L’impatto dell’Intelligenza Artificiale Generativa sul burnout: aspetti teorici e ambiti d'intervento

This thesis examines the impact of Generative Artificial Intelligence (GenAI) on employee well-being and the onset of burnout in organizational settings, adopting the Job Demands-Resources (JD-R) model as its theoretical framework. The first chapter outlines the theoretical background by examining the transformation of work driven by GenAI and conceptualizing this technology in its dual role: on the one hand, as a job resource capable of optimizing work tasks and enhancing productivity; on the other hand, as a job demand associated with risk factors such as technostress, cognitive overload, hyperconnectivity, and problematic AI use (compulsivity and overreliance). The second chapter explores the topic through a comparative analysis of the most recent international empirical literature, published primarily between 2025 and 2026. By reviewing quantitative and longitudinal studies, it identifies the main psychological and organizational mechanisms—including the protective role of job control, the impact of AI awareness, and AI-induced job insecurity—that mediate or moderate the relationship between GenAI adoption and burnout. The third chapter concludes by discussing the main organizational implications and proposing burnout prevention strategies based on the integration of AI literacy development, the strengthening of job resources, and perceived organizational support.

Il presente lavoro di tesi analizza l’impatto dell’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) sul benessere lavorativo e sull’insorgenza del burnout nei contesti organizzativi, adottando come quadro teorico il modello Job Demands-Resources (JD-R). Nel primo capitolo viene delineato il quadro teorico di riferimento, esaminando la trasformazione del lavoro indotta dalla GenAI e inquadrando tale tecnologia nella sua duplice natura: da un lato come risorsa lavorativa (job resource), capace di ottimizzare le mansioni e supportare la produttività; dall’altro come richiesta lavorativa (job demand), associata a fattori di rischio quali tecnostress, sovraccarico cognitivo, iperconnessione e uso problematico della tecnologia (compulsività e overreliance). Il secondo capitolo approfondisce il tema attraverso un’analisi comparativa della più recente letteratura empirica internazionale, pubblicata prevalentemente tra il 2025 e il 2026. L’esame di studi quantitativi e longitudinali consente di evidenziare i principali meccanismi psicologici e organizzativi, tra cui il ruolo protettivo del job control, l’impatto dell’AI awareness e l’insicurezza lavorativa indotta dall’algoritmo, che mediano o moderano la relazione tra l’adozione della GenAI e il burnout. Il terzo capitolo conclude il lavoro discutendo le principali implicazioni organizzative e proponendo interventi di prevenzione del burnout fondati sull’integrazione tra lo sviluppo della AI literacy, il rafforzamento delle risorse lavorative e il supporto organizzativo percepito.