Questo articolo, realizzato dall’Osservatorio Artificial Intelligence, illustra come l’Intelligenza Artificiale stia trasformando il mercato del lavoro italiano: dalla crescita della domanda di competenze AI alla loro diffusione trasversale tra settori e ruoli professionali diversi, fino alle sfide strutturali che il Paese deve affrontare per non restare indietro.
Prima di analizzare come l’Intelligenza Artificiale sta cambiando il mercato del lavoro in Italia, è utile partire da un dato di contesto: nel 2025, secondo i dati di Ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence, circa il 47% degli italiani utilizza già strumenti di AI nelle proprie attività professionali.
Dalla gestione dei documenti alla creazione di contenuti, fino al supporto ai processi decisionali, l’AI contribuisce a ridefinire il modo in cui il lavoro viene organizzato ed eseguito. In molti contesti, l’AI viene utilizzata per migliorare l’efficienza operativa, ridurre il tempo dedicato ad attività ripetitive e aumentare la capacità di analisi. Questo non elimina necessariamente il ruolo umano, ma ne modifica il contributo, spostando il valore verso attività più interpretative, decisionali e relazionali.
È proprio questa trasformazione operativa che sta iniziando a riflettersi anche sulla struttura del mercato del lavoro e sulla domanda di competenze.
Con la diffusione dell’AI nei contesti lavorativi, il mercato del lavoro inizia a mostrare segnali concreti di cambiamento, soprattutto sul fronte delle competenze richieste. Di conseguenza, cresce la necessità di competenze in grado non solo di utilizzarla, ma soprattutto di supportarne un’adozione efficace e accelerarne lo sviluppo all’interno delle organizzazioni.
In questo contesto, l’Osservatorio Artificial Intelligence ha condotto, in collaborazione con Lightcast, una ricerca sulla domanda di lavoro legata alle competenze AI in Italia, da cui emergono segnali chiaramente positivi.
Le competenze legate all’Intelligenza Artificiale stanno crescendo in modo costante: nel 2025 rappresentano circa l’1,37% degli annunci di lavoro in Italia. Può sembrare una quota ridotta, ma il dato è significativo perché è quasi raddoppiato rispetto all’anno precedente e continua a crescere. Questo indica un cambiamento strutturale e non episodico.
L’evoluzione della domanda non riguarda solo la quantità, ma anche la natura delle competenze richieste.
Un aspetto rilevante è la diffusione trasversale di queste competenze: circa il 48% delle richieste di competenze AI riguarda professioni non IT, a dimostrazione di come la tecnologia stia entrando in ambiti molto diversi tra loro. Inoltre, la crescita riguarda anche i profili junior, segnalando che la familiarità con l’AI sta diventando un requisito sempre più diffuso fin dalle prime fasi della carriera.
Questo cambiamento conferma che l’AI non è più una competenza specialistica confinata a pochi ruoli tecnici, ma una leva diffusa che attraversa l’intero mercato del lavoro.
Proprio questa diffusione amplia anche il tipo di competenze richieste. Accanto alle capacità specialistiche, cresce l’importanza di competenze trasversali: tra i ruoli legati all’AI, il 43% degli annunci richiede conoscenza dell’inglese, il 38% competenze di comunicazione e oltre il 26% capacità di gestione. Questo riflette il fatto che l’AI viene sempre più utilizzata come strumento integrato nei processi aziendali: per questo, competenze non tecniche come comunicazione e coordinamento diventano cruciali per interpretare gli output dei sistemi, spiegarli in modo chiaro a team e funzioni diverse e tradurli in azioni concrete. Non si tratta solo di utilizzare nuove tecnologie, ma di sviluppare un approccio più ampio, che unisce competenze tecniche, organizzative e decisionali.
Se da un lato emergono segnali positivi di crescita della domanda, dall’altro il mercato del lavoro italiano si trova ad affrontare alcune criticità strutturali.
Una delle principali è il disallineamento tra domanda e offerta di competenze. Ad esempio, l’Italia registra una notevole difficoltà nel trattenere talenti con competenze AI: più professionisti lasciano il Paese rispetto a quelli che arrivano.
L’Intelligenza Artificiale non si limita a introdurre nuovi strumenti, ma contribuisce a ridefinire il modo in cui il lavoro viene concepito e organizzato. Il cambiamento è già in corso, ma si trova ancora in una fase di evoluzione, in cui convivono sperimentazione e adattamento. Per questo, la sfida non è solo adottare l’AI, ma creare le condizioni perché le competenze necessarie possano svilupparsi e diffondersi. In questo scenario, la capacità di evolvere diventa un fattore centrale per lavoratori e organizzazioni. Più che concentrarsi su previsioni rigide, è più utile comprendere come le competenze e i ruoli si trasformeranno nel tempo.
Come ha spiegato Alessandro Piva, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence, durante il Convegno di presentazione dei risultati di Ricerca, “Il 2025 ha confermato la grande crescita del mercato e dello sviluppo tecnologico dell’AI, ormai di centralità assoluta nelle agende dei decisori di vertice. Questo entusiasmo, però, impone di fermarsi a ragionare. Innanzitutto, sulla capacità ancora ridotta di riconoscere in ogni settore e ambito le modalità corrette di ripensare interi processi con l’AI: servono persone con altissime competenze di dominio e tecnologiche per decostruire, re-immaginare, rimettere a regime il modello operativo. E poi sulla necessità di passare dalla semplice adozione individuale dell’AI, che ormai è elevata, alla trasformazione strutturale delle organizzazioni, che è ancora limitata, per cui servono dati ben organizzati e fruibili, competenze tecniche diffuse, cultura aziendale aperta alla sperimentazione”.
Per le aziende, acquisire competenze sull’AI significa costruire un mix di capacità interne ed esterne. Nella pratica, le organizzazioni si muovono su tre leve principali. Vediamole di seguito:
Le realtà più mature combinano queste tre strategie: sperimentano con partner esterni, sviluppano competenze interne e creano meccanismi per diffondere conoscenza tra team e funzioni diverse. È proprio questa integrazione a fare la differenza tra un uso occasionale dell’AI e una sua reale adozione su scala.
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