Formazione finanziata e AI literacy: perché oggi aggiornare le competenze è una necessità

Adottare l’AI senza formare le persone significa digitalizzare a metà

L’intelligenza artificiale sta entrando sempre più rapidamente nei processi aziendali. Viene utilizzata per scrivere contenuti, analizzare dati, automatizzare attività, supportare il customer care, velocizzare la ricerca di informazioni e migliorare alcuni flussi operativi. Ma introdurre nuovi strumenti senza accompagnarli con competenze adeguate crea un rischio concreto: usare tecnologie potenti senza comprenderne davvero possibilità, limiti e responsabilità.

Non è soltanto imparare “come si usa” un tool, più che altro serve capire quando l’AI può essere utile, quali dati è corretto condividere, come verificare le risposte generate, quando serve il controllo umano e quali errori possono nascere da un utilizzo superficiale. Più l’intelligenza artificiale entra nelle attività quotidiane, più la qualità delle competenze delle persone diventa parte della qualità del processo.

È qui che la formazione assume un ruolo strategico, proprio come condizione necessaria per utilizzare l'AI con consapevolezza. La trasformazione digitale non passa solo dall’acquisto di nuovi strumenti: passa dalla capacità delle persone di comprenderli, governarli e inserirli correttamente nel proprio lavoro.

Questo tema è diventato ancora più rilevante con l’AI Act, che introduce il concetto di AI literacy e richiama organizzazioni e imprese alla necessità di garantire un livello adeguato di competenze alle persone che utilizzano sistemi di intelligenza artificiale. La formazione sull’AI, quindi, non riguarda più soltanto chi vuole sperimentare nuove tecnologie: sta diventando una componente strutturale della gestione digitale aziendale.

 

Perché l'AI Literacy è diventata una priorità

L’intelligenza artificiale non è più confinata ai reparti IT o ai progetti sperimentali. Sta entrando in attività quotidiane che riguardano marketing, vendite, amministrazione, customer care, produzione, analisi dei dati e organizzazione interna. Questo significa che sempre più persone utilizzano sistemi AI nel proprio lavoro, spesso con livelli di conoscenza molto diversi tra loro.

Ed è qui che nasce il "problema". La diffusione degli strumenti è stata molto più rapida della diffusione delle competenze necessarie per usarli bene. Un dipendente può iniziare a utilizzare un assistente generativo in pochi minuti, ma questo non significa che sappia valutare la qualità di una risposta, riconoscere un’informazione errata, gestire correttamente dati sensibili o capire quando un output richiede una verifica umana.

La formazione diventa quindi una forma di coretta gestione della tecnologia. Serve a creare un linguaggio comune all’interno dell’azienda, definire comportamenti corretti e ridurre il rischio che ogni persona utilizzi l’AI secondo criteri propri, senza linee guida condivise.

C’è poi un altro aspetto: le competenze AI non servono solo a ridurre i rischi, ma anche a sfruttare meglio le opportunità. Una persona formata riesce a capire dove l’intelligenza artificiale può realmente far risparmiare tempo, quali attività conviene automatizzare, quali invece richiedono ancora giudizio umano e come integrare i nuovi strumenti nei processi già esistenti.

La priorità, quindi, è costruire competenze adeguate al contesto, ai ruoli e agli strumenti utilizzati. Ed è proprio questo il punto da cui parte il concetto di AI literacy introdotto dall’AI Act.

 

AI Literacy: cosa significa?

Quando si parla di AI literacy, non si intende trasformare ogni dipendente in uno specialista di intelligenza artificiale. Il concetto riguarda piuttosto la capacità di comprendere i sistemi AI che si utilizzano, valutarne correttamente gli output, riconoscerne i limiti e usarli in modo consapevole nel proprio contesto di lavoro.

L’articolo 4 dell’AI Act, nella formulazione aggiornata nel 2026, prevede che fornitori e deployer di sistemi di IA adottino misure per sostenere lo sviluppo dell’AI literacy del proprio personale e delle altre persone che utilizzano tali sistemi per loro conto. La norma specifica inoltre che queste misure devono tenere conto delle conoscenze tecniche, dell’esperienza, della formazione delle persone coinvolte e del contesto in cui l’AI viene utilizzata. Non viene invece imposto un livello identico di competenza per tutti.

In pratica, l’AI literacy significa mettere le persone nelle condizioni di capire almeno tre cose fondamentali:

1. che cosa può fare il sistema che stanno utilizzando
2. dove può sbagliare
3. quali conseguenze può avere il suo utilizzo.

Chi usa un assistente generativo per preparare una presentazione, per esempio, dovrebbe sapere che le informazioni prodotte possono essere inesatte e devono essere verificate. Chi utilizza l’AI su dati aziendali deve invece comprendere anche quali informazioni possono essere condivise e quali richiedono maggiori cautele.

La formazione, quindi, non può ridursi a un corso su come scrivere un buon prompt. Deve costruire una consapevolezza più ampia: qualità degli output, privacy, sicurezza, bias, supervisione umana, responsabilità e modalità corrette di utilizzo. 

 

Cosa prevede l’AI Act sulla formazione

L’articolo 4 dell’AI Act rende l’AI literacy un tema concreto per tutte le organizzazioni che forniscono o utilizzano sistemi di intelligenza artificiale. Nella formulazione attuale, fornitori e deployer devono adottare misure per sostenere lo sviluppo delle competenze in materia di AI del proprio personale e delle altre persone che utilizzano questi sistemi per loro conto.

La norma non impone però un unico percorso formativo valido per tutti, né richiede che ogni dipendente raggiunga uno specifico livello standardizzato di competenza. Le misure devono essere calibrate considerando conoscenze tecniche, esperienza, istruzione, formazione e contesto d’uso. Questo significa che un’azienda deve ragionare in modo proporzionato: chi utilizza l’AI per attività amministrative avrà esigenze diverse rispetto a chi la impiega per analisi, automazioni, sviluppo software o processi che possono incidere direttamente su clienti e utenti.

L’obbligo è già operativo

L’articolo 4 è entrato in applicazione il 2 febbraio 2025. Dopo le modifiche introdotte nel 2026, l’obbligo resta in vigore, mentre le attività di supervisione e applicazione delle regole da parte delle autorità nazionali sono operative da agosto 2026. La Commissione europea ha inoltre chiarito che l’obiettivo non è imporre una formazione identica a tutte le aziende, ma spingere ogni organizzazione a costruire misure adeguate al proprio utilizzo dell’AI.

Questo lascia alle imprese un certo margine nella scelta del metodo. La formazione può quindi assumere forme diverse: corsi strutturati, workshop, linee guida interne, momenti di aggiornamento periodico o percorsi differenziati per reparto e livello di responsabilità. La Commissione ha anche raccolto esempi concreti di iniziative già adottate da imprese e pubbliche amministrazioni, tra cui e-learning, formazione in presenza, bootcamp e collaborazioni con il mondo accademico.

Per un’azienda, quindi, la domanda non dovrebbe essere soltanto “abbiamo fatto un corso sull’AI?”, ma piuttosto: le persone che utilizzano questi strumenti hanno le competenze necessarie per farlo in modo consapevole nel loro specifico ruolo?

 

Non tutti devono sapere le stesse cose

Uno degli aspetti più importanti dell’AI literacy è proprio questo: non tutte le persone in azienda hanno bisogno dello stesso livello di competenza sull’intelligenza artificiale.

L’AI Act chiede di calibrare le misure di alfabetizzazione tenendo conto delle conoscenze tecniche, dell’esperienza, della formazione e del contesto in cui i sistemi vengono utilizzati. In altre parole, la formazione dovrebbe essere costruita in modo proporzionato al ruolo e al tipo di attività svolta.

Chi utilizza strumenti generativi per scrivere testi, preparare presentazioni o sintetizzare documenti dovrebbe, per esempio, imparare a verificare gli output, riconoscere possibili errori, gestire correttamente le fonti e sapere quali dati non inserire nelle piattaforme. Chi lavora con AI applicata ad analisi, automazioni o processi aziendali più critici avrà invece bisogno di competenze più approfondite su qualità dei dati, bias, sicurezza, supervisione umana e gestione del rischio.

Anche il livello di responsabilità conta. Un manager che decide dove introdurre l’AI deve comprendere opportunità, limiti e impatti organizzativi in modo diverso rispetto a chi utilizza quotidianamente uno strumento già configurato. Allo stesso modo, un team IT o sviluppo avrà esigenze formative differenti da marketing, amministrazione o customer care.

Una formazione efficace parte dai casi d’uso reali

La Commissione europea suggerisce proprio di partire da alcune domande molto concrete: quali sistemi AI vengono utilizzati in azienda? Chi li usa? Per quali attività? Quali rischi devono conoscere le persone coinvolte? Solo dopo questa analisi ha senso definire le iniziative di AI literacy più adatte.

Questo evita due estremi poco utili: corsi troppo generici, che restano lontani dal lavoro quotidiano, oppure formazione eccessivamente tecnica per persone che non ne hanno bisogno.

 

Quali competenze AI dovrebbe sviluppare un’azienda

Parlare di AI literacy significa anche tradurre il concetto in competenze concrete. Non basta sapere che l’intelligenza artificiale esiste o conoscere i principali strumenti disponibili: un’azienda deve mettere le persone nelle condizioni di usarli in modo consapevole, sicuro e coerente con il proprio ruolo.

Le aree su cui lavorare possono essere diverse, ma alcune tornano con particolare frequenza:

• comprendere il funzionamento di base dei sistemi AI, almeno a livello sufficiente per sapere cosa aspettarsi e quali limiti considerare
• valutare la qualità degli output, verificando informazioni, fonti e possibili errori
• gestire correttamente dati e informazioni aziendali, evitando di condividere contenuti sensibili o riservati con strumenti non adeguati
• riconoscere bias e risultati fuorvianti, soprattutto quando l’AI viene utilizzata per analisi, selezione o supporto decisionale
• mantenere una supervisione umana, sapendo quando un output può essere utilizzato e quando invece deve essere rivisto
• conoscere le regole interne sull’uso dell’AI, così da evitare comportamenti diversi da reparto a reparto
• comprendere gli impatti su privacy, sicurezza e responsabilità, in particolare nei processi più delicati

A queste competenze di base possono aggiungersi conoscenze più specifiche in funzione del ruolo.

 

Il problema: formare costa tempo e budget

La necessità di aggiornare le competenze è chiara, ma nella pratica molte aziende rimandano. Il motivo è semplice: organizzare percorsi formativi richiede tempo, risorse economiche e coordinamento interno. Bisogna scegliere i contenuti giusti, individuare le persone da coinvolgere, costruire calendari compatibili con il lavoro quotidiano e, soprattutto, evitare che la formazione resti scollegata dai processi reali dell’impresa.

Questo ostacolo diventa ancora più evidente quando si parla di intelligenza artificiale. Le tecnologie cambiano rapidamente e i corsi rischiano di diventare troppo generici oppure già superati dopo pochi mesi. Per questo le aziende hanno bisogno di percorsi più mirati, capaci di partire dai casi d’uso concreti e dalle competenze richieste ai diversi ruoli.

È proprio qui che entra in gioco la formazione finanziata. Oggi esistono diversi strumenti che possono sostenere in tutto o in parte i costi dei percorsi formativi, riducendo il peso dell’investimento per l’impresa. Ad esemio, tra le opportunità attive esistono fondi interprofessionali e misure dedicate alla formazione continua, oltre a percorsi sull’intelligenza artificiale finanziabili anche fino al 100%, previa verifica dei requisiti e delle risorse disponibili.

Questo cambia la prospettiva: la formazione non è necessariamente un costo da comprimere, ma può diventare un investimento programmabile, sostenuto da strumenti che permettono all’azienda di aggiornare le competenze senza rallentare il percorso di innovazione.

 

Cos’è la formazione finanziata

La formazione finanziata permette alle imprese di sostenere percorsi di aggiornamento professionale utilizzando risorse dedicate, riducendo in tutto o in parte il costo diretto della formazione. Può riguardare competenze tecniche, manageriali, digitali, organizzative e, sempre più spesso, anche percorsi legati all’intelligenza artificiale.

Tra gli strumenti più utilizzati ci sono i Fondi Interprofessionali, a cui le aziende possono aderire destinando lo 0,30% dei contributi INPS già versati per la formazione dei dipendenti. Le risorse possono essere utilizzate attraverso piani formativi, avvisi o altri strumenti messi a disposizione dai singoli fondi. A questi si aggiungono bandi regionali, misure nazionali ed enti bilaterali, che possono aprire ulteriori opportunità in base al periodo e al territorio. 

Il vantaggio è evidente: l’azienda può costruire percorsi di aggiornamento senza dover sostenere interamente il costo con risorse proprie. Ma il beneficio più importante non è solo economico. La formazione finanziata permette di pianificare con maggiore continuità lo sviluppo delle competenze, trasformandolo da attività occasionale a parte integrante della strategia aziendale.

Questo approccio è particolarmente utile quando le competenze da aggiornare cambiano rapidamente, come nel caso di AI, cybersecurity, dati, automazione e trasformazione digitale. In questi ambiti, aspettare troppo significa rischiare di introdurre strumenti che il team non sa ancora usare con sufficiente consapevolezza.

 

Fondi interprofessionali: come funzionano

I Fondi Interprofessionali sono uno degli strumenti principali attraverso cui le imprese possono finanziare la formazione continua dei dipendenti. Il meccanismo parte da una quota che l’azienda versa già all’INPS: lo 0,30% delle retribuzioni, destinato obbligatoriamente alla formazione. Aderendo a un fondo, questa quota può essere valorizzata per sostenere percorsi formativi invece di rimanere inutilizzata.

Tra i fondi più diffusi ci sono Fondimpresa e Fondirigenti. Il primo è rivolto in particolare alla formazione dei lavoratori delle imprese aderenti, mentre il secondo è focalizzato sullo sviluppo delle competenze manageriali dei dirigenti. Entrambi permettono alle aziende di utilizzare risorse già generate dai propri versamenti per finanziare attività formative.

Conto Formazione e Avvisi

Una delle modalità più interessanti è il Conto Formazione. In Fondimpresa, per esempio, ogni azienda aderente accumula periodicamente sul proprio conto una quota pari al 70% dello 0,30% versato, che può poi utilizzare per finanziare corsi e piani di aggiornamento del personale.

Accanto al Conto Formazione esistono anche gli Avvisi, cioè iniziative che mettono a disposizione risorse per specifiche tematiche, categorie di imprese o obiettivi formativi. Questo è particolarmente utile per le realtà che non hanno accumulato abbastanza risorse sul proprio conto individuale o che vogliono accedere a percorsi su temi strategici, come innovazione digitale, AI, cybersecurity o trasformazione dei processi.

In pratica, il percorso tipico parte dall’analisi del fabbisogno formativo, prosegue con l’individuazione del fondo o dell’avviso più adatto, la progettazione del piano e la presentazione della domanda di finanziamento.

 

Formazione finanziata e competenze digitali

Quando si parla di formazione finanziata, oggi il tema non riguarda più soltanto aggiornamenti tecnici o percorsi manageriali tradizionali. Sempre più spesso le imprese hanno bisogno di sviluppare competenze legate a intelligenza artificiale, cybersecurity, automazione, dati, strumenti cloud, marketing digitale e trasformazione dei processi.

È una conseguenza naturale del modo in cui sta cambiando il lavoro. Le aziende introducono nuovi software, piattaforme e sistemi intelligenti, ma il valore reale emerge solo quando le persone sanno usarli in modo consapevole e coerente con gli obiettivi del business.

In questo senso, la formazione finanziata può diventare una leva molto concreta per accompagnare la trasformazione digitale. 

Dall’uso dello strumento alla capacità di comprenderlo veramente

Il punto non è soltanto imparare a usare un software. La vera competenza digitale nasce quando le persone comprendono come integrare quello strumento nel proprio lavoro, quali attività può semplificare, quali rischi deve aiutare a controllare e quali risultati può generare.

Questo vale in modo particolare per l’intelligenza artificiale. Un corso efficace non dovrebbe limitarsi a mostrare alcune funzionalità, ma aiutare i partecipanti a capire dove l’AI può essere utile, quali output verificare, quali dati trattare con cautela e quando il controllo umano resta indispensabile.

La formazione finanziata, quindi, può diventare il ponte tra investimento tecnologico e capacità interna. Da una parte l’azienda introduce nuovi strumenti; dall’altra costruisce le competenze necessarie per usarli bene.

 

Come Overbi può supportare le aziende

Per costruire un percorso di formazione efficace, il punto di partenza son oproprio i bisogni reali dell’azienda. Quali strumenti AI vengono già utilizzati? Da quali reparti? Per quali attività? Dove ci sono competenze da rafforzare, rischi da gestire o processi che potrebbero diventare più efficienti?

Overbi può affiancare le imprese proprio in questa fase di analisi, aiutandole a definire percorsi formativi coerenti con il livello di maturità digitale, i ruoli coinvolti e gli obiettivi di trasformazione. Questo approccio permette di evitare programmi troppo generici e di costruire attività più vicine al lavoro quotidiano: uso consapevole dell’AI, prompt design, verifica degli output, gestione dei dati, automazioni, cybersecurity, strumenti digitali e integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali.

A questa componente si può affiancare anche la verifica delle opportunità di formazione finanziata, individuando fondi, avvisi o misure compatibili con il progetto e con i requisiti dell’impresa. L’obiettivo è unire due aspetti che spesso vengono trattati separatamente: da una parte lo sviluppo delle competenze, dall’altra la possibilità di sostenerne economicamente il costo.

In questo modo la formazione diventa parte di un percorso più ampio. Non un’attività isolata, ma un passaggio che accompagna l’adozione di nuovi strumenti, riduce il rischio di utilizzi impropri e aiuta le persone a trasformare la tecnologia in un supporto concreto al proprio lavoro.

 

AI Literacy e il migliroamento delle proprie competenze

L’intelligenza artificiale può rendere più veloci molte attività, supportare decisioni, automatizzare passaggi e aprire nuove possibilità. Ma senza competenze adeguate rischia di restare una tecnologia usata in modo frammentario, con risultati poco coerenti e un livello di rischio difficile da controllare.

Per questo la formazione dovrebbe arrivare prima, o almeno insieme, all’introduzione degli strumenti. Capire come funziona un sistema AI, quali limiti ha, come verificare gli output, quali dati può trattare e quando serve l’intervento umano significa costruire una base più solida per ogni progetto successivo.

L’AI Act rende questo tema ancora più concreto attraverso il concetto di AI literacy, ma il valore della formazione va oltre la semplice compliance. Un team competente lavora con maggiore consapevolezza, riconosce meglio le opportunità, riduce gli errori e riesce a integrare la tecnologia nei processi senza subirla.

La formazione finanziata può rendere questo percorso più accessibile, permettendo alle aziende di investire nello sviluppo delle persone con maggiore continuità. Il punto, però, non è fare corsi per accumulare ore: è costruire competenze che restino utili nel tempo e che abbiano un impatto reale sul lavoro quotidiano.

In fondo, gli strumenti cambieranno ancora. Le piattaforme evolveranno, i modelli diventeranno più avanzati e nuovi casi d’uso entreranno nelle aziende. La vera capacità da costruire oggi è sapere come gestire questo cambiamento con metodo e responsabilità.