Il 2026 è un anno di passaggio senza roadmap: i CEO e i board alzano l’asticella su crescita e innovazione, mentre l’AI, almeno per l’adozione odierna da parte delle aziende, non sta ancora mantenendo le promesse di produttività. In mezzo a questo cortocircuito, HR si ritrova alla guida di scelte complesse: struttura della forza lavoro, cultura, produttività, sicurezza, hiring e sostenibilità del lavoro nella nuova era uomo-macchina.
Gartner, in questo report, sintetizza questo scenario in 9 trend, con un obiettivo chiaro: capire l’impatto hanno sulle priorità HR e quali azioni concrete attivare.
1) RIFs before reality: tagli prima che l’AI porti risultati reali
Stanno iniziando tagli di organico “giustificati” dall’AI, ma Gartner segnala che gli investimenti più comuni non portano automaticamente produttività sufficiente a ridurre l’headcount: nella prima metà del 2025, solo una quota minima dei licenziamenti è stata davvero legata a gain misurabili da AI.
Per HR la priorità è riportare il tema su evidenze verificabili (processi, metriche), gestire eventuali riduzioni con coerenza e trasparenza per proteggere fiducia ed employer brand e, prima di tagliare, riallineare ruoli e competenze riconvertendo il talento verso le nuove priorità.
2) Dissonanza culturale sotto pressione della performance
Quando l’azienda aumenta richieste e carichi senza aumentare il valore percepito per le persone, nasce una dissonanza culturale che riduce engagement e indebolisce l’employer brand. Gartner lega il problema alla percezione di equità nello scambio tra ciò che si chiede e ciò che si restituisce (autonomia, riconoscimento, sviluppo, strumenti, flessibilità).
HR può guidare il “patto culturale” rendendo esplicite aspettative e reciprocità e assicurando coerenza tra promesse di employer branding e reale esperienza quotidiana, per evitare un impatto reputazionale.
3) Mental fitness: il costo nascosto dell’AI
L’adozione di GenAI è già molto diffusa – l’84% degli HR leader la segnala – ma le aziende presidiano ancora poco gli effetti collaterali sulle persone: impatti emotivi e cognitivi, rischi per la salute psicologica e possibili ricadute legali.
La priorità è costruire una gestione sostenibile, guidata da HR insieme a IT e Legal, definendo cosa monitorare e come intervenire quando emergono segnali di uso disfunzionale (dipendenza, calo qualità, riduzione del pensiero critico, stress). Serve anche formare i manager e rivedere performance e aspettative: se si premia solo la velocità, si aumentano errori e pressione emotiva.
4) “AI workslop”: lavoro veloce ma scadente e meno produttività
Sotto pressione di velocità e volume, l’AI può generare workslop: output rapidi ma con errori e allucinazioni che finiscono per rallentare l’organizzazione. Ogni episodio richiede in media quasi due ore per essere individuato e corretto, e chi guadagna tempo grazie all’AI spesso riceve ancora più lavoro, spingendo ulteriormente su quantità invece che qualità.
HR può ridurre il fenomeno agendo su cultura della qualità e sistemi di misura: puntare a meno rework e attriti, definire KPI e riconoscimenti legati alla qualità dell’output e mappare dove nasce il workslop (funzioni, tool e passaggi di processo).
5) La corsa agli armamenti nel recruiting
Nel recruiting si sta aprendo una corsa “AI contro AI”: le aziende usano l’AI per screening e detection, mentre i candidati la usano per potenziare CV e candidature, fino a pratiche fraudolente.
Gartner segnala che la maggior parte dei recruiter rileva manipolazioni e che una quota di candidati usa strumenti generativi anche durante i colloqui; in prospettiva, entro il 2030 potrebbe aumentare molto la presenza di profili fake, con effetti su costi, tempi e fiducia.
La risposta è riprogettare la selezione come un sistema di fiducia: combinare high-tech e high-touch, inserire prove concrete e, dove opportuno, verifiche di identità nelle fasi iniziali, oltre a audit periodici del funnel per individuare i punti più vulnerabili e rendere il processo robusto ed equo.
6) Spionaggio aziendale: dalla fiction… al payroll
La competizione legata all’AI e le tensioni geopolitiche stanno aumentando i rischi di spionaggio e insider threat, e la sola tecnologia di monitoraggio non basta perché gli attori più sofisticati operano in modo poco visibile.
Serve quindi rafforzare il presidio culturale e comportamentale, dove HR è centrale: intervenendo sul recruiting (formare chi seleziona a riconoscere red flag e pattern sospetti) e sulla cultura interna (fare della sicurezza una pratica quotidiana). Simulazioni e training basati su scenari aiutano ad allenare l’organizzazione a individuare anomalie e segnalarle rapidamente.
7) Tech-to-trades: quando i digital worker migrano verso i mestieri
Sta cambiando la percezione del rischio: alcuni ruoli knowledge-based appaiono più esposti all’AI, mentre aumentano interesse e attrattività per carriere considerate più “AI-proof” (soprattutto mestieri tecnici e manuali), in un contesto in cui molte aziende segnalano ancora carenza di skilled trades e un mismatch destinato a pesare.
Per HR questo richiede due azioni parallele: trattenere e riqualificare i talenti digitali, gestendo la paura di automazione che può accelerare turnover e disimpegno, e allo stesso tempo ampliare il sourcing per ruoli frontline/tecnici includendo career changer e percorsi di reskilling più rapidi e sostenibili.
8) Non servono geni del tech, ma pro dei processi
Puntare solo su skill tecniche AI “da assumere” è fragile: cambiano in fretta e non si trasferiscono facilmente tra strumenti. Gartner evidenzia invece che il vero ROI arriva quando l’AI viene integrata nei processi: le business unit che riprogettano il lavoro, non solo i task, hanno molte più probabilità di raggiungere obiettivi di crescita e possono arrivare a raddoppiare le chance di superare i target di revenue.
Per HR la priorità è spostare il focus dal tool al processo, selezionando e sviluppando persone con capacità di lettura dei sistemi, semplificazione dei flussi e judgment in contesti ambigui, e attivando gruppi interfunzionali per riprogettare i processi ad alto impatto, valorizzando i process expert interni come coach e punti di riferimento.
9) Digital doppelganger
Gartner segnala l’emergere dei digital doppelganger: repliche AI che possono riprodurre aspetti del contributo di una persona. Questo apre un tema nuovo di diritti e compensazione, perché le persone potrebbero chiedere di essere pagate non solo per l’addestramento del modello, ma anche per l’uso continuativo della propria replica, persino dopo l’uscita dall’azienda.
Per le Risorse Umane, la priorità è anticipare la questione: partire da use case limitati (knowledge transfer, onboarding, formazione), aggiornare governance e policy con IT e Legal su nome/immagine/likeness e definire principi di equità, fino a prevedere un modello di riconoscimento che valorizzi il contributo ai dati e alla qualità dell’addestramento, non solo l’output finale.
Il punto non è fare più AI, ma evitare che il 2026 diventi un anno di scelte che poi costeranno il doppio in reputazione, rework e perdita di talento. Nel report, Gartner mette HR al centro: non come funzione di supporto, ma come regia del patto tra performance, tecnologia e sostenibilità umana del lavoro.
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