Nel 2035 i team saranno ibridi uomo-AI, ma i talenti che attraggono le aziende cercano ancora tre cose vecchie

Entro il 2035 la maggior parte dei team di lavoro sarà ibrida: persone e agenti AI che operano fianco a fianco, con ruoli e responsabilità distinte. È la tesi centrale del white paper “Il mercato del lavoro nel 2035” prodotto dal Politecnico di Milano e Indeed, costruito su tre stream di ricerca: un processo di envisioning metodologico chiamato C4DE, un survey su 151 HR director, e un’indagine Doxa su 1.500 lavoratori. Il quadro che emerge è più articolato di qualsiasi previsione sull’automazione che si sia letta negli ultimi anni: l’AI trasforma la composizione dei team, ma le leve con cui si attraggono i talenti sono rimaste quasi invariate rispetto a vent’anni fa.

Il paradosso è strutturale. Le organizzazioni corrono ad adottare AI per ottimizzare i processi HR: il 69% usa già sistemi di analisi automatizzata dei curriculum, il matching automatico candidato-posizione è diffuso, lo screening iniziale è sempre più delegato ad algoritmi. Eppure le persone che quelle organizzazioni vogliono assumere scelgono il posto di lavoro su basi che l’automazione non tocca: scopo, salute, trasparenza sul compenso. Chi si aspettava che la guerra dei talenti si vincesse con il miglior stack tecnologico sbaglia l’equazione di partenza.

L’automazione dei processi HR ha prodotto un effetto curioso. Le organizzazioni con i sistemi AI più avanzati per il recruiting non mostrano tempi di selezione sistematicamente inferiori rispetto a quelle con processi più tradizionali. Il collo di bottiglia si è spostato: non è più nella lettura dei CV, è nelle fasi in cui serve ancora un giudizio umano, una conversazione, una valutazione contestuale. Chi pensava che lo screening automatico avrebbe accelerato tutto ha scoperto di aver automatizzato la parte sbagliata del processo, come spiegano i dati sull’AI nel recruiting già raccolti da Tom’s Hardware.

Human mattering crisis: quando l’AI toglie non i lavori, ma il senso

Il dato più significativo della ricerca non riguarda l’efficienza: riguarda la percezione. Il 22% dei lavoratori intervistati dichiara che l’intelligenza artificiale sta erodendo il senso del proprio contributo al lavoro. Non il lavoro in sé, non la posizione, non il contratto. Il senso. La ricerca lo chiama “human mattering crisis”, e il nome è preciso: non è una crisi occupazionale, è una crisi di rilevanza percepita.

La distinzione conta perché cambia completamente la risposta organizzativa necessaria. Una crisi occupazionale si affronta con riqualificazione, outplacement, investimento in nuove competenze. Una crisi di rilevanza percepita si affronta con design del lavoro, comunicazione interna, architettura dei ruoli. Sono interventi diversi, richiedono investimenti diversi, e la maggior parte delle organizzazioni sta ancora guardando il primo problema mentre il secondo cresce in silenzio.

Il modello “Human-Tech Workforce” che la ricerca propone come standard del 2035 descrive team in cui agenti AI gestiscono la parte ripetitiva, analitica e processuale del lavoro, mentre le persone si concentrano su giudizio, relazione, creatività, supervisione. Il manager di questo scenario non gestisce task: orchestra agenti AI e persone con competenze complementari. Il ruolo cambia natura, e non in modo superficiale: richiede capacità di coordinamento che nella struttura gerarchica tradizionale non erano centrali, e richiede di dare senso al contributo di ciascuno in un contesto dove parte del lavoro la fa una macchina.

La ricerca segnala anche una pressione generazionale che si sovrappone a quella tecnologica. La forza lavoro si polarizza tra lavoratori senior con competenze tacite accumulate in decenni di esperienza e nuovi ingressi con alfabetizzazione digitale nativa ma poca esperienza contestuale. L’intergenerational knowledge sharing diventa una priorità operativa, non un tema da programma welfare. Come già rilevato sui mercati delle competenze 2026, il trasferimento di conoscenza è uno dei nodi che l’automazione non scioglie da sola.

Il dato sul D&I completa il quadro: il 63% delle organizzazioni si trova ancora in una fase “early” di maturità su diversity e inclusion. Costruire team ibridi uomo-AI in contesti che non hanno ancora risolto la diversità umana è un progetto che ha le fondamenta fragili, perché i bias che esistono nelle organizzazioni entrano nei sistemi AI che quelle organizzazioni addestrano e adottano.

Le leve di attrazione che la ricerca identifica non sono sorprendenti per chiunque abbia letto letteratura organizzativa degli ultimi trent’anni. Il 45,1% dei lavoratori indica lo scopo sociale dell’azienda come fattore primario nella scelta del posto di lavoro: non la retribuzione, non il titolo, non la tecnologia disponibile. Il senso del perché esiste quell’organizzazione e perché il loro lavoro contribuisce a qualcosa di più grande del margine trimestrale.

Il secondo pilastro è la salute. Il 68,8% dei lavoratori cerca servizi sanitari e welfare come benefit determinanti. Non è un dato nuovo, ma la percentuale è alta abbastanza da smontare l’idea che i benefit materiali contino meno della “cultura aziendale” percepita. Contano entrambi, e chi costruisce pacchetti di attraction senza una componente welfare strutturata parte svantaggiato. Come mostrano le tendenze sul mercato del lavoro, la pressione sul benessere dei lavoratori è in crescita proprio nelle organizzazioni che automatizzano di più.

Il terzo elemento è la trasparenza salariale. Il 32% delle organizzazioni ha già introdotto forme di trasparenza sul compenso, e la ricerca la identifica come leva emergente di attrazione, in crescita. La correlazione non è casuale: in un mercato in cui i lavoratori hanno più strumenti per confrontare le offerte e più consapevolezza del proprio valore di mercato, l’opacità retributiva funziona da deterrente, non da protezione dell’organizzazione. La direttiva europea sulla trasparenza salariale accelererà questa traiettoria nel prossimo triennio.

Queste tre leve, scopo, salute e trasparenza, non dipendono dalla quantità di AI adottata. Dipendono da scelte organizzative, culturali e di governance che restano umane nel senso più letterale del termine. Puoi automatizzare lo screening dei candidati e ridurre il tempo che un recruiter passa a leggere CV, ma non puoi automatizzare la capacità di convincere una persona che il suo lavoro conta.

Il paradosso dell’automazione applicato al talent management è questo: più aumenta la quota di lavoro delegata agli agenti AI, più diventa strategicamente critico spiegare perché il lavoro umano rimanente è rilevante. Non è una questione di comunicazione interna o di branding del datore di lavoro: è una questione di design organizzativo. I ruoli, i processi, le metriche di performance devono essere costruiti in modo che la componente umana abbia visibilità sul proprio contributo specifico, distinto e non sostituibile da ciò che fa la macchina.

Le organizzazioni che vinceranno la competizione per i talenti nel 2035, secondo la ricerca del Politecnico di Milano, non sono quelle con il maggior numero di tool AI in produzione. Sono quelle che avranno saputo rispondere alla human mattering crisis con interventi strutturali: ruoli progettati per valorizzare il giudizio umano, manager formati come orchestratori e non come controllori, welfare che assorbe parte della pressione generata dall’incertezza tecnologica.

Chi invece investirà solo nel lato tecnologico dell’equazione troverà un mercato dei talenti che si è già spostato altrove, verso organizzazioni che hanno capito che il problema non era l’efficienza del processo di selezione. Era il motivo per cui qualcuno dovrebbe voler lavorare lì. È una distinzione antica. L’AI la rende più urgente, non la risolve. Come già documentato sui lavori a rischio nei prossimi anni, la pressione dell’automazione sul mercato del lavoro è reale, ma le risposte efficaci sono quelle che mettono al centro il lavoratore, non lo strumento.

Fonti: White paper “Il mercato del lavoro nel 2035” (Politecnico di Milano / Indeed, 2024). Approfondimenti: Giornale delle PMI, Orizzonte Scuola.