Dall’adozione all’appropriazione dell’IA generativa sul posto di lavoro: un dialogo tra le scienze dell’educazione e la psicologia

Capitolo 1: Usi e diffusione dell’IA, un rapporto con il lavoro rivisitato

10 luglio 2026

L’arrivo dell’intelligenza artificiale generativa nel mondo del lavoro solleva numerose domande. Sebbene i dibattiti vertono spesso sugli aumenti di produttività o sulle trasformazioni delle professioni, a volte lasciano in secondo piano una questione tuttavia fondamentale: cosa succede realmente quando questi strumenti entrano a far parte delle pratiche lavorative?

L’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa segna una nuova fase nella trasformazione del mondo del lavoro. Al di là degli incrementi di produttività e dell’automazione di alcune attività, la sua integrazione solleva questioni più profonde sull’evoluzione delle pratiche professionali, delle competenze e delle modalità di collaborazione. Sebbene l’adozione di questi strumenti sia oggi ampiamente valorizzata, essa non è sufficiente per cogliere i veri cambiamenti in atto all’interno delle organizzazioni. È quindi opportuno interrogarsi su ciò che è realmente cambiato nel rapporto con il lavoro e sulle sfide organizzative che vanno oltre la semplice questione dell’adozione tecnologica.

È in questa prospettiva che si inserisce questa prima intervista, strutturata attorno a diverse domande volte ad approfondire tali tematiche. Confrontando i punti di vista delle scienze dell’educazione e della psicologia, i due esperti si concentrano sulle condizioni in cui l’IA generativa viene integrata nel lavoro, sugli apprendimenti che essa richiede, ma anche sulle questioni che solleva in materia di competenze, identità professionale, motivazione e salute sul lavoro.

Da quando l’IA generativa è entrata a far parte degli ambiti professionali, cosa le sembra sia cambiato di più nel rapporto con il lavoro?

Joseph Baud-Grasset: Ciò che mi colpisce di più nell’affermarsi dell’intelligenza artificiale generativa è che si è imposta nelle pratiche professionali prima ancora che le organizzazioni avessero davvero avuto il tempo di riflettere sulle sue implicazioni. Noto che i professionisti hanno iniziato a utilizzare strumenti come ChatGPT per ideare contenuti, redigere documenti o strutturare progetti ben prima che esistessero quadri di riferimento o raccomandazioni istituzionali. Di fronte a questi nuovi «compagni cognitivi», il professionista diventa sempre più un «praticante riflessivo», secondo la definizione di Donald Schön (1983). Il professionista riflette nell’azione (reflection-in-action) e sull’azione (reflection-on-action).

A mio avviso, questo divario rivela quindi una trasformazione che ha origine innanzitutto nelle consuetudini piuttosto che nelle istituzioni. La sua diffusione avviene con una rapidità senza precedenti: laddove in passato certi cambiamenti richiedevano diversi anni, ora bastano pochi mesi per modificare le pratiche e gli approcci professionali.

Nel campo della formazione, i vantaggi in termini di risparmio di tempo sono innegabili. Progettare un primo modulo, creare attività didattiche o produrre materiali diventa più veloce. Tuttavia, la sfida non si limita all’automazione. Ciò che sta cambiando profondamente è la natura stessa del lavoro. Il tempo che prima veniva dedicato alla ricerca, alla redazione e alla strutturazione rappresentava anche un momento di riflessione e di interiorizzazione. Ora osservo che i professionisti intervengono maggiormente come valutatori, arbitri e progettisti critici di contenuti che non hanno interamente prodotto. Se da un lato alcuni compiti si semplificano, dall’altro le esigenze di discernimento, convalida e responsabilità si intensificano.

Le competenze e l’approccio diventano sempre più complessi, poiché l’IA generativa spinge i professionisti verso nuove competenze. Infatti, questa evoluzione alimenta talvolta l’idea che i progetti formativi debbano essere realizzati sempre più rapidamente. Tuttavia, sebbene l’intelligenza artificiale acceleri alcune fasi, non sostituisce né l’analisi dei bisogni, né la qualità della progettazione andragogica, né la capacità di adattare il proprio intervento ai contesti e alle persone.

Giungo quindi a ritenere che saper porre domande a un'intelligenza artificiale, valutare la pertinenza delle sue risposte, identificarne i limiti e decidere quando non ricorrervi costituisca ormai una competenza professionale essenziale. Più che una padronanza tecnica, si tratta di un percorso di apprendimento del discernimento.

Stéphane Bonzon: Joseph descrive ciò che sta subendo un’accelerazione. Tuttavia, oltre all’accelerazione tecnica offerta dall’intelligenza artificiale generativa, vorrei sottolineare l’accelerazione del cambiamento sociale, nel senso inteso da Rosa (2010), ovvero il rapido mutamento delle aspettative e dei punti di riferimento. In ambito lavorativo, ciò comporta uno spostamento delle norme senza che queste siano state né rinegoziate né spiegate. Per i professionisti, ciò genera un’esperienza strana: continuiamo a svolgere il nostro lavoro, ma percepiamo intorno a noi che lo standard implicito sta cambiando. Il tempo lungo di un know-how costruito anno dopo anno grazie a molteplici esperienze e incontri, il tempo necessario per sviluppare uno stile professionale, una «impronta», una reputazione pazientemente forgiata: tutto questo non ha più lo stesso ritmo del tempo tecnico. Eppure, nessuno lo dice esplicitamente. Ci troviamo quindi di fronte a una zona grigia, in cui praticamente qualsiasi contenuto, ad esempio una nota di sintesi prodotta in cinque minuti con un’intelligenza artificiale, può sostituire una produzione che prima richiedeva tre ore. E il problema è che non sappiamo più bene se la nostra versione rimanga migliore o solo equivalente, né se il divario di qualità che difendiamo sia ancora riconosciuto, o anche solo percepito, da qualcuno.

Si parla molto dell’adozione dell’IA. È sufficiente per comprendere cosa sta realmente accadendo all’interno delle organizzazioni ?

Joseph Baud-Grasset: Quando le organizzazioni parlano di adozione dell’IA, spesso si riferiscono innanzitutto all’implementazione: acquistare licenze, abilitare gli accessi, offrire formazione o organizzare una dimostrazione.

Eppure, nel campo della formazione degli adulti, sappiamo da tempo che uno strumento disponibile non è necessariamente uno strumento adeguato. L’apprendimento non inizia quando esiste una risorsa, ma quando una persona ne individua il significato nel proprio contesto di attività.

Non basta implementare lo strumento. Occorre anche creare le condizioni affinché i professionisti possano integrarlo nella loro attività.

In molti casi, sono proprio gli spazi collettivi a rendere possibile l’appropriazione. Pertanto, prendere sul serio l’appropriazione significa accettare che la trasformazione delle pratiche sia più lenta rispetto all’implementazione degli strumenti. Le organizzazioni più all’avanguardia non saranno necessariamente quelle che avranno adottato l’IA più rapidamente, ma quelle che avranno creato le condizioni per la sua integrazione: tempo, fiducia, spazi di scambio e la possibilità di sperimentare senza pressioni eccessive. Lasciare spazio alla creazione e alla realizzazione di comunità di pratica, come definite da Etienne Wenger (1998), mi sembra essenziale per l’integrazione di un know-how evolutivo e impegnativo. Perché la sfida non consiste solo nell’utilizzare l’IA generativa, ma nel costruire un uso che abbia senso nel lavoro reale e nella sua continua evoluzione.

Stéphane Bonzon: Il dibattito sull’adozione dell’IA nelle imprese è implicitamente strutturato dal modello UTAUT (Venkatesh et al., 2003), rivisto da Blut et al. (2022). I quattro fattori determinanti principali dell’intenzione e del comportamento di utilizzo di una tecnologia nel modello originale sono l’aspettativa di prestazione, l’aspettativa di sforzo, l’influenza sociale e le condizioni facilitanti. Queste variabili sono utili per spiegare perché una persona utilizza lo strumento, perché dichiara la propria intenzione di utilizzarlo e perché la sua organizzazione favorisce o frena l’adozione. Ciò può prevedere l’uso, ma non l’effetto che l’uso ha sulla persona. È proprio questa la soglia che Joseph pone quando distingue tra implementazione e appropriazione. Si possono soddisfare tutti i criteri del modello UTAUT e aver prodotto solo un’adozione comportamentale. Un’appropriazione, nel senso stretto del termine, è ben altro. Lo studio di Baruel Bencherqui et al. (2025) su trentadue dipendenti qualificati, che si basa sul modello teorico UTAUT, delinea una tipologia dei professionisti di fronte all’IA generativa in tre profili distinti, che riflettono un divario tra gli utenti. Alcuni pionieri ne fanno un uso intensivo e ne parlano ampiamente, ma la maggioranza continua a utilizzarla in modo occasionale e prudente. Alcuni, frenati dai timori relativi alla sicurezza dei dati o da una mancanza di padronanza, semplicemente non la utilizzano. Il rapporto che i professionisti instaurano con l’IA generativa influenza fortemente la loro decisione di ricorrervi o meno. Come ha dimostrato Rabardel (1995) con la genesi strumentale, un professionista non riceve un sistema tecnico finito che si limita a utilizzare così com’è. Al contrario, sviluppa il proprio strumento di lavoro trasformando sia lo strumento stesso che la propria attività. In questa prospettiva, l’adozione è il momento in cui l’IA entra nell’ambiente di lavoro, mentre l’appropriazione inizia quando l’utente la trasforma in uno strumento pertinente per la propria attività. Tuttavia, con un sistema probabilistico come l’IA generativa, la pertinenza del suo utilizzo non è mai scontata. A mio avviso, solo un’appropriazione consapevole dell’IA generativa, come mi piace chiamarla, permette di evitare che diventi un semplice sostegno cognitivo o un automatismo di delega.

Risorse:

• Baruel Bencherqui, D., Chaari, J., Le Flanchec, A., & Mullenbach Servayre, A. (2025). L’adozione dell’intelligenza artificiale generativa (IAG) da parte dei dipendenti nelle aziende. Vie & Sciences de l’Entreprise, 224(1), 13–40. https://doi.org/10.3917/vse.224.0013
• Blut, M., Chong, A. Y. L., Tsigna, Z. e Venkatesh, V. (2022). Meta-analisi della Teoria unificata dell’accettazione e dell’uso della tecnologia (UTAUT): messa in discussione della sua validità e definizione di un programma di ricerca nel “red ocean”. Journal of the Association for Information Systems, 23(1), 13–95. https://doi.org/10.17705/1jais.00719
• Bonzon, S. (10 aprile 2026). IA generativa e lavoro: al di là del clamore, ecco cosa rivela già la ricerca. Osservatorio ISFB sulle competenze bancarie e finanziarie.
• Rabardel, P. (1995). Gli uomini e le tecnologie: un approccio cognitivo agli strumenti contemporanei. Armand Colin.
• Rosa, H. (2010). Accelerazione: una critica sociale del tempo (trad. di D. Renault). La Découverte. (Opera originale pubblicata nel 2005)
• Schön, D. A. (1983). Il professionista riflessivo: come pensano i professionisti nell’azione. Basic Books.
• Wenger, E. (1998). Comunità di pratica: apprendimento, significato e identità. Cambridge University Press.

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Joseph Baud-Grasset

Responsabile della formazione
ISFB

Stéphane Bonzon

Psicologa dell'orientamento
ISFB

Saper porre domande a un'intelligenza artificiale, valutare le sue risposte e decidere quando non ricorrervi sta diventando una competenza professionale.

Joseph Baud-Grasset

L'IA generativa non si limita a modificare gli strumenti: cambia le aspettative, i punti di riferimento e gli standard impliciti del lavoro.

Stéphane Bonzon