Non è solo una questione di AI contro esseri umani. È una questione di esseri umani con AI contro esseri umani senza AI

La divisione attuale, che divide la forza lavoro in due, e cosa rivela un nuovo rapporto di WRITER sulle opportunità che sta creando per un gruppo selettivo.

Due ingegneri siedono nello stesso team. Stessi titoli, stesse responsabilità e stesso backlog. Entro il venerdì pomeriggio, uno ha riconquistato quasi nove ore della sua settimana di lavoro. L’altro ha riconquistato due.

Un anno fa, quel divario era una curiosità. Ma secondo uno studio recente, nel 2026, è diventato un indicatore di carriera.

WRITER’s secondo rapporto annuale sull’adozione di AI nelle imprese ha intervistato 1.200 dirigenti e 1.200 dipendenti, e ha scoperto numeri concreti che dipingono un divario in formazione all’interno delle aziende da circa due anni.

Gli “super-utenti” di AI risparmiano 4,5 volte più ore a settimana rispetto ai loro colleghi. L’87% dei leader li valuta almeno cinque volte più produttivi. Erano anche tre volte più probabili di uscire dal ciclo di revisione dell’anno precedente con una promozione e un aumento.

La pressione sull’altro lato è altrettanto distinta. Il 77% dei dirigenti afferma che i dipendenti che rifiutano di diventare competenti in AI non saranno considerati per ruoli di leadership, e il 90% afferma che l’ascesa degli “super-utenti” di AI porterà a un cambiamento nel modo in cui valutano le prestazioni.

I numeri leggono come un avvertimento in un mondo in cui la conversazione si inclina verso AI contro esseri umani. Tuttavia, ciò che sta accadendo all’interno di queste organizzazioni non è il rimpiazzo degli esseri umani con AI. È una forza lavoro che sta sviluppando un divario chiaro. Le persone che hanno fatto dell’AI parte del loro lavoro e quelle che non l’hanno fatto. Quel divario si manifesta nella produttività, ma si manifesta ancora di più nelle opportunità – sia che si tratti di una promozione o del prossimo grande progetto.

Il divario non è più una questione di produttività

Per la maggior parte degli ultimi due anni, l’adozione di AI è stata inquadrata intorno all’efficienza, inclusi codici più veloci, meno biglietti e riunioni più brevi. Questi guadagni sono reali, ma con gli avanzamenti recenti, si può dire che seppelliscono il punto principale di ciò che sta realmente accadendo.

Quando un ingegnere riconquista nove ore a settimana, non le spende facendo nove ore in più dello stesso lavoro. Piuttosto, spende quelle ore rimanenti elevando la sua produttività in altre aree. Sia che si tratti di lavorare su un prototipo per cui nessuno aveva tempo, o di impegnarsi in conversazioni con i clienti che si trasformano in idee di prodotto, è il valore che viene riconosciuto dai dirigenti.

Drew Naukam, CEO di Gorilla Logic, afferma che il divario è ora visibile all’interno delle organizzazioni di ingegneria dei clienti.

“Le squadre abilitate da AI possono chiaramente indicare un miglioramento della velocità del 50%, gli agenti stanno eseguendo flussi di lavoro chiave in tutta la SDLC e i leader stanno attivamente affrontando i colli di bottiglia in evoluzione”, aggiunge Naukam, “Le squadre che rimangono indietro stanno cercando scuse per non entrare, citando la governance come ostacoli all’adozione e non investendo nella formazione e nell’abilitazione”.

Nathan Elsberry, CEO e fondatore di Revenue Office Innovations, che guida le trasformazioni digitali aziendali da due decenni, afferma che il cambiamento di AI differisce dalle precedenti ondate tecnologiche in un aspetto importante: non c’è un livello di opt-out.

“Ci sono aziende che non hanno adottato lo sviluppo di software agile o non si sono modernizzate per l’era digitale. Non conosco un’azienda che non stia attualmente lavorando su AI, o almeno pianificando di farlo”.

Tuttavia, la partecipazione universale non significa beneficio universale.

“Un’azienda con talenti di bassa qualità e consegna non diventerà un fornitore di AI di alta qualità”, afferma Elsberry. “Non possono attirare persone di qualità; non cambieranno il loro approccio vecchio di decenni. Se iniziano a provarci oggi, ci vorranno anni – e ci sarà una nuova ondata allora”.

Quando il 92% dei dirigenti afferma di coltivare un “élite di AI”, non stanno descrivendo un programma di vantaggi. Stanno descrivendo un nuovo mercato del lavoro interno in cui la seniorità e la memoria istituzionale stanno essere ripristinate contro una sola nuova variabile: il potere di leveraggio.

“Abbracciare l’AI” non è lo stesso che “distribuire l’AI”

Molto di ciò che viene chiamato adozione di AI può essere descritto come teatro. WRITER’s fa riferimento a questo: il 75% dei dirigenti ammette che la loro strategia di AI è “più per lo spettacolo” che per una vera guida. Solo il 29% riporta un ritorno significativo sull’investimento da AI generativa, con solo il 23% che afferma la stessa cosa sugli agenti di AI.

Gli esperti come Naukam ed Elsberry arguirebbero che, mentre l’acquisto di licenze e la conduzione di onboarding è parte del processo, non è adozione. L’adozione è quando il modo in cui il lavoro viene svolto è cambiato. E questo è visibile.

Per Elsberry, il fallimento più comune dei dirigenti non è una cattiva strategia – è l’assenza di una strategia. “Vedo innumerevoli agenti costruiti, ‘trappole per topi’ di AI costruite, ma poche strategie valutate in modo olistico. Pensare in piccolo e fare cose perché è tutto il rage è un cattivo inizio”.

Questo disallineamento si sta manifestando nei dati di tensione. Il 54% dei dirigenti afferma che l’adozione di AI sta “strappando la loro azienda”. Così tanto che il 29% dei dipendenti – e il 44% dei lavoratori della Generazione Z – ammette di aver attivamente sabotato il rollout di AI della loro azienda, inserendo dati in strumenti non autorizzati o producendo output di bassa qualità.

Evolvi la tua comprensione del ROI insieme all’AI

Solo il 29% dei dirigenti nel rapporto afferma di vedere un ritorno significativo sull’investimento da AI generativa, con solo il 23% che afferma la stessa cosa sugli agenti di AI. Ma lo squilibrio e le metriche che stanno utilizzando per valutare non saranno visibili sui dashboard di ROI esistenti progettati per misurare i costi risparmiati sui compiti che già esistevano.

Essi dicono a un CFO se la licenza di AI si paga da sola. Non catturano cosa accade quando un ingegnere che un tempo trascorreva il mercoledì pomeriggio su codice boilerplate ora lo trascorre su un prototipo, o quando un analista senior smette di formattare rapporti e inizia a plasmare le domande che l’azienda dovrebbe porre.

Quella seconda categoria è dove vive il vero potere di leveraggio.

Secondo Naukam, i clienti che ottengono ritorni reali non stanno eseguendo dashboard migliori. Stanno eseguendo culture migliori. “I clienti con potere di leveraggio sono irrequieti e curiosi. Sono disposti a provare e fallire. Le aziende bloccate nella modalità di prova non stanno abbracciando la gestione del cambiamento”.

Il suo consiglio per un CEO che chiama e dice “siamo indietro” è deliberatamente limitato.

“Crea un team di prova, dà loro gli strumenti di cui hanno bisogno per avere successo, celebra il successo e il fallimento pubblicamente, e scala da lì. L’adozione di AI non può essere command-and-control”.

La focalizzazione deve evolversi dal misurare il ROI come gli output tangibili che la maggior parte dei leader è abituata a, al chiedersi cosa le persone migliori sono ora in grado di fare come risultato degli strumenti di AI.