Nonostante l’adozione dell’AI e gli sforzi formativi diffusi, la maggior parte delle aziende fatica ancora a costruire una reale capacità nella forza lavoro. Nel nostro sondaggio 2026 su oltre 500 leader enterprise tra USA e UK, condotto con YouGov, la maggioranza ha riferito che alla propria organizzazione mancano le competenze in AI necessarie per applicarla con sicurezza ed efficacia nel lavoro quotidiano.
Il problema non è l’accesso agli strumenti di AI; è se i dipendenti sanno usarli bene.
Il divario di competenze in AI non esiste isolatamente. È parte di una disconnessione più ampia tra le aspettative crescenti sulla alfabetizzazione in AI e i sistemi che le organizzazioni utilizzano per svilupparla. Esploriamo questo quadro più ampio—incluse definizioni, benchmark e tendenze a livello enterprise—nel nostro overview 2026 sullo stato della Data e AI Literacy.
Cos’è il divario di competenze in AI?
Il divario di competenze in AI si riferisce alla distanza tra le capacità di AI che le organizzazioni si aspettano dalla propria forza lavoro e l’effettiva capacità dei dipendenti di applicare l’AI con efficacia nei loro ruoli.
È importante notare che il divario non riguarda principalmente l’expertise avanzata di ingegneria AI. Piuttosto, emerge in aree fondamentali come:
- Valutare se gli output dell’AI sono accurati o fuorvianti
- Applicare strumenti di AI a workflow specifici
- Tradurre insight generati dall’AI in decisioni
- Comprendere governance, rischio e uso responsabile dell’AI
In altre parole, il divario riguarda la literacy applicata dell’AI nel più ampio contesto lavorativo, non solo l’assunzione di più specialisti tecnici.
Il paradosso della formazione in AI
La maggior parte delle organizzazioni non sta ignorando del tutto la formazione in AI. Sebbene solo il 35% dei leader dichiari di avere un programma di upskilling in AI maturo a livello organizzativo:
- L’82% offre qualche tipo di formazione in AI
- Il 68% afferma che i dipendenti hanno accesso a risorse per apprendere l’AI
- Il 46% fornisce una formazione di base sulla literacy in AI
Perché allora il divario di competenze in AI persiste? Perché l’accesso alla formazione non si traduce automaticamente in capacità.
Perché la formazione in AI non si traduce in capacità della forza lavoro
La maggior parte delle organizzazioni non fallisce nell’offrire formazione in AI. Piuttosto, fallisce nel progettarla in modo efficace per il mondo dell’AI. Nel nostro sondaggio 2026 su oltre 500 leader enterprise, sono emerse diverse criticità strutturali.
1. Domina l’apprendimento passivo
I corsi basati su video e le sessioni online blended sono i formati di formazione in AI più comuni (40%). Ma i leader riportano che questi approcci non bastano:
- Il 23% afferma che i corsi video rendono difficile applicare le competenze nel mondo reale
- Il 24% segnala una mancanza di progetti o laboratori pratici
Guardare l’AI spiegata non è lo stesso che usarla con efficacia. Senza pratica applicata, i dipendenti faticano a trasferire la conoscenza nei workflow quotidiani.
Il risultato è consapevolezza senza sicurezza, e adozione senza giudizio.
2. La formazione non è rilevante per il ruolo
Circa tre leader su cinque segnalano difficoltà con i provider di formazione online di terze parti per l’apprendimento di dati e AI:
- Il 23% afferma che i percorsi non sono personalizzati per ruoli specifici
- Il 21% afferma che i dipendenti faticano a capire da dove iniziare
Le sessioni generiche di alfabetizzazione in AI spesso non si collegano a come le persone lavorano davvero. I dipendenti possono capire i concetti di AI in teoria ma faticano a:
- Identificare casi d’uso pratici nella propria funzione
- Integrare gli strumenti di AI nei processi esistenti
- Misurare l’impatto sulle performance
Quando la formazione in AI non è mappata su ruoli specifici, l’adozione diventa incoerente.
3. Nessuna progressione chiara o rinforzo
Molte organizzazioni forniscono risorse per l’apprendimento dell’AI senza percorsi strutturati che costruiscano capacità nel tempo. Non sorprende quindi che il 26% dei leader abbia difficoltà a riportare l’ROI della formazione.
Inoltre, solo il 35% dei leader dichiara di avere un programma di upskilling in AI maturo a livello organizzativo.
La literacy in AI non è una competenza “una tantum”. Richiede ripetizione, feedback e rinforzo contestuale. Senza struttura e misurazione, la formazione in AI resta frammentata — e il divario di competenze persiste.
Il divario di competenze in AI e l’ROI dell’AI
Le conseguenze del divario di competenze in AI sono misurabili. In generale:
- Il 21% dei leader riporta un ROI positivo significativo dagli investimenti in AI
- Il 17% riporta di non vedere ROI positivo
Tuttavia, tra le organizzazioni con un programma di upskilling in AI maturo e diffuso nella forza lavoro:
- I report di ROI significativo quasi raddoppiano al 42%
- I report di assenza di ROI scendono all’11%
Questo suggerisce una chiara relazione tra sviluppo strutturato delle capacità e ritorno sugli investimenti in AI.
L’analisi completa di questi risultati è disponibile nel 2026 State of Data & AI Literacy Report.
Dove il divario di competenze in AI è più evidente
Il divario di competenze in AI è più visibile nelle capacità fondamentali:
- Trasformare output generati dall’AI in decisioni solide
- Distinguere insight affidabili da allucinazioni
- Applicare l’AI a problemi di business reali
- Orientarsi tra governance e uso responsabile dell’AI
- Comunicare chiaramente gli insight guidati dall’AI
Si tratta di competenze di giudizio e applicazione, non puramente tecniche.
Ecco perché colmare il divario di competenze in AI richiede alfabetizzazione in AI a livello enterprise, non solo assunzioni tecniche.
Come colmare il divario di competenze in AI nel 2026
Le organizzazioni che stanno facendo progressi condividono caratteristiche comuni. Programmi efficaci di upskilling in AI sono:
- Scalabili, andando oltre i team tecnici
- Rilevanti per il ruolo e su misura per i workflow quotidiani
- Pratici, con focus sulla pratica applicata
- Rinforzati nel tempo, non sessioni una tantum
- Misurabili e legati ai risultati di performance
Colmare il divario di competenze in AI non riguarda avere più contenuti, ma un miglior design dell’apprendimento. Per questo le organizzazioni leader stanno passando a sistemi di apprendimento strutturati e applicati che integrano la literacy in AI direttamente nel lavoro quotidiano, invece di fare affidamento solo su corsi passivi o formazione ad hoc.
DataCamp for Business è costruito intorno a questo modello, combinando percorsi di apprendimento basati sui ruoli, progetti pratici, personalizzazione basata sull’AI e benchmark di competenze misurabili per aiutare le organizzazioni a sviluppare capacità in AI su larga scala.
Come si traduce nella pratica
Le principali organizzazioni globali stanno passando da una formazione in AI frammentata a programmi strutturati e rilevanti per i ruoli, focalizzati sulle capacità.
Per esempio, Bayer ha creato una Data Academy a tre livelli per supportare la fluency in AI e dati a livello enterprise, dalla literacy di base in AI generativa per tutti i dipendenti a percorsi avanzati per specialisti tecnici. Di conseguenza, oltre il 90% dei partecipanti ha dichiarato di aver sviluppato idee, processi o soluzioni innovative dopo aver completato la formazione.