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Persone pagate per fare da babysitter all'IA, il costo che non ti aspettavi
Nel 2026 è arrivata una parola per descrivere una sensazione che chi lavora con l'AI conosceva già: il compito finisce più in fretta, eppure la giornata si riempie comunque. Si chiama botsitting, coniato dal Work AI Institute di Glean nel suo Work AI Index 2026, un'indagine su 6.000 lavoratori della conoscenza tra Stati Uniti, Regno Unito e Australia. La definizione è precisa: è il lavoro non gestito di rendere utilizzabile l'output dell'AI, fornire il contesto mancante, controllare i risultati, correggere gli errori, far ripartire i prompt, ripulire risposte sicure di sé ma sbagliate.
I numeri dello studio descrivono un paradosso netto. Circa l'87% dei lavoratori della conoscenza usa già l'AI, tre su quattro dicono che li rende più produttivi, e riferiscono di risparmiare circa 11 ore a settimana grazie all'automazione. Ma solo una persona su otto dice che la propria organizzazione, nel suo complesso, performa significativamente meglio. Il guadagno individuale non si traduce in guadagno collettivo, e la domanda ovvia è: dove finiscono quelle ore risparmiate?
Lo studio identifica tre pattern ricorrenti dietro il botsitting. Il primo è l'onere invisibile: il lavoro di supervisione, correzione e contestualizzazione è reale, ma non compare in nessun piano, budget o indicatore. Viene svolto nelle pause tra un compito "ufficiale" e l'altro, il che spiega perché nessuno lo conta.
Il secondo pattern è quello che i ricercatori chiamano centauro invertito. La promessa della collaborazione uomo-AI è il centauro: una persona potenziata da una macchina. Il botsitting capovolge lo schema. La persona smette di essere servita e diventa l'assistente, gestisce lo strumento, ne smussa le imperfezioni, assorbe i suoi errori. Il potenziamento funziona al contrario.
Il terzo è un ciclo che si autoalimenta: poiché la pulizia resta invisibile al management, viene letta come bassa adozione invece che come un problema di progettazione. Ai lavoratori viene detto di usare di più l'AI, non di usarla meglio, mentre chi fa più botsitting è anche più propenso a cercare un altro lavoro.
Esiste un esito più rischioso alla fine di un ciclo di botsitting logorante: quando il lavoro di supervisione resta invisibile e non ricompensato, le persone iniziano a tagliare l'angolo che conta di più, la verifica. Consegnano lavoro generato dall'AI che non hanno davvero controllato, non comprendono fino in fondo, e che non saprebbero difendere se qualcuno lo mettesse in discussione. Glean ha chiamato questo fenomeno "botshitting", e una quota rilevante degli utenti AI intervistati ammette di praticarlo.
Il meccanismo è sottile: siccome l'output dell'AI appare rifinito e sicuro di sé, invita chi legge a saltare il passaggio di giudizio critico. Una formattazione convincente sostituisce il pensiero verificato, e il rischio a valle ricade su chiunque si sia fidato di quel lavoro.
La tentazione, davanti al botsitting, è trattarlo come un problema personale: fare prompt migliori, scegliere un modello più adatto, impegnarsi di più nella verifica. Ma il lavoro invisibile non nasce dalla disattenzione dei lavoratori. Nasce perché il passaggio di consegne tra la persona e l'AI non è mai stato progettato. Nessuno ha definito di cosa è responsabile l'AI, di cosa è responsabile la persona, quale contesto l'AI deve ricevere, come viene controllato il suo output prima che vada avanti nel processo. In assenza di quel disegno, ogni singola persona improvvisa la struttura mancante in tempo reale, e quell'improvvisazione è, per definizione, botsitting.
Il quadro descritto da Glean trova eco anche nell'osservazione fatta da chi studia la trasformazione del lavoro con gli agenti AI nelle aziende: il collo di bottiglia non è mai la tecnologia, è la capacità di specificare flussi di lavoro, definire criteri di accettazione e costruire sistemi di supervisione che funzionino senza una presenza umana costante. Le organizzazioni che soffrono di più il botsitting non sono quelle che hanno a