46 FOCUS Civiltà del Lavoro | gennaio • febbraio • marzo 2026 GIANLUIGI ANGELANTONI: “Investire di più nella formazione” L’IA cambierà profondamente il nostro modo di lavorare, ma non lo farà tutto in un colpo e non lo farà certamente nello stesso modo per tutti. Oggi in Italia stiamo vedendo solo l’inizio perché solo poche imprese italiane usano davvero l’IA, contro una media europea che stimo almeno il doppio. L’IA è una tecnologia generale destinata a influenzare molti settori ma con effetti molto diversi. I lavori più esposti sono quelli del terziario avanzato, le professioni cognitive e intellettuali, le occupazioni con uso intensivo delle informazioni. In questo caso le mansioni cambieranno, alcune attività saranno certamente automatizzate, altre saranno rafforzate ma non necessariamente saranno sostituite in toto dall’IA. In questo caso la tecnologia non ruba il lavoro, ma lo potenzia. Ci sono anche lavori basati su procedure standard, su controlli ripetitivi, su attività amministrative rigide e lì sì che il rischio di sostituzione è davvero reale. Altri tipi di lavoro invece sono meno esposti, basta pensare a quelli tipicamente manuali, delle occupazioni fisiche, delle attività agricole e quelle manufatturiere tradizionali. Questa, lasciatemi dire, penso sia una grande novità storica perché, per la prima volta, una rivoluzione tecnologica colpisce soprattutto i lavori intellettuali. Vedo anche altri problemi, ad esempio i salari. Molti lavoratori ben pagati svolgono attività potenzialmente sostituibili. Poi c’è il tema delle donne: in Italia le donne sono più presenti in lavori ad alta esposizione e questo fa sì che siano più vulnerabili di altre figure professionali. Ma il dato più preoccupante, secondo me, riguarda la mobilità. Chi esce da un lavoro molto esposto all’IA finisce spesso in uno meno esposto, ma anche probabilmente meno pagato. E chi ha meno formazione fatica molto di più a entrare in ruoli nuovi. Questo significa che se non si investe seriamente in formazione, si rischia di creare una frattura: da una parte chi lavora con l’IA e dall’altra parte chi resta escluso. Perciò a me sembra che il vero problema dell’IA non sia la tecnologia, ma piuttosto il passaggio, la transizione. In azienda noi cerchiamo di inserire l’IA in modo graduale, soprattutto per aumentare l’efficienza operativa, per fornire l’assistenza tecnica da remoto – la manutenzione predittiva è fondamentale – il trasferimento di conoscenze con trading personalizzati, l’analisi e gestione dei dati, la manualistica di offerte con traduzione automatica multilingua e studi e ricerche di mercato. Pensiamo però che senza politiche attive, senza riqualificazione, senza formazione, questa fase di transizione rischia di essere lunga e dolorosa. Non possiamo subire l’IA, dobbiamo governarla, mappare i lavori, capire cosa cambia, formare le persone e investire sulle competenze digitali, sulla capacità di usare questi strumenti in modo critico e responsabile. MARCO GALLIANI: “Così l’ia ci aiuta a profilare l’alluminio” Il processo della mia azienda al quale abbiamo applicato l’IA è l’estrusione dell’alluminio per realizzare profili molto diversi: si esercita una pressione di migliaia di tonnellate su una billetta che viene premuta su una matrice, la quale ha delle forme, le più svariate, e attraverso la quale si ottiene il profilo voluto di alluminio. Il cuore del processo quindi è la matrice. Abbiamo applicato l’AI a valle del processo, dopo aver analizzato e matematizzato i processi di fluidodinamica di comportamento dell’alluminio nella fase di estrusione. Continuiamo a fornire all’IA dati e parametri di input, che sono necessari per ottenere un miglioramento di output. Si parte da un disegno, poi si identificano dei parametri che qualificano la produttività e l’estetica di ogni singolo profilo. È importante anche calcolare la durata e l’usura della matrice. Dopo essere stata adeguatamente istruita, l’IA elabora un’analisi di similarità, cioè ci dice quali sono i parametri che identificano il nuovo profilo con profili che sono stati estrusi precedentemente e che sono il patrimonio di conoscenza dell’azienda. Da quest’analisi di similarità, che compara le centinaia di migliaia di profili che sono stati estrusi, otteniamo un output che ci consente un importante miglioramento produttivo, sia in termini di qualità delle matrici che I lavori tipicamente manuali, le attività agricole e quelle manufatturiere tradizionali sono meno esposti all’impatto dell’Intelligenza artificiale
RkJQdWJsaXNoZXIy NDY5NjA=