Se avete mai usato un portale online per pazienti per inviare un messaggio al vostro medico nel mezzo della notte, non sarete sorpresi di scoprire che rispondere a quei messaggi occupa una fetta sempre più ampia della giornata lavorativa dei professionisti sanitari.
Negli ultimi anni, gli ospedali hanno cominciato ad adottare uno strumento di IA capace di redigere risposte per loro. Lo strumento avrebbe dovuto rendere più rapido e agevole un compito che richiede molto tempo, ha spiegato Philip Barrison, dottorando MD-PhD presso la School of Medicine dell’Università del Michigan, che studia l’IA nell’assistenza sanitaria.
Invece, lo strumento ha fornito ai medici e agli infermieri una nuova lista di cose da fare. Innanzitutto devono leggere la risposta generata dall’IA e decidere se sia effettivamente qualcosa che pensano di dire, ha detto Barrison. Gli esseri umani sono suggestionabili, e guardare qualcosa e decidere se l’avreste pensato voi stessi è un compito cognitivamente complesso.
Anche se il messaggio sembra corretto, il clinico deve ancora “modificarlo fino al punto di ritenere accettabile” per inviarlo al paziente, ha aggiunto Barrison. Lo strumento IA introduce una serie completamente nuova di valutazioni complesse in un processo che prima era relativamente lineare. Di conseguenza, molti clinici hanno scelto di non utilizzarlo affatto.
Sono fortunati ad avere questa scelta. Stimolate dalla prospettiva di risparmi sui costi e di una produttività in crescita, le aziende chiedono sempre più spesso (e talvolta impongono) ai dipendenti di usare l’IA per rendere il lavoro più efficiente. Meta, ad esempio, lo scorso anno ha indicato a alcuni lavoratori di usare l’IA per “andare 5 volte più veloci eliminando gli ostacoli che rallentano” il nostro lavoro. Il CEO di Shopify ha detto ai dipendenti che avrebbero dovuto dimostrare di “non riuscire a fare ciò che vogliono usando l’IA” prima che l’azienda approvasse nuove assunzioni. Alcune aziende stanno persino valutando o classificando i dipendenti in base a quanto usano strumenti di IA.
Dipendenti in alcuni settori hanno trovato notevoli risparmi di tempo grazie all’IA. Ma per altri, gli strumenti cambiano semplicemente il tipo di lavoro invece di renderlo più veloce. I lavoratori potrebbero trascorrere meno tempo a scrivere messaggi sul portale paziente e più tempo a revisionare i testi che l’IA produce.
Nel migliore dei casi, questa discrepanza tra le aspettative del datore di lavoro e la realtà dei dipendenti può essere fastidiosa. In altri casi, tuttavia, può comportare licenziamenti di lavoratori che non riescono a soddisfare richieste di efficienza irrealistiche. Alcuni critici affermano che l’adozione eccessiva dell’IA in contesti ad alto rischio come la sanità potrebbe persino mettere in pericolo la vita delle persone. Ora lavoratori, sindacati ed esperti chiedono sempre più stringenti salvaguardie per proteggere i dipendenti da aspettative gonfiate sull’IA — e clienti, studenti, pazienti e il pubblico in generale da errori che possono verificarsi quando i dirigenti pongono l’adozione dell’IA al di sopra di tutto il resto.
I costi nascosti dell’uso dell’IA
Le aziende presentano sempre più spesso ai dipendenti una scelta: usare l’IA per essere più produttivi o “verrai automatizzato dal tuo lavoro”, ha dichiarato Aiha Nguyen, direttrice del programma futures del lavoro presso Data & Society.
Ma gli effetti dell’IA sulla produttività non sono così lineari come affermano alcuni CEO. In uno studio del 2025, gli sviluppatori software credevano che l’IA li rendesse più veloci, ma in realtà impiegavano il 19% di tempo in più per completare i compiti. (I ricercatori hanno tentato di ripetere l’esperimento quest’anno ma hanno incontrato difficoltà nel reclutare sviluppatori disposti a lavorare senza IA.) In un recente sondaggio su 5.000 lavoratori impiegati, il 40% degli impiegati in ruoli non dirigenziali ha dichiarato che l’IA non li ha fatti risparmiare tempo affatto.
Dipendenti in settori fortemente esposti all’IA hanno evidenziato vere e proprie “perdite di tempo” nascoste legate all’uso della tecnologia. Julie, un’insegnante d’arte, ha scritto in risposta a un sondaggio Eurasia che gli amministratori della sua scuola suggeriscono regolarmente di usare l’IA per la pianificazione delle lezioni, le e-mail e i commenti sui rapporti di avanzamento. Ha provato piani di lezione generati dall’IA, ma non tengono conto del fatto che i ragazzi possono lavorare a ritmi diversi.
«Prima controllo cosa suggerisce l’IA, poi le modifico. Perché aggiungere un passaggio che posso realizzare da solo?»
— Julie, un’insegnante d’arte che ha scritto in risposta a un sondaggio Eurasia
«Prima controllo ciò che l’IA suggerisce, poi lo edito», ha detto. «Perché aggiungere un passaggio che posso compiere da solo?»
Per un dipendente di una agenzia di comunicazione della costa orientale, uno strumento IA interno avrebbe dovuto velocizzare la redazione di comunicati stampa e di altri documenti sul settore farmaceutico.
«L’obiettivo è, credo, riuscire ad inserire e far girare questa macchina e riuscire a generare molto più materiale molto più rapidamente di quanto facciamo ora», ha detto il dipendente, che ha chiesto di rimanere anonimo per timore di ripercussioni professionali.
«Ma quando il dipendente ha tentato di usarlo per ricerche di base, ha commesso troppi errori. Controllare due volte il suo lavoro ha annullato qualsiasi risparmio di tempo. Quando ha provato a usarlo per le comunicazioni con i clienti, le sue tendenze a soddisfare le persone sono diventate un problema, poiché lo strumento ha introdotto una strana facciata felice anche sui messaggi che avvertono di cattive notizie.»
«Una parte del motivo per cui manteniamo una velocità umana nel girare le cose è che c’è tanta sfumatura dietro tutto ciò che facciamo», ha detto il dipendente. «L’IA non sarà in grado di coglierla.»
Non è solo che l’IA commetta errori. Con l’avvento dell’IA agentica, ai lavoratori viene sempre più richiesto di modificare e supervisionare l’output di molteplici strumenti IA, un nuovo tipo di lavoro che può comportare costi inaspettati.
Uno studio recente su 1.488 lavoratori di vari settori ha ad esempio rilevato che un supervisione eccessiva degli agenti IA potrebbe portare a ciò che i ricercatori hanno definito “AI brain fry”, una sorta di affaticamento cognitivo. “I partecipanti hanno descritto una sensazione di ronzio o una nebbia mentale con difficoltà di concentrazione, decisioni più lente e mal di testa”, hanno scritto i ricercatori nella Harvard Business Review. La brain fry era anche associata a un aumento degli errori e a una maggiore propensione a lasciare il lavoro.
I ricercatori hanno anche rilevato che mentre l’uso di una o due strumenti IA aumentava la produttività, l’aggiunta di strumenti successivi offriva rendimenti decrescenti, e dopo quattro strumenti la produttività in realtà diminuiva.
Cosa vogliono davvero i lavoratori dall’IA
Nonostante tali conclusioni, le aziende continuano a pressare i dipendenti affinché usino l’IA, e citano l’investimento nell’IA come motivazione per i licenziamenti, anche se le aziende che cercano di legare riduzioni di personale all’adozione dell’IA tendono a avere difficoltà sul mercato azionario.
Alcuni lavoratori e organizzazioni, però, cominciano a contrapporsi. National Nurses United, il sindacato di infermieri più grande del paese, ha criticato l’uso di strumenti IA negli ospedali per stimare le esigenze di personale o per raccomandare protocolli di trattamento per i pazienti.
Non c’è alcuna garanzia che questi strumenti tengano conto del profilo individuale di un paziente, comprese condizioni mediche sottostanti, come possono fare i clinici umani, ha detto Cathy Kennedy, presidente del sindacato.
L’IA dovrebbe “aiutarci a fare il nostro lavoro in modo più efficiente, ma alla fine diventa ancora più gravosa,” ha aggiunto.
Gli ospedali devono valutare, con le infermiere presenti al tavolo, se gli strumenti IA funzionano davvero come pubblicizzato, ha detto Kennedy. “Dobbiamo fermarci — dobbiamo tornare indietro e davvero verificare se ciò stia facendo ciò che deve fare,” ha dichiarato.
Lo stesso vale in tutti i settori, ha detto Barrison, ricercatore nel campo sanitario. “Le organizzazioni devono essere pronte a dire quando, se miravano a un ritorno sull’investimento, se cercavano valore in una tecnologia — come definire quel valore? E se non c’è più valore, come si disattiva?”
Alcuni lavoratori hanno trovato modi in cui l’IA li aiuta davvero a svolgere il lavoro — semplicemente non quelli che la direzione si era aspettata. Julie, l’insegnante d’arte, ama usare Claude per imparare di più su temi meno familiari a lei, come la ceramica tramite cottura al forno.
Nel frattempo, i ricercatori hanno scoperto che l’IA può effettivamente ridurre il burnout dei dipendenti, se viene usata per portare a termine compiti che i dipendenti trovano gravosi. “Tutti in ogni lavoro hanno una lista di cose su cui procrastinano,” ha detto Julie Bedard, managing director e partner presso la Boston Consulting Group, che ha guidato lo studio sull’AI brain fry. “Questi sono i luoghi in cui, come previsto, ricevo molto entusiasmo nel provare l’IA.”
Ma i datori di lavoro non scopriranno quali sono tali compiti gravosi finché non ascolteranno i dipendenti in prima linea. “Gli standard dei lavoratori e i diritti dei lavoratori dovrebbero restare al centro di tutto questo,” ha sostenuto Nguyen, “anziché concentrarsi troppo sull’IA.”
