Come l'intelligenza artificiale intensifica il lavoro invece di alleggerirlo, e perché un ritmo che ci viene offerto è più difficile da rifiutare di un ritmo che ci viene imposto.

Ciao e buon lunedì!

Lunedì scorso, 19 ottobre, Wellhub (una piattaforma che vende alle aziende programmi di benessere per i dipendenti) ha presentato a Milano la quinta edizione del suo rapporto annuale sul benessere aziendale, basato su un'indagine condotta tra oltre 5.000 lavoratori in dieci Paesi, Italia compresa. Il rapporto divide i lavoratori in tre gruppi a seconda di quanto l'intelligenza artificiale sia entrata nel loro modo di lavorare, e il dato che ne emerge contraddice la promessa con cui questi strumenti ci sono stati venduti: in Italia il 34% di chi ha fatto dell'AI una parte centrale del proprio lavoro, quelli che il rapporto chiama "AI Pioneer", dichiara che l'AI ha aumentato il proprio carico di lavoro invece di ridurlo, contro il 10% di chi la usa appena. (Fonte: Wellhub, "Stato dell'arte del wellbeing aziendale 2027", ottobre 2026, via Avvenire)

Ritengo che questo dato sia meno sorprendente di quanto appaia, e che la ragione per cui non sorprende dica parecchio sul rapporto che stiamo costruendo con questi strumenti.

Il rapporto Wellhub non è isolato. Nella stessa settimana il Jabra Research Institute ha pubblicato un'indagine su oltre 6.000 professionisti in cui l'85% dichiara un aumento di lavoro in almeno un'area della propria attività nell'ultimo anno, con un incremento particolarmente marcato tra chi usa l'AI più spesso. (Fonte: Jabra, "Worklife 2026: The new shape of work", ottobre 2026, via Adnkronos) Pochi giorni prima, il Factorial Business Facts Index 2026 aveva fotografato l'altra metà della questione: il 64,5% dei dirigenti italiani riconosce che l'introduzione dell'AI ha alzato le aspettative di rendimento chieste ai gruppi di lavoro. (Fonte: Factorial Business Facts Index 2026, via Techfromthenet, ottobre 2026)

Questi sono sondaggi, e dicono che cosa le persone percepiscono. Per capire come l'intensificazione avvenga serve un altro tipo di ricerca, e il lavoro più accurato disponibile viene dalla Haas School of Business di Berkeley. Aruna Ranganathan e Xingqi Maggie Ye hanno condotto un'etnografia (cioè un'osservazione diretta e prolungata del lavoro quotidiano, dall'interno dell'organizzazione) durata otto mesi, da aprile a dicembre 2025, in un'azienda tecnologica americana di circa 200 dipendenti, che avevano libero accesso a strumenti di AI generativa. Le osservazioni descrivono un ritmo di lavoro più veloce, un perimetro di compiti più ampio e una giornata lavorativa che si allunga, il più delle volte senza che nessun manager lo avesse esplicitamente richiesto. (Fonte: Ranganathan e Ye, "AI Doesn't Reduce Work, It Intensifies It", Harvard Business Review, febbraio 2026)

I meccanismi individuati sono tre. Il primo è l'espansione dei compiti: poiché l'AI colma le lacune di competenza, i dipendenti hanno cominciato a farsi carico di attività che prima spettavano ad altri. Il secondo è l'erosione delle pause: poiché con l'AI è facilissimo avviare o portare avanti un compito con un semplice messaggio, il lavoro si è insinuato nei momenti che prima facevano da intervallo. Il terzo è il lavoro in parallelo: i dipendenti tenevano aperti più fronti contemporaneamente (scrivere codice a mano mentre l'AI ne generava una versione alternativa, far lavorare più agenti AI insieme, cioè programmi che eseguono compiti in autonomia, riprendere attività rimandate da tempo perché ora "se ne occupava l'AI"). La sensazione era quella di avere un partner che dava slancio; la realtà, scrivono gli autori, era un continuo spostamento dell'attenzione, un controllo frequente degli output dell'AI e un numero crescente di compiti aperti.

Il costo di questa supervisione è stato misurato. Un'indagine del Boston Consulting Group su 1.488 lavoratori americani a tempo pieno, pubblicata su Harvard Business Review lo scorso marzo, ha dato un nome al fenomeno, "AI brain fry", definito come l'affaticamento mentale prodotto da un uso o da una supervisione degli strumenti di AI che eccede la capacità cognitiva di chi li usa. Quando il lavoro richiedeva molta supervisione dell'AI, i partecipanti riportavano uno sforzo mentale superiore del 14%, un affaticamento superiore del 12% e un sovraccarico informativo superiore del 19%; tra chi dichiarava di soffrirne, il 34% manifestava l'intenzione attiva di lasciare l'azienda. (Fonte: Bedard et al., "When Using AI Leads to 'Brain Fry'", Harvard Business Review, marzo 2026; Fortune, marzo 2026)

Prima di trarre conclusioni conviene guardare chi firma questi numeri, perché il quadro cambia in modo istruttivo.

Wellhub vende programmi di benessere aziendale, e nello stesso comunicato in cui documenta il burnout dei lavoratori più esposti all'AI riporta che il 55% di chi usa i suoi servizi dichiara di dormire in modo sano, contro il 28% di chi si affida ad altri programmi. Jabra produce cuffie e sistemi audio professionali, e la sua ricerca conclude che chi parla con l'AI invece di scriverle ha il 24% di probabilità in meno di sentirsi stressato, e che chi dispone di hardware audio professionale usa la voce molto più spesso. Il Boston Consulting Group vende consulenza sull'adozione dell'AI, e le sue raccomandazioni riguardano il modo in cui le organizzazioni dovrebbero riprogettare il lavoro. Nessuna di queste circostanze rende falsi i dati, ma tutte suggeriscono di leggerli per ciò che sono: indagini sulle percezioni, condotte da chi ha un prodotto da proporre come rimedio.

La ricerca indipendente racconta una storia meno lineare. Lo stesso studio BCG, a ben vedere, rileva che chi usava l'AI per ridurre il tempo dedicato a compiti ripetitivi riportava livelli di burnout più bassi, non più alti. Uno studio pubblicato nel 2025 sull'International Journal of Information Management, rivista sottoposta a peer review (cioè alla revisione di esperti indipendenti prima della pubblicazione), ha trovato che lo stress tecnologico legato all'AI aumenta l'esaurimento e il conflitto tra lavoro e famiglia, ma anche che l'AI generativa ne attenua gli effetti negativi. (Fonte: International Journal of Information Management, agosto 2025) E la revisione sistematica più recente, pubblicata su Frontiers in Psychology il 2 ottobre scorso, che ha passato in rassegna la letteratura disponibile fino a marzo 2026, conclude che il legame tra AI e burnout cambia a seconda della funzione che l'AI svolge nel lavoro e del disegno degli studi che lo misurano. (Fonte: Fang, Han, Ma, Frontiers in Psychology, ottobre 2026)

Sicché l'affermazione che l'AI "stanca" sarebbe imprecisa. I dati sostengono qualcosa di più circoscritto e, a mio modo di vedere, più interessante: l'AI usata per togliere lavoro alleggerisce, l'AI usata per aggiungerne affatica, e il punto è capire perché, avendo la scelta, finiamo così spesso nel secondo caso.

Nel 2010 il filosofo tedesco di origine coreana Byung-Chul Han ha pubblicato un breve saggio, tradotto in Italia da Nottetempo con il titolo "La società della stanchezza", che descrive il passaggio dalla società disciplinare (quella fondata sul divieto, sull'obbligo, sul "devi") alla società della prestazione, fondata sul "puoi". La sua tesi è che il potere contemporaneo non abbia più bisogno di costringere, perché ha prodotto un soggetto che si spinge da sé: il lavoratore della società della prestazione si sente libero, e proprio per questo si sfrutta da solo, con un'efficacia che nessun sorvegliante esterno potrebbe ottenere. In questa cornice Han legge il burnout come l'esito patologico di un autosfruttamento volontario, non di un'oppressione subita. (Fonte: Byung-Chul Han, "La società della stanchezza", Nottetempo, 2012)

L'etnografia di Berkeley descrive, quasi alla lettera, questo meccanismo applicato a uno strumento. Nessuno aveva chiesto a quei dipendenti di prendersi compiti altrui, di lavorare nella pausa pranzo o di tenere aperti tre progetti in parallelo: lo facevano perché lo strumento lo rendeva possibile, e perché ciò che è possibile, nella società della prestazione, tende a diventare dovuto. L'AI, in questo senso, non ha introdotto alcun nuovo obbligo, ma ha esteso in modo enorme il campo del "puoi", e con esso il campo dell'autosfruttamento.

C'è un dato che rende il circolo più stretto di quanto sembri. Uno studio longitudinale pubblicato quest'anno su Behavioral Sciences, che ha seguito gli stessi lavoratori in due momenti successivi, ha trovato che l'uso dell'AI predice un burnout successivo più elevato, ma anche che un burnout più elevato predice un uso successivo dell'AI più intenso. (Fonte: "Workplace AI Usage, Intrinsic Motivation, and Job Burnout: Evidence from a Longitudinal Study", Behavioral Sciences, 2026) La relazione va nei due sensi: chi è esausto si appoggia di più proprio allo strumento che contribuisce a esaurirlo, verosimilmente perché sembra l'unico modo di stare al passo con un ritmo che quello stesso strumento ha alzato.

Le aziende, ovviamente, non sono spettatrici innocenti, e il dato Factorial sulle aspettative di rendimento lo conferma. Tuttavia la struttura del problema è diversa da quella a cui siamo abituati quando parliamo di carichi di lavoro. Un ritmo imposto si può contestare, negoziare, rifiutare: ha un autore, una forma, un interlocutore. Un ritmo offerto, che ci arriva sotto forma di possibilità e che accettiamo perché ci fa sentire capaci, non ha nessuno a cui opporsi, se non noi stessi.

Comincio da un'ammissione, perché senza di essa quello che segue non avrebbe credibilità: la tendenza ad aprire sempre cantieri nuovi, nel mio caso, c'era già molto prima dell'intelligenza artificiale, che non l'ha creata ma l'ha resa, per così dire, più alla portata di mano.

Oggi comincio molte più cose di prima, e alcune le termino anche più in fretta; ma difficilmente le termino tutte nei tempi che mi ero prefissato, e quelle che restano aperte non spariscono, si accumulano e chiedono di essere seguite. Il vantaggio è reale: riesco a fare molto più di quanto facessi, anche nei tempi morti, che un tempo erano semplicemente morti e oggi sono diventati produttivi. Lo svantaggio è altrettanto reale, e lo riconosco nella descrizione di Berkeley con un certo disagio: ci sono momenti in cui sento di non avere più il controllo di tutto, perché le cose in corso sono talmente tante che la supervisione, cioè l'unica parte del lavoro che resta interamente mia, diventa il collo di bottiglia.

Ritengo che le aziende stiano alzando le aspettative su quanto ciascuno debba produrre, e che lo stiano facendo in modo largamente irriflesso, inseguendo un aumento di produttività che rimane comunque difficile da misurare (diversamente dal suo costo). Ritengo però anche che questa sia solo metà della spiegazione, e la metà più comoda da raccontare. L'altra metà è che chi lavora con l'AI si sente in grado di fare di più, e quindi semplicemente lo fa, senza che nessuno glielo chieda.

È per questo che non mi aspetto la soluzione dalle organizzazioni. Le "pratiche" e le linee guida che i ricercatori raccomandano sono sensate, e sarebbe bene adottarle; ma nessuna azienda introdurrà mai, di sua iniziativa, un limite a un lavoro che i dipendenti svolgono spontaneamente, gratis e con entusiasmo. Il limite, se ci sarà, dovrà porlo chi lavora, e dovrà porlo contro una parte di sé, quella che si sente capace e che proprio per questo non sa fermarsi.

C'è un esercizio che proverò a fare io per primo, e che richiede soltanto onestà contabile.

Alla fine di questa settimana proviamo a contare i cantieri aperti: non quelli assegnati, ma quelli che abbiamo aperto noi, magari in un momento di pausa, perché con l'AI cominciare costava pochissimo. Poi proviamo a chiederci, per ciascuno, se l'avremmo aperto quando cominciare richiedeva una mattinata intera. E infine, la domanda più difficile: il tempo che l'AI ci ha fatto risparmiare in questi giorni, dove è andato a finire? In riposo, in pensiero, in qualcosa che non fosse altro lavoro?

Se la risposta è che è finito quasi tutto in nuovi cantieri, non abbiamo guadagnato tempo: abbiamo solo spostato il punto in cui la giornata si chiude, un poco più avanti ogni sera, come una marea che non si ritira mai del tutto.

Al mese prossimo.

Alberto

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