Il Mercer Global Talent Trends 2026, basato su un campione di oltre 12.000 lavoratori e 800 dirigenti HR in 17 paesi, ha registrato un dato che ridimensiona le narrazioni entusiastiche sull’adozione dell’IA nel mondo del lavoro. La quota di lavoratori che dichiara di provare ansia legata all’intelligenza artificiale è passata dal 28% al 40% in due anni — un aumento di dodici punti percentuali che segnala un cambiamento nel modo in cui i dipendenti percepiscono la trasformazione tecnologica in corso. Il report, pubblicato nelle prime settimane del 2026 e ripreso da CNBC durante il World Economic Forum di Davos, rivela un divario crescente tra la percezione dei lavoratori e quella dei dirigenti.
I numeri dell’ansia: chi è preoccupato e perché
Il 40% di lavoratori che esprime ansia legata all’IA non è un dato omogeneo. L’ansia è più pronunciata tra i lavoratori in ruoli amministrativi e impiegatizi — quelli che il report Brookings classifica come ad alta esposizione e bassa capacità adattiva — e tra i lavoratori con un’anzianità intermedia: abbastanza esperienza per capire che il proprio lavoro sta cambiando, ma non abbastanza per sentirsi al sicuro. I lavoratori molto giovani, paradossalmente, mostrano livelli di ansia leggermente inferiori — forse perché non hanno ancora costruito un’identità professionale ancorata a compiti specifici che l’IA sta automatizzando.
Il dato più rilevante del report non è il livello di ansia in sé ma il divario percettivo tra lavoratori e dirigenti. Il 62% dei dipendenti intervistati ritiene che i propri leader sottovalutino l’impatto dell’IA sul lavoro quotidiano. I dirigenti tendono a vedere l’IA come uno strumento di efficientamento — più output con meno risorse — mentre i lavoratori la vivono come una minaccia alla propria identità professionale, alle proprie competenze e alla qualità della propria esperienza lavorativa. Il report Resume Now, pubblicato a marzo 2026, conferma il quadro: il 63% dei lavoratori ritiene che l’IA renderà il lavoro meno umano nel corso dell’anno.
Mercer identifica tre fonti principali dell’ansia. La prima è l’incertezza: i lavoratori non sanno come l’IA cambierà il loro ruolo specifico, e l’assenza di comunicazione chiara da parte del management alimenta scenari catastrofici. La seconda è la mancanza di formazione: molti dipendenti si sentono impreparati a usare gli strumenti AI che vengono introdotti nei loro processi, e la formazione offerta — quando esiste — è spesso generica e insufficiente. La terza è l’erosione del senso di valore: se un modello linguistico può fare in trenta secondi ciò che un professionista faceva in due ore, il professionista si chiede cosa resta del proprio contributo — una domanda che tocca l’identità, non solo la produttività.
La distribuzione settoriale dell’ansia
Il report Mercer disaggrega i dati per settore e ruolo, rivelando differenze significative. I lavoratori nei servizi finanziari e assicurativi mostrano livelli di ansia superiori alla media — coerente con il fatto che queste professioni sono tra le più esposte all’IA secondo i dati di Anthropic. I lavoratori nel settore manifatturiero e nelle costruzioni, al contrario, mostrano livelli inferiori — i loro compiti sono prevalentemente fisici e l’IA, per ora, non li tocca direttamente. Il settore sanitario presenta un profilo misto: alta ansia tra i ruoli amministrativi (documentazione, codifica, programmazione degli appuntamenti) e bassa ansia tra i ruoli clinici (medici, infermieri, fisioterapisti).
Un dato che Mercer segnala come particolarmente preoccupante riguarda i manager intermedi — i quadri — che mostrano il livello di ansia più alto tra tutte le fasce gerarchiche. I manager intermedi si trovano in una posizione scomoda: devono implementare le decisioni del top management sull’adozione dell’IA, gestire l’ansia dei propri collaboratori e contemporaneamente affrontare la trasformazione del proprio ruolo — che spesso include compiti di coordinamento, reportistica e analisi che l’IA può svolgere. Sono il fulcro organizzativo della transizione e anche la fascia più esposta al suo stress.
Il paradosso della produttività e il costo nascosto dell’ansia
L’ansia non è solo un problema di benessere individuale. Ha costi organizzativi misurabili. I lavoratori ansiosi sono meno coinvolti, meno produttivi, più propensi al turnover volontario e meno disponibili ad adottare nuovi strumenti — inclusa l’IA stessa. Il paradosso è che le aziende introducono l’IA per aumentare la produttività, ma l’ansia generata dall’introduzione riduce la produttività attraverso canali diversi: disengagement, resistenza passiva, errori dovuti allo stress, perdita dei lavoratori migliori che trovano alternative altrove.
Il report Mercer quantifica il costo del disallineamento tra lavoratori e management: le organizzazioni in cui i dipendenti percepiscono che i leader comprendono e affrontano l’impatto dell’IA mostrano tassi di retention più alti, maggiore adozione degli strumenti AI e una transizione più fluida. Le organizzazioni in cui il divario percettivo è ampio — management entusiasta, dipendenti ansiosi — pagano un prezzo in termini di talento perso, adozione rallentata e clima organizzativo deteriorato. L’ironia è che le aziende che investono meno nella gestione dell’ansia finiscono per spendere di più: in sostituzione del personale, in progetti AI abbandonati, in produttività persa.
Kristalina Georgieva, intervenendo a Davos pochi giorni dopo la pubblicazione del report, ha ripreso il tema dell’ansia nel contesto macroeconomico. Ha citato il dato del FMI secondo cui un annuncio di lavoro su dieci nelle economie avanzate richiede già almeno una competenza nuova legata all’IA. Per i lavoratori che non possiedono queste competenze — e che non ricevono formazione adeguata — l’ansia è la risposta razionale a un rischio percepito come reale e imminente. Non è paura del futuro: è consapevolezza di un cambiamento già in corso che nessuno ha spiegato loro come affrontare.
Lo studio della University of California Berkeley, citato anche da Harvard Business Review, aggiunge una dimensione ulteriore: i lavoratori che usano strumenti AI non recuperano il tempo risparmiato per attività di maggior valore. Il tempo liberato dall’IA viene riempito con più lavoro operativo. Il risultato è un aumento del carico di lavoro per persona senza un corrispondente aumento della soddisfazione o della retribuzione. L’IA, in questo scenario, non libera il lavoratore: lo comprime. E la compressione alimenta l’ansia, che a sua volta riduce la qualità del lavoro e la disponibilità ad adottare ulteriori strumenti — un circolo vizioso che le aziende devono spezzare con interventi intenzionali sulla cultura organizzativa, non solo sulla tecnologia.
Le raccomandazioni di Mercer per le imprese
Il report propone un framework in tre fasi per gestire la transizione. La prima fase è la comunicazione trasparente: spiegare ai dipendenti come l’IA cambierà il loro lavoro, con quali tempi e con quale supporto. Non servono promesse — servono informazioni oneste. L’esperienza delle aziende che hanno comunicato bene mostra che la trasparenza non elimina l’ansia ma la riduce significativamente: i lavoratori che sanno cosa aspettarsi sono meno ansiosi di quelli che operano nell’incertezza totale. La comunicazione deve essere specifica — non “l’IA migliorerà l’efficienza” ma “nel reparto contabilità, l’IA automatizzerà la riconciliazione bancaria entro sei mesi; il team sarà formato sull’uso dello strumento e nessuna posizione verrà eliminata nella fase pilota”.
La seconda fase è l’investimento nella formazione, calibrato sui ruoli specifici: non corsi generici sull’IA per tutti, ma percorsi mirati che aiutino ciascun professionista a capire come usare l’IA nel proprio contesto e come mantenere le competenze che l’IA non replica. La formazione deve includere una componente pratica — usare il tool sul proprio lavoro reale, non su esercizi astratti — e una componente critica — riconoscere i limiti del modello, verificare l’output, decidere quando non usarlo. Il report Mercer cita casi di aziende che hanno ridotto l’ansia del 30% nei sei mesi successivi all’avvio di programmi formativi strutturati, con effetti positivi misurabili su produttività e retention.
La terza fase è il ridisegno dei ruoli: anziché eliminare posizioni, trasformarle. Un impiegato amministrativo il cui lavoro di data entry viene automatizzato può essere riqualificato come supervisore della qualità dell’output AI, analista delle eccezioni, o gestore del processo ibrido uomo-macchina — ruoli nuovi che non esistevano prima e che richiedono competenze umane che la macchina non ha. Il ridisegno dei ruoli è più costoso e più lento del taglio, ma produce risultati più solidi: l’azienda conserva la conoscenza organizzativa, il lavoratore conserva l’impiego e acquisisce nuove competenze, il clima organizzativo resta stabile.
Il modello di Mercer non è ingenuo: riconosce che alcune posizioni scompariranno nonostante gli sforzi di riqualificazione. Ma sostiene che la riduzione dell’ansia attraverso comunicazione, formazione e ridisegno dei ruoli riduce i costi nascosti della transizione e aumenta la probabilità che l’investimento in IA produca i risultati attesi. L’alternativa — adottare l’IA in silenzio, senza comunicare né formare — è più rapida nel breve periodo ma più costosa nel medio: turnover, resistenza, errori, cause legali.
Implicazioni per il contesto italiano
In Italia, dove i livelli di ansia lavorativa pre-IA erano già tra i più alti in Europa — legati a precarietà, stagnazione salariale e incertezza economica — l’aggiunta dell’ansia da IA rischia di produrre un effetto cumulativo. Le imprese italiane che adottano l’IA senza gestire la componente umana della transizione rischiano di ottenere meno dei benefici attesi e più dei costi nascosti: resistenza, turnover, calo della qualità.
Per i responsabili HR delle imprese italiane, il report Mercer è un invito a trattare l’adozione dell’IA non come un progetto tecnologico ma come un progetto di gestione del cambiamento. La tecnologia è la parte facile — si compra, si configura, si accende. Le persone sono la parte difficile — e se non vengono gestite con competenza, trasparenza e rispetto, il progetto fallisce indipendentemente dalla qualità dello strumento.
Il balzo dal 28% al 40% in due anni racconta un’ansia che cresce più velocemente dell’adozione. Se le imprese italiane non affrontano questa dinamica con interventi concreti — non generici, non retorici, ma calibrati sui bisogni dei propri dipendenti — rischiano di entrare nella fase più intensa della transizione AI con una forza lavoro già stremata prima ancora di iniziare. Per AIPIA e per le altre associazioni che operano nel settore, monitorare l’evoluzione dell’ansia da IA tra i professionisti italiani — con indagini periodiche, focus group settoriali e analisi dei bisogni formativi — è un servizio che nessun altro attore è nella posizione di offrire con la stessa competenza di contesto. I dati di Mercer sono globali: servono dati italiani, disaggregati per settore e per dimensione d’impresa, per calibrare le risposte sulle specificità del mercato nazionale.
