I segnali dell’IA e del lavoro che hanno contato questo trimestre
Rumore sull'IA: Il 2026 ha visto un enorme rumore sull’IA al lavoro, ma le discussioni significative sono molto più ristrette.
Attrito nell’adozione: L’adozione è quasi universale, ma estrarre valore dall’IA resta antieconomico per molte aziende.
Cambiamenti normativi: Il Colorado ha abrogato la sua legge sull’IA, scegliendo misure di divulgazione rispetto a regolamentazioni severe a partire dal 2027.
Declino nelle posizioni entry-level: L’IA contribuisce a una diminuzione delle assunzioni nei ruoli iniziali, evidenziando sfide nello sviluppo di carriera.
Cambio nella governance: La governance dell’IA coinvolge sempre di più la leadership senior, migliorando gli sforzi per la cattura di valore organizzativo.
La prima metà del 2026 ha generato più rumore sull'IA sul lavoro di qualsiasi trimestre precedente, e la maggior parte era lo stesso comunicato stampa con loghi diversi. L’adozione è praticamente universale, i rendimenti no, tutti hanno un sondaggio.
Eliminando le statistiche riciclate, rimane un insieme più ristretto di segnali, quelli che effettivamente si sono mossi tra aprile e giugno e che continueranno a contare a settembre. Quattro di questi si distinguono, e condividono una struttura comune.
Ognuno di essi è un test per capire se chi dirige le organizzazioni considera l’IA come un problema di organico o un problema di responsabilità, e in questo trimestre le prove della direzione in cui stanno andando sono diventate molto meno lusinghiere.
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I numeri dell’adozione hanno smesso di essere la notizia
Per due anni il titolo era il tasso di adozione, e ora il tasso di adozione è diventato noioso. Circa nove organizzazioni su dieci utilizzano l’IA in qualche modo, una cifra ormai salita oltre il punto di interesse.
Ciò che è cambiato in questo trimestre è che le principali ricerche hanno finalmente raggiunto ciò che chiunque all’interno delle aziende già percepiva: portare lo strumento in azienda e ricavarne valore sono separati da una distanza ampia e costosa.
L’indagine Writer del 2026 sulle aziende, pubblicata a inizio trimestre, ha quantificato con numeri concreti queste frizioni. La maggioranza dei dirigenti C-suite ha dichiarato che l’adozione dell’IA sta lacerando la propria azienda, e tre quarti hanno ammesso che la loro strategia IA funziona più come teatro che come direzione concreta.
Solo il 29% delle aziende ha riportato ritorni significativi nonostante la maggior parte superi il milione di dollari di spesa annuale. Il dato più sorprendente si trova sotto questi titoli: il 92% dei C-suite ha affermato di coltivare una classe di dipendenti “élite IA” favorita, e il 60% ha dichiarato di voler allontanare chi non adotta abbastanza velocemente.
Nel frattempo, una quota significativa dei dipendenti, e quasi la metà della Generazione Z, ha ammesso di ostacolare attivamente il lancio dell’IA nella propria azienda.
Non è un problema di produttività. È un problema di fiducia camuffato da produttività. La ricerca di BCG di questo trimestre ha descritto un "soffitto di silicio", con tre quarti dei manager che utilizzano l’IA generativa settimanalmente rispetto a circa la metà degli operatori in prima linea.
Il Global Talent Barometer di ManpowerGroup ha rilevato che l’uso regolare dell’IA sta aumentando anche se la fiducia dei lavoratori nell’utilizzo della tecnologia è crollata, una divergenza che indica che l’adozione viene imposta più velocemente di quanto venga supportata.
Il segnale da portare nel terzo trimestre è che le aziende che trattano la bassa adozione come un fallimento di conformità dei dipendenti stanno leggendo i propri dati al contrario. Le persone non sabotano strumenti di cui si fidano e si fidano delle persone che li implementano.
La legge sull’occupazione con l’IA più severa?
La questione normativa di questo trimestre ha preso la direzione opposta rispetto a quella prevista.
Il Colorado Artificial Intelligence Act, la più completa legge statale che regola l’IA nelle decisioni consequenziali inclusa l’occupazione, doveva entrare in vigore il 30 giugno. Invece, il 14 maggio, poche settimane prima della scadenza, il governatore Jared Polis ha firmato la SB 189, una legge che l'ha abrogata e sostituita.
La struttura originaria della legge, un dovere di diligenza che imponeva a chi implementa di usare la massima attenzione per prevenire discriminazioni algoritmiche, programmi di gestione dei rischi, valutazioni d’impatto, segnalazioni al procuratore generale, tutto eliminato. Ciò che lo sostituisce è un regime più leggero basato su trasparenza e notifica, e non entrerà in vigore prima del 1 gennaio 2027.
Quello che resta è reale ma più limitato. I datori di lavoro che utilizzano strumenti automatizzati per influenzare in modo sostanziale una decisione di assunzione o altre decisioni consequenziali dovranno informare le persone che la tecnologia è in uso, fornire un processo di opposizione con la possibilità di revisione umana, e conservare i registri per tre anni.
L’applicazione della legge è affidata solo al procuratore generale, il quale dovrà completare la regolamentazione prima dell’effettiva entrata in vigore, e le sanzioni arrivano a $20.000 per violazione con un periodo di sanatoria. Sono escluse le azioni civili individuali.
La pressione federale era reale. L’ordine esecutivo di dicembre ha citato espressamente il Colorado, la DOJ AI Litigation Task Force è entrata in funzione a gennaio, e xAI aveva già fatto causa contro le disposizioni sulla discriminazione algoritmica con il DOJ pronto a intervenire.
Il consenso legale rimane che un ordine esecutivo non può superare una legge statale da solo, e il Senato ha respinto un tentativo di moratoria per 99 a 1. Il punto che dovrebbe attirare l'attenzione dei leader è che nessuna di queste azioni è ciò che ha «spuntato» la legge del Colorado. A farlo è stato il suo stesso parlamento, settimane prima della scadenza, sostenuto da una corrente pro-innovazione che ha trovato consenso bipartisan in uno stato che solo due anni fa aveva scritto le regole più severe del paese.
Per i leader delle risorse umane e delle operazioni, la lettura pragmatica è che il livello minimo di conformità si è appena abbassato, ed è esattamente il motivo sbagliato per abbassare la guardia. Gli obblighi di divulgazione e notifica stanno arrivando e la tendenza più ampia negli Stati si sta muovendo verso requisiti di trasparenza, non lontano da essi.
Più precisamente, l'obbligo legale di verificare se uno strumento di selezione AI escluda le persone in modo ingiusto non è la stessa cosa della responsabilità di farlo. La legge ha smesso di richiedere la verifica. Il candidato filtrato da un modello non esaminato non si preoccupa di quale sia la causa.
Erin Bortz, responsabile della selezione presso l’azienda di cybersecurity Huntress, ha spiegato il principio in termini che non dipendono affatto da una norma.
Indipendentemente da leggi e regolamenti, qualsiasi decisione che influisce direttamente su un candidato dovrebbe, in ultima analisi, essere di responsabilità umana.
L’AI può evidenziare i candidati giusti per un ruolo, ma secondo il suo resoconto lo strumento è valido solo quanto i dati inseriti e non può essere pienamente affidato per la decisione finale.
Quando le capacità dell’AI sono aumentate quest’anno e le aspettative sul suo utilizzo hanno scombussolato i colleghi, Bortz ha raccontato che la leadership di Huntress ha risposto attivando un consiglio AI a partecipazione aperta per definire le linee guida piuttosto che imporre un mandato dall’alto, una scelta su chi può esprimersi che riflette proprio la questione di fiducia sollevata dai dati sulle frizioni.
Il primo gradino della carriera continuava a scomparire
Il segnale più umano del trimestre è stato anche quello più documentato. Le assunzioni entry-level hanno continuato a diminuire e la ricerca che collega questo calo all’intelligenza artificiale è passata da essere indicativa a difficile da smentire.
Lo studio di Stanford utilizzando dati ADP sulle buste paga ha rilevato che l’occupazione per i lavoratori tra i 22 e i 25 anni nei ruoli più esposti all’AI, come lo sviluppo software e il servizio clienti, è diminuita di circa il 6% dalla fine del 2022 a metà 2025, mentre i lavoratori più anziani negli stessi ruoli sono aumentati tra il 6 e il 9%.
I posti di lavoro entry-level in generale sono diminuiti di circa il 35% dall’inizio del 2023 secondo il conteggio di Revelio Labs. I neolaureati hanno rappresentato solo il 7% delle assunzioni nelle grandi aziende tecnologiche nel 2024, la metà rispetto al periodo pre-pandemico.
La scoperta di Stanford che merita maggiore attenzione è la distinzione tra automazione e potenziamento. Dove l’AI ha automatizzato completamente un compito, le assunzioni junior sono diminuite. Dove ha potenziato il lavoro umano, l’occupazione è rimasta stabile o è cresciuta.
Questo è tutto l’argomento riassunto in un dato. Il danno alle carriere agli inizi non è una conseguenza inevitabile della tecnologia. Dipende da come questa tecnologia viene applicata, e al momento la scelta dominante è quella che svuota la base dell’organizzazione.
È a questo punto che la questione della responsabilità smette di essere astratta. Rimuovere il primo gradino non danneggia solo la classe del 2026. Interrompe il meccanismo attraverso cui si trasferisce la conoscenza aziendale e attraverso il quale un’azienda fa crescere le proprie figure senior.
I leader che trattano l’automazione entry-level come un puro risparmio di costo stanno ottenendo un margine a breve termine a discapito di una competenza che dovranno riacquistare in futuro, probabilmente a un prezzo superiore e forse da un bacino di lavoratori che hanno smesso di sviluppare.
Justina Raskauskiene, responsabile HR presso l’azienda di software di marketing Omnisend, vede nella sostituzione dei junior specialist con strumenti AI una tentazione, ma fondamentalmente una scelta miope.
Senza un livello junior, diventerai sempre più fragile. I junior portano una visione fresca che diventa necessaria non appena si presenta un problema nuovo.
Il suo team continua comunque ad assumere giovani professionisti dove esiste domanda. La differenza sta in ciò che queste persone fanno una volta arrivate: invece dei compiti ormai velocizzati dall’AI, Raskauskiene racconta che i suoi junior si concentrano su verifica, analisi critica e miglioramento dei risultati generati, che rappresenta il percorso di potenziamento associato dai dati di Stanford alla stabilità occupazionale, in contrapposizione all’automazione che la erode.
La governance si sposta ai vertici dell’organigramma
Di fronte a tre segnali che dovrebbero preoccupare chiunque abbia una visione human-centric del posto di lavoro, uno ha indicato la direzione opposta. Il rapporto "State of AI in the Enterprise 2026" di Deloitte ha rilevato che le organizzazioni in cui la leadership senior guida attivamente la governance dell’IA ottengono un valore significativamente maggiore rispetto a quelle che affidano il compito esclusivamente ai team tecnici.
L’accesso della forza lavoro agli strumenti autorizzati è salito in un solo anno da meno del 40% a circa il 60%. Il divario di maturità è reale: l’utilizzo tra chi ha accesso è ancora basso, ma la tendenza mostra che la governance sta avanzando verso la C-suite invece di restare sepolta nel reparto IT.
Questo è importante perché ogni altro segnale di questo trimestre deriva da chi detiene il potere decisionale. Il crollo della fiducia, l’esposizione alla non conformità, l’abbattimento del percorso di ingresso: tutto ciò accade quando la diffusione dell’IA viene trattata come un esercizio di approvvigionamento invece che come una responsabilità della leadership.
La nota positiva è che le persone meglio posizionate per trattare la questione come tale stanno finalmente iniziando a prendere il controllo. La realtà è che la maggior parte non lo ha ancora fatto, e gli altri tre segnali di questo trimestre lo dimostrano.
Tra aprile e giugno si è dimostrato che la discussione sull’IA nei luoghi di lavoro è finalmente andata oltre il “se adottarla” e si concentra ora sulla questione più difficile: chi assorbe il costo dell’adozione.
Finora, il peso è caduto soprattutto su coloro che hanno meno potere di rifiutare: il lavoratore in prima linea a cui viene affidato un mandato senza supporto, il candidato valutato da uno strumento che nessuno ha controllato, il neolaureato escluso dal primo impiego.