Cresce l’incertezza, il capitale umano resta il collo di bottiglia

Cosa dice la Skilled View 2026 di Pepe Research sull’intelligenza artificiale in azienda e sulla carenza di competenze, e perché per l’HR delle PMI italiane le due cose sono la stessa storia.

A maggio di quest’anno è stato chiesto a 188 esperti, distribuiti su tredici settori diversi, come vedono i prossimi sei mesi dell’economia italiana. La risposta è stata netta: il 65% si aspetta un peggioramento, appena il 5% un miglioramento. Due anni fa i pessimisti erano un terzo del campione, quest’anno sono i due terzi. È il dato più immediato della quarta edizione di Skilled View – Il parere degli esperti, l’indagine che Pepe Research conduce ogni anno tra imprenditori, accademici, dirigenti pubblici e rappresentanti di categoria, e che restituisce ogni volta una fotografia utile di come chi si occupa di gestione delle risorse umane dovrebbe leggere il presente.

Non è solo un problema di umore collettivo. Dentro i numeri di quest’anno ci sono due segnali che, per chi si occupa di gestione delle risorse umane, vale la pena leggere insieme: da un lato l’intelligenza artificiale è entrata nei processi molto più velocemente di quanto chiunque prevedesse un anno fa, dall’altro il problema più concreto per la maggior parte dei settori non è più trovare soluzioni tecnologiche, ma trovare le persone che sappiano usarle. Due fenomeni che sembrano lontani e che invece, come vedremo, si tengono per mano.

L’AI non è più una scommessa. È un problema di governance

Nel giro di dodici mesi la percezione dell’AI come “realtà concreta” nel proprio settore è passata dal 52% al 76% degli esperti intervistati: un salto di 24 punti su cui nel 2024 nessuno avrebbe scommesso. Resta alta, e sostanzialmente stabile, la fiducia che porterà un’evoluzione positiva (78%), mentre cresce con decisione la consapevolezza della sua portata: l’82% ritiene che il proprio settore sarà rivoluzionato entro cinque anni, contro il 71% di due anni fa.

Quello che è cambiato davvero, però, è la natura delle preoccupazioni. Fino a poco tempo fa il tema era “riusciremo a svilupparla, a permettercela, a farla funzionare”. Oggi, con l’AI già dentro i flussi di lavoro, le priorità dichiarate dagli esperti sono altre: al primo posto la formazione del personale (63%), poi la sicurezza dei dati (59%) e la regolamentazione (49%). L’efficienza dei sistemi, che fino a poco tempo fa era la preoccupazione principale, oggi interessa appena il 22% del campione; il timore che l’AI sostituisca il personale si ferma al 21%, lo scetticismo di clienti e dipendenti al 13%.

Tradotto in termini organizzativi: l’ostacolo non è più tecnico, è umano e sistemico. Chi si occupa di persone in azienda lo sa bene, perché è esattamente il pattern che descrive il JD-R Model applicato al cambiamento tecnologico. Uno strumento nuovo introdotto senza le risorse che compensano le nuove richieste cognitive, competenze, formazione, tempo per assimilarlo, non genera produttività: genera carico. E il carico, quando non viene gestito, produce l’esatto opposto di ciò che l’investimento in AI dovrebbe portare.

Il vero collo di bottiglia sono le persone che non si trovano

Se la formazione è la priorità numero uno legata all’AI, il quadro si aggrava non appena lo si allarga al capitale umano in generale. Il 76% degli esperti dichiara che il proprio settore fatica a trovare personale qualificato in grado di sostenere l’innovazione, contro il 65% di tre anni fa; l’83% segnala difficoltà concrete nel trovare o trattenere le figure professionali necessarie. Sono numeri che, letti insieme al calo di fiducia nello sviluppo del proprio settore (dal 52% del 2023 al 42% di quest’anno, dieci punti in quattro anni), disegnano un contesto in cui incertezza macroeconomica e scarsità di competenze si alimentano a vicenda.

A completare il quadro, una burocrazia percepita come un freno sostanzialmente immutato (l’89% la considera fortemente penalizzante, contro il 94% di tre anni fa: un miglioramento quasi impercettibile) e un giudizio più severo sulle politiche pubbliche di sostegno allo sviluppo, in calo su quasi tutti i fronti misurati dall’indagine. Anche la fiducia nel PNRR, pur restando maggioritaria, scende dal 58% al 51% in un solo anno.

Tiene invece, con qualche flessione, l’attenzione alla sostenibilità: il 75% degli esperti crede che l’Europa proseguirà il proprio impegno, anche se cresce dal 28% al 32% la quota di chi pensa che l’attenzione ai temi ESG possa affievolirsi nei prossimi anni.

Perché le due cose si tengono per mano

Un’organizzazione che investe in AI senza investire in parallelo nelle persone che dovrebbero usarla non ottiene innovazione, ottiene solo uno strumento nuovo che nessuno sa sfruttare davvero. E un’organizzazione che fatica a trovare e trattenere le competenze giuste, in un contesto percepito come sempre più incerto, non può permettersi di trattare la formazione come una voce accessoria da tagliare quando il budget si restringe. Sono le due facce della stessa medaglia, ed è la stessa dinamica che avevo già raccontato parlando della forza lavoro che non si compra: quando il mercato esterno si restringe, il vantaggio competitivo si sposta tutto dentro l’organizzazione, in quanto sa fare per far crescere le persone che ha già.

Per chi si occupa di gestione delle risorse umane in una PMI italiana, che compete per gli stessi profili con aziende più grandi e più strutturate, questo scenario non è uno sfondo macroeconomico distante: è la variabile che deciderà, nei prossimi anni, chi riesce davvero a innovare e chi resta fermo con strumenti che nessuno sa usare. E vale la pena ricordarlo proprio ora, in un momento in cui la tentazione più immediata, di fronte a un clima di sfiducia diffusa, è tagliare prima di tutto la formazione, che nei bilanci resta spesso la voce più facile da comprimere e la più difficile da recuperare in fretta quando serve davvero.

Cinque cose da fare, a partire da adesso

1. Trattare la formazione come infrastruttura, non come costo variabile. Se il 63% degli esperti indica la formazione come priorità numero uno legata all’AI, ogni investimento tecnologico andrebbe accompagnato da un piano formativo con budget dedicato, non lasciato all’iniziativa del singolo collaboratore.
2. Mappare per tempo i ruoli più esposti alla scarsità di competenze. Se l’83% fatica a trovare o trattenere figure professionali chiave, aspettare che la posizione si liberi per iniziare a cercare significa partire già in ritardo: serve un piano di sviluppo interno con anni di anticipo, non un annuncio dell’ultimo minuto.
3. Costruire, non delegare, la governance dell’AI. Sicurezza dei dati e regolamentazione sono priorità sentite quasi quanto la formazione: servono policy interne chiare su cosa si può fare con questi strumenti, non l’assunzione implicita che “ci pensa l’IT”.
4. Non confondere l’incertezza macroeconomica con un alibi per non investire sulle persone. Proprio nei periodi percepiti come più incerti, le organizzazioni che continuano a investire in sviluppo e retention si trovano, un anno dopo, con un vantaggio competitivo che chi ha tagliato non recupera facilmente.
5. Portare i dati di scenario dentro la pianificazione HR. Percezione del rischio economico, difficoltà di reperimento delle competenze, evoluzione normativa sull’AI: sono variabili che oggi cambiano rapidamente e che vanno monitorate come un indicatore di business, non lasciate all’improvvisazione del momento.

L’incertezza raccontata dalla Skilled View 2026 non si risolve da un ufficio HR. Ma la parte che riguarda le persone, la formazione, la capacità di trattenere chi già lavora in azienda, quella sì che si può governare. Ed è, probabilmente, l’unica leva su cui davvero conviene concentrarsi quando tutto il resto sembra fuori controllo.

Fonte dati: Skilled View 2026 – Il parere degli esperti, 4ª edizione, Pepe Research (188 interviste, 9 aprile – 12 maggio 2026).