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

14 ottobre 2026

L’integrazione dell’IA nelle organizzazioni non si limita all’adozione della tecnologia. Attraverso i punti di vista incrociati di Joseph Baud-Grasset e Stéphane Bonzon, la terza puntata di questa serie di articoli sul tema esplora le leve per un’integrazione ponderata dell’IA nella vita quotidiana.

Capitolo 3: L'intelligenza artificiale sul posto di lavoro: imparare, adattarsi e preservare il senso del lavoro

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle organizzazioni non dipende solo dalle capacità o dalla volontà dei professionisti di adottare nuovi strumenti. Essa mette piuttosto in discussione, in senso più ampio, le condizioni in cui tali trasformazioni vengono attuate: il tempo a disposizione per l’apprendimento, il supporto, lo scambio tra colleghi, il carico cognitivo e la possibilità di mantenere un’autonomia nelle pratiche lavorative. Attraverso i punti di vista incrociati di Joseph e Stéphane, questo testo esplora quindi le condizioni per un’adozione dell’IA che sia al tempo stesso duratura, ponderata e compatibile con la qualità del lavoro e la salute dei professionisti.

Con:

Joseph Baud-Grasset – Responsabile della formazione e Responsabile della qualità

Stéphane Bonzon – Psicologo dell’orientamento

Le difficoltà riscontrate con l’IA dipendono principalmente dalle persone o dalle condizioni organizzative del lavoro ?

Joseph :

Tenderei a diffidare delle spiegazioni che attribuiscono la responsabilità principalmente agli individui. Quando l’apprendimento risulta difficile, la prima domanda da porsi non è sempre se le persone siano motivate o competenti, ma in quali condizioni debbano imparare.

Si osserva spesso una sorta di paradosso: le organizzazioni chiedono ai professionisti di integrare rapidamente nuovi strumenti, mantenendo al contempo gli stessi livelli di attività, le stesse scadenze e, talvolta, gli stessi indicatori di performance. Ci si aspetta quindi che l’apprendimento avvenga senza che gli venga dedicato uno spazio adeguato.

Ma imparare richiede tempo. Provare uno strumento, capire cosa offre realmente, adeguare le proprie pratiche o condividere le proprie esperienze con i colleghi fa parte del processo di apprendimento. Se queste attività rimangono invisibili o vengono percepite come una perdita di tempo, l’appropriazione dello strumento diventa automaticamente più difficile.

Esistono ovviamente differenze individuali nel rapporto con l’innovazione o il cambiamento. Ma ciò che sappiamo da tempo nelle scienze dell’educazione è che i comportamenti non possono essere separati dal loro contesto.

La questione non riguarda quindi solo la preparazione dei professionisti, ma anche la capacità delle organizzazioni di creare le condizioni favorevoli all’apprendimento.

Quando queste condizioni non sussistono, ciò che a volte viene interpretato come resistenza è spesso una forma perfettamente razionale di protezione di fronte a un carico aggiuntivo.

Stéphane:

Joseph ricorda, giustamente, che i processi di apprendimento dipendono dal contesto organizzativo. Il modello Job Demands–Resources (Bakker & Demerouti, 2007) permette di porre una semplice domanda riguardo all’uso dell’IA in ambito lavorativo: l’IA è una risorsa o un’ulteriore esigenza? A seconda di come viene introdotta, può essere entrambe le cose allo stesso tempo. Da un lato facilita alcune attività, ma dall’altro aumenta il carico cognitivo a causa di nuove esigenze, come la verifica dei risultati o la gestione della sua integrazione in un flusso di lavoro. Se si misurano solo i vantaggi, non si percepisce l’aumento silenzioso di tali esigenze a livello cognitivo.

Quali condizioni concrete consentirebbero un utilizzo più sano e sostenibile dell’IA nelle organizzazioni ?

Joseph:

Se dovessi individuare alcune priorità, inizierei con un’idea semplice: considerare l’adozione dell’IA come un processo di apprendimento piuttosto che come un progetto di implementazione tecnologica. O, almeno, l’uno non deve essere separato dall’altro.

Ciò implica innanzitutto dedicare del tempo. Non solo tempo per la formazione, ma anche tempo per sperimentare in situazioni lavorative reali, confrontare i diversi modi di operare, adeguare le pratiche e trarre insegnamenti dall’esperienza.

Ciò implica quindi sostenere le dinamiche collettive. Gli scambi tra pari, le comunità di pratica o i referenti interni svolgono spesso un ruolo più importante rispetto ai corsi di formazione top-down di tipo strettamente scolastico. Sono proprio questi spazi a consentire di trasformare i tentativi individuali in apprendimenti condivisi.

Un’altra condizione essenziale consiste nel riconoscere che l’appropriazione è necessariamente eterogenea. Non tutti procedono allo stesso ritmo, né hanno le stesse esigenze o gli stessi modi di utilizzo. Cercare di uniformare le pratiche troppo rapidamente rischia di produrre una conformità apparente piuttosto che un vero e proprio apprendimento.

Infine, mi sembra importante lasciare spazio alla riflessione. In un contesto in cui tutto spinge verso l’accelerazione, i professionisti hanno bisogno di spazi per interrogarsi sugli effetti di questi strumenti sulla loro attività, sulle loro competenze e sulla qualità del loro lavoro.

La sfida non consiste semplicemente nell’utilizzare maggiormente l’IA. La sfida consiste nel costruire un rapporto con l’IA che preservi i fondamenti del lavoro professionale, quali il giudizio, il senso di responsabilità, la cooperazione e la capacità di apprendere.

Stéphane:

Alle condizioni pedagogiche poste da Joseph, vorrei aggiungere due condizioni che non rientrano nell’ambito tecnico. La prima è quella di legittimare il non utilizzo. In un contesto in cui l’uso dell’IA tende a diventare un riflesso automatico, il non utilizzo può costituire una delle espressioni più forti del discernimento. Questo non perché rifiutare l’IA sia di per sé preferibile, ma perché alcune situazioni richiedono moderazione. Pertanto, un approccio consapevole all’IA presuppone che un professionista possa affermare che non la utilizzerà in una determinata situazione, senza che ciò venga interpretato come una resistenza, ma piuttosto considerato come l’espressione legittima e pertinente di una competenza specialistica. A ciò si aggiunge l’indispensabile considerazione del carico mentale, più o meno visibile e crescente, indotto dall’intelligenza artificiale e dalle nuove esigenze cognitive della sua produzione (si veda ad esempio il mio recente articolo per l’Osservatorio ISFB, Bonzon, 2026). L’obiettivo generale perseguito in questa sede è quello di tendere verso un’IA che sia realmente al servizio dell’uomo – che lo potenzi, si potrebbe dire, ma che in nessun caso lo sminuisca.

Se doveste indicare ciascuno un aspetto fondamentale da tenere in considerazione e una priorità d’azione per le organizzazioni, quali sarebbero ?

Joseph:

Se dovessi indicare un aspetto su cui prestare attenzione, sarebbe la tentazione di confondere la rapidità di adozione con la qualità dell’assimilazione. Oggi molte organizzazioni misurano il numero di licenze attivate, i tassi di utilizzo o gli incrementi di produttività. Questi indicatori hanno la loro utilità, ma non dicono molto su ciò che i professionisti imparano realmente, né sul modo in cui le loro pratiche si evolvono.

La mia priorità sarebbe quindi quella di creare ambienti di apprendimento piuttosto che semplici strumenti di implementazione. Ciò significa dedicare tempo alla sperimentazione, favorire gli scambi tra pari, riconoscere che gli errori fanno parte del normale processo di apprendimento e accettare che non tutti procedano allo stesso ritmo.

In fondo, la questione non è solo quella di capire come integrare l’IA nelle organizzazioni. La sfida consiste nel capire come consentire ai professionisti di sviluppare, grazie a questi strumenti, pratiche più ponderate, più pertinenti e più autonome. È proprio questa capacità di apprendimento che costituirà, a lungo termine, la vera risorsa strategica delle organizzazioni, misurabile nelle pratiche professionali.

Stéphane :

Nelle aziende, l’intelligenza artificiale solleva questioni relative alla salute sul lavoro in senso stretto. Questa salute, che riguarda tutti noi, mi sembra si misuri in particolare nella solidità del nostro senso di competenza, nella possibilità di continuare a difendere ciò che consideriamo un lavoro di qualità e nella capacità di

Bibliografia:

• Bakker, A. B., & Demerouti, E. (2007). Il modello delle esigenze e delle risorse lavorative: lo stato dell’arte. Journal of Managerial Psychology, 22(3), 309–328. https://doi.org/10.1108/02683940710733115
• 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.

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Come favorire un’adozione sostenibile dell’intelligenza artificiale sul posto di lavoro? Scoprite le condizioni di apprendimento, accompagnamento e autonomia necessarie per preservare la qualità del lavoro e la salute dei professionisti.