L’adozione dell’intelligenza artificiale nei luoghi di lavoro non sta riducendo il carico dei dipendenti. Al contrario, secondo una nuova ricerca accademica, l’IA tende ad aumentare intensità, aspettative e frammentazione del lavoro, con effetti concreti su burnout e qualità delle prestazioni.
Un recente studio condotto dalla Haas School of Business dell’Università della California, Berkeley mette in discussione una delle promesse centrali dell’industria tecnologica: che l’IA renda il lavoro più leggero. Dopo aver osservato per otto mesi una società tecnologica di circa 200 dipendenti, i ricercatori Aruna Ranganathan e Xinqi Maggie Ye hanno rilevato un fenomeno opposto: l’automazione non ha ridotto il lavoro, lo ha intensificato.
Gli strumenti di IA, adottati su base volontaria, hanno inizialmente favorito entusiasmo e sperimentazione. La maggiore velocità ha però spinto molti dipendenti ad assorbire nuove mansioni, rinunciando a delegare o a richiedere nuove assunzioni. Nel medio periodo, questo ha generato sovraccarico, stanchezza e un peggioramento della qualità del lavoro.
Nel settore ingegneristico, ad esempio, l’IA ha prodotto ulteriore lavoro di revisione: codice generato automaticamente che richiede correzioni manuali. Parallelamente, l’uso simultaneo di più agenti di IA ha aumentato il multitasking, frammentando l’attenzione e creando una sensazione costante di urgenza.
Un altro effetto rilevante riguarda il tempo personale. Secondo i ricercatori, l’IA tende a “infiltrarsi” nelle pause e nel tempo libero, rendendo sempre più labile il confine tra lavoro e riposo. Questo riduce la capacità rigenerativa delle pause, un fattore chiave nella prevenzione del burnout.
I risultati si inseriscono in un quadro più ampio. Studi del MIT indicano che molte aziende non hanno registrato aumenti significativi di fatturato dopo l’adozione dell’IA, mentre sondaggi recenti mostrano che circa il 40% dei colletti bianchi non percepisce un reale risparmio di tempo.
Approfondimento – Cronologia essenziale
- 2023–2024: prime adozioni diffuse di IA generativa nelle aziende (fonti: OECD, Commissione UE).
- 2024: studi MIT segnalano scarsi effetti macro sulla produttività.
- 2025–2026: ricerca Berkeley Haas documenta intensificazione del lavoro e burnout.
Fonti: - https://www.hbs.edu
- https://haas.berkeley.edu
- https://www.oecd.org
- https://www.mit.edu
Consigli di approfondimento
- Harvard Business Review – IA e organizzazione del lavoro
- OECD – AI, productivity and labour markets
Abstract – Pro e rischi etico-sociali
Pro: maggiore velocità operativa, accesso facilitato a competenze avanzate, sperimentazione diffusa.
Rischi: normalizzazione del sovraccarico, erosione del tempo libero, aumento del burnout e lavoro di qualità inferiore.
Possibili conseguenze future: senza governance chiara, l’IA rischia di amplificare disuguaglianze organizzative e di ridefinire il lavoro come attività continua, con impatti sociali e sanitari di lungo periodo.
