Intelligenza artificiale e lavoro: com’è messa l’Italia in Europa

Misurare come l’intelligenza artificiale cambia il lavoro è solo il primo passo. La sfida più complessa è trasformare i dati in politiche efficaci, capaci di accompagnare lavoratori e imprese nella trasformazione.

Con i primi strumenti dell’Osservatorio italiano e la Strategia nazionale in arrivo, il confronto con le esperienze europee diventa un banco di prova: non conta soltanto quali tecnologie vengono adottate, ma quanto sono trasparenti, quali risultati producono e se aiutano davvero le organizzazioni a cambiare.

AI e lavoro: il piano dell’Osservatorio italiano

Il 5 novembre, a Palazzo Wedekind a Roma, l’Osservatorio sull’adozione di sistemi di intelligenza artificiale nel mondo del lavoro ha presentato il proprio Piano integrato delle attività. Entro la fine di novembre porterà al Comitato di indirizzo, presieduto dalla ministra del Lavoro Marina Calderone, tre documenti: la Strategia sull’uso dell’AI nel lavoro, il Rapporto annuale sugli impatti e l’aggiornamento delle Linee guida per imprese e lavoratori. Saranno la base dell’azione dell’Osservatorio nei prossimi tre anni.

L’Osservatorio è previsto dall’articolo 12 della legge 132 del 2025, la legge italiana sull’intelligenza artificiale, ed è stato istituito presso il Ministero con il decreto ministeriale 173 del 15 dicembre 202. Sono state mostrate tre cose. La prima sono i cruscotti di monitoraggio costruiti con l’Istituto nazionale per l’analisi delle politiche pubbliche (INAPP) e con Sviluppo Lavoro Italia, la società in house del Ministero. La seconda è una piattaforma di raccolta delle conoscenze chiamata SIO https://sio.lavoro.gov.it/. La terza sono i servizi digitali che il Ministero già offre a cittadini e imprese.

Come si misura l’impatto dell’AI sulle professioni

L’Italia non è il primo Paese a dotarsi di un osservatorio sull’AI nel lavoro. Ha però scelto un’impostazione propria: una base di legge, la partecipazione formale delle parti sociali e l’uso dei dati amministrativi pubblici.

La governance è ampia. Il Comitato di indirizzo riunisce 21 componenti, tra cui ISTAT, INPS, INAPP, l’Ispettorato nazionale del lavoro, l’Agenzia per l’Italia digitale, l’Agenzia per la cybersicurezza nazionale e il CNEL. Accanto ci sono quattro comitati tecnico-scientifici (strategia, monitoraggio dell’impatto, tutele dei lavoratori, piccole imprese e autoimpiego), una Commissione etica presieduta da Paolo Benanti e una Consulta con 29 organizzazioni datoriali e sindacali.

Anche i dati seguono una logica precisa. L’indicatore dell’INAPP scompone ogni professione nelle attività che la compongono e stima quanto l’AI possa replicarle o affiancarle: misura un’esposizione potenziale, non l’adozione effettiva. I nuovi strumenti lo incrociano con gli annunci di lavoro, con l’offerta formativa e, grazie a Sviluppo Lavoro Italia, con le assunzioni e cessazioni registrate nelle comunicazioni obbligatorie.

Il primo esempio riguarda gli analisti di sistema. Nel 2025 gli annunci per questa figura in Italia sono stati 6.145, e 1.396 chiedevano almeno una competenza legata all’AI. È il segnale di un mestiere che cambia contenuto mentre continua a essere cercato.

Accanto ai cruscotti c’è SIO, il Sistema intelligente dell’Osservatorio. Oggi sono attive le versioni di base di una chat pubblica, di uno strumento per consultazioni condotte in forma di conversazione e di un archivio documentale. A novembre partirà la prima consultazione esterna e a dicembre un ambiente riservato agli esperti; l’obiettivo di lungo periodo è un modello digitale del mercato del lavoro italiano con cui confrontare scenari.

I modelli di Germania, Regno Unito e Stati Uniti

In Germania il KI-Observatorium https://www.ki-observatorium.de/è attivo dal 2020 dentro il laboratorio interno del Ministero federale del lavoro, la Denkfabrik Digitale Arbeitsgesellschaft. Secondo il compendio di buone pratiche preparato dall’Organizzazione internazionale del lavoro (ILO) e dall’OCSE per il G7, offre alle imprese linee guida volontarie, strumenti di formazione e software per la supervisione umana dei sistemi. A settembre 2026 lo stesso ministero ha aperto un bando di ricerca sull’uso produttivo dell’AI nelle imprese e nel lavoro.

La misura dell’esposizione delle professioni, in Germania, è affidata invece all’IAB, l’istituto di ricerca dell’agenzia federale per il lavoro. Il suo Job-Futuromat https://job-futuromat.iab.de/, rilanciato nel 2026, mostra per ogni professione quante attività sarebbero tecnicamente automatizzabili, con lo stato della tecnologia aggiornato al 2022. Chiunque può consultarlo per il proprio mestiere.

È lo strumento più vicino all’indicatore INAPP e i ricercatori tedeschi ne traggono una conclusione simile. Nelle regioni e nelle professioni più esposte si aspettano soprattutto un bisogno di formazione e di politiche economiche mirate, più che perdite di posti.

Nel Regno Unito il governo ha creato a gennaio 2026 un’unità interministeriale su AI e futuro del lavoro, con tre filoni: ricerca, analisi delle politiche e coordinamento tra i ministeri. A giugno ha presentato l’AI Economics Institute, che ne eredita il lavoro e una partnership di accesso ai dati con LinkedIn. Il modello britannico si appoggia quindi a un istituto di esperti e anche a dati privati.

Negli Stati Uniti il piano d’azione federale sull’AI del luglio 2025 ha affidato al Dipartimento del lavoro un centro di ricerca per analisi ricorrenti e scenari. A giugno 2026 risultava ancora in preparazione.

C’è poi una rete che collega questi organismi. La Francia l’ha lanciata al vertice di Parigi sull’AI del febbraio 2025. Alla conferenza che ne ha fatto il bilancio a un anno, l’11 febbraio 2026 a Parigi, la ministra Calderone era tra chi ha aperto i lavori e il direttore generale delle politiche attive Massimo Temussi ha presentato l’esperienza italiana accanto a Germania, Regno Unito, Brasile e al laboratorio francese LaborIA.

A livello europeo, infine, il Cedefop, il centro dell’Unione per lo sviluppo della formazione professionale, analizza dal 2018 gli annunci di lavoro online di tutti gli Stati membri con lo strumento Skills-OVATE https://www.cedefop.europa.eu/tools/skills-intelligence/skills-online-job-advertisements, è il termine di paragone per capire se il cruscotto italiano sugli annunci sarà confrontabile con quelli degli altri Paesi.

Rispetto a questi modelli, l’Italia ha tre tratti distintivi. L’Osservatorio ha una base di legge e una governance con le parti sociali, che il compendio G7 cita proprio come esempio di dialogo sociale. Usa dati amministrativi pubblici e affianca alla misurazione una piattaforma basata sull’AI per raccogliere i contributi degli esperti, un elemento che nei materiali degli altri organismi esaminati non compare.

L’intelligenza artificiale nei servizi per l’impiego

Sui servizi alle persone il confronto è più istruttivo, perché mostra tre esiti diversi. La Francia ha puntato sugli strumenti per i consulenti, le Fiandre su trasparenza e controllo etico, l’Austria ha dovuto fermarsi.

France Travail, l’ente pubblico francese per l’impiego, ha investito 15 milioni di euro in AI nel 2025, dopo 93 milioni tra il 2017 e il 2024. I suoi strumenti principali servono i consulenti: ChatFT li assiste nella scrittura, ChatFT Écoute sintetizza i colloqui, MatchFT aiuta ad abbinare candidati e offerte. Dal 2025 l’ente usa i modelli della società francese Mistral.

Le tensioni sono di due tipi. Sul lavoro, l’ente deve ridurre 515 posti equivalenti a tempo pieno nel 2026, su 54.000 agenti, e i sindacati temono che l’AI acceleri i tagli. Sulla trasparenza, a luglio 2026 l’associazione La Quadrature du Net ha reso noto un algoritmo interno che attribuisce un punteggio ai disoccupati; per MatchFT e ChatFT l’ente non ha motivato il rifiuto di fornire documenti alla commissione per l’accesso agli atti amministrativi.

Il servizio per l’impiego delle Fiandre, il VDAB, è il caso più vicino a un modello. Nel 2024 contava 23 applicazioni basate sull’AI, usate negli anni da oltre un milione di persone. Quando ha rilevato che il sistema proponeva più offerte part-time alle donne, ha sottoposto il problema a un consiglio etico indipendente, che dà pareri sull’uso dell’AI e delle decisioni automatizzate.

Il sito del VDAB spiega pubblicamente come funziona l’abbinamento tra profili e offerte. Lo stesso servizio indica anche il proprio limite: sapere e misurare chi abbia trovato lavoro grazie all’AI.

L’Austria è il caso da cui imparare cosa evitare. Il servizio pubblico per l’impiego, l’AMS, aveva sviluppato un algoritmo chiamato AMAS per classificare i disoccupati in tre gruppi secondo le probabilità di trovare lavoro. Nel 2020 l’autorità per la protezione dei dati lo fermò, contestando la mancanza di una base giuridica e il rischio di decisioni automatizzate sulle singole persone.

A settembre 2025 il tribunale amministrativo federale ha dato ragione all’AMS. Ma i dati erano stati cancellati nel 2020 e il progetto, costato circa 2,5 milioni di euro, non verrà ripreso. La lezione non riguarda una discriminazione accertata, ma la certezza delle regole: senza una base giuridica chiara, uno strumento pubblico può restare bloccato per anni.

SIISL, EDO e AppLI: i servizi italiani

In Italia i servizi ruotano attorno a SIISL https://siisl.lavoro.gov.it/, il Sistema informativo per l’inclusione sociale e lavorativa realizzato con l’INPS. Secondo i dati presentati il 5 novembre, censisce circa 6 milioni di persone; 2,8 milioni hanno compilato il curriculum e gli annunci pubblicati sono oltre 500.000. L’AI struttura i curriculum, riconosce le competenze e calcola un indice di affinità con le offerte, che orienta la ricerca ma lascia la scelta alla persona; la decisione di assumere resta all’impresa.

Collegati a SIISL ci sono due servizi. EDO https://elearning.lavoro.gov.it/è un corso online gratuito di 16 ore sulle competenze digitali di base, inserito nel programma di Garanzia di occupabilità dei lavoratori (GOL), con oltre 180.000 percorsi completati. AppLI è un assistente basato sull’AI generativa, attivo in tutta Italia dal settembre 2025.

AppLI ha oltre 60.000 utenti registrati e un utilizzo medio di 44 minuti. La formazione occupa la quota maggiore del tempo (28,3%), seguita dalla preparazione delle candidature (24,7%) e dalla ricerca di offerte (22,1%). La fascia d’età più numerosa è quella tra 44 e 60 anni, e circa sei utenti su dieci sono donne.

Rispetto ai casi europei, AppLI ha due tratti distintivi. È rivolto direttamente ai cittadini, mentre in Francia l’AI serve soprattutto i consulenti; il compendio G7 lo cita infatti accanto agli strumenti di France Travail. E la sua architettura consente di sostituire motori di AI di fornitori diversi, compresi quelli europei in sperimentazione, mentre France Travail ha scelto di integrare i modelli di Mistral, anche per ragioni di sovranità.

SIISL, intanto, è destinato a pesare di più. Il decreto ministeriale 134 del 2026, pubblicato il 29 ottobre, stabilisce che dal 1° dicembre le imprese che vogliono gli sgravi contributivi per un’assunzione dovranno pubblicare prima l’offerta sul SIISL. Più offerte passano dalla piattaforma, più conta come funziona il suo indice di affinità.

Osservatori e servizi per il lavoro: gli strumenti a confronto

In Italia osservatorio e servizi fanno capo allo stesso Ministero; negli altri Paesi esaminati misurazione e servizi stanno in organismi diversi.

Formazione sull’AI: il nodo delle piccole imprese

Gli altri Paesi si danno obiettivi di scala. L’Italia ha strumenti per chi cerca lavoro, ma il punto debole, riconosciuto dallo stesso Osservatorio, sono le piccole imprese.

Il Regno Unito ha esteso la formazione gratuita di base sull’AI fino a 10 milioni di lavoratori. La Francia punta a formare all’AI 15 milioni di professionisti entro il 2030. Negli Stati Uniti il Dipartimento del lavoro ha lanciato un corso introduttivo gratuito via messaggi di testo, che alcuni sindacalisti giudicano insufficiente per affrontare i cambiamenti del lavoro.

In Italia EDO fornisce le basi digitali e AppLI aggiunge corsi sull’AI sviluppati con partner tecnologici. Il più seguito, dedicato all’uso responsabile dell’intelligenza artificiale, è il primo in 12 regioni su 20. Quasi tutti quelli che valutano un corso vorrebbero approfondire: la domanda di formazione supera l’offerta.

Sul piano normativo, il decreto legislativo 179 del 2026, in vigore dal 23 ottobre, organizza l’alfabetizzazione all’AI per scuola, università, pubblica amministrazione, giustizia, professioni e sanità. Come ha osservato un’analisi su questa testata https://www.agendadigitale.eu/?p=285400, non prevede però percorsi dedicati alle imprese.

È lo stesso vuoto che l’Osservatorio indica tra le sue domande aperte. Come raggiungere titolari, manager e lavoratori delle piccole imprese che oggi non partecipano alla formazione? Come legare i finanziamenti alla riprogettazione dei processi e alla verifica dei risultati?

Il documento del 5 novembre offre anche un primo criterio. La formazione più utile, vi si legge in sostanza, è spesso quella che accompagna un progetto aziendale reale, con obiettivi verificabili, ed è valutata sui risultati oltre che sulle ore di corso.

Dati aperti e algoritmi trasparenti: le condizioni per misurare i risultati

Il confronto indica tre condizioni perché strumenti come quelli italiani producano risultati verificabili: dati consultabili da altri, valutazione degli esiti, regole chiare e trasparenti sugli algoritmi. A queste si aggiunge una questione di metodo, l’indipendenza di chi misura.

La prima condizione riguarda i dati. Il Job-Futuromat tedesco è aperto a chiunque, e lo strumento del Cedefop permette confronti tra Paesi. L’INAPP ha annunciato che le dashboard italiane saranno pubblicate a breve: la loro apertura a Regioni, parti sociali, imprese e ricercatori, e la confrontabilità con i dati europei, saranno il primo banco di prova.

La seconda riguarda gli esiti. Il compendio di ILO e OCSE per il G7 conclude che serviranno valutazioni delle misure adottate per capire quali funzionano. Il VDAB riconosce di non sapere ancora quante persone abbiano trovato lavoro grazie ai suoi strumenti.

Su questo punto l’Italia ha un vantaggio potenziale. Lo stesso Ministero dispone delle comunicazioni obbligatorie, che permetterebbero di verificare, nel rispetto della protezione dei dati, se chi ha usato AppLI o completato EDO sia stato poi assunto, con quale contratto e dopo quanto tempo. Oggi i dati presentati descrivono l’uso dei servizi, non ancora i loro effetti.

La terza condizione riguarda le regole. Il caso austriaco mostra cosa accade quando la base giuridica è incerta; quello francese, quanto costa in fiducia la reticenza sui documenti. L’AI Act europeo classifica ad alto rischio i sistemi usati nell’occupazione e nella gestione dei lavoratori, anche se gli obblighi per questa categoria sono stati rinviati al 2 dicembre 2027.

Dal 1° dicembre l’indice di affinità di SIISL avrà più peso, perché dalla piattaforma passeranno più offerte. Spiegarne pubblicamente il funzionamento, come fa il VDAB, sarebbe coerente con la supervisione umana che l’Osservatorio indica tra i suoi temi. La Commissione etica potrebbe svolgere un ruolo simile al consiglio fiammingo, se il suo mandato comprenderà anche gli strumenti del Ministero.

Resta l’indipendenza. Nessuno dei modelli esaminati è del tutto separato dall’amministrazione: in Germania l’istituto che misura l’esposizione fa capo all’agenzia per il lavoro, nel Regno Unito il nuovo istituto nasce dentro un ministero. In Italia chi misura e chi offre i servizi fa capo allo stesso Ministero. Ciò che fa la differenza, ovunque, è quanto dati e metodi siano pubblici e verificabili da altri.

Dalle competenze individuali alla trasformazione del lavoro

Gli strumenti presentati il 5 novembre lavorano soprattutto sul primo dei tre livelli di capacità indicati dallo stesso Osservatorio. La Strategia di fine novembre andrà letta anche su quanto riesce ad arrivare agli altri due.

Il documento sulle competenze distingue tre livelli. Il primo è individuare dove l’AI può essere utile. Il secondo è ripensare processi, ruoli e responsabilità. Il terzo è governare l’AI quando lavora: decidere quali attività affidare a sistemi capaci di svolgere sequenze di operazioni, con quali limiti, e correggerne gli errori.

EDO e AppLI aiutano le persone a familiarizzare con gli strumenti e a usarli per cercare lavoro. È una base necessaria, ma il valore per un’organizzazione nasce al secondo e al terzo livello, quando il tempo risparmiato da una persona diventa un processo riprogettato. Il documento lo dice con chiarezza: in questa fase le competenze manageriali e la conoscenza dei processi pesano quanto quelle tecnologiche.

È anche il punto in cui gli strumenti pubblici sono più deboli in tutti i Paesi esaminati. Esistono iniziative, come la guida e lo strumento di autodiagnosi del LaborIA francese, i centri di competenza regionali tedeschi o i programmi canadesi per le piccole imprese, ma il compendio G7 non ne riporta ancora valutazioni dei risultati.

Per l’Italia il passaggio conta più che altrove. La ministra Calderone ha ricordato nel suo intervento che micro e piccole imprese sono le più esposte, per dimensioni ridotte, scarsa capitalizzazione e difficoltà di accesso al credito.

La Strategia attesa per fine novembre si potrà leggere quindi anche con questo criterio. Quanto sposta le politiche dalla persona che impara a usare uno strumento all’organizzazione che cambia il modo di lavorare, e quanto prevede di misurare se quel cambiamento è avvenuto.