell’intelligenza artificiale, del digitale e dei big data. Non ultimo, incide sull’adozione dell’IA il settore economico dell’impresa, con le TIC in testa e i servizi professionali specialistici, ma anche le imprese manifatturiere ad alta intensità di tecnologia.

Le imprese più digitalizzate, ossia che utilizzano un numero maggiore di tecnologie digitali e con una maggiore presenza di esperti digitali tra il personale, hanno maggiori probabilità di utilizzare l’IA rispetto alle altre. Anche le caratteristiche dell’imprenditore possono contare nella scelta di adozione dell’IA nel lavoro; con le start up innovative maggiormente propense a utilizzarla. Ha un peso di rilievo anche la dimensione dell’impresa; infatti, le imprese più grandi, con maggiori risorse e competenze interne, possono optare per lo sviluppo di proprie soluzioni di intelligenza artificiale per rispondere ad esigenze specifiche, mentre le imprese più piccole tendono a cercare soluzioni commerciali pronte all’uso, più accessibili (v. figura 3).

Anche nel settore pubblico si registra un aumento della diffusione dell’intelligenza artificiale, in particolare nell’erogazione dei servizi pubblici (dai servizi personalizzati alle chatbot), nonché di servizi proattivi che riducono gli oneri amministrativi per i cittadini e le imprese, aumentando la produttività e favorendo risparmi nei bilanci pubblici.

1.2 Adozione dell’IA nel mondo del lavoro: opportunità e sfide

La velocità con cui l’IA si sta sviluppando, rispetto alle tecnologie precedenti, preoccupa per le possibili implicazioni per l’economia e la società, comprese le occupazioni e i compiti: “A key distinction between AI and previous technologies is that AI is capable of automating non routine tasks. As such, AI has made most progress in areas like information ordering, memorisation, perceptual speed, and deductive reasoning – all of which are related to non-routine, cognitive tasks” (OECD, 2023). A differenza dei robot, i cui rischi erano più concentrati in determinati settori, l’IA ha il potenziale di influenzare trasversalmente il mercato del lavoro (settori produttivi, imprese, impieghi e professioni), semplificando o eliminando alcune mansioni, aumentando la produttività di alcuni lavoratori e, al contempo, l’urgenza di acquisire nuove competenze o di riqualificarsi.

In linea teorica, l’impatto dell’intelligenza artificiale sull’occupazione non è facilmente misurabile proprio a causa di alcune ambiguità che la caratterizzano. L’IA è suscettibile di sostituire una porzione del lavoro umano, ma può altresì stimolare un incremento della domanda di lavoro in virtù dell’accresciuta produttività che essa genera. L’IA è inoltre in grado di determinare la genesi di nuove mansioni, con la conseguente creazione di nuove opportunità occupazionali, sostitutive delle precedenti, in particolar modo per i lavoratori in possesso di competenze complementari all’intelligenza artificiale.

Tra i gruppi occupazionali maggiormente esposti all’IA troviamo gli operatori dei mercati finanziari, i manager, i professionisti delle scienze e gli ingegneri, le professioni legali, sociali e culturali, determinate categorie di dipendenti pubblici, le professioni amministrative e i programmatori di computer. Tutte professioni che spesso richiedono molti anni di formazione e le cui funzioni principali si basano sull’esperienza accumulata per prendere decisioni. Dall’altro lato, le professioni meno esposte sembrerebbero essere quelle caratterizzate da attività manuali in vari settori, dagli addetti alle pulizie agli inservienti e agli operatori di macchine.

Da diversi anni l’OCSE ha avviato un programma di ricerca sull’IA nel lavoro, nell’innovazione, nella produttività e nelle competenze⁴ con l’obiettivo di misurare e analizzare l’impatto dell’IA sulle esigenze di formazione e sui mercati del lavoro. Da questi studi emerge che l’IA, più che sostituire i posti di lavoro sta cambiando il lavoro e le competenze necessarie per svolgerlo. Le persone che svolgono lavori più esposti all’intelligenza artificiale, sopra richiamate, potranno vedere alcune delle loro mansioni svolte da strumenti di IA, con un duplice risvolto: positivo per quanto concerne la semplificazione del lavoro, dell’acquisizione di nuove competenze e dell’aumento della produttività; negativo nel caso dei ridimensionamenti d’impresa e dei licenziamenti, ai quali seguono le ricerche di una nuova occupazione. Deve essere anche considerato che, se non progettati e attuati correttamente, i sistemi di IA possono rafforzare i pregiudizi preesistenti, nuocere alla privacy, aumentare l’intensità del lavoro e ridurre l’autonomia dei lavoratori nell’esecuzione delle attività.

A titolo esemplificativo, l’adozione di strumenti di gestione algoritmica del personale per la formazione degli addetti, per il monitoraggio dell’attività lavorativa e per la valutazione del personale può automatizzare in tutto o in parte i compiti tradizionalmente svolti da manager umani. Questi ultimi percepiscono che la gestione algoritmica può contribuire a migliorare la qualità delle loro decisioni e la soddisfazione lavorativa, al contempo però avvertono apprensioni circa l’affidabilità nell’uso di tali strumenti (responsabilità poco chiara, incapacità di seguire facilmente la logica degli strumenti di IA e protezione inadeguata della salute del personale)⁵.

Rispetto a solo pochi anni fa, la gestione algoritmica del personale è in aumento. Secondo l’indagine condotta da OCSE in sei paesi (2025), il 90% delle imprese statunitensi adotta questi strumenti, mentre i tassi di prevalenza nei paesi europei oscillano tra il 76% dell’Italia e l’81% della Francia (Figura 5). Secondo OCSE, in questi paesi “high prevalence points to the potential for automation to substantially change the nature of management within the majority of firms as software performs some managerial tasks in place of human managers”.

I manager aziendali sostengono che tali strumenti accrescono la qualità del processo decisionale – in particolare in termini di rapidità e autonomia – grazie all’incremento delle informazioni disponibili acquisite. Poiché il novanta percento delle aziende statunitensi adotta tali strumenti per tutte e tre le funzioni (istruzione, monitoraggio e valutazione), è verosimile prevedere un impatto cumulativo più significativo sulla gestione delle risorse umane. Viceversa, quando questi strumenti sono impiegati per automatizzare parzialmente o integralmente un numero limitato di compiti gestionali, come sovente si osserva in Europa e in Giappone, la loro incidenza sulla qualità delle decisioni può rimanere circoscritta.

Nonostante il grande clamore, l’adozione su larga scala dell’IA nelle aziende è ancora agli inizi. Un recente rapporto dell’OCSE (2025)⁶ sottolinea come la diffusione commerciale delle applicazioni di IA sia ancora limitata, concentrandosi prevalentemente nelle grandi imprese e in settori specifici come le tecnologie dell’informazione e della comunicazione (TIC), la finanza e le assicurazioni. Ma quali sono le barriere che frenano questa espansione? L’integrazione dell’IA richiede un mix di competenze altamente specializzate, che vanno dalla padronanza tecnica all’esperienza nel dominio specifico di applicazione. Questo si traduce, spesso, nella necessità di acquisire personale in possesso di lauree magistrali o dottorati, figure non sempre facili da reperire e costose per le realtà più piccole. L’accesso ai talenti dell’IA può essere quindi molto problematico, in particolare per le piccole e medie imprese.

La disponibilità di personale qualificato in IA rappresenta non solo un vantaggio competitivo, ma anche un vero e proprio prerequisito per attrarre investimenti. I fondi di capitale di rischio, ad esempio, tendono a privilegiare le imprese che possono contare su gruppi di esperti nello sviluppo di applicazioni IA. Infine, le aziende più piccole si trovano a competere per i talenti con le grandi aziende e i giganti tecnologici (Amazon, Google e Microsoft) che possono offrire salari e condizioni di lavoro più interessanti, nonché più opportunità di formazione e aggiornamento sul posto di lavoro per sviluppare internamente le competenze in materia di IA (si veda in proposito il paragrafo 2).

BOX 1 – L’uso dell’intelligenza artificiale nei vari settori

L’IA è utilizzata nei diversi ambiti economici per diverse finalità:

1. a) nei trasporti, i principali usi dell’IA includono le auto a guida autonoma, la tecnologia dei sensori e la previsione del traffico. La tecnologia dei sensori può essere utilizzata anche nell’illuminazione stradale. I droni auto-naviganti sono utilizzati a supporto della logistica;
2. b) nell’assistenza sanitaria, si utilizza l’IA nella diagnostica, per la prescrizione di farmaci, nel trattamento personalizzato e nel monitoraggio remoto (telemedicina);
3. c) nella finanza, l’IA consente la personalizzazione dei servizi, la gestione dei rischi e degli investimenti (si utilizza anche per rilevare le frodi e prevenire i reati finanziari);
4. d) nella produzione, l’IA è utilizzata per prevedere la manutenzione e la riparazione delle apparecchiature, mentre nel design, il software di progettazione generativa, consente ai professionisti di generare diverse opzioni di progettazione per lo stesso prodotto. Grazie agli algoritmi dell’IA è possibile migliorare il controllo di qualità e ottimizzare le catene di approvvigionamento;
5. e) nella pubblica amministrazione, l’IA può essere utilizzata per migliorare la fornitura di servizi alle persone (nei servizi per l’impiego può essere utilizzata per il matching tra D/O di lavoro grazie alla capacità di analisi dei curricola e delle richieste di competenze da parte dei datori di lavoro). Al tempo stesso, le chatbots basate sull’IA possono aiutare persone e imprese a trovare le informazioni necessarie sui portali delle amministrazioni pubbliche (accesso a benefici sociali, documentazione, procedure di selezione, ecc.);
6. f) nell’istruzione, le implicazioni più degne di nota dell’IA includono i sistemi di apprendimento e tutoraggio personalizzati, i processi di classificazione e la creazione di contenuti educativi.

BOX 2 – Iniziative di AI negli Stati membri

Le amministrazioni pubbliche di alcuni Stati membri hanno lanciato applicazioni di AI interessanti3. Se ne segnalano di seguito alcune:

• In Danimarca è stata creata la “Piattaforma di controllo intelligente”, una piattaforma digitale che fornisce una valutazione automatica di come un’azienda/impresa selezionata abbia maggiori probabilità di commettere frodi rispetto ad altre.
• Nei Paesi Bassi è stato utilizzato il “Kit di rilevamento degli oggetti” nella città di Amsterdam (ora non più in uso). Il sistema di AI identificava automaticamente i rifiuti per strada e li condivideva con i servizi per la gestione dei rifiuti della città per risolvere il problema. Le immagini erano raccolte dalle foto scattate dagli smartphone di cittadini e turisti.
• In Belgio, nel Comune di Leuven è stata adottata una soluzione di AI per ridurre il rumore notturno delle strade eccessivamente affollate attraverso il nudging, ossia l’installazione di fonometri e la creazione di un’applicazione per le segnalazioni dei cittadini.
• In Lussemburgo, la Biblioteca nazionale ha sviluppato un sistema di IA che opera in base ai risultati dei diversi OCR (Optical Character Recognition) utilizzati nel corso degli anni per la digitalizzazione di giornali e libri storici, al fine di sbloccare i documenti digitalizzati, identificare gli errori e correggere l’OCR.
• In Estonia, è stato adottato l’OTT - lo strumento di supporto alle decisioni per i consulenti del lavoro. Si tratta di un sistema di intelligenza artificiale utilizzato dal Fondo estone per l’assicurazione contro la disoccupazione, che ha l’obiettivo di assistere i suoi consulenti fornendo informazioni sulle possibilità di trovare un nuovo lavoro per un disoccupato.
• In Finlandia è stato adottato un sistema di IA, che si basa sulla comprensione del parlato e sulla sua trasformazione in testo scritto, per l’automazione della sottotitolazione di video e audio. Viene utilizzato per fornire sottotitoli ai video e fa parte di una più ampia iniziativa dell’amministrazione per utilizzare le tecnologie Speech-to-Text in vari casi d’uso.
• In Spagna, un sistema di IA stima il reddito delle piccole e medie imprese e dei lavoratori autonomi che hanno deciso di pagare le tasse per fasi piuttosto che definire un reddito esatto (pagamento a moduli), per identificare gli scostamenti e possibili frodi.

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2. Intelligenza artificiale e formazione dei talenti

L’impatto dell’intelligenza artificiale sulle mansioni e nei posti di lavoro comporterà una trasformazione delle esigenze aziendali in termini di competenze. L’IA è già in grado di replicare determinate abilità, quali le capacità psicomotorie manuali e fini, nonché competenze cognitive quali la comprensione, la pianificazione e la consulenza. Con la diffusione dell’IA nei posti di lavoro, potranno assumere maggiore rilevanza le competenze necessarie per lo sviluppo e la manutenzione dei sistemi di IA, unitamente a quelle indispensabili per l’adozione, l’utilizzo e l’interazione con le sue applicazioni. Contestualmente, è atteso un incremento della domanda di competenze digitali di base, di data science e di altre competenze cognitive e trasversali. Sebbene le imprese dichiarino di erogare formazione specifica in materia, la carenza di competenze specifiche nella forza lavoro rimane un ostacolo significativo all’adozione dell’IA e richiede particolare attenzione da parte delle imprese, delle amministrazioni e dei decisori politici alla formazione delle forze di lavoro nella transizione digitale e nell’era dell’IA, affinché tutti possano godere dei benefici di questa nuova tecnologia e nessuno sia lasciato indietro.

2.1 Quale formazione per l’intelligenza artificiale

La formazione, come detto, può consentire ai lavoratori di affrontare con successo la transizione digitale. Nell’Employment Outlook del 2023 (OCSE)⁷ si legge che, secondo i datori di lavoro, la diffusione dell’IA ha reso più urgente la necessità di personale con competenze specialistiche, ma ha anche fatto emergere l’importanza delle competenze umane, ossia, quei tratti della personalità e delle attitudini che influenzano il modo in cui si interagisce e si affrontano le situazioni nella vita privata e in ambito lavorativo. In particolare, stanno diventando indispensabili le competenze e le abilità utili a collaborare con i sistemi di IA introdotti in azienda.

Un aspetto spesso trascurato, secondo l’indagine OCSE sull’adozione dell’IA nelle aziende (2025), riguarda la reale comprensione da parte delle imprese dei rispettivi fabbisogni di competenze connesse all’intelligenza artificiale. Se i tradizionali titoli di studio universitari non sono sufficienti a orientare i datori di lavoro nel recruitment, tuttavia, una quota elevata di imprese che collaborano con le università (76 percento) sono riuscite ad assumere laureati in discipline relative all’IA nell’ultimo anno (figura 6). OCSE rileva, inoltre, che la maggior parte delle aziende intervistate ha cercato attivamente professionisti con competenze IA negli ultimi dodici mesi, finalizzando l’assunzione di dipendenti con queste capacità nel 60 percento dei casi.

Per le aziende che cercano di introdurre l’IA nei processi di gestione e produzione, uno dei principali ostacoli rimane la carenza di adeguate competenze nella forza lavoro (OCSE, 2025). Circa il 20 percento delle imprese di medie dimensioni (da 50 a 250 dipendenti) dichiara di non riuscire a trovare candidati adeguatamente qualificati per le posizioni aperte. Un problema che affligge anche molte grandi imprese, con circa il 17 percento che riscontra la stessa difficoltà. Il 54 percento delle imprese manifatturiere e il 50 percento delle imprese TIC, inoltre, dichiarano di avere difficoltà a riqualificare o aggiornare le competenze del personale per l’IA.

Del resto, per effetto dello sviluppo e della progressiva adozione dell’intelligenza artificiale nei contesti di lavoro, alcune competenze saranno progressivamente replicate dalle tecnologie. L’esempio di ChatGPT e delle sue performance linguistiche dimostra come l’IA potrà esercitare un’influenza crescente sulle esigenze in termini di competenze. Le abilità richieste per lo sviluppo e la manutenzione dei sistemi di IA, nonché per l’adozione, l’utilizzo e l’interazione con le applicazioni di IA, acquisiranno maggiore rilevanza. In taluni casi, saranno indispensabili competenze specialistiche in materia di IA; tuttavia, la trasformazione delle esigenze in termini di competenze è ben più ampia, con una crescente domanda di competenze digitali di base e di data science, unitamente a competenze cognitive e trasversali complementari. Con la progressiva diffusione dell’IA, sarà di fondamentale importanza per i lavoratori possedere un’ampia gamma di competenze, al fine di sviluppare e interagire efficacemente con i sistemi di IA.

Alcuni Paesi hanno investito nell’espansione dei programmi di istruzione formale, come nel caso dell’Irlanda, o avviato iniziative per aumentare il livello delle competenze di IA nella popolazione attraverso la formazione professionale e l’apprendimento permanente (ad esempio in Germania, Finlandia e Spagna). Il supporto pubblico per incrementare le competenze del personale nell’ambito dell’IA è particolarmente apprezzato dalle PMI sia nella forma di partnership con istituzioni educative e della formazione professionale (84 percento delle imprese le ritiene molto utili), sia come agevolazioni fiscali o crediti d’imposta per la formazione specifica (per il 67 percento delle imprese sarebbero molto o moderatamente utili), sia infine come supporto nello sviluppo di quadri di qualificazione per i laureati nel campo dell’IA (apprezzato dall’83% delle imprese).

Poco più del 50 percento delle imprese del campione (OCSE, 2025) impiega l’IA per facilitare la formazione o per fornire supporto cognitivo ai lavoratori. Tali applicazioni frequentemente combinano l’IA con altre tecnologie, quali la realtà aumentata (AR) e la realtà virtuale (VR). A titolo esemplificativo, grazie alla realtà aumentata i lavoratori possono visualizzare informazioni utili allo svolgimento delle loro mansioni su visori indossabili (es. le migliori procedure per la riparazione di guasti in ambienti di macchinari complessi). Tra le altre applicazioni, la realtà virtuale può consentire un learning by doing sicuro ed economicamente vantaggioso, risultando particolarmente utile per i principianti in compiti che comportano rischi per la sicurezza o l’utilizzo di macchinari costosi⁸.

La ricerca dell’OCSE mostra, inoltre, che i risultati sono migliori laddove i lavoratori sono stati formati per interagire con l’IA e dove l’adozione delle tecnologie è stata preventivamente discussa con lavoratrici e lavoratori, non ultimo riguardo ai rischi che essa può comportare sul luogo di lavoro, in termini di protezione dei dati (privacy), sicurezza, equità, discriminazioni e pregiudizi, rispetto dei diritti dei lavoratori, nonché per garantire responsabilità, trasparenza e spiegabilità delle decisioni relative al lavoro supportate dall’IA (processi decisionali automatizzati).⁹

Sempre dall’OCSE¹⁰ apprendiamo che nelle professioni più esposte all’IA¹¹ le competenze gestionali e imprenditoriali sono le competenze più richieste. Il 72% dei posti vacanti in queste occupazioni richiede almeno una competenza gestionale (ad esempio budgeting e finanza) e il 67 percento almeno una competenza aziendale (ad esempio competenze amministrative o di vendita). Inoltre, il 58 percento richiede almeno una competenza digitale. (Figura 7)

3. La regolamentazione dell’intelligenza artificiale

Man mano che l’IA si sviluppa e si diffonde, i quadri normativi devono essere aggiornati. Le lacune normative appaiono rilevanti soprattutto per quanto riguarda la trasparenza, la responsabilità, la non discriminazione, le pratiche di controllo non etiche, nonché la raccolta e l’utilizzo dei dati. L’adozione dell’AI Act da parte dell’UE e i richiami del Consiglio europeo in materia di lavoro di qualità anche in relazione all’impatto della digitalizzazione e dell’IA sul lavoro rappresentano il tentativo dell’UE di garantire un uso etico dell’intelligenza artificiale nei contesti di lavoro.

3.1 “AI Act”: implicazioni e prospettive

Nell’aprile 2021, il primo quadro giuridico europeo in materia di IA ha visto la luce. A dicembre 2023 la presidenza del Consiglio e i negoziatori del Parlamento europeo hanno raggiunto un accordo provvisorio sulla legge sull’intelligenza artificiale (c.d. “AI Act”), che è stata poi pubblicata nella Gazzetta ufficiale dell’UE il 12 luglio 2024¹³. L’Unione europea è la prima grande organizzazione politica a stabilire norme vincolanti per l’IA, al fine di garantirne l’affidabilità, la sicurezza e il rispetto dei diritti fondamentali europei, sostenendo allo stesso tempo l’innovazione.

La legge stabilisce regole per l’adozione e uso dell’IA, stabilendo i rischi connessi a usi specifici dell’IA e classificandoli in quattro diversi livelli: i) rischio inaccettabile (che implica il divieto dei sistemi di IA); ii) rischio elevato (obblighi da soddisfare); iii) rischio limitato (obblighi di trasparenza da rispettare); iv) rischio minimo (si veda in proposito il BOX 2).

La legge europea sull’IA si basa sugli orientamenti etici per un’intelligenza artificiale affidabile elaborati dal gruppo di esperti ad alto livello sull’intelligenza artificiale, costituito dalla Commissione europea nel 2019 nell’ambito della Strategia dell’UE in materia di intelligenza artificiale¹⁴.

A partire dal 2 febbraio 2025, sono divenute effettive le prime disposizioni dell’AI Act, concernenti i divieti relativi ai sistemi di intelligenza artificiale che presentano un rischio inaccettabile per le libertà e i diritti fondamentali degli individui, come specificato nell’articolo 5 del Regolamento. Tali prescrizioni non rappresentano limitazioni di carattere astratto, bensì costituiscono risposte concrete a scenari già manifesti in cui l’IA ha compromesso i diritti fondamentali. Tra questi si annoverano i sistemi concepiti per manipolare il comportamento umano, già diffusi nell’ambito del marketing digitale e della profilazione commerciale, i quali tendono a sottrarre autonomia decisionale agli individui. Analogamente, sono inclusi i sistemi di social scoring, ampiamente utilizzati in contesti quali la Cina, che classificano i cittadini mediante un punteggio (condizionandone le opportunità di vita). È stata inoltre interdetta la costituzione di banche dati biometriche mediante l’aggregazione di immagini raccolte dal web. Si è altresì sancita l’illegalità del riconoscimento delle emozioni in contesti professionali e formativi.

Tuttavia, l’elemento forse più innovativo dell’AI Act risiede nell’obbligo di alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale¹⁵, previsto dall’articolo 4 del Regolamento. Tale obbligo non si configura quale mero adempimento burocratico, bensì quale stimolo a una profonda e strutturale trasformazione culturale. L’obiettivo primario è promuovere una comprensione critica e consapevole dell’IA, non soltanto sotto il profilo tecnico, ma anche in relazione alle sue molteplici implicazioni, siano esse di natura etica, sociale o giuridica. I fornitori e gli utilizzatori di sistemi IA saranno tenuti a garantire “un livello sufficiente di alfabetizzazione in materia di IA del loro personale nonché di qualsiasi altra persona che si occupa del funzionamento e dell’utilizzo dei sistemi di IA per loro conto”. Ciò implica l’adozione di misure concrete per assicurare che chiunque operi con sistemi IA possieda le competenze necessarie per comprenderne il funzionamento, i limiti intrinseci e i potenziali rischi. La formazione dovrà tenere conto delle conoscenze tecniche preesistenti, dell’esperienza acquisita, del livello di istruzione e del contesto specifico di impiego dei sistemi. Risulta imperativo che gli operatori di tali strumenti adottino una visione olistica, pienamente consapevoli delle implicazioni etiche e sociali connesse all’uso dell’intelligenza artificiale. Ciò comporta, ad esempio, la capacità di discernere come un algoritmo possa influenzare decisioni che incidono sulla vita delle persone, di riconoscere i rischi di discriminazione o di bias, e di assicurare che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale sia costantemente conforme ai principi fondamentali di dignità umana e giustizia.

BOX 3 - Elementi chiave dell’AI Act

Sono vietate le seguenti applicazioni dell’IA: sistemi di categorizzazione biometrica che utilizzano caratteristiche sensibili (ad esempio: convinzioni politiche, religiose, filosofiche, orientamento sessuale, razza); raccolta incontrollata di immagini da Internet o di riprese dai sistemi di videosorveglianza a circuito chiuso, per creare banche dati di riconoscimento facciale; riconoscimento delle emozioni sul posto di lavoro e negli istituti di istruzione; punteggio sociale basato sul comportamento o sulle caratteristiche personali; sistemi che manipolano il comportamento umano per eludere il libero arbitrio; l’impiego di sistemi di IA volto a sfruttare le vulnerabilità delle persone, segnatamente quelle attinenti all’età, alla disabilità, alla condizione sociale o economica. Alcune eccezioni si applicano all’uso di sistemi di identificazione biometrica in tempo reale in casi limitati legati, ad esempio, a perquisizioni mirate delle vittime o alla prevenzione di minacce terroristiche.

Questi gli obblighi per i sistemi ad alto rischio: si definisce ad alto rischio l’IA che può arrecare un danno significativo alla salute, alla sicurezza, ai diritti fondamentali delle persone, all’ambiente, alla democrazia (compresi i sistemi che influenzano il comportamento di voto) e allo Stato di diritto. Tali sistemi richiedono una valutazione d’impatto obbligatoria sui diritti fondamentali se utilizzati dalle autorità pubbliche.

La AI Act fissa, inoltre, dei “guardrails” per l’IA con finalità generali (general purpose AI): si applicano a un’ampia gamma di applicazioni che sono soggette a obblighi di trasparenza, tra cui, ad esempio, la documentazione tecnica, il rispetto del diritto d’autore dell’UE e la diffusione di sintesi dettagliate sui contenuti utilizzati per la formazione. Potrebbero anche comportare lo svolgimento di valutazioni dei modelli, la valutazione e l’attenuazione dei rischi sistemici, la segnalazione alla Commissione europea degli incidenti gravi, la garanzia della cibersicurezza e la segnalazione della loro efficienza energetica. Le immagini artificiali o manipolate, i contenuti audio o video (“deepfakes”) devono essere chiaramente etichettati come tali.

La norma prevede che siano introdotte misure a sostegno dell’innovazione, soprattutto delle PMI: le autorità nazionali devono istituire “spazi di sperimentazione normativa” e test reali e renderli accessibili alle PMI e alle start-up al fine di sviluppare e formare un’IA innovativa.

In relazione alla governance dell’IA nell’UE, sono istituiti diversi organi direttivi:

1. Un ufficio per l’IA nella Commissione europea per far rispettare le norme comuni sull’IA per finalità generali in tutta l’UE.
2. Un gruppo scientifico di esperti indipendenti a sostegno delle attività di contrasto.
3. Un comitato per l’IA con rappresentanti degli Stati membri per consigliare e assistere la Commissione e gli Stati membri nell’applicazione coerente ed efficace della AI Act.
4. Un forum consultivo per i portatori di interessi al fine di fornire competenze tecniche al comitato per l’IA e alla Commissione.

La norma, infine, introduce delle penali per le infrazioni: le ammende massime sono fissate in percentuale del fatturato annuo globale della società nell’esercizio precedente. Le PMI e le start-up sono soggette a sanzioni amministrative proporzionali.

Conclusioni

I sistemi di intelligenza artificiale offrono un potenziale significativo per l’ottimizzazione dell’ambiente lavorativo; tuttavia, qualora la loro progettazione e implementazione siano inadeguate, essi possono comportare altresì rischi rilevanti per i diritti fondamentali e il benessere dei lavoratori. L’accelerato sviluppo e la rapida diffusione dell’IA rendono pertanto impellente l’adozione di politiche volte a garantire l’affidabilità dell’IA in ambito occupazionale, promuovendo trasparenza, accountability e una chiara definizione delle responsabilità.

Un quadro normativo coerente, caratterizzato da flessibilità e coerenza trans-giurisdizionale, è essenziale per mitigare i rischi e non inibire l’innovazione. È altresì fondamentale fornire orientamenti chiari agli sviluppatori e agli utilizzatori di IA per l’osservanza delle normative vigenti.

La comprensione approfondita dei benefici e dei rischi dell’IA da parte di tutti gli stakeholder risulta cruciale per l’ottimizzazione delle decisioni politiche e per la promozione di un’applicazione efficace. A tal fine, l’accesso a programmi formativi specifici è imprescindibile, e i meccanismi di valutazione continua sono vitali per l’adeguamento delle politiche all’evoluzione dell’IA.

Lo sviluppo di competenze costituisce un pilastro fondamentale: dalla formazione specialistica in IA (combinando istruzione formale e apprendimento on-the-job) all’alfabetizzazione di base nell’IA a tutti i livelli educativi (istruzione secondaria e terziaria). I programmi formativi devono essere estesi sia ai gruppi vulnerabili (le persone a rischio di disoccupazione per via dell’IA, i giovani Neet, le donne disoccupate, le persone anziane, i lavoratori con basse qualifiche) sia ai lavoratori e manager qualificati. Sebbene le imprese eroghino formazione post-adozione dei sistemi di IA in azienda, la carenza di competenze permane un ostacolo significativo, evidenziando la necessità di un ruolo proattivo delle politiche pubbliche per incentivare l’offerta formativa, garantire un approccio integrato allo sviluppo delle competenze lungo il ciclo di vita, dall’istruzione iniziale all’apprendimento permanente, e promuovere la diversità nella forza lavoro impiegata nell’IA.

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NOTE

1 Grazie all’introduzione delle reti neurali simili al cervello, l’IA è in grado di apprendere in modo automatico (Deep Learning).

2 L’apprendimento automatico, per esempio, sviluppa algoritmi che possono apprendere dai dati o formarli, a classificare dati o contenuti (ad es. identificare le mail spam), a prevedere e identificare cluster sulla base di somiglianze tra osservazioni, fare associazioni (suggerimenti di film o libri), ridurre la dimensionalità (ad esempio migliorando la qualità di una immagine).

3 Per l’elenco completo si veda Joint Research Centre (JRC), 2023.

4 Si tratta del programma AI-WIPS, con cui l’OCSE mira ad aiutare i governi a sviluppare politiche in materia di IA responsabili e, soprattutto, incentrate sull’uomo (human-centric) per migliorare il benessere delle persone e della società nel suo complesso. Per maggiori info: https://www.oecd.org/en/about/programmes/ai-in-work-innovation-productivity-and-skills.html

5 OECD, Algorithmic management in the workplace, OECD, 2025, Parigi.

6 OECD/BCG/INSEAD (2025), The Adoption of Artificial Intelligence in Firms: New Evidence for Policymaking, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/f9ef33c3-en

7 OECD (2023), OECD Employment Outlook 2023: Artificial Intelligence and the Labour Market, OECD Publishing, Paris.

8 L’impiego dell’IA per fornire formazione e supporto cognitivo rappresenta una delle applicazioni più recenti dell’intelligenza artificiale.

9 La legislazione antidiscriminazione, la regolamentazione in materia di salute e sicurezza sul lavoro, la regolamentazione della privacy dei lavoratori e la libertà di associazione devono essere rispettate quando i sistemi di IA sono utilizzati sul luogo di lavoro. In tutti i paesi membri dell’OCSE esistono leggi sulla protezione dei dati e della privacy. In Italia, Germania e Francia è obbligatorio concordare preventivamente con i rappresentanti dei lavoratori il monitoraggio degli addetti che utilizzano tecnologie digitali (ad esempio i rider) e i regolamenti che impongono ai datori di lavoro di informare i dipendenti in merito alle politiche di monitoraggio elettronico dei dipendenti. In Italia, la legislazione antidiscriminazione è stata applicata con successo nei procedimenti giudiziari relativi all’uso dell’IA sul luogo di lavoro.

10 OECD (2024), How is AI changing the way workers perform their jobs and the skills they require? Policy Brief, Paris.

11 Tra le professioni più esposte all’IA, ad esempio, i programmatori di computer, gli analisti di bilancio e gli assistenti amministrativi.

12 I dati nel grafico rappresentano la media non ponderata dei Paesi inclusi (Stati Uniti, Canada, Regno Unito (Paesi anglofoni) e Francia, Germania, Belgio, Svezia, Paesi Bassi, Austria e Repubblica Ceca (Paesi europei). Gli anni di riferimento per i Paesi anglofoni sono il 2012-13, mentre per i Paesi europei sono il 2018-19. Gli anni finali sono il 2021 e il 2022.

13 Regolamento (UE) 2024/1689 del Parlamento europeo e del Consiglio del 13 giugno 2024 che stabilisce regole armonizzate sull’intelligenza artificiale (Artificial Intelligence Act), OJ L, 2024/1689, 12.7.2024.

14 Per maggiori informazioni sul gruppo di esperti di alto livello e l’approccio UE all’intelligenza artificiale è possibile consultare la seguente pagina web della Commissione europea: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/expert-group-ai

15 Articolo 4, Regolamento (UE) 2024/1689 del Parlamento europeo e del Consiglio del 13 giugno 2024.