I report Copilot disponibili possono mostrare tendenze di adozione e utilizzo, a seconda di prodotti, licenze, permessi, configurazione, disponibilità dei dati e soglie di privacy. Ma un alto tasso di utilizzo non dimostra che il lavoro prodotto sia affidabile.
È una differenza cruciale per le aziende che stanno estendendo Microsoft 365 Copilot o introducendo agenti AI nei propri processi. Licenze attivate, accessi e frequenza d'uso sono indicatori utili. Ma non bastano per stabilire se le persone siano davvero preparate a lavorare con questi strumenti.
Un dipendente può utilizzare l'AI tutti i giorni e continuare a interpretare male i risultati, condividere dati non autorizzati o fidarsi di informazioni non verificate. Un altro può usarla meno frequentemente, ma con una capacità di analisi molto più solida.
La domanda per HR, L&D e Digital Transformation è quindi: stiamo misurando l’adozione dello strumento o la capacità di utilizzarlo bene nelle attività che contano?
Perché è un tema urgente
Il Work Trend Index 2026 di Microsoft descrive una trasformazione che va oltre l'utilizzo degli assistenti AI: le organizzazioni stanno ripensando quali attività affidare agli agenti e quali mantenere sotto responsabilità umana. La ricerca comprende un’indagine su 20.000 lavoratori che utilizzano l’AI in dieci Paesi, condotta da Edelman Data x Intelligence per conto di Microsoft. Non si tratta di un campione di 20.000 dipendenti Microsoft: questi sono dati di una ricerca commissionata da Microsoft, non risultati di assessment Selectic. Le conclusioni sulla readiness ricavate dal questionario si basano su risposte dichiarate dai partecipanti, non su un test oggettivo delle loro competenze.
Secondo McKinsey (luglio 2026), quasi il 90% delle organizzazioni o unità descritte nei resoconti individuali dei leader intervistati si trova ancora nei primi due livelli di trasformazione AI — enablement e automation — anziché in una fase di reinvenzione dei processi. Questa classificazione si basa su quei resoconti individuali, non su audit rappresentativi né su una misura della prevalenza nel mercato.
Non significa che servano più corsi indiscriminati. Significa che, prima di investire in nuove iniziative, occorre misurare il livello di partenza e distinguere i problemi di competenza dai problemi di accesso, abitudini o fiducia.
Adozione e AI Readiness non sono la stessa cosa
A seconda di prodotti, licenze, permessi, configurazione, disponibilità dei dati e soglie di privacy, Microsoft mette a disposizione strumenti utili per misurare utenti abilitati, utenti attivi, funzionalità utilizzate e attività degli agenti. Il sistema Copilot Analytics supporta il monitoraggio dell'adozione e dell'impatto organizzativo.
Ma per decidere che tipo di formazione serve occorrono informazioni diverse:
| Livello | Domanda | Evidenza |
|---|---|---|
| Adozione | Chi ha accesso all'AI e chi la utilizza? | Dati di attivazione e utilizzo |
| Competenze | Le persone sanno usare, correggere e verificare gli output? | Assessment strutturati e prove pratiche |
| Esperienza | Come vivono il cambiamento? | Utilizzo dichiarato, percezioni, aspettative e timori |
Un numero crescente di prompt non dimostra, da solo, un miglioramento delle competenze o dei risultati aziendali.
Se un reparto usa molto Copilot ma fatica a verificare la qualità del lavoro, probabilmente non serve soltanto acquistare altre licenze. Se invece le persone sanno utilizzarlo bene ma lo adottano poco, bisogna approfondire processi, chiarezza degli usi consentiti e supporto manageriale.
Tre domande a cui HR dovrebbe saper rispondere prima di estendere Copilot
Una dashboard di utilizzo è un punto di partenza, non una valutazione delle persone. Prima di estendere Copilot o gli agenti AI a nuovi team, servono risposte a tre domande operative.
1. Le persone stanno ottenendo risultati affidabili con l'AI?
Attivare una licenza dimostra accesso; vedere accessi frequenti dimostra attività. Nessuno dei due dati dice se una sintesi, un'analisi o una raccomandazione è sufficientemente accurata per essere utilizzata nel lavoro. Per ciascun ruolo vanno chiarite le attività rilevanti e i criteri di qualità. Più prompt non significa automaticamente maggiore competenza.
2. È chiaro quando il giudizio umano è indispensabile?
L'AI può accelerare molte attività ma produrre anche errori credibili. HR, IT e responsabili di funzione devono chiarire responsabilità di revisione, escalation e limiti nel trattamento dei dati sensibili. Il tema non è solo fornire strumenti: è capire dove servono supporto e controlli.
3. Le persone sono pronte al cambiamento, oltre ad avere accesso alla tecnologia?
Due reparti con lo stesso tasso di adozione possono nascondere difficoltà diverse: dubbi sulle regole, scarsa fiducia nei risultati o strumenti poco integrati nei processi. Occorre distinguere capacità pratiche, uso dichiarato e percezioni, senza scambiare la fiducia in sé per una misura oggettiva delle competenze.
Queste sono domande decisionali, non il framework tecnico di valutazione di Selectic. Il nostro AI Readiness Assessment permette di raccogliere evidenze strutturate sulle capacità e sull'esperienza delle persone; metodologia e criteri di scoring vengono approfonditi in fase di valutazione della soluzione.
Un piano di 30 giorni per preparare il rollout
La seguente tabella è una traccia di lavoro illustrativa, non una promessa di completare la trasformazione aziendale in un mese.
| Periodo | Attività | Decisione da ottenere |
|---|---|---|
| Giorni 1–5 | Selezionare area, ruoli, attività interessate e criteri di qualità insieme a HR, IT e business | Quale processo vogliamo migliorare? |
| Giorni 6–12 | Rilevare le capacità rilevanti per i ruoli, raccogliere le percezioni e analizzare i dati d'uso disponibili | Qual è il livello di partenza? |
| Giorni 13–18 | Distinguere gap di competenza, frizioni di processo e difficoltà di adozione | Quali interventi sono prioritari? |
| Giorni 19–25 | Sperimentare supporto mirato e una prova pratica su casi reali | Le persone riescono a lavorare meglio? |
| Giorni 26–30 | Rivedere evidenze, rischi e risultati iniziali; definire il successivo punto di misura | Estendere, correggere o rinviare il rollout? |
La strategia più utile non è rendere tutti esperti in AI: è capire quali capacità servono a ciascun ruolo e dove intervenire prima.
Selectic · Blueprint
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E l'AI Act? Una precisazione importante
L'articolo 4 dell'AI Act prevede che i fornitori e gli utilizzatori di sistemi AI adottino misure per sostenere l'AI literacy delle persone che li utilizzano per loro conto, considerando il contesto e il livello di conoscenze ed esperienza. Nella formulazione vigente non impone un livello universale di competenza individuale, né uno specifico test obbligatorio.
Un assessment può essere uno strumento utile per progettare e documentare iniziative proporzionate, ma non garantisce da solo la conformità normativa. Vanno considerate le regole applicabili al caso d'uso, la protezione dei dati e, dove opportuno, il coinvolgimento delle rappresentanze dei lavoratori.
La domanda da portare al management
Immagina due funzioni aziendali con un tasso di utilizzo di Copilot simile. Nella prima le persone si sentono sicure, ma faticano a verificare gli output. Nella seconda hanno più dubbi, ma affrontano correttamente le prove pratiche. È un esempio ipotetico, non un risultato di un cliente Selectic.
Con i soli dati di attivazione sembrerebbero pronte allo stesso modo. Con una fotografia di competenze e percezioni emergerebbero invece interventi molto diversi: verifica delle risposte e ragionamento critico per la prima, ascolto e accompagnamento al cambiamento per la seconda.
È questa la differenza tra misurare l'uso di un software e governare la preparazione delle persone.
Prima di allargare il rollout: cosa misurare e come decidere
- Quali ruoli hanno le attività più esposte a errori, bassa adozione o gestione di dati sensibili?
- Quali sono i criteri di qualità e controllo per le attività di ciascun ruolo?
- Come si distribuiscono competenze, utilizzo dichiarato, aspettative e timori?
- Quali risultati giustificherebbero una nuova fase di estensione?
Richiedi il 30-Day AI Rollout Readiness Blueprint di Selectic. È una scheda operativa per pianificare il pilota, chiarire le decisioni e scegliere quali evidenze raccogliere prima di estendere l’AI. Non è un assessment né una certificazione di conformità all’AI Act.
Selectic · Blueprint
Il rollout Copilot è pronto per essere esteso?
State preparando una nuova fase di introduzione di Copilot o agenti AI? Richiedete il Blueprint oppure parlate con Selectic di una fotografia iniziale delle competenze e delle percezioni su un gruppo di persone.
Con l'AI Readiness Assessment, Selectic misura capacità AI rilevanti per il lavoro attraverso un assessment strutturato e raccoglie informazioni sull'uso dichiarato e sulle percezioni. I risultati aiutano HR e L&D a individuare priorità formative e seguire l'evoluzione nel tempo.
FAQ
Adozione di Copilot e AI Readiness sono la stessa cosa?
No. L'adozione misura accesso e utilizzo; la readiness include capacità, giudizio critico e percezioni delle persone.
Quali competenze AI conviene valutare nei dipendenti?
Occorre valutare la qualità del lavoro assistito dall'AI, i confini di utilizzo sicuro, le capacità pratiche rilevanti per il ruolo e le percezioni dei dipendenti. La struttura di valutazione va adattata al contesto.
Ogni quanto ripetere un assessment AI Readiness?
Prima di un rollout significativo, dopo interventi formativi mirati e quando cambiano strumenti o processi. La frequenza va definita in base alle esigenze aziendali.
L'AI Act obbliga a somministrare un test AI ai dipendenti?
No, non prevede un test universale né un punteggio minimo obbligatorio nell'articolo 4. Richiede misure per sostenere l'AI literacy in modo contestualizzato.
Un assessment dimostra il ROI di Copilot?
Non da solo. Misura il livello e l'evoluzione delle competenze; per dimostrare il ROI servono anche indicatori di processo, qualità e risultati operativi.
Fonti: Microsoft Work Trend Index 2026 · McKinsey, luglio 2026 · Microsoft Copilot Analytics · Commissione europea, AI literacy