In sintesi
- Fonte
- Dillon, Jaffe, Immorlica and Stanton (2025). Shifting Work Patterns with Generative AI. NBER Working Paper 33795; arXiv 2504.11436, version 4 (November 2025). doi:10.3386/w33795 · Non sottoposto a revisione tra pari: altri ricercatori non lo hanno ancora controllato per una rivista.
- Come è stato condotto
- In ogni azienda, i lavoratori sono stati assegnati a sorte a ricevere Microsoft 365 Copilot o a continuare senza, per sei mesi. I risultati vengono dai registri di attività del software stesso, non da ciò che hanno detto i lavoratori. Esperimento randomizzato. Le persone sono state assegnate a caso a lavorare con o senza lo strumento, e i due gruppi sono stati confrontati.
- Chi ha partecipato
- 7.137 lavoratori della conoscenza di 66 grandi aziende, 3.684 dei quali hanno ricevuto lo strumento.
- Dove
- Grandi aziende di diversi settori, per lo più attive in più di un Paese, da settembre 2023 a ottobre 2024.
“Apart from these individual time savings, we do not detect shifts in the quantity or composition of workers’ tasks resulting from individual-level AI provision.” [A parte questi risparmi di tempo individuali, non rileviamo cambiamenti nella quantità o nella composizione delle attività dei lavoratori dovuti alla fornitura dell’IA ai singoli.]
Che cosa ha trovato
Lo strumento era integrato nel software per email, riunioni, chat e scrittura che i lavoratori usavano già.
- Chi lo ha usato. L’80% dei lavoratori che hanno ricevuto lo strumento lo ha usato.
- Email. Nella seconda metà dei sei mesi, gli utenti hanno passato circa due ore in meno a settimana sulle email. Hanno letto il 4% di email in meno e non hanno impiegato più tempo su ciascuna. Hanno risposto a tante conversazioni via email quante prima, e non più lentamente.
- Orari. Gli utenti hanno lavorato meno fuori dall’orario normale.
- Riunioni e documenti. Il tempo passato in riunione e a scrivere documenti non è cambiato.
- Il lavoro in sé. A parte il tempo risparmiato, lo studio non ha trovato cambiamenti in quanto lavoro si faceva né di che tipo.
È cambiato il lavoro che una persona controlla da sola, come la propria casella di posta. Non è cambiato il lavoro che dipende da altre persone, come le riunioni.
Quando vale il risultato
Ogni lavoratore ha ricevuto lo strumento per conto proprio, dentro un modo di lavorare rimasto uguale. Lo studio verifica che cosa succede quando si distribuisce uno strumento. Non verifica che cosa succede quando un gruppo di lavoro riprogetta il proprio lavoro attorno allo strumento.
Le versioni precedenti dell’articolo riportavano un risparmio maggiore sulle email. Questa pagina usa la versione 4, di novembre 2025.
Limiti
- Tre dei quattro autori lavorano per Microsoft Research, e lo strumento è di Microsoft. Il gruppo marketing di Microsoft ha reclutato le aziende e ha condotto l’esperimento.
- Le aziende erano molto grandi e hanno scelto di partecipare. Potrebbero adottare nuove tecnologie più facilmente della maggior parte delle aziende.
- I registri di attività mostrano il tempo passato nelle applicazioni, non la qualità del lavoro.
- Un documento di lavoro, non sottoposto a revisione tra pari.
Pratiche che usano questo studio
Questo studio sostiene:
- Misuri il tempo risparmiato per attività rispetto a una misurazione di partenza Registri quanto tempo richiede un’attività e quanto è buono il risultato prima di introdurre l’IA. Senza questo dato di partenza non può distinguere un guadagno reale da uno sperato. Prima di tutto · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Parta da un processo costoso, non da un’introduzione in tutta l’azienda Scelga un processo che costa tempo o denaro in modo evidente. Applichi lì l’IA, con una persona che controlla il risultato, ed estenda l’uso solo quando le cifre si muovono. Prima di tutto · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Parta dall’IA già pronta nel software che usa, prima di costruirne una sua Il software per ufficio, contabilità, assistenza clienti e vendite che usa ha probabilmente già funzioni di IA. Le provi su un’attività, con poche licenze e un risultato misurato, prima di pagare qualcuno per costruire qualcosa su misura. Prima di tutto · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Riprogetti il flusso di lavoro invece di aggiungervi uno strumento Dare alle persone uno strumento di IA dentro un processo rimasto uguale cambia poco. Decida di nuovo chi svolge ogni passo, in che ordine e dove una persona controlla. Subito dopo · Impegno: alto (mesi, diversi gruppi di lavoro)