L'85% dice che la formazione IA in azienda non serve

Dal 2 febbraio 2025 l'articolo 4 dell'EU AI Act è in vigore. Dice che chi sviluppa sistemi di intelligenza artificiale (i provider) e chi li usa nella propria organizzazione (i deployer) devono "adottare misure per supportare lo sviluppo della AI literacy" — l'alfabetizzazione del personale che quei sistemi li tocca, da vicino o da lontano. Dal 2 agosto 2026 sono le autorità nazionali di vigilanza sul mercato a dover controllare che questo accada.

È una norma meno stringente di quanto sembri a un primo passaggio. Non chiede un livello minimo di competenza da certificare, non chiede un esame, non chiede una soglia di apprendimento raggiunta. Le linee guida della Commissione europea sono esplicite: non serve un certificato, basta un registro interno delle attività formative o di altre iniziative di orientamento. L'obbligo è procedurale, non di risultato: si deve dimostrare di aver fatto qualcosa, non che quel qualcosa abbia funzionato. Per chi si occupa di compliance è una buona notizia, perché l'adempimento è raggiungibile e documentabile. Per chi si occupa di apprendimento organizzativo è il punto da cui parte il problema.

Un corso uguale per tutti, prima della scadenza

Il caso tipico è riconoscibile da chi lavora in funzioni HR o L&D di qualsiasi azienda di media dimensione negli ultimi diciotto mesi: a ridosso della scadenza del 2 agosto 2026, la direzione formazione mette a catalogo un modulo di e-learning sull'intelligenza artificiale, generico per costruzione — cos'è un modello linguistico, quali sono i rischi, qualche esempio di prompt — e lo rende obbligatorio per tutto il personale esposto a strumenti IA. Il completamento viene tracciato nel sistema di gestione dell'apprendimento, l'ufficio legale ha il suo registro, l'audit può procedere. Nessuno, in questo flusso, ha chiesto al responsabile del customer service che cosa i suoi operatori fanno davvero con il chatbot che hanno in dotazione, né al caporeparto di produzione quali decisioni l'algoritmo di schedulazione gli toglie o gli lascia.

Il modulo esiste, è stato erogato, è stato completato. Non è stato disegnato sul lavoro reale di nessuno.

Il dato Docebo: formati, ma non aiutati

Questo scollamento tra adempimento e utilità non è un'impressione. Il report The AI Readiness Gap, pubblicato da Docebo nel 2026 sulla base di un'indagine condotta da Centiment su 2.000 rispondenti enterprise — mille dipendenti non appartenenti a funzioni HR o L&D, mille responsabili della formazione, distribuiti tra Stati Uniti, Regno Unito, Canada, Francia, Germania e Italia — misura esattamente questo scarto. L'85% dei dipendenti dichiara che la formazione IA ricevuta non li aiuta a usare l'intelligenza artificiale nel proprio ruolo. Uno su cinque dichiara di non aver ricevuto alcuna formazione.

Va detto con la stessa cura con cui va citato: i dati italiani non sono disponibili separatamente. L'Italia è uno dei sei paesi del campione, ma la cifra dell'85% è un aggregato internazionale, e nelle fonti pubbliche non ci sono i dettagli metodologici completi — modalità di somministrazione, date esatte, margine di errore — che servirebbero per valutare quanto il dato italiano possa discostarsi dalla media. Non è un motivo per scartarlo: è un motivo per usarlo come indicazione di tendenza, non come fotografia nazionale precisa. E non esistono, al momento, indagini specifiche condotte dopo l'entrata in vigore dell'obbligo di literacy che misurino se la governance imposta dalla norma stia cambiando questa percezione: i dati disponibili raccontano lo stato delle cose, non ancora il suo effetto sull'applicazione della legge.

Perché l'obbligo non produce la competenza

La tradizione socio-tecnica ha un nome per l'errore che genera questo scarto: ottimizzare un solo sottosistema degrada l'insieme. Qui il sottosistema ottimizzato è quello del controllo — avere un registro, poter dimostrare l'adempimento — mentre il sistema che dovrebbe cambiare, cioè il modo in cui le persone lavorano con strumenti nuovi, resta fuori dal disegno. Non è un caso isolato di cattiva esecuzione: è la conseguenza prevedibile di una norma che, per essere applicabile in migliaia di organizzazioni diversissime tra loro, ha dovuto rinunciare a specificare l'esito e si è fermata al processo. Il legislatore chiede di "prendere misure", non di produrre competenza verificata. Chi deve rispondere di un audit sceglierà sempre la misura più facile da documentare, non quella più difficile da progettare bene.

Il principio di progettazione che la letteratura socio-tecnica chiama ottimizzazione congiunta — la raccomandazione di disegnare insieme il sistema tecnico e quello sociale, e non in due momenti separati da funzioni diverse — è qui un criterio utile proprio perché mostra dove casca l'asino: un corso IA pensato dalla funzione compliance insieme a L&D, senza il contributo di chi gestisce i flussi di lavoro reali, è un sistema tecnico-formativo disegnato da una sola delle due parti. Va detto con chiarezza: non è un risultato sperimentale, è un principio ricavato da decenni di casi di trasformazioni fallite, dalle miniere di carbone studiate dal Tavistock Institute in poi. Ma è esattamente il meccanismo che la cifra Docebo rende visibile in forma numerica.

Chi guadagna discrezionalità, chi la perde

C'è un secondo livello di lettura, ed è quello del potere. Una formazione generica, erogata top-down e tracciata per finalità di audit, sposta la discrezionalità verso la funzione che deve rispondere della conformità e la toglie a chi dovrebbe usare lo strumento sul campo. La direzione legale e la direzione HR guadagnano una difesa documentale: in caso di ispezione, il registro c'è. Il dipendente guadagna un attestato di completamento e perde, di fatto, un percorso che gli dica come integrare l'IA nel proprio compito specifico. L'adozione reale dello strumento — capire quando fidarsi di un output, quando no, come correggere un errore sistematico del modello — resta un apprendimento individuale, fatto per tentativi, fuori da qualunque programma strutturato. È il motivo per cui il titolo di questo pezzo parla di adozione individuale: non perché i lavoratori non vogliano imparare, ma perché l'organizzazione, con il disegno che ha scelto, non gli ha dato altro modo per farlo.

La leva: legare l'obbligo al lavoro, non al registro

L'articolo 4 non impedisce una formazione disegnata bene: chiede soltanto il minimo, e il minimo è quello che la maggior parte delle organizzazioni sta erogando. La differenza tra un adempimento formale e una capacità reale si gioca tutta nella fase di progettazione, ed è lì che va spostata l'attenzione di chi ha il mandato per farlo.

La leva concreta appartiene a chi guida insieme le funzioni HR, compliance e le linee operative che useranno davvero gli strumenti IA: non basta che L&D disegni un corso e compliance lo validi, serve che i responsabili di funzione — chi conosce i flussi di lavoro reali, i casi d'uso specifici, i punti dove l'errore dello strumento costa caro — siedano al tavolo con potere di modificare il contenuto, non solo di commentarlo. Serve inoltre un modo per accorgersi che la formazione non sta funzionando: non un questionario di gradimento a fine corso, ma un indicatore legato all'uso reale dello strumento tre o sei mesi dopo, che permetta di tornare indietro e ridisegnare. Le autorità nazionali di vigilanza, che dal 2 agosto 2026 devono controllare l'applicazione dell'articolo 4, hanno lo spazio per chiedere proprio questo: non solo l'esistenza di un registro, ma la prova che le misure adottate siano commisurate ai ruoli reali, come la norma stessa prescrive quando parla di "conoscenze, esperienza, educazione e contesto d'uso". È una lettura esigente della norma, non un'invenzione: il testo lo prevede già. Manca, per ora, chi la applichi così.