SETTORE TECNOLOGIA E DIGITALE
Il settore che non costruisce soltanto prodotti ma ridisegna tutti gli altri: intelligenza artificiale, software, cloud, semiconduttori, cybersecurity, competenze e lavoro dentro la trasformazione più veloce della nostra epoca
Ci sono settori che producono automobili, case, alimenti, energia. E poi ce n’è uno che ormai entra dentro quasi tutti gli altri. La tecnologia digitale è diventata l’infrastruttura invisibile dell’economia: governa pagamenti, fabbriche, ospedali, banche, trasporti, telecomunicazioni, pubblica amministrazione, commercio e perfino agricoltura. Nel giro di pochi anni l’intelligenza artificiale generativa ha accelerato ulteriormente questa trasformazione. Nel 2025 il solo mercato italiano dell’AI ha raggiunto 1,8 miliardi di euro, crescendo del 50% in un anno. Il 71% delle grandi imprese italiane ha avviato almeno un progetto di intelligenza artificiale e l’84% possiede licenze di Generative AI. Ma nelle PMI la quota di imprese con progetti strutturati precipita all’8%. È dentro questa distanza che si gioca una parte del futuro italiano. Perché la domanda non è più se il digitale cambierà il lavoro. Lo sta già facendo. La domanda vera è chi governerà quel cambiamento, chi ne raccoglierà il valore e chi rischierà di pagarne il prezzo.
NON ESISTE PIÙ UN SETTORE DIGITALE CHIUSO DENTRO SE STESSO
Software house, servizi IT, cloud provider, data center, cybersecurity, intelligenza artificiale, piattaforme, elettronica, microchip, consulenza informatica, web, data science e servizi digitali formano il cuore del settore. Ma il confine è ormai quasi impossibile da tracciare. Una banca è anche un’impresa tecnologica. Un’automobile contiene milioni di righe di codice. Un ospedale produce enormi quantità di dati. Un’impresa manifatturiera utilizza robot, sensori e software. Persino il trattore che abbiamo incontrato parlando di agricoltura è ormai una macchina digitale. La tecnologia è diventata ciò che l’elettricità fu per la seconda rivoluzione industriale: non un settore tra gli altri, ma qualcosa che attraversa gli altri settori e ne modifica produttività, organizzazione e lavoro.
INTELLIGENZA ARTIFICIALE: IL SALTO È GIÀ AVVENUTO
I numeri italiani del 2025 sono impressionanti. Il mercato AI è passato a 1,8 miliardi di euro, +50% rispetto all’anno precedente; il 46% del valore deriva ormai da Generative AI o soluzioni ibride. In Italia sono state censite 1.010 aziende che offrono soluzioni e servizi AI e 135 startup finanziate negli ultimi cinque anni. Non siamo quindi davanti a una tecnologia sperimentale confinata nei laboratori. Siamo davanti alla nascita di una nuova industria e, contemporaneamente, alla trasformazione delle industrie esistenti. L’Agentic AI — sistemi capaci non soltanto di rispondere ma di pianificare e svolgere sequenze di attività — è già entrata nel dibattito tecnologico del 2026. Il passaggio successivo potrebbe essere ancora più profondo: dall’intelligenza artificiale come assistente all’intelligenza artificiale come parte operativa dei processi aziendali.
IL LAVORO: LA RIVOLUZIONE È COMINCIATA DALLE SCRIVANIE
Per decenni abbiamo immaginato l’automazione come un robot che sostituisce l’operaio. L’AI generativa ha capovolto quella rappresentazione. I primi lavori investiti massicciamente sono quelli cognitivi: programmazione, amministrazione, marketing, traduzione, consulenza, progettazione, analisi, comunicazione, customer service e attività professionali.
Nel 2025 circa il 47% dei lavoratori italiani utilizzava strumenti di AI in azienda. E il 41% degli utilizzatori dichiarava di riuscire, grazie all’AI, a svolgere attività che altrimenti non sarebbe stato capace di effettuare.
È un dato gigantesco.
Perché significa che l’AI non sta semplicemente sostituendo competenze.
Sta anche amplificando le competenze di chi la utilizza.
OCCUPAZIONE: NON È ANCORA LA FINE DEL LAVORO, È LA FINE DI ALCUNI COMPITI
La domanda “l’intelligenza artificiale ci ruberà il lavoro?” è troppo semplice. Un mestiere è composto da molte attività. Alcune possono essere automatizzate, altre accelerate, altre ancora acquistano valore proprio perché difficilmente automatizzabili. Uno sviluppatore potrà produrre codice più velocemente, ma dovrà controllarlo, progettare architetture e comprendere il problema. Un grafico potrà generare rapidamente alternative, ma dovrà scegliere una direzione. Un commercialista potrà automatizzare analisi documentali, ma resteranno interpretazione e responsabilità.
La trasformazione potrebbe quindi avvenire prima attraverso la ricomposizione dei mestieri che attraverso la loro eliminazione completa.
Ma sarebbe ingenuo negare il rischio occupazionale.
Le attività ripetitive, standardizzabili e digitalizzabili sono realmente esposte. E alcuni lavori potrebbero richiedere in futuro molte meno persone.
LE COMPETENZE: QUI IL SEMAFORO DIVENTA VERDE E ROSSO CONTEMPORANEAMENTE
Nel 2025 il numero degli annunci di lavoro italiani che richiedevano competenze AI è aumentato addirittura del 93%. Nel 76% delle offerte rivolte ai white-collar ad alta qualificazione compaiono ormai competenze di intelligenza artificiale.
Questo significa che sta nascendo una nuova discriminante occupazionale.
Non necessariamente tra chi lavorerà e chi verrà sostituito dall’AI.
Ma tra chi saprà lavorare con l’AI e chi non avrà avuto la possibilità di imparare a farlo.
È qui che formazione professionale, università, scuola, imprese e contrattazione collettiva assumono un’importanza enorme.
RESKILLING: FORMARE DOPO IL LICENZIAMENTO È TROPPO TARDI
La formazione deve precedere la trasformazione tecnologica. Se un’impresa introduce sistemi capaci di automatizzare una parte significativa delle attività amministrative, non può aspettare che alcuni lavoratori diventino eccedenti per domandarsi come ricollocarli.
La riqualificazione dovrebbe essere parte dello stesso investimento.
Dieci milioni destinati all’automazione e zero alla formazione significano che abbiamo finanziato la macchina dimenticando l’organizzazione sociale nella quale dovrà entrare.
Ogni piano tecnologico dovrebbe contenere anche un piano sulle persone.
PROGRAMMATORI: L’AI SCRIVE CODICE, MA NON HA CANCELLATO LO SVILUPPATORE
È uno dei casi più interessanti. Gli strumenti di AI generativa sono già capaci di scrivere, correggere, spiegare e trasformare codice. Ciò significa che una parte del lavoro dello sviluppatore può essere enormemente accelerata.
Ma proprio questo potrebbe aumentare la quantità di software prodotta.
Se realizzare un’applicazione costa meno, più aziende potranno permettersela. Se un programmatore produce più velocemente, potranno essere realizzati progetti prima economicamente impossibili.
Il rischio maggiore potrebbe riguardare soprattutto le attività di programmazione più semplici e ripetitive.
Il valore si sposterà verso architettura, sicurezza, integrazione, controllo, progettazione e comprensione del dominio.
Sapere scrivere codice resterà importante. Sapere cosa deve fare quel codice diventerà ancora più importante.
PMI: QUI L’ITALIA RISCHIA DI SPEZZARSI IN DUE
Il 71% delle grandi aziende italiane ha progetti AI. Tra le PMI siamo appena all’8%.
Questo è forse il dato più preoccupante dell’intera fotografia.
L’economia italiana vive di piccole e medie imprese. Se l’intelligenza artificiale aumenta significativamente produttività, qualità e capacità organizzativa, una diffusione concentrata soltanto nei grandi gruppi potrebbe allargare enormemente il divario.
Non servono soltanto incentivi per acquistare software.
Servono consulenza, competenze, infrastrutture cloud, sicurezza e soprattutto capacità di capire dove l’AI produce realmente valore e dove è soltanto moda tecnologica.
PRODUTTIVITÀ: LA GRANDE OCCASIONE ITALIANA
L’Italia convive da decenni con un problema di crescita della produttività. Il digitale può diventare uno degli strumenti più potenti per affrontarlo. Automazione amministrativa, analisi dei dati, robotica, AI, gestione delle supply chain e manutenzione predittiva possono ridurre sprechi e aumentare capacità produttiva.
Ma produttività significa produrre più valore nella stessa unità di tempo.
Non significa semplicemente chiedere a una persona di fare più cose nello stesso tempo.
È una distinzione fondamentale.
La tecnologia deve eliminare lavoro inutile, non trasformare ogni minuto risparmiato in un nuovo minuto da riempire.
CYBERSECURITY: PIÙ DIVENTIAMO DIGITALI, PIÙ DIVENTIAMO ATTACCABILI
Ogni servizio trasferito online crea efficienza ma anche una nuova superficie di attacco. Ospedali, comuni, banche, aziende, infrastrutture energetiche e sistemi industriali dipendono ormai da reti e dati.
La relazione annuale dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale relativa al 2025 pone al centro proprio la protezione degli asset strategici, la risposta agli incidenti e alle crisi cyber e il rafforzamento della resilienza nazionale.
La cybersecurity non è quindi più il reparto informatico che installa antivirus.
È sicurezza economica.
È continuità produttiva.
È protezione dei cittadini.
In alcuni casi è sicurezza nazionale.
CYBERSECURITY E OCCUPAZIONE: UNA PROFESSIONE DESTINATA A CRESCERE
Più sistemi digitalizziamo, più persone devono proteggerli. Security analyst, penetration tester, incident responder, cloud security engineer, specialisti di governance e compliance sono professionalità destinate a mantenere una domanda elevata.
Ma il settore soffre di un problema globale di competenze.
E la sicurezza possiede una particolarità: non può essere completamente automatizzata perché anche l’avversario utilizza automazione e AI.
È una corsa continua.
La stessa tecnologia che costruisce la difesa può rendere più sofisticato l’attacco.
NIS2: LA SICUREZZA DIVENTA RESPONSABILITÀ AZIENDALE
Il recepimento europeo della direttiva NIS2 ha ampliato significativamente il numero di organizzazioni chiamate a rispettare obblighi di cybersicurezza, gestione del rischio e comunicazione degli incidenti. Non riguarda soltanto le grandi aziende tecnologiche, ma settori essenziali e importanti.
Questo produce un cambiamento culturale fondamentale: la sicurezza informatica non è più soltanto responsabilità del tecnico IT.
Entra nella governance aziendale.
E con essa entrano nuove professionalità, nuovi investimenti e nuove responsabilità.
DATI: IL NUOVO CAPITALE, MA NON UNA MERCE QUALSIASI
L’intelligenza artificiale vive di dati. Più sono numerosi, organizzati e affidabili, migliore può essere il risultato. Ma molti dati riguardano persone: salute, lavoro, comportamento, posizione, preferenze.
Qui entra in gioco il GDPR, insieme alle nuove normative europee sul digitale.
Il diritto alla privacy non è un ostacolo all’innovazione.
È il tentativo di impedire che l’innovazione trasformi l’essere umano in una miniera di informazioni da estrarre senza limite.
La sfida sarà permettere ai dati di produrre conoscenza mantenendo la persona proprietaria della propria dignità digitale.
AI ACT: L’EUROPA HA SCELTO DI REGOLARE
Con l’AI Act europeo, entrato in vigore nel 2024 e applicato progressivamente negli anni successivi, l’Unione Europea ha costruito il primo grande quadro normativo orizzontale sull’intelligenza artificiale basato sul rischio.
Alcuni utilizzi vengono vietati, altri sottoposti a obblighi particolarmente rigorosi, soprattutto quando possono incidere significativamente sui diritti delle persone.
Per le imprese questo comporta costi di compliance.
Ma può anche trasformarsi in un vantaggio competitivo: sviluppare tecnologie affidabili e verificabili può diventare un marchio di qualità europeo.
La vera sfida è evitare due estremi: assenza di regole che esponga cittadini e lavoratori, oppure burocrazia così pesante da impedire alle imprese europee di competere.
LAVORATORI E ALGORITMI: CHI È IL CAPO QUANDO DECIDE IL SOFTWARE?
Il problema non riguarda soltanto chi sviluppa tecnologia.
Riguarda chi viene gestito dalla tecnologia.
Algoritmi possono assegnare turni, valutare performance, selezionare curriculum, stabilire priorità, misurare produttività e suggerire promozioni.
Qui nasce una nuova frontiera del diritto del lavoro.
Un lavoratore deve poter sapere quando una decisione importante che lo riguarda è stata influenzata da un sistema automatizzato.
Deve esistere responsabilità umana.
Non possiamo costruire un mondo nel quale una persona perde un’opportunità e nessuno riesce più a spiegargli perché, perché “lo ha deciso l’algoritmo”.
SORVEGLIANZA DIGITALE: IL RISCHIO DEL LAVORATORE TRASPARENTE
Computer, smartphone, badge, telecamere, GPS e software aziendali possono produrre una quantità enorme di informazioni sul comportamento del lavoratore.
La tecnologia rende possibile misurare quasi tutto.
Ma ciò che può essere misurato non deve necessariamente essere controllato.
Il diritto italiano conserva principi fondamentali nello Statuto dei lavoratori, in particolare nell’articolo 4 sui controlli a distanza, insieme alle garanzie sulla protezione dei dati.
La sfida contemporanea è applicare quei principi a strumenti che nel 1970 erano semplicemente inimmaginabili.
SMART WORKING: LA RIVOLUZIONE È RIMASTA
La pandemia ha accelerato una trasformazione che non è scomparsa con l’emergenza. Nel digitale moltissime attività possono essere svolte da remoto o in forma ibrida.
Il lavoro agile può ridurre pendolarismo, migliorare conciliazione e ampliare il bacino geografico delle imprese.
Ma può anche dissolvere il confine tra tempo professionale e personale.
Il diritto alla disconnessione diventa quindi sempre più importante.
Se possiamo lavorare ovunque, il rischio è finire per lavorare sempre.
IL CONTRATTO: UN SETTORE CHE ATTRAVERSA PIÙ CCNL
Anche qui non esiste un unico contratto capace di rappresentare tutto il mondo digitale. Software house e imprese ICT possono applicare contratti differenti a seconda dell’attività prevalente e dell’inquadramento aziendale: metalmeccanico, telecomunicazioni, commercio-terziario e altri sistemi contrattuali.
È un problema non secondario.
Due lavoratori che svolgono attività tecnologicamente molto simili possono trovarsi sotto discipline contrattuali diverse.
La contrattazione collettiva dovrà sempre più confrontarsi con professioni che attraversano i vecchi confini merceologici: data scientist, AI engineer, cloud architect, cybersecurity specialist e machine learning engineer non appartengono facilmente alle classificazioni costruite decenni fa.
Il lavoro cambia più velocemente dei suoi inquadramenti.
SALARI: LE COMPETENZE RARE COSTANO
Nel settore tecnologico alcune professionalità possiedono un forte potere contrattuale perché difficili da reperire. Ma sarebbe sbagliato immaginare un mondo interamente composto da sviluppatori molto pagati.
Esistono help desk, assistenza tecnica, moderazione dei contenuti, customer service digitale, data labeling e molte attività a minore valore contrattuale.
Il settore possiede quindi una polarizzazione interna significativa.
Da una parte competenze rarissime e ben remunerate.
Dall’altra una nuova fascia di proletariato digitale che svolge attività indispensabili ma scarsamente visibili.
DATA LABELING: DIETRO L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE C’È ANCORA MOLTO LAVORO UMANO
Un sistema di intelligenza artificiale sembra automatico quando lo utilizziamo.
Ma dietro molti modelli esiste lavoro umano: classificare dati, verificare risposte, moderare contenuti, correggere errori, valutare risultati.
Spesso questo lavoro viene distribuito globalmente attraverso piattaforme.
È una delle contraddizioni più affascinanti dell’AI: la macchina che sembra sostituire l’uomo è stata spesso addestrata grazie a migliaia di ore di lavoro umano invisibile.
Anche questo lavoro dovrà entrare nel dibattito sui diritti.
GIOVANI: UN’OCCASIONE ENORME, MA LA LAUREA NON BASTA PIÙ
Pochi settori possono offrire ai giovani una varietà paragonabile: sviluppo software, cybersecurity, AI, robotica, data science, UX, cloud, elettronica, gaming, digital marketing e tecnologie immersive.
Ma le competenze invecchiano velocemente.
Ciò che una persona impara a venticinque anni potrebbe non bastare a trentacinque.
La formazione continua non sarà quindi un beneficio aziendale.
Diventerà una condizione per restare professionalmente vivi.
DONNE: IL DIVARIO CHE NON POSSIAMO PORTARE NEL FUTURO
La presenza femminile nelle discipline STEM e in molte professioni informatiche resta inferiore a quella maschile. È un problema sociale ed economico.
Se tecnologia e AI determineranno una parte crescente delle professioni meglio retribuite e dei ruoli decisionali, una bassa presenza femminile rischia di trasferire nel futuro disuguaglianze costruite nel passato.
E c’è un problema ulteriore: sistemi AI addestrati su dati storicamente distorti possono replicare discriminazioni.
La diversità di chi progetta la tecnologia diventa quindi anche qualità della tecnologia progettata.
STARTUP: IDEE ITALIANE, CAPITALI ANCORA DA RAFFORZARE
Il censimento dell’Osservatorio AI registra 135 startup italiane finanziate negli ultimi cinque anni nel solo ambito dell’intelligenza artificiale. È un ecosistema che cresce, soprattutto su soluzioni verticali come healthcare e fintech.
Ma l’Italia deve ancora affrontare il problema della crescita dimensionale.
Creare una startup è soltanto il primo passo.
La sfida è riuscire a trasformarla in un’impresa globale senza costringerla a trasferire altrove capitale, proprietà intellettuale e talenti.
SOVRANITÀ DIGITALE: DOVE VIVONO I NOSTRI DATI?
Cloud, semiconduttori, modelli AI e infrastrutture digitali sono ormai risorse strategiche.
L’Europa dipende ancora in misura significativa da tecnologie e piattaforme sviluppate fuori dal continente.
Non significa che ogni Paese debba costruire tutto da solo.
Significa evitare dipendenze tali da compromettere autonomia economica e sicurezza.
La stessa ACN indica tra i propri obiettivi strategici il rafforzamento dell’autonomia e dell’indipendenza tecnologica del Paese.
La sovranità del XXI secolo passa anche attraverso server, chip, cloud e algoritmi.
DATA CENTER: IL DIGITALE NON È IMMATERIALE
Diciamo “cloud”, nuvola, come se i dati galleggiassero nell’aria.
In realtà vivono in edifici enormi pieni di server.
Consumano energia, richiedono raffreddamento, reti, fibra e territorio.
La crescita dell’intelligenza artificiale aumenta enormemente la domanda di capacità computazionale.
Questo significa che la transizione digitale e quella energetica sono ormai inseparabili.
Non esiste AI senza elettricità.
E non esiste crescita digitale infinita senza interrogarsi sulla sua impronta ambientale.
FORMAZIONE: IL VERO PIANO INDUSTRIALE È NELLE PERSONE
Possiamo acquistare server, software e robot.
Ma se mancano persone capaci di utilizzarli, integrarli e proteggerli, abbiamo comprato strumenti senza costruire innovazione.
Università, ITS Academy, scuola, formazione professionale e aggiornamento dei lavoratori devono diventare parte di un unico ecosistema.
E non servono soltanto ingegneri.
Servono tecnici, operatori, formatori, esperti di diritto, sicurezza, etica, organizzazione e processi.
Perché la trasformazione digitale non è un problema esclusivamente informatico.
È un problema umano organizzato attraverso tecnologia.
I PUNTI DI FORZA
Il settore possiede una prospettiva di crescita enorme. Il mercato italiano dell’AI è aumentato del 50% nel 2025, raggiungendo 1,8 miliardi di euro. Il 71% delle grandi aziende ha almeno un progetto e l’84% dispone di strumenti GenAI. L’Italia possiede inoltre università di qualità, centri di ricerca, imprese innovative, competenze manifatturiere sulle quali innestare AI e robotica e un tessuto di oltre mille aziende già attive nell’offerta di soluzioni AI.
La tecnologia può inoltre aiutare il Paese proprio dove storicamente è più fragile: produttività, burocrazia, organizzazione e capacità di utilizzare dati.
I PUNTI DI CADUTA
Il primo è il divario tra grandi imprese e PMI: 71% contro appena 8% nell’adozione progettuale dell’AI. Poi vengono carenza di competenze, cybersecurity, dipendenza tecnologica dall’estero, disuguaglianze digitali e rischio di esclusione dei lavoratori meno qualificati.
Esistono inoltre questioni nuove: sorveglianza algoritmica, privacy, discriminazione automatizzata, concentrazione del potere nelle grandi piattaforme e trasformazione rapidissima delle competenze.
Il rischio non è soltanto perdere posti di lavoro.
È creare un’economia a due velocità: persone e imprese capaci di utilizzare la tecnologia e persone e imprese costrette a subirla.
COSA SERVE ADESSO
Serve innanzitutto una politica nazionale delle competenze. Formazione AI diffusa, cybersecurity, coding, dati e cultura digitale devono uscire dalla nicchia degli specialisti.
Serve portare l’innovazione dentro le PMI, perché lì si trova una parte enorme del sistema produttivo italiano.
Servono politiche industriali su cloud, chip, data center, AI e cybersecurity; sostegno alle startup; collaborazione tra università e imprese.
Ma serve anche una nuova stagione di contrattazione.
Quando l’AI modifica un processo aziendale, il sindacato non dovrebbe arrivare quando il nuovo software è già installato e qualcuno viene dichiarato eccedente.
Dovrebbe poter discutere prima di formazione, organizzazione, controlli, produttività e redistribuzione dei benefici.
Perché la tecnologia non è neutrale.
Dipende da come viene utilizzata.
LA BUSSOLA DEL SETTORE
🟢 CRESCITA — VERDE PIENO. Il mercato AI italiano ha raggiunto 1,8 miliardi nel 2025, +50% in un solo anno.
🟢 OCCUPAZIONE QUALIFICATA — VERDE. Cybersecurity, AI, cloud, dati, software e automazione continueranno a richiedere professionalità elevate.
🔴 COMPETENZE — ROSSO TENDENTE ALL’ARANCIONE. Le richieste di skill AI negli annunci sono cresciute del 93% in un anno: il sistema formativo deve inseguire una trasformazione rapidissima.
🟠 PMI — ARANCIONE. Solo l’8% ha progetti AI strutturati contro il 71% delle grandi imprese. È uno dei maggiori rischi competitivi italiani.
🟢 PRODUTTIVITÀ — VERDE PIENO. AI e automazione possono intervenire proprio su uno dei problemi storici dell’economia italiana.
🔴 CYBERSECURITY — ROSSO COME RISCHIO, VERDE COME OCCUPAZIONE. La digitalizzazione aumenta la superficie d’attacco ma crea contemporaneamente una domanda strutturale di competenze specialistiche. La resilienza cyber è ormai una priorità nazionale.
🟠 IMPATTO SUL LAVORO — ARANCIONE. Il 47% dei lavoratori utilizza già AI in azienda: la trasformazione non appartiene al futuro, è cominciata.
🟡 SALARI — GIALLO TENDENTE AL VERDE. Le competenze più rare possono ottenere remunerazioni elevate, ma esiste una forte polarizzazione tra professionisti qualificati e lavoro digitale meno visibile.
🟠 DIRITTI E CONTROLLO ALGORITMICO — ARANCIONE. Valutazione automatizzata, monitoraggio e gestione algoritmica richiedono nuove garanzie e una contrattazione capace di comprenderli.
🟢 PROSPETTIVE PER I GIOVANI — VERDE PIENO. È uno dei settori con la maggiore varietà di nuove professioni, ma richiede aggiornamento continuo.
🟠 SOVRANITÀ TECNOLOGICA — ARANCIONE. Cloud, chip, piattaforme e modelli AI mostrano una forte dipendenza europea da operatori esterni.
🟢 INNOVAZIONE — VERDE PIENO. L’ecosistema italiano comprende già oltre mille imprese attive nell’offerta AI.
🚦 SEMAFORO COMPLESSIVO: VERDE TENDENTE AL GIALLO
Qui accendiamo il verde più deciso visto finora.
Non perché non esistano rischi. Al contrario: sono enormi.
Ma il settore digitale possiede una capacità di crescita, innovazione e creazione di nuove professioni difficilmente paragonabile agli altri. Il mercato italiano dell’intelligenza artificiale è cresciuto del 50% in dodici mesi e la domanda di competenze AI negli annunci di lavoro del 93%.
Il giallo compare quando guardiamo come quella crescita è distribuita.
Grandi imprese molto più avanti delle PMI. Lavoratori altamente qualificati accanto ad altri esposti all’automazione. Straordinarie opportunità insieme a rischi di sorveglianza, discriminazione algoritmica, cyberattacchi e dipendenza tecnologica.
La tecnologia italiana quindi corre.
Adesso dobbiamo evitare che una parte del Paese rimanga ferma a guardarla passare.
L’ALGORITMO NON FIRMA IL CONTRATTO
Alessandro Piva, direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, davanti alla crescita esplosiva dell’AI italiana ha richiamato nel 2026 la necessità di passare dalla semplice adozione individuale a una trasformazione strutturale delle organizzazioni, sostenuta da dati, competenze e cultura aziendale.
È probabilmente il punto decisivo.
Perché abbiamo cominciato questa rivoluzione facendo una domanda alla macchina.
“Scrivimi questo.”
“Analizza questi dati.”
“Genera questa immagine.”
“Trova questo errore.”
E la macchina ha risposto.
Poi ha risposto meglio.
Poi più velocemente.
Adesso cominciamo a chiederle di svolgere intere sequenze di lavoro.
Ed è inevitabile domandarsi dove finirà.
Forse, però, stiamo ponendo la domanda sbagliata.
Non dovremmo chiederci soltanto quanto diventerà intelligente la macchina.
Dovremmo chiederci quanto saremo intelligenti noi nel decidere che cosa farne.
Se l’AI permetterà a un lavoratore di svolgere in sei ore ciò che prima richiedeva otto, esistono molte possibilità.
Possiamo licenziare una parte delle persone.
Possiamo aumentare enormemente la produzione.
Possiamo ridurre l’orario.
Possiamo aumentare il valore prodotto e redistribuirne una parte nei salari.
La tecnologia non sceglie tra queste alternative.
Lo facciamo noi.
Ed è qui che il futuro digitale torna improvvisamente a essere una questione sindacale.
Chi possiede l’algoritmo?
Chi decide come utilizzarlo?
Chi riceve il valore della produttività aggiuntiva?
Chi risponde quando sbaglia?
Chi protegge il lavoratore valutato da una macchina?
Chi forma la persona il cui mestiere sta cambiando?
Il codice non risponderà a queste domande.
Sono domande politiche, sociali, contrattuali.
Umane.
Forse questa è la vera grande notizia dell’epoca dell’intelligenza artificiale.
Più le macchine diventano capaci di fare ciò che facevamo noi, più siamo costretti a decidere che cosa vogliamo fare noi del tempo, della ricchezza e della libertà che quelle macchine possono restituirci.
Possiamo costruire un futuro nel quale l’algoritmo controlla il lavoratore.
Oppure uno nel quale libera il lavoratore dalle parti più ripetitive, pesanti e inutili del lavoro.
La differenza non sarà tecnologica.
Sarà una scelta.
Perché l’algoritmo può scrivere codice, elaborare dati e prendere decisioni. Ma il contratto sociale del futuro dovremo ancora scriverlo noi.
Riferimenti essenziali: Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, dati 2025 pubblicati nel 2026; Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale, Relazione annuale al Parlamento 2025; Regolamento UE 2024/1689 – AI Act; Regolamento UE 2016/679 – GDPR; Direttiva NIS2 e normativa italiana di recepimento; Statuto dei lavoratori, art. 4; Strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026; documentazione europea e nazionale su competenze digitali, cloud, cybersecurity e trasformazione tecnologica