I dirigenti che usano l'AI nella loro attività quotidiana sono 3,6 volte più propensi a dichiarare un aumento significativo di produttività rispetto ai collaboratori che fanno lo stesso. Questo dato, emerso dal Gartner Digital Worker Survey del 2024, non descrive una differenza di accesso alla tecnologia. Descrive una differenza nel modo in cui l'AI viene integrata nel lavoro a diversi livelli organizzativi.
Il gap che nessuno sta colmando
Meno di un terzo dei collaboratori dichiara di usare l'AI generativa per qualsiasi task lavorativo. Solo il 12% di chi la usa dice di averla impiegata per ridurre significativamente lo sforzo su un task critico. Il dato più rilevante: solo il 18% ha ricevuto supporto dalla propria organizzazione su come integrare la GenAI nel lavoro quotidiano. L'82% dei lavoratori non ha mai ricevuto alcuna guida sull'uso dell'AI.
Le aspettative degli executive sull'AI-driven productivity sono alte. La realtà operativa della forza lavoro è molto distante da quelle aspettative. Questo disallineamento complica la valutazione del ROI e mette a rischio gli obiettivi di ritorno sull'investimento nel capitale umano.
Perché i lavoratori non sfruttano l'AI
Gartner identifica tre rischi specifici nelle organizzazioni nelle prime fasi di adozione degli LLM e della GenAI. Il primo è l'incapacità di riconoscere le allucinazioni negli output. Il secondo è la difficoltà a costruire prompt con abbastanza contesto di dominio da produrre output con valore di business reale. Il terzo è una bassa competenza tecnologica generale che porta a usare un modello non ottimizzato per il caso d'uso specifico.
A questo si aggiunge un problema di abitudine: molti lavoratori trattano la GenAI come un motore di ricerca, trasferendo un comportamento consolidato verso uno strumento che funziona in modo completamente diverso. L'AI generativa richiede un dialogo attivo, non una query passiva.
I tre quick win per chiudere il gap
Gartner individua tre interventi ad alto impatto e rapida implementazione per i digital workplace leader. Il primo è connettere i lavoratori ai casi d'uso più efficaci attraverso attività pratiche: sessioni di lavoro su problemi reali di business, dimostrazioni live e progetti collaborativi che permettono di applicare l'AI su task concreti. Il risparmio medio già misurabile con i casi d'uso più semplici, come recupero informazioni, generazione di email e sintesi di documenti, è di 25 minuti al giorno per lavoratore.
Il secondo intervento è distribuire un framework strutturato per la scrittura dei prompt. Il terzo è costruire e distribuire una prompt library interna. Questi tre interventi non richiedono nuova tecnologia: richiedono organizzazione, formazione e un investimento nella guida operativa che la maggior parte delle aziende non ha ancora fatto.
L'opportunità per i digital workplace leader
Il gap di produttività AI è un problema, ma anche un'opportunità. Chi si occupa di digital workplace ha oggi la possibilità di aumentare la propria influenza e il proprio valore dimostrando progressi tangibili sul ROI dell'AI a livello di forza lavoro. Combinare quick win immediati con una strategia di enablement a lungo termine garantisce che i lavoratori realizzino i benefici della GenAI nel breve periodo mentre si costruisce una fondazione sostenibile per la produttività futura.
Il punto
La produttività dell'AI non si distribuisce automaticamente in un'organizzazione quando si acquista una licenza. Si costruisce con guida, formazione e strumenti operativi concreti. Le aziende che investono in questi tre elementi stanno ottenendo risultati reali. Quelle che aspettano che i dipendenti trovino da soli il modo di usare l'AI continuano a registrare il gap che i loro executive non riescono a spiegarsi.
