Mercato del lavoro e i paradossi dell'intelligenza artificiale

Il paradosso dell’Ia-Intelligenza artificiale è che può eliminare alcuni dei primi gradini della carriera e, allo stesso tempo, crearne di nuovi aiutando chi entra nel lavoro a percorrerli più velocemente. I dati emersi dalla ricerca di Valeur Group mostrano già entrambe le direzioni: il 51% delle organizzazioni intervistate segnala un minor bisogno di ruoli entry-level e, tra i lavoratori tra i 22 e i 25 anni nelle occupazioni più esposte all’Ia, è stata osservata una flessione relativa dell’occupazione di circa il 13%. Al tempo stesso, nel customer support l’Ia generativa ha aumentato la produttività del 14-15%, soprattutto tra i lavoratori meno esperti. «È da qui che parte la nostra ricerca Beyond Exposure - spiega Nicola Mauri, cio di Valeur Group -. La tesi è semplice: sapere quanto un lavoro sia esposto all’Ia non basta per prevederne l’impatto sull’occupazione. Conta quanto le singole attività siano realmente “convertibili” in processi produttivi, cioè: digitali, ripetibili, verificabili e caratterizzate da un costo dell’errore accettabile. I risultati della nostra ricerca mostrano già una forte divergenza tra settori. Negli Stati Uniti, nel settore It i licenziamenti sono aumentati del 26% e la dinamica occupazionale è stata negativa per circa 7.700 posti al mese. Al contrario, istruzione e sanità hanno continuato a creare oltre 51mila posti al mese. Sono proprio It e settori legati all’analisi di dati, nel nostro modello, i settori nei quali esposizione e convertibilità risultano più elevate».

Anche l’Italia offre una conferma concreta del meccanismo. Secondo i dati Istat relativi al 2025, tra le imprese italiane che utilizzano l’Ia il 70,8% la impiega per estrarre informazioni da documenti di testo, mentre solo il 5,9% la utilizza in applicazioni legate al movimento fisico delle macchine; l’automazione dei flussi di lavoro si ferma intorno al 18%. L’Ia sta quindi penetrando prima dove il lavoro è già digitale e verificabile, coerentemente con il concetto di “convertibilità” al centro della ricerca.

«Allo stesso tempo, non osserviamo ancora una riduzione generalizzata dell’occupazione. In una recente survey globale, il 32% prevedeva un anno fa riduzioni degli organici legate all’Ia; 12 mesi dopo, solo il 14% dichiara che si siano effettivamente verificate e circa due terzi riportano variazioni nulle o limitate. L’Ia sembra quindi modificare più rapidamente il modo di lavorare e la composizione delle competenze che il numero complessivo dei posti. Il grado di convertibilità di un lavoro aiuta a capire dove il cambiamento può arrivare prima. Nel nostro modello la fattibilità raggiunge l’82% per uno sviluppatore software e l’85% per un analista di date; scende al 52% per un infermiere e al 30% per un dirigente C-suite. La differenza non è solo tecnologica: dove il valore dipende da giudizio, responsabilità, contesto e relazione personale, automatizzare è molto più difficile», aggiunge Mauri.

«Qui diventa centrale il ruolo della fiducia e del controllo umano. Nel nostro modello, se un errore è difficile da correggere o comporta conseguenze importanti, affidare il processo interamente alla macchina diventa meno accettabile. È uno dei motivi per cui sanità, insegnamento, leadership e gestione delle relazioni risultano più difficili da sostituire con l’Ia. Per i giovani la sfida è particolarmente importante. Ricerca di informazioni, preparazione di documenti, analisi preliminari, programmazione di base e attività di supporto sono tradizionalmente i compiti attraverso cui si impara una professione. Se analisi, documenti e codice diventano più abbondanti, possono acquistare valore le competenze più difficili da automatizzare: creare fiducia, comprendere il contesto e assumersi la responsabilità delle decisioni prese con il supporto dell’Ia. Si apre allora una seconda sfida: costruire un rapporto di fiducia tra l’Ia e le strutture che custodiscono esperienza, processi e relazioni. Per chi entra oggi in azienda con una familiarità quasi “nativa” con l’Ia, fare da ponte tra le nuove possibilità offerte dall’Ia e i ruoli che richiedono maggiore esperienza e relazioni potrebbe diventare un nuovo primo gradino della carriera. La domanda, quindi, non è soltanto quanti lavori l’AI sostituirà, ma dove potrà essere realmente integrata nei processi e come verranno utilizzati i guadagni di produttività: per ridurre il lavoro o per creare nuovi compiti, competenze e percorsi di crescita», conclude il cio di Valeur Group.