AI generativa nelle aziende: come aumentare produttività e qualità del lavoro con una strategia centrata sulle persone.

Con il progredire dell’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale Generativa (AI Gen), la prossima sfida per i leader è chiara: renderla scalabile e in grado di fornire un valore misurabile in tutte le loro organizzazioni (Davenport e Bean, 2025). 

Mentre le aziende passano dalla sperimentazione all’adozione a livello aziendale, molte faticano non con gli strumenti stessi, ma con la trasformazione organizzativa necessaria per integrarli in modo significativo nel lavoro quotidiano delle persone. Gli strumenti continueranno a evolversi: è il lato umano dell’equazione che determina il vero successo delle iniziative AI Gen.

Abbiamo studiato una delle più grandi implementazioni di AI Gen nel mondo reale fino ad oggi, presso la multinazionale farmaceutica Novo Nordisk. La sua esperienza dimostra che il successo non dipende solo dall’infrastruttura, ma anche dal modo in cui le persone pensano, si adattano e collaborano con l’AI. Una lezione fondamentale: sebbene l’adozione della AI Gen e le trasformazioni digitali più ampie abbiano radici comuni, la prima è particolarmente dirompente, poiché ridefinisce la natura stessa del lavoro in modi senza precedenti.

Come molte organizzazioni, Novo Nordisk ha iniziato con un’aspettativa familiare: che l’AI Gen avrebbe principalmente aumentato la produttività (Brynjolfsson, Li e Raymond, 2025). Guidata dal principio di leadership “il tempo è la valuta definitiva” e da una campagna denominata “Make your time count” (Fai valere il tuo tempo), l’azienda ha lanciato l’implementazione a livello aziendale dello strumento Copilot AI Gen di Microsoft all’inizio del 2024, con l’obiettivo di risparmiare tempo e migliorare l’efficienza. E, sotto molti aspetti, l’azienda ha raggiunto questo obiettivo.

Ogni dipendente ha risparmiato in media 2,17 ore alla settimana dopo aver iniziato a utilizzare lo strumento. Ma è successo anche qualcosa di inaspettato: quelle ore non erano ciò che i dipendenti apprezzavano di più. La soddisfazione dei dipendenti nei confronti di Copilot era tre volte più correlata al miglioramento percepito nella qualità del lavoro che al tempo risparmiato. I dipendenti hanno segnalato miglioramenti nella qualità della sintesi dei contenuti, nella creazione di contenuti e nell’ideazione. È interessante notare che molti dipendenti hanno reinvestito il tempo risparmiato nelle interazioni con le persone, nella pianificazione strategica e nel lavoro creativo. Come ha affermato uno di loro: “Posso dedicare più tempo ed energie alla strategia e alla pianificazione del lancio del mio progetto”.

Questa intuizione mette in discussione un presupposto fondamentale di molte implementazioni dell’AI Gen: che il valore principale della tecnologia risieda nella pura efficienza. In pratica, la promessa dell’AI Gen è più ampia e più incentrata sull’uomo.

L’esperienza di implementazione di Novo Nordisk, che è passata da poche centinaia di utenti Copilot nel gennaio 2024 a 20mila nel febbraio 2025, offre importanti insegnamenti ai leader che stanno affrontando la sfida della scalabilità dell’AI Gen. Attraverso sondaggi condotti su oltre 3mila dipendenti, analisi interne e interviste in prima linea, abbiamo scoperto sia le dinamiche dei dipendenti sia gli approcci di leadership testati sul campo per promuovere un’adozione significativa su larga scala.

Scalare l’AI Gen: non è plug-and-play

La scalabilità dell’AI Gen non è solo una sfida tecnica, ma una maratona di gestione del cambiamento. Il vero lavoro consiste nel supportare i dipendenti mentre sperimentano, lottano e alla fine trovano il loro ritmo con questi nuovi strumenti.

In Novo Nordisk, l’adozione di Copilot non è stata lineare, ma si è svolta in tre fasi. Prima c’è stato un picco: dopo circa un mese, il 23% delle persone era costituito da utenti frequenti e il 74% da utenti moderati. Poi c’è stato un calo di interesse, con il 15% del gruppo dei primi utenti che è diventato inattivo dopo tre o quattro mesi e il tempo medio risparmiato è sceso da 2,29 a 2,14 ore alla settimana. Un utente ha dichiarato: “Non ho ancora capito bene come utilizzarlo. All’inizio l’ho provato un po’, con scarso successo, e da allora non l’ho più utilizzato”. Un andamento simile si è verificato nell’utilizzo delle app: i guadagni in termini di produttività e qualità sono diminuiti dopo che gli utenti hanno esteso l’uso di Copilot da una o due app (come Word ed Excel) a quattro o cinque, ma sono poi risaliti con sei o più app.

Questo calo a metà ciclo è tipico dell’adozione dell’AI Gen. L’entusiasmo iniziale delle persone lascia il posto alla frustrazione quando i vantaggi immediati si esauriscono e aumentano le difficoltà di integrazione. Se non viene controllato, questo calo può trasformarsi in abbandono. La nostra ricerca ha rivelato che bastano poche delusioni per distruggere l’entusiasmo delle persone per la tecnologia; in altre parole, un utente potrebbe rinunciare a utilizzare Copilot dopo alcuni tentativi falliti. Tuttavia, i dipendenti che persistono oltre questo calo spesso segnalano sostanziali miglioramenti delle prestazioni, probabilmente grazie agli effetti dell’apprendimento accumulato. Questo è un momento cruciale per interventi di formazione mirati.

Per contrastare il calo a metà ciclo, Novo Nordisk ha implementato una serie di strategie di abilitazione, tra cui: interventi di formazione mirati programmati in base alle fasi chiave di adozione; riassegnazione delle licenze e liste d’attesa per rinvigorire l’interesse; una rete di sostenitori della AI Gen per fornire indicazioni contestuali e sostenere lo slancio dell’adozione; microcomunicazioni mirate, come newsletter incentrate sui suggerimenti, per affrontare le sfide segnalate dagli utenti; feedback continui, come sondaggi periodici, dashboard di utilizzo e monitoraggio dei benchmark della concorrenza, per evolvere il supporto al mutare delle esigenze degli utenti.

Come evidenzia l’esperienza dell’azienda, l’AI Gen richiede formazione e supporto continui. L’efficacia dell’AI Gen dipende dalla formazione delle persone, non solo dai modelli di AI. I leader dovrebbero promuovere un ecosistema in cui i dipendenti si sentano supportati, informati e ispirati a spingere ulteriormente le capacità della tecnologia (Puranam, 2025). 

Adattare l’abilitazione dell’AI Gen in base alla funzione aziendale

Tuttavia, funzioni aziendali diverse richiedono tipi di supporto diversi. Riconoscere il modo in cui le persone, con ruoli e mentalità diversi, interagiscono con l’AI Gen è fondamentale per promuovere un’adozione significativa.

In Novo Nordisk, l’impatto di Copilot variava in modo significativo a seconda delle funzioni, determinando il passaggio da un’implementazione uniforme a un’abilitazione mirata. L’analisi che ha messo a confronto il risparmio di tempo e i miglioramenti qualitativi nelle aree aziendale, commerciale, produttiva e di ricerca ha rivelato forti disparità.

I team aziendali e commerciali sono stati tra i più efficienti in termini di miglioramento della produttività e della qualità del lavoro con Copilot. D’altro canto, reparti come Ricerca, Dati e AI e Sviluppo clinico, pur continuando a trarne vantaggio, hanno registrato guadagni minori sia in termini di risparmio di tempo sia di miglioramento della qualità. I dipendenti Stem, abituati a sistemi deterministici con risultati costanti, hanno spesso avuto difficoltà con la natura probabilistica dell’AI Gen. Poiché opera su modelli che producono risposte variabili, i suoi risultati possono entrare in conflitto con flussi di lavoro basati sulla precisione che richiedono affidabilità. Le allucinazioni dell’AI (risultati errati o privi di senso) hanno ulteriormente complicato l’integrazione dello strumento in attività orientate alla ricerca, dove l’accuratezza e l’affidabilità sono di fondamentale importanza. Queste allucinazioni si sono manifestate in vari modi, tra cui invenzioni, inesattezze fattuali, errori di logica o di ragionamento, errori matematici e scelte basate su modelli irrilevanti (Sun et al., 2024).

Questa variabilità ha minato la fiducia delle persone nel sistema e ha creato notevoli ostacoli alla sua adozione. Come ha affermato un ricercatore: “Non vedo come applicarlo al mio tipo di lavoro”. Al contrario, un utente del reparto vendite lo ha descritto come “una svolta rivoluzionaria per me in molti aspetti del mio lavoro”. L’adattamento all’AI Gen richiederebbe un cambiamento di mentalità tra i dipendenti Stem: dovrebbero imparare a gestire l’imprevedibilità intrinseca di tali strumenti.

Per facilitare il processo, Novo Nordisk è passata da un’implementazione uniforme a una personalizzata. Ha lanciato un programma di inserimento specifico per ogni funzione, ha creato playbook di casi d’uso e librerie di apprendimento in linea con i ruoli lavorativi e ha collaborato con Microsoft per personalizzare le funzionalità di Copilot per i diversi team. Questa flessibilità ha garantito che i dipendenti con ruoli sia creativi sia di precisione potessero trovare applicazioni significative in linea con i loro flussi di lavoro.

Campioni a sorpresa: i dipendenti più esperti

Contrariamente ad alcuni miti sui nativi digitali, i dati hanno dimostrato che i dipendenti senior di Novo Nordisk tendevano a utilizzare l’AI Gen in modo più efficace rispetto ai loro colleghi più giovani. I risultati del sondaggio hanno indicato che i lavoratori esperti hanno superato i colleghi più giovani sia in termini di aumento della produttività sia di miglioramento della qualità del lavoro. Perché? La profonda comprensione dei flussi di lavoro da parte di questi dipendenti più anziani ha permesso loro di identificare rapidamente i punti in cui strumenti come Copilot potevano aggiungere valore. Inoltre, erano meglio attrezzati per valutare i risultati generati dall’AI e integrarli in compiti complessi con maggiore precisione.

I dipendenti più giovani, al contrario, spesso non avevano il contesto necessario per individuare le opportunità ad alto impatto. Un giovane dipendente ha affermato: “Non conosco abbastanza casi d’uso reali; per cosa posso utilizzarlo?”. Un altro ha osservato: “Non ho avuto un caso d’uso specifico in cui potessi vedere chiaramente i vantaggi dell’utilizzo/esplorazione di Copilot”.

La lezione: piuttosto che dare per scontato che i lavoratori più giovani guideranno la carica dell’AI Gen, le organizzazioni dovrebbero responsabilizzare i dipendenti esperti affinché fungano da amplificatori.

Dopo che questa intuizione ha ribaltato le ipotesi dei dirigenti di Novo Nordisk, è stata creata una rete interfunzionale composta principalmente da membri del personale esperti per condurre sessioni dimostrative tra colleghi, fornire formazione specifica per i ruoli e condividere esempi pratici su misura per contesti lavorativi specifici. Nel frattempo, le comunità interne dei social media aziendali come Viva Engage (uno strumento di collaborazione sociale integrato in Microsoft Teams) hanno consentito la condivisione delle conoscenze tra dipendenti senior e junior, favorendo l’adozione.

Investendo nei dipendenti senior come promotori dell’adozione, i dirigenti possono attingere alle competenze contestuali di queste persone per promuovere un uso significativo dell’AI Gen, adattando la formazione ai flussi di lavoro e all’anzianità di servizio e garantendo che i membri junior del personale ricevano casi d’uso chiari e accessibili per rafforzare la loro fiducia. Allineando l’abilitazione all’esperienza, le organizzazioni possono sbloccare il potenziale della AI Gen a tutti i livelli.

Le prestazioni dell’AI Gen non dipendono dalla competenza tecnologica, ma dalla fluidità contestuale, dalla fiducia e dalla capacità umana di integrare nuovi strumenti in flussi di lavoro sfumati.

Superare la resistenza culturale e l’AI Shaming

Non tutti in Novo Nordisk hanno accolto con favore Copilot. La resistenza culturale e il cosiddetto AI shaming hanno rappresentato ostacoli significativi, con alcuni dipendenti che consideravano l’AI Gen come immorale o simile a un imbroglio. Un utente ha affermato: “Trovo Copilot eticamente discutibile: consumo energetico estremamente elevato, basato su pratiche spudorate di violazione della privacy e dei diritti”.

Altri temevano di sconvolgere le routine, commettere errori o essere sottoposti a controlli per i risultati generati dall’AI. Un utente ha affermato: “Temo che ciò che faccio con Copilot sia sbagliato o che commetterò errori nel mio lavoro”. Tali atteggiamenti hanno portato i dipendenti a essere riluttanti a integrare la tecnologia nei loro flussi di lavoro. Le preoccupazioni relative alla proprietà dei risultati e ai cambiamenti nei flussi di lavoro hanno alimentato un’ulteriore resistenza nei confronti dell’AI Gen.

Questa resistenza culturale, sottile ma reale, può rallentare l’adozione anche nelle organizzazioni altamente tecnologiche. Novo Nordisk ha affrontato la sfida con una strategia multiforme, incentrata sulla trasparenza e sulla fiducia. L’azienda ha introdotto linee guida per un uso etico, ha chiarito le aspettative in merito alla proprietà e alla divulgazione dei risultati e ha lanciato la campagna “Spend time to save time” (Investi tempo per risparmiare tempo) per ridefinire l’AI Gen come un fattore strategico e non come una scorciatoia.

Mark Navas, il dirigente di Novo Nordisk responsabile dell’implementazione di Copilot, ha rafforzato questo messaggio: “Copilot mira a consentire ai nostri dipendenti di lavorare meglio, non a prendere scorciatoie”. Feedback regolari, inclusi sondaggi e analisi dell’utilizzo, hanno permesso all’azienda di monitorare la resistenza e adattare il supporto. Le demo condotte dai campioni hanno normalizzato l’adozione mostrando esempi reali di utilizzo di successo dell’AI Gen. Spazi sicuri come la piattaforma Viva Engage hanno permesso ai dipendenti di porre domande, condividere preoccupazioni e acquisire fiducia senza timore di essere giudicati.

I leader che stanno implementando l’AI Gen possono adottare diverse strategie, come ha fatto Novo Nordisk, per mitigare la resistenza culturale, trasformare la resistenza in coinvolgimento e aprire la strada a un’adozione sostenibile.

Chiarire l’uso etico. Sviluppare e comunicare linee guida sull’uso, la proprietà e la divulgazione dell’AI. Assicurarsi che i dipendenti comprendano come integrare l’AI Gen in modo trasparente.

Normalizzare l’uso dell’AI Gen attraverso i campioni. Impiegare dipendenti esperti per dimostrare applicazioni pratiche ed etiche, che rendono l’AI Gen più comprensibile e credibile.

Promuovere spazi sicuri. Costruire comunità interne per il supporto tra pari, dove i dipendenti possano esprimere le loro preoccupazioni e condividere i successi senza essere giudicati.

Affrontare in modo proattivo le questioni relative alla fiducia. Formare i dipendenti sulla privacy dei dati, l’impatto ambientale e l’uso responsabile per costruire la fiducia e contrastare le obiezioni etiche.

Ridefinire il ruolo dell’AI. Posizionare l’AI Gen come uno strumento per migliorare la qualità del lavoro, non per sostituire lo sforzo umano, attraverso messaggi coerenti da parte della leadership.

Le persone sono la piattaforma

Novo Nordisk prevede di espandere ulteriormente l’implementazione di Copilot, passando da circa 20mila a 37mila dipendenti nel 2025. (L’azienda conta circa 75mila dipendenti in tutto il mondo). Secondo il Chief Digital and Information Officer (e coautore) Anders Romare, il futuro dell’azienda con l’AI Gen dipenderà dalla capacità di andare oltre l’entusiasmo iniziale per costruire sistemi che supportino l’apprendimento continuo, la fiducia e l’integrazione nei flussi di lavoro reali.

Man mano che l’azienda continua la sua implementazione, una lezione è diventata sempre più chiara: il successo dell’AI Gen non dipende tanto dagli strumenti stessi, quanto dalle persone che li utilizzano e dal modo in cui si adattano, collaborano e si appropriano del cambiamento.

Questo successo non è determinato solo dall’automazione, ma anche dalle persone disposte a ripensare il proprio modo di lavorare, a sostenersi a vicenda e a sviluppare fiducia nei nuovi metodi di lavoro affiancati dall’AI. I campioni diventano agenti del cambiamento. Le comunità diventano acceleratori. E l’esperienza, non la giovinezza, emerge come catalizzatore nascosto dell’adozione.

Se volete scalare con successo l’AI Gen, iniziate dalle persone, non dal codice.

Nota prima della bibliografia

Gli autori desiderano ringraziare Jingqi Liu, dottorando presso l’ETH di Zurigo, per aver contribuito alla stesura di questo articolo.

Bibliografia

• T.H. Davenport e R. Bean, “Five Trends in AI and Data Science for 2025“ (Cinque tendenze nell’AI e nella scienza dei dati per il 2025), MIT Sloan Management Review, 15 aprile 2025, https://sloanreview.mit.edu.
• E. Brynjolfsson, D. Li e L. Raymond, “Generative AI at Work”, The Quarterly Journal of Economics 140, n. 2 (maggio 2025): 889-942.
• P. Puranam, “Re-Humanize: How to Build Human-Centric Organizations in the Age of Algorithms” (Singapore: Penguin Random House, 2025).
• Y. Sun, D. Sheng, Z. Zhou, et al., “AI Hallucination: Towards a Comprehensive Classification of Distorted Information in Artificial Intelligence-Generated Content” (Allucinazioni dell’AI: verso una classificazione completa delle informazioni distorte nei contenuti generati dall’intelligenza artificiale), Humanities and Social Sciences Communications 11, n. 1 (settembre 2024): 1-14.
• S. Raisch e S. Krakowski, “Artificial Intelligence and Management: The Automation-Augmentation Paradox,” Academy of Management Review 46, n. 1 (gennaio 2021): 192-210.