Se l'IA "frigge" il cervello e danneggia la produttività: il paradosso della supervisione

ROMA – Cervelli fritti, in salsa di IA. No, non è una nuova ricetta gourmet ma una diagnosi che comincia a preoccupare le aziende pioniere nell’uso dell’intelligenza artificiale (AI). “AI brain fry” si chiama il fenomeno, che affiora in studi internazionali pubblicati nei giorni scorsi. Alla lettera, cervello fritto, appunto: l’AI, usata male, sta mandando in panne le menti di alcuni lavoratori. Invece di semplificare il lavoro, lo rende più intenso, oltre a una soglia di gestibilità cognitiva. Nebbia mentale, testa affollata, difficoltà a concentrarsi, decisioni più lente, bisogno di staccarsi dallo schermo per ritrovare lucidità.

Le differenze tra settori

Se “AI brain fry” può essere una ricetta, è quella per danneggiare la produttività e il ritorno sugli investimenti fatti in tecnologie. A portare il tema al centro del dibattito è stato soprattutto un articolo pubblicato da Harvard Business Review a inizio marzo. La ricerca, basata su 1.488 lavoratori statunitensi a tempo pieno, mostra che il 14% di chi usa l’AI sul lavoro dice di aver sperimentato direttamente questa fatica mentale. Il dato cambia molto a seconda dei ruoli: arriva al 26% nel marketing e scende al 6% nell’area legale. La causa di fondo: l’AI permette sì di fare di più, ma in certi casi questo “di più” fa aumentare anche la nostra attività di supervisione su quello che l’AI sta facendo o ha prodotto.

Secondo lo studio, quando gli strumenti richiedono molta supervisione, accrescono lo sforzo mentale, l’affaticamento e il sovraccarico informativo. Oltre a una soglia, i vantaggi si perdono e il bilancio diventa negativo. La ricerca di Harvard Business Review segnala che chi sperimenta AI brain fry mostra più decision fatigue, più errori e una maggiore intenzione di lasciare l’azienda. È il tipico caso in cui la produttività cresce in apparenza ma si deteriora nella sostanza: si chiudono più attività, ma cala la qualità delle decisioni; aumenta la velocità, ma si riduce la lucidità.

Il paradosso dell’iperattività

Un altro tassello arriva da ActivTrak, società specializzata in analytics sul lavoro digitale, rilanciata l’11 marzo 2026 dal Wall Street Journal. L’analisi è vasta: 443 milioni di ore di attività digitale, 164 mila lavoratori, 1.111 aziende. Dopo l’adozione dell’AI aumentano email, chat, messaggistica e software gestionali. Cresce il traffico di coordinamento, mentre il tempo dedicato al lavoro focalizzato si riduce. La produttività può sembrare più alta, ma il costo viene scaricato sull’attenzione umana. Si fanno più cose, ma dentro giornate più dense, più frammentate e più rumorose.

L’intelligenza artificiale, insomma, non sempre elimina il lavoro: spesso lo sposta. Meno esecuzione diretta, più verifica. Meno produzione manuale, più controllo dell’output. È un passaggio che emerge anche da uno studio di Microsoft Research nel 2025, secondo cui l’AI non cancella il pensiero critico, ma lo ricolloca a valle, nella fase di controllo, correzione e integrazione. Il rischio è duplice e opposto. Se cresce la fiducia nello strumento, può diminuire la riflessione autonoma; se invece si mantiene alta l’attenzione critica, aumenta lo sforzo cognitivo richiesto alla persona.

L’utilizzo sbagliato dell’IA

Attenzione, gli studi vanno letti come un monito contro un possibile utilizzo sbagliato dell’IA, tipico forse in questa fase iniziale di adozione nelle aziende. Gli stessi studi mostrano che quando viene usata per togliere attività ripetitive o amministrative, persino migliora le condizioni di lavoro. Il problema nasce quando la tecnologia è introdotta senza essere gestita con processi chiari e senza un coordinamento manageriale corretto dei lavoratori, ossia di chi l’IA la deve utilizzare. Conta quindi molto il ruolo dei manager, secondo gli analisti di Harvard. Dove i capi aiutano a chiarire come usare l’IA, quali compiti delegare e quali invece tenere sotto controllo umano, la fatica mentale cala. Dove invece il messaggio implicito o esplicito è “fate di più, più in fretta, con più strumenti” e i lavoratori sono poi abbandonati a sé stessi, in solitudine con la macchina, il rischio di saturazione cresce veloce.

I nuovi studi mostrano insomma un nuovo fronte che le aziende devono tenere in considerazione. Finora le ricerche (Bcg, Mckinsey e altri) hanno segnalato solo la necessità di adottare l’IA a fondo nei processi aziendali, per aumentare la produttività del lavoro. Ma anche che poche aziende ci sono riuscite finora, nel mondo, tanto che non ci sono ancora dati conclusivi su un possibile reale aumento di produttività grazie all’IA. Adesso, man mano che l’IA comincia a diffondersi, emerge anche l’alert su un possibile effetto perverso: l’AI adottata male non solo può essere uno spreco di risorse ma anche peggiorare il lavoro. Con effetti negativi che i lavoratori possono sentire in prima persona.