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IA generativa e benessere dipendenti: l'analisi JIK 2025 e la guida strategica per manager


L'intelligenza artificiale generativa è entrata nelle nostre aziende. Per manager e imprenditori, oltre al ROI, emerge una domanda strategica: qual è l'impatto della IA generativa sul benessere dei dipendenti? Uno studio recente (disponibile online dall'ottobre 2025), apparso sulla prestigiosa rivista scientifica Journal of Innovation & Knowledge (edita da Elsevier), intitolato "Generative AI and employee well-being: Exploring the emotional, social, and cognitive impacts of adoption" (1), ci offre dati concreti e alcune risposte sorprendenti. Lo studio ha analizzato circa 130 professionisti della conoscenza italiani (1) utilizzando un'analisi (PLS-SEM) per mappare l'impatto della tecnologia sul benessere. Analizziamo questi risultati non da un punto di vista accademico, ma con l'occhio pragmatico di chi deve prendere decisioni strategiche ogni giorno.



IA generativa e benessere dipendenti

1. Oltre l'hype: perché l'adozione dell'AI è prima di tutto una sfida umana

Da imprenditore, ho imparato che la tecnologia più avanzata è inutile se non viene adottata dalle persone o, peggio, se crea attrito nell'organizzazione. L'intelligenza artificiale generativa non fa eccezione. La discussione pubblica si concentra sugli strumenti, ma la vera sfida per noi leader non è tecnologica; è umana e organizzativa. La ricerca pubblicata dal Journal of Innovation & Knowledge (1) sposta finalmente i riflettori dalla pura performance ai suoi effetti sull'esperienza lavorativa quotidiana. Lo studio ha analizzato circa 130 professionisti della conoscenza (i cosiddetti knowledge worker) in Italia (1), un campione molto vicino alla realtà di molte nostre PMI e grandi aziende che operano in modalità ibrida (il 62,79% del campione) (1). Un dato, peraltro, perfettamente allineato con le ultime evidenze europee (Eurofound) sulla qualità del lavoro, che confermano come la digitalizzazione stia rimodellando i rischi psicosociali proprio in contesti ibridi (8). La domanda di fondo è semplice: quando introduciamo questi strumenti, le nostre persone stanno meglio o peggio? E cosa significa "stare bene" in un contesto aziendale?


2. Benessere emotivo, sociale e cognitivo: cosa misuriamo davvero?

Per rispondere in modo strategico, dobbiamo smettere di usare il termine "benessere" in modo generico. Lo studio (1) ha il merito di scomporre il concetto in tre aree distinte, che per un manager sono tre asset fondamentali:

  • Benessere emotivo: Riguarda l'equilibrio affettivo. In termini aziendali, significa meno stress, riduzione dell'ansia da prestazione e minor rischio di burnout. È il "sentiment" del team.

  • Benessere sociale: Misura la qualità delle relazioni interpersonali e l'integrazione nel team. Per noi, si traduce in collaborazione, fiducia e un ambiente di lavoro produttivo.

  • Benessere cognitivo: Questa è la capacità di gestire compiti complessi, sviluppare competenze e sentirsi efficaci nel proprio ruolo. È la lucidità decisionale e la capacità critica del singolo.


Comprendere come l'IA influenzi queste tre dimensioni separatamente è la chiave per una sua implementazione efficace, che non guardi solo ai profitti immediati ma alla sostenibilità della performance nel lungo periodo. Per i non addetti ai lavori, lo studio (1) utilizza un approccio consolidato (il modello JD-R) per misurare come le risorse (ad esempio, la coesione del team) e le richieste del lavoro interagiscono con l'IA per influenzare il benessere emotivo, sociale e cognitivo.


3. Atteggiamento contro adozione: la prima sorpresa dai dati

Istintivamente, potremmo pensare che i dipendenti spaventati dall'IA (atteggiamento negativo) siano quelli che la usano meno. Lo studio (1) ci dice qualcosa di diverso e fondamentale per la nostra leadership. Se da un lato, com'è ovvio, un atteggiamento positivo (coefficiente β = 0.372) (1) accelera significativamente l'adozione volontaria della tecnologia, dall'altro un atteggiamento negativo (la paura di essere sostituiti, la diffidenza) non impedisce necessariamente l'uso dello strumento. Il coefficiente che lega l'atteggiamento negativo all'uso (β = -0.049) (1) è risultato statisticamente non significativo.

Cosa significa questo per noi? Significa che l'adozione è spesso una decisione calata dall'alto, un mandato aziendale. Le persone usano lo strumento anche se ne hanno paura. Questo crea una tensione interna che, se non gestita, può erodere la fiducia e danneggiare proprio quel benessere che stiamo cercando di analizzare. Non basta imporre uno strumento; dobbiamo gestire attivamente la percezione che ne deriva. Queste evidenze micro sono coerenti con risultati field su larga scala: in un contact center, l’assistente GenAI ha aumentato la produttività media del 14% (13), mentre un RCT su compiti di scrittura ha ridotto i tempi del 37% (12).


Nelle PMI europee l’adozione è già misurabile: il 31% dichiara che qualcuno in azienda usa GenAI per lavoro e, tra chi lo usa, il 65,1% segnala un miglioramento della performance interna. La lezione per lo sponsor: più che "convincere" i team scettici, serve ridisegnare i compiti e standardizzare quando e come si usa GenAI (linee guida e handoff). (2)


4. L'impatto diretto dell'IA sul benessere dei dipendenti: dati (β, R²)

Qui arriviamo al cuore dei risultati. L'uso dell'IA generativa ha un impatto diretto e positivo su due delle tre dimensioni del benessere. Lo studio (1) ha rilevato che un maggiore utilizzo di questi strumenti è correlato a un miglioramento significativo sia del benessere sociale (β = 0.247) (1) che di quello emotivo (β = 0.199) (1). Nel modello stimato, la varianza spiegata (R²) raggiunge 0,326 per il benessere sociale, 0,184 per quello emotivo e 0,194 per quello cognitivo (1), rafforzando l’idea che il canale cognitivo richieda abilitatori organizzativi. Sul fondo c’è un quadro europeo non allarmistico: nel 2024 il benessere soggettivo medio dei lavoratori UE è 69,4/100, utile come riferimento esterno per leggere gli effetti locali dell’adozione. (8) Questo è un dato potente: la tecnologia, usata correttamente, sembra ridurre lo stress e migliorare le dinamiche di relazione.


Tuttavia, emerge un dato altrettanto cruciale: i ricercatori non hanno trovato un impatto diretto e significativo sul benessere cognitivo (il coefficiente β = 0.166 (1) è risultato non significativo). In altre parole, usare l'IA non fa sentire automaticamente le persone più competenti, più lucide o più capaci nel gestire la complessità. Questo apparente paradosso—migliori relazioni, meno stress, ma nessuna garanzia di miglioramento cognitivo—ci porta alla vera scoperta di questa ricerca.


Le evidenze più autorevoli convergono: l'adozione dell'IA non migliora magicamente il benessere, ma lo fa indirettamente, solo quando ridisegna i compiti e aumenta la sicurezza operativa (4). Su orizzonti lunghi, infatti, gli studi non mostrano impatti negativi di rilievo sulla salute, ma solo alcuni miglioramenti percepiti (5). Questo, per noi, significa che i benefici emotivi e sociali vanno "ingegnerizzati" nel design del lavoro (4)(5).


5. Coesione del team: la leva per il benessere cognitivo nell'IA

Se l'uso dell'IA non migliora direttamente il benessere cognitivo, cosa fa la differenza? Lo studio (1) identifica un mediatore fondamentale: la coesione del team (team cohesion). L'analisi statistica mostra che l'impatto dell'IA sul benessere (in particolare quello cognitivo, ma anche gli altri) dipende in larga misura da quanto il team è unito, collaborativo e psicologicamente sicuro.


Non solo: l'uso stesso dell'IA sembra avere l'effetto positivo di aumentare la coesione del team (β = 0.207) (1). Si crea un circolo virtuoso: l'IA, facilitando la comunicazione e la condivisione di conoscenze, rafforza il team; un team più forte è quindi in grado di utilizzare l'IA per migliorare davvero anche le proprie capacità cognitive, e non solo per automatizzare compiti. La coesione del team, infatti, ha un impatto positivo e forte su tutte e tre le dimensioni: sociale (β = 0.466) (1), emotiva (β = 0.342) (1) e cognitiva (β = 0.375) (1).

Un esperimento sul campo (6) su 776 professionisti ha mostrato come l'IA può rafforzare la coesione: usata come "ponte" tra reparti R&D e Commerciale, l'IA ha aiutato a creare proposte di innovazione migliori e più bilanciate. Non ha sostituito le persone, ma le ha obbligate a collaborare e condividere competenze. Il massimo risultato non si ottiene da soli, ma orchestrando i ruoli e definendo chiaramente chi fa cosa (6).


6. Benessere sociale: come l'IA può (sorprendentemente) migliorare le relazioni

Approfondiamo il primo punto: perché una tecnologia apparentemente "solitaria" migliora le relazioni umane? L'ipotesi, supportata dai dati (1), è che l'IA generativa agisca come un lubrificante per la collaborazione. Automatizzando le attività più ripetitive e a basso valore, riduce l'attrito quotidiano e libera tempo per interazioni più strategiche. Inoltre, strumenti come i chatbot avanzati possono ottimizzare i flussi di informazione, ridurre le ambiguità e abbattere le barriere comunicative. Per un'azienda, questo significa meno tempo speso a cercare informazioni e più tempo dedicato a usarle insieme per risolvere problemi complessi. Un team meno frustrato è un team che collabora meglio.


7. Benessere emotivo e IA: ridurre il burnout e il "lavoro caotico" (Dati Microsoft)

Il legame con il benessere emotivo è forse più intuitivo, ma i dati dello studio (1) lo confermano. La possibilità di delegare all'IA la stesura di bozze, l'analisi di grandi moli di dati o la gestione di compiti amministrativi riduce il sovraccarico mentale (mental workload). Il contesto digitale resta iper-interrotto: i knowledge worker nel top 20% ricevono in media ~275 "pings" (ovvero le notifiche e gli avvisi costanti che riceviamo) al giorno e le chat fuori orario sono +15% a/a. Un KPI semplice che lega GenAI a benessere è "interruzioni evitate" (conteggio automatico delle richieste che l’AI gestisce al posto del team durante la quiet window giornaliera). (3) Questo permette ai professionisti di concentrarsi su attività a più alto valore aggiunto, quelle che generano soddisfazione e senso di realizzazione. Per un CEO, questo non è un vantaggio secondario: è una leva strategica diretta per combattere il burnout, aumentare l'engagement e trattenere i talenti.


8. Benessere cognitivo e IA: evitare il "debito cognitivo" (Regola Uomo+IA)

Torniamo al punto più critico: il benessere cognitivo. Il fatto che l'IA non lo migliori direttamente (1) è un campanello d'allarme. Usare l'IA como una "scatola nera" che fornisce risposte senza insegnarci il processo, o delegare completamente il pensiero critico, può portare a quello che definisco il "debito cognitivo": la perdita di critical thinking e problem framing dovuta a delega eccessiva alla GenAI.


Una regola d'oro manageriale emerge dalle ricerche (7): i team Uomo+IA sono eccellenti in compiti creativi (generare idee, scrivere bozze). Diventano rischiosi in compiti decisionali complessi (es. valutazioni strategiche), dove possono performare peggio del vostro miglior esperto. La traduzione pratica? Usate l'IA per creare opzioni, ma lasciate la decisione finale all'umano, magari usando una "check-list" rapida per validare le ipotesi (7). Lo studio (1) conferma che l'IA non è una scorciatoia per la competenza. È qui che la coesione del team diventa cruciale: in un ambiente collaborativo, l'IA viene usata come supporto alla discussione.


9. Implicazioni manageriali: cosa fare (davvero) prima di implementare l'IA

Prima di tutto, ciò che non si misura non si gestisce. I risultati di questa ricerca (1) si traducono in un piano d'azione pragmatico per ogni manager. È utile misurare la "prontezza" culturale del team prima di distribuire le licenze, ad esempio usando strumenti agili come la scala di sicurezza psicologica di Edmondson o il Team Climate Inventory come KPI di partenza (14). L'errore più grande sarebbe acquistare licenze software e distribuirle top-down sperando che la produttività aumenti magicamente. L'adozione, come abbiamo visto (1), avverrà comunque, ma a quale prezzo culturale?


Come manager, il nostro compito è investire prima sulla coesione del team. Dobbiamo assicurarci che il clima sia collaborativo, che la comunicazione sia fluida e che esista una forte sicurezza psicologica. Implementare l'IA in un team frammentato o in un ambiente culturalmente tossico non solo non risolverà i problemi, ma potrebbe peggiorarli, aumentando il senso di isolamento e fallendo nel migliorare il benessere cognitivo (1). L'IA è un amplificatore: amplifica le buone pratiche collaborative, ma anche le disfunzioni esistenti.

Tra le abilitazioni organizzative, ricordati che solo ~1/4 delle PMI che già usano GenAI dichiara di avere linee guida interne: standardizzarle anticipa i benefici su emotivo/sociale e riduce attriti. (2)


10. Dall'analisi all'azione: un approccio agile per l'adozione dell'IA

Come tradurre questi dati in una strategia aziendale concreta? È necessario un percorso graduale, un approccio agile che metta l'organizzazione al primo posto. Non si può imporre l'IA, ma si può guidare un'adozione progressiva che parta dall'ascolto. Iniziative come Rhythm Blues AI nascono proprio per rispondere a questa esigenza: si tratta di pacchetti di servizi definiti che partono da un audit dei processi e della cultura aziendale (proprio per misurare quella "coesione" (1) di cui parla lo studio) per poi costruire un percorso a basso rischio e con un potenziale di crescita misurabile. L'obiettivo non è "installare l'IA", ma usarla per raggiungere un vantaggio competitivo tangibile. Questo permette di abbassare le barriere all'ingresso e di costruire fiducia, fondamenta indispensabili per ogni adozione tecnologica di successo.


Box Compliance: AI Act e scadenze (2025-2026) per la fiducia

Nel Regolamento (UE) 2024/1689 (9), gli obblighi chiave scattano in tempi differenziati. Una prima fascia di adempimenti per i modelli GPAI (General Purpose AI) è già attiva dal 2 agosto 2025. Per la FRIA (Valutazione d'Impatto sui Diritti Fondamentali, Art. 27) (10) e gli obblighi di trasparenza (Art. 50) (11) la data da segnare sul calendario è il 2 agosto 2026. Tradurre queste milestone in un Gantt di progetto aiuta a sincronizzare i piloti HR e customer-facing con le verifiche legali.


Conclusioni: oltre lo studio, verso una leadership consapevole

Questo studio (1), pur con i suoi limiti (un campione specifico di knowledge worker italiani in contesti ibridi), ci offre una prospettiva strategica fondamentale e realistica, lontana dagli entusiasmi ingiustificati. Ci dice che l'IA generativa non è né un demone che ruba il lavoro né una panacea che risolve ogni problema. È uno strumento potente il cui impatto dipende interamente dalla cultura aziendale in cui viene inserito.


A differenza di altre implementazioni tecnologiche del passato (come i gestionali o i CRM), l'IA generativa tocca il cuore del come pensiamo e creiamo valore. La scoperta che il suo successo è mediato dalla coesione del team (1) sposta la responsabilità dal dipartimento IT alla leadership aziendale. Il nostro compito come manager non è più solo quello di scegliere la tecnologia giusta, ma di preparare il terreno umano e organizzativo per accoglierla.


Ignorare l'impatto sul benessere cognitivo (1) o forzare l'adozione su team spaventati o frammentati (1) significa programmare il fallimento dell'investimento. La vera sfida non è tecnologica, ma di design organizzativo (4) e di leadership. Dobbiamo assicurarci che l'IA resti uno strumento di supporto al pensiero critico (5), non un suo sostituto, e che il focus resti sempre sul risultato misurabile (2, 12, 13) e sulla sostenibilità umana del processo (15).


Il prossimo passo

Questi dati ci impongono una riflessione pragmatica. Se desideri un confronto diretto su come l'intelligenza artificiale possa contribuire concretamente ai tuoi progetti aziendali, valutando il livello di preparazione della tua organizzazione e definendo un piano d'azione personalizzato, puoi fissare una consulenza iniziale gratuita di 30 minuti con Rhythm Blues AI.


Domande frequenti (FAQ)

  1. L'intelligenza artificiale generativa migliora davvero il benessere dei dipendenti?

Sì, ma soprattutto indirettamente. Studi recenti (4) indicano che l'IA migliora il benessere sociale ed emotivo (1) perché ottimizza i compiti e riduce il carico di lavoro, più che per un effetto magico della tecnologia stessa.

  1. Quali sono i rischi dell'IA sul benessere in azienda?

Il rischio principale riguarda il benessere cognitivo. Lo studio JIK (1) non ha trovato un miglioramento diretto. Se usata male, l'IA può ridurre il pensiero critico, portando a un "debito cognitivo" (5).

  1. Cosa si intende per "benessere cognitivo" in relazione all'IA?

Si riferisce alla capacità di un dipendente di gestire compiti complessi, sentirsi competente, mantenere la lucidità decisionale e sviluppare nuove abilità senza eccessiva fatica mentale (1).

  1. La paura dei dipendenti per l'IA (atteggiamento negativo) ne frena l'adozione?

Sorprendentemente, non in modo significativo. Lo studio JIK (1) suggerisce che, anche se i dipendenti sono preoccupati, spesso usano gli strumenti perché l'adozione è una decisione aziendale. Altri studi (13) confermano che l'adozione porta benefici di produttività anche a chi è scettico.

  1. Perché la "coesione del team" è così importante per l'IA?

La coesione del team agisce come un mediatore (1). Un team unito usa l'IA in modo più collaborativo (6), mitigando i rischi per il benessere cognitivo e amplificando i benefici su quello sociale ed emotivo (1). L'IA funziona meglio in un ambiente con alta fiducia.

  1. Dove funzionano meglio i team Uomo-IA?

La ricerca (7) suggerisce che i team ibridi Uomo-IA sono molto efficaci in compiti creativi e di generazione di idee. Sono meno indicati, o richiedono più attenzione, per compiti decisionali complessi, dove l'orchestrazione è fondamentale per evitare errori.

  1. Qual è il primo passo da fare per un manager prima di implementare l'IA?

Prima di investire in licenze software, un manager dovrebbe investire sulla cultura del team. Implementare l'IA in un team frammentato (3) rischia di amplificare i problemi. È utile misurare la sicurezza psicologica (14) e il clima del team come KPI di partenza.

  1. L'AI Act europeo ha un impatto su questi temi?

Sì. La gestione etica è fondamentale per la fiducia. L'AI Act (Regolamento (UE) 2024/1689) (9) impone requisiti precisi. Una prima fascia di adempimenti è già attiva dal 2 agosto 2025. Per scadenze chiave come l'Articolo 50 (trasparenza) (11) e l'Articolo 27 (valutazione d'impatto o FRIA per sistemi HR) (10), la data è il 2 agosto 2026.

  1. L'IA aiuta a ridurre il burnout?

Sì, riducendo il "lavoro caotico" (3). Negli RCT e nei field study più citati, GenAI riduce i tempi di scrittura (-37%) (12) e aumenta la produttività in contact center (+14%) (13), specialmente per i profili meno esperti. Tradurre questo guadagno di tempo in slot protetti per il "deep work" è una leva diretta contro il burnout.

  1. Come si misura il ROI dell'IA sul benessere?

Il ROI non è solo finanziario. Si misura attraverso KPI di produttività (es. +14% (13), -37% tempo (12), +65,1% performance PMI (2)) e KPI umani: riduzione del turnover (13), aumento dell'engagement (misurabile tramite survey interne) e miglioramento della collaborazione (6).


Fonti e riferimenti per approfondire

  1. Filippelli S., Popescu I.A., Verteramo S., Tani M., Corvello V. (disponibile online Ott. 2025). Generative AI and employee well-being… Journal of Innovation & Knowledge. https://www.elsevier.es/en-revista-journal-innovation-knowledge-376-pdf-S2444569X25001891

  2. OECD (2025), "Generative AI and the SME Workforce: New Survey Evidence".

  1. Microsoft (2025), "2025 Work Trend Index – Annual Report".

  1. Valtonen A. et al. (2025), "AI and employee wellbeing in the workplace: An empirical study", Journal of Business Research.

  1. Giuntella O. et al. (2025), "Artificial intelligence and the wellbeing of workers", Scientific Reports.

  1. Dell’Acqua F. et al. (2025), "The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise", NBER Working Paper 33641.

  1. Vaccaro M., Almaatouq A., Malone T. (2024), "When combinations of humans and AI are useful", Nature Human Behaviour.

  1. Eurofound (2024/2025), "European Working Conditions Survey 2024 – First findings".

  1. EUR-Lex – Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act), G.U. 12.07.2024 (testo ufficiale).

  1. AI Act – Articolo 27 (FRIA): data di applicazione 2 agosto 2026 (timeline ufficiale).

  1. AI Act – Articolo 50 (Obblighi di trasparenza): data di applicazione 2 agosto 2026 (timeline ufficiale).

  1. Noy S., Zhang W. (2023), "Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative AI".

  1. Brynjolfsson E., Li D., Raymond L.R. (2023), "Generative AI at Work", NBER Working Paper 31161.

  1. CIPD (2025), Health and wellbeing at work.

  1. ILO (2025), Artificial intelligence adoption and its impact on jobs.


 

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