Negli ultimi anni le promesse su automazione e intelligenza artificiale hanno disegnato un futuro in cui il lavoro sarebbe diventato meno necessario: figure pubbliche come Elon Musk e Sam Altman hanno ipotizzato una drastica riduzione delle mansioni umane. Tuttavia, un’analisi basata su 10.584 lavoratori monitorati per 180 giorni prima e dopo l’introduzione di strumenti AI mette in luce un quadro molto diverso: non è stato trovato nemmeno un ambito in cui il tempo dedicato al lavoro sia diminuito.
I numeri che smentiscono le attese
Lo studio di ActivTrak, azienda specializzata in analytics della produttività, mostra aumenti significativi in quasi tutte le categorie. Il tempo dedicato alle email è salito del 104%, le chat e la messaggistica del 145% e l’uso degli strumenti di gestione progetti è cresciuto del 94%.
Complessivamente, gli incrementi variano dal 27% fino al 346% a seconda del tipo di attività monitorata. Questi dati suggeriscono che l’AI non sta semplicemente sostituendo compiti: sta ampliando il volume di lavoro e generando più output da gestire.
Dinamiche della settimana lavorativa
Il surplus produttivo si è esteso oltre l’orario tradizionale: le ore produttive del sabato sono aumentate del 46% e quelle della domenica del 58%. È come se l’accelerazione introdotta dagli strumenti digitali avesse esteso la ruota su cui corre il lavoratore: più velocità e più attività, ma non necessariamente meno fatica. Questo fenomeno erode i confini tra tempo lavorativo e tempo libero, con effetti che vanno valutati anche a livello di qualità della vita.
Attenzione, profondità e adozione: luci e ombre
I dati indicano anche un peggioramento della qualità dell’attenzione. Nel 2026 la quota di tempo dedicata al lavoro profondo è scesa al 60% dal 63% del 2026, mentre la durata media della concentrazione su un singolo compito è passata da 14 a 13 minuti. Chi utilizza strumenti AI perde in media 23 minuti di concentrazione profonda al giorno, un segnale che la velocità non sempre si traduce in efficacia per compiti che richiedono pensiero complesso.
Adozione rapida, efficacia limitata
L’adozione degli strumenti di IA è cresciuta rapidamente: l’80% dei dipendenti dichiara di usarne almeno uno, rispetto al 53% di due anni fa, e il tempo dedicato a questi strumenti è aumentato di otto volte. Ma l’uso massiccio non è sinonimo di efficacia: ActivTrak individua una zona ottimale in cui dedicare tra il 7% e il 10% del tempo agli strumenti AI, condizione in cui la produttività raggiunge il 95%.
Solo il 3% degli utenti si colloca in quella finestra; il resto ne fa un uso troppo limitato o eccessivo, con effetti collaterali evidenti.
Rischi psicosociali e opportunità politiche
Non tutto è negativo: lo studio registra una riduzione del rischio di burnout del 22%, portandolo al 5% dei dipendenti, e tre quarti dei lavoratori mantengono ritmi considerati equilibrati. Tuttavia, l’AI sembra spostare lo stress da una forma tradizionale a una più sottile: frammentazione dell’attenzione, stimoli continui e meno tempo per la riflessione. Questo profilo richiede interventi di policy e governance per bilanciare innovazione e tutela dei lavoratori.
Esempio di governance regionale
Un caso concreto è la misura approvata dal Consiglio regionale della Sardegna: in data 10 marzo 2026 è stato votato all’unanimità un Testo Unificato per lo sviluppo e il governo dell’IA.
Tra le azioni previste figurano l’istituzione dell’Hubias presso il CRS4, un Osservatorio regionale, una piattaforma digitale per favorire la collaborazione e un registro dei sistemi di IA nella pubblica amministrazione. Lo stanziamento per il 2026 è di 1.200.000 euro con obiettivi di formazione, supporto alle imprese e trasparenza.
Come usare l’AI senza moltiplicare il lavoro
Per limitare gli effetti negativi e sfruttare al meglio gli strumenti, è utile cambiare il modo in cui si interagisce con i modelli: non basta chiedere una risposta, è fondamentale guidarne il processo di ragionamento. Alcuni tipi di prompt aiutano a ottenere risultati più utili, ad esempio chiedere di partire dalle basi, invitare a essere scettici, simulare un tavolo di esperti, spiegare come a un principiante, fornire critiche costruttive, ragionare passo dopo passo e testare le idee nel mondo reale. Queste tecniche possono ridurre il tempo perso in revisioni e chiarire i limiti delle soluzioni proposte.
In sintesi, l’introduzione dell’IA nelle aziende ha prodotto un paradosso: maggiore capacità di produzione ma anche più lavoro da gestire e più difficoltà a mantenere attenzione e profondità. Politiche pubbliche mirate, formazione mirata e un uso più accorto dei prompt possono aiutare a spostare il bilancio verso benefici reali senza amplificare lo stress e la frammentazione.
