Ridefinire il Benessere Organizzativo nell’era dell’Intelligenza Artificiale: una relazione in evoluzione

This thesis stems from a desire to explore the relationship between Artificial Intelligence and Organisational Wellbeing, not in abstract terms, but by focusing on the lived experience of workers. The aim is to understand whether and how AI can contribute to or, conversely, hinder the creation of healthy, inclusive, motivating and sustainable work environments. We live in an age where AI is no longer just a technological promise, but a concrete and daily presence within organisations. Driven by the need to innovate, optimise and remain competitive, companies are integrating intelligent systems into various business processes. However, behind the efficiency and precision of AI lies a crucial and deeply human question: What impact does all this have on the well-being of the people who live and work in these environments? To address this complex intersection, the research path is divided into several phases. The first and second chapters analyse two fundamental concepts: Organisational Well-being and Artificial Intelligence. Through an in-depth theoretical review, models and approaches are presented that help to interpret each theme, highlighting the possible synergies and tensions between technological innovation and quality of working life. The final part of the thesis is dedicated to empirical research, conducted at a company that has integrated AI as an operational support in its daily activities. To collect meaningful data, semi-structured interviews were conducted with 25 employees, selected to represent a variety of roles and perspectives. The interviews brought out experiences, perceptions, fears, enthusiasms and personal reflections, offering an authentic glimpse into how AI is experienced “from the inside”. Data analysis was conducted using the “Thematic Analysis (TA)” method developed by Virginia Braun and Victoria Clarke, one of the most recognised and widely used methods for qualitative data analysis. This method is designed to identify, analyse and report recurring themes within a set of data, such as interviews, focus groups or narrative texts. The results will be presented in the final phase, accompanied by a discussion on the subject.

Il presente lavoro di tesi nasce dal desiderio di esplorare la relazione tra l’Intelligenza Artificiale e il Benessere Organizzativo, non in termini astratti, ma mettendo al centro l’esperienza vissuta dei lavoratori. L’obiettivo è quello di comprendere se e come l’AI possa contribuire o al contrario ostacolare, la costruzione di ambienti di lavoro sani, inclusivi, motivanti e sostenibili. Viviamo in un’epoca in cui l’AI non è più soltanto una promessa tecnologica, ma una presenza concreta e quotidiana all’interno delle organizzazioni. Le aziende, spinte dalla necessità di innovare, ottimizzare e restare competitive, stanno integrando sistemi intelligenti in vari processi aziendali. Tuttavia, dietro l’efficienza e la precisione dell’AI si cela una domanda cruciale e profondamente umana: Che impatto ha tutto questo sul benessere delle persone che vivono e lavorano in questi ambienti? Per affrontare questa complessa intersezione, il percorso di ricerca si articola in più fasi, nel primo e secondo capitolo vengono analizzati i due concetti fondamentali: Il Benessere Organizzativo e L’Intelligenza Artificiale. Attraverso una rassegna teorica approfondita, vengono presentati modelli e approcci che aiutano a interpretare ciascun tema, evidenziando le possibili sinergie e tensioni tra innovazione tecnologica e qualità della vita lavorativa. La parte finale della Tesi invece è dedicata alla ricerca empirica, condotta presso un’azienda che ha integrato l’AI come supporto operativo nel proprio quotidiano. Per raccogliere dati significativi, sono state realizzate interviste semi-strutturate e somministrate a 25 dipendenti, selezionati in modo da rappresentare una varietà di ruoli e prospettive. Le interviste hanno permesso di far emergere vissuti, percezioni, timori, entusiasmi e riflessioni personali, offrendo uno sguardo autentico su come l’AI viene vissuta “dal di dentro”. L’analisi dei dati è stata condotta attraverso il metodo della “Thematic Analysis (TA)” di Virginia Braun e Victoria Clarke che hanno sviluppato uno dei metodi più riconosciuti e utilizzati per l’analisi qualitativa dei dati. Questo metodo è pensato per identificare, analizzare e riportare temi ricorrenti all’interno di un insieme di dati, come interviste, focus group o testi narrativi. I risultati saranno esposti nella fase conclusiva, accompagnati da una discussione al riguardo.