Una ricerca di Accenture, pubblicata il 20/04/2026, evidenzia un divario significativo tra le aspettative dei dipendenti e le decisioni dei manager in tema di intelligenza artificiale. I lavoratori percepiscono chiaramente che l’AI trasformerà ruoli, mansioni e competenze richieste, ma le aziende sembrano esitanti quando si tratta di destinare risorse concrete alla transizione della forza lavoro. Questo scarto tra percezione e azione solleva dubbi sulle capacità di molte imprese di gestire un cambiamento tecnologico rapido senza creare fratture sociali e produttive.
Il risultato solleva questioni pratiche: come devono orientarsi le organizzazioni per evitare un gap di competenze? La risposta non è univoca, ma la ricerca mette in evidenza elementi comuni: mancanza di budget dedicato, priorità strategiche diverse e una sottostima dei tempi necessari per attuare programmi di reskilling e upskilling.
Anche se i dirigenti riconoscono l’importanza dell’AI per la competitività, spesso ritardano gli investimenti nella formazione e nella riconversione professionale, preferendo soluzioni a breve termine come l’automazione di processi specifici.
Risultati principali della ricerca
Nel rapporto emergono dati chiave: una larga fetta di lavoratori segnala la convinzione che i propri compiti cambieranno entro pochi anni, mentre una quota inferiore di manager indica piani concreti per supportare tale cambiamento. La dicotomia interessa sia settori ad alta tecnologia sia attività tradizionali, il che indica che l’AI non è più una sfida circoscritta. La mancanza di investimenti strutturati nella formazione e nei programmi di transizione professionale può generare inefficienze, aumentare il turnover e ridurre il morale dei dipendenti, con un impatto negativo sulla produttività complessiva.
Percezione dei lavoratori
I dipendenti avvertono un’accelerazione delle trasformazioni legate all’AI e chiedono maggiore supporto per aggiornare le proprie competenze. Molti temono l’obsolescenza di ruoli specifici ma allo stesso tempo sono disponibili ad apprendere nuove abilità se ricevono percorsi chiari e investimenti concreti. La ricerca sottolinea come il coinvolgimento attivo del personale e la comunicazione trasparente sui piani aziendali siano fattori determinanti per mitigare ansia e resistenza al cambiamento: il coinvolgimento è tanto cruciale quanto gli investimenti economici.
Reazione dei datori di lavoro
Dall’altro lato, molti leader aziendali dichiarano di riconoscere il ruolo strategico dell’AI, ma non sempre traducono questa consapevolezza in budget per la forza lavoro. Le ragioni spaziano da vincoli finanziari a priorità operative diverse, fino a una sottovalutazione dei tempi necessari per programmi di reskilling.
Questa prudenza si manifesta in approcci frammentati: alcune imprese puntano su partnership esterne o soluzioni tecnologiche immediate, trascurando piani a lungo termine che includano crescita delle competenze interne.
Impatto sul mercato del lavoro
Se la tendenza rilevata dovesse consolidarsi, il mercato del lavoro potrebbe vedere una polarizzazione delle opportunità: ruoli riqualificati ad alto valore aggiunto a fronte di posizioni routinarie rese ridondanti. La mancanza di investimenti nella forza lavoro rischia di creare colli di bottiglia nella capacità delle aziende di sfruttare pienamente l’AI, oltre a generare costi sociali elevati legati a disoccupazione e perdita di competenze. Per evitare scenari di disallineamento serve una visione che combini tecnologia, formazione e politiche del lavoro.
Strategie consigliate per le aziende
Le organizzazioni possono adottare un mix di azioni per ridurre il divario: definire un piano formativo collegato agli obiettivi di business, destinare fondi specifici alla formazione continua e sperimentare percorsi pilota di ricollocamento.
È importante inoltre integrare misure di valutazione dell’impatto a breve e medio termine per calibrare gli investimenti. Un approccio proattivo che consideri la cultura aziendale e la comunicazione interna migliora l’adozione delle nuove tecnologie e riduce il rischio di attrito tra management e dipendenti.
Azioni pratiche
Tra le azioni concrete: mapping delle competenze attuali, programmi modulari di upskilling, incentivazione di percorsi misti tra lavoro e apprendimento e accordi con istituzioni educative. Questi interventi, sostenuti da metriche chiare, consentono di monitorare l’efficacia e adattare gli investimenti. Infine, promuovere una leadership formativa, capace di tradurre la strategia tecnologica in percorsi di crescita per le persone, rappresenta la leva principale per trasformare il potenziale dell’AI in valore sostenibile per l’impresa e per la collettività.
