L’intelligenza artificiale non doveva farci lavorare meno?

Quando OpenAI ha lanciato ChatGPT nel novembre 2022, la promessa era chiara: l’intelligenza artificiale generativa avrebbe liberato i lavoratori dalle attività ripetitive, permettendo di concentrarsi su compiti a maggior valore aggiunto. Tre anni dopo, però, emergono evidenze che raccontano una storia diversa.

Un recente studio condotto da ricercatori dell’Università della California a Berkeley e pubblicato su Harvard Business Review ribalta completamente questa narrativa. Non solo l’IA non sta riducendo il carico di lavoro, ma lo sta intensificando in modi sottili e spesso invisibili.

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Otto mesi dentro un’azienda tech: quando l’efficienza diventa una trappola

I ricercatori hanno osservato per otto mesi un’azienda tecnologica statunitense di circa 200 dipendenti che aveva adottato volontariamente strumenti di IA generativa. Il dettaglio cruciale è proprio questo: nessun obbligo formale, nessun nuovo obiettivo imposto dal management, nessuna pressione esplicita.

Eppure i dipendenti hanno spontaneamente iniziato a lavorare di più. L’IA ha reso le attività più accessibili, abbassando la soglia di ingresso a compiti prima delegati, rimandati o affidati ad altri ruoli. Product manager e designer hanno iniziato a scrivere codice, ricercatori a svolgere attività di ingegneria, mentre molti lavoratori hanno ampliato il proprio perimetro operativo oltre i confini tradizionali del ruolo.

Questo fenomeno di espansione dei compiti ha innescato effetti a catena. Gli ingegneri, per esempio, hanno dovuto dedicare più tempo alla revisione e al supporto di lavoro generato o assistito dall’IA, spesso in modo informale attraverso chat interne o interazioni rapide. Il risultato? Un aumento complessivo del carico di lavoro per l’intero team. La tecnologia che doveva alleggerire ha finito per moltiplicare le responsabilità, creando nuove mansioni invece di eliminare quelle esistenti.

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La scomparsa delle pause e l’illusione della produttività

Un secondo effetto documentato dallo studio riguarda l’erosione progressiva delle pause. La facilità con cui l’IA consente di iniziare un’attività, anche solo provando, ha portato molti dipendenti a inserire micro-task durante pause pranzo, riunioni o momenti di attesa. Il linguaggio conversazionale dei prompt ha contribuito a rendere il lavoro meno percepibile come tale, favorendo un’estensione silenziosa dell’impegno verso sera o al mattino presto.

Nel tempo questa continuità ha ridotto la capacità di recupero: il lavoro è diventato più ambientale, sempre potenzialmente continuabile, con confini meno netti ma più facili da oltrepassare. Il terzo elemento individuato dalla ricerca è l’aumento del multitasking. L’IA viene utilizzata come partner parallelo: mentre una persona lavora su un’attività, l’intelligenza artificiale ne sviluppa un’altra, o più agenti operano in contemporanea.

Questo ritmo ha aumentato il numero di attività aperte e la frequenza dei cambi di contesto, con un conseguente incremento del carico cognitivo. Pur generando una sensazione di produttività e slancio, questa modalità ha contribuito ad alzare le aspettative di velocità e reattività, non attraverso richieste esplicite ma tramite nuove norme implicite emerse dall’osservazione quotidiana.

Molti partecipanti allo studio hanno riferito di sentirsi più produttivi, ma non meno occupati, in alcuni casi più sotto pressione di prima. È un paradosso già emerso in altre ricerche: uno studio precedente aveva rilevato che sviluppatori esperti impiegavano il 19% di tempo in più usando l’IA, pur credendo di essere il 20% più veloci. Un’analisi del National Bureau of Economic Research su migliaia di aziende aveva stimato guadagni medi di produttività intorno al 3%, senza riduzioni significative di orari o aumenti salariali.

Su Hacker News, una delle community di riferimento per il mondo tech, un commento molto discusso racconta una dinamica simile: aspettative triplicate, stress triplicato e un aumento reale della produttività limitato a circa il 10%. Il tutto accompagnato dalla pressione di dimostrare che gli investimenti in intelligenza artificiale siano stati giustificati. Un chiaro esempio di come il problema non sia solo tecnologico ma organizzativo.

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I costi nascosti dell’amplificazione

La ricerca di Berkeley non mette in discussione la capacità dell’IA di aumentare le competenze individuali, ma evidenzia come questa amplificazione possa tradursi in affaticamento, burnout e difficoltà nel disconnettersi, soprattutto quando le aspettative organizzative si adeguano rapidamente alle nuove possibilità tecnologiche.

Secondo i ricercatori, lasciare che l’intelligenza artificiale rimodelli il lavoro in modo spontaneo comporta rischi nel medio-lungo periodo: può mascherare un aumento silenzioso del carico di lavoro, con effetti negativi sulla qualità delle decisioni, sull’accuratezza e sulla sostenibilità organizzativa.
Questi fenomeni non riguardano solo il settore tecnologico. In Italia, secondo l’Osservatorio BenEssere Felicità, solo il 30% dei lavoratori ritiene che la propria organizzazione gestisca in modo efficace il tema del benessere digitale.

A fronte di investimenti consistenti in strumenti, piattaforme e tecnologie, manca ancora una strategia culturale che aiuti le persone a sviluppare un rapporto sano con il digitale: equilibrio tra connessione e disconnessione, chiarezza sulle aspettative di reperibilità, gestione sostenibile dei flussi informativi.

La proposta dei ricercatori è sviluppare un insieme di norme e routine che regolino l’uso dell’IA. Tra le misure suggerite figurano pause intenzionali per rallentare il processo decisionale, una migliore sequenzialità del lavoro per ridurre le interruzioni continue e momenti strutturati di confronto umano, utili a ristabilire prospettiva, creatività e connessione sociale.

L’intelligenza artificiale, concludono i ricercatori, rende più semplice fare di più, ma al tempo stesso più difficile fermarsi. La vera sfida per le aziende è quindi governare il cambiamento prima che emergano i cosiddetti costi nascosti: affaticamento, burnout, perdita di qualità, turnover.Il messaggio è chiaro: adottare l’IA senza ripensare processi interni e carichi di lavoro significa amplificare le distorsioni già esistenti.

La vera sfida non è aumentare la produttività per dipendente, ma decidere deliberatamente cosa non fare, anche quando la tecnologia lo rende possibile. Altrimenti, la promessa di lavorare meno grazie all’IA rischia di restare una delle illusioni più costose dell’era digitale.