L’AI è un limbo per il lavoro: come “l’AIpocalypse” impatta sui giovani

Nel Purgatorio, Dante evoca l’immagine di un uomo che avanza nel buio, ma reca dietro di sé una lanterna con cui illumina il cammino di chi lo segue. Vale anche per noi in questi primi anni di convivenza con l’Intelligenza Artificiale: l’incertezza dei primi passi è giustificata dalla speranza di maturare un’esperienza di cui trarranno giovamento coloro che verranno dopo di noi.

AI e lavoro: oltre la narrativa dell'”AIpocalypse”

Anche per questa ragione, analizzare ciò che accade nel mondo del lavoro per comprendere gli effetti di questa nuova tecnologia più che un impegno è una responsabilità per chi fa impresa. Le ricerche che continuano ad essere pubblicate non mostrano però una “AIpocalypse”, come spesso viene raccontato, ma evidenziano come vi siano segnali ancora incompleti e direzioni non del tutto definite dei fenomeni che la diffusione dei chatbot ha attivato.

I primi dati empirici: cosa emerge dalla ricerca di Anthropic

In questo scenario, più che le dichiarazioni apocalittiche, iniziano a contare le prime evidenze empiriche, come quelle emerse dalla recente ricerca di Anthropic che offre uno dei primi tentativi strutturati di osservare l’impatto dell’AI sui flussi occupazionali. Lo studio mostra il fatto che, dopo l’introduzione su larga scala dei modelli linguistici, questi ultimi hanno rappresentato soprattutto un supporto alle attività amministrative, professionali e intellettuali che se ne sono servite per quanto sia ancora elevato lo scarto fra adozione attuale e uso potenziale. Anche in Italia si osserva come molte aziende – soprattutto le PMI – stiano usando l’AI soprattutto come strumento di produttività individuale, mentre il vero impatto si vedrà quando questa tecnologia verrà integrata nei processi interni.

Giovani e mercato del lavoro: segnali di rallentamento nei nuovi ingressi

Secondo Antrhopic però, analizzando i dati del Current Population Survey negli Stati Uniti, si registra, dopo l’avvento di ChatGPT, un rallentamento dell’ingresso nel mercato del lavoro per i giovani tra i 22 e i 25 anni nelle professioni più esposte all’intelligenza artificiale, con una riduzione relativa dell’ordine del 14% rispetto al 2022, mentre le professioni meno esposte mantengono un andamento più stabile.

Il “job squeezing”: come l’AI comprime i ruoli entry-level

Il dato più rilevante non è tanto il numero in sé, quanto la direzione che suggerisce: l’AI non sta ancora producendo una sostituzione massiva dei lavoratori già occupati, ma sta iniziando a incidere nei flussi di ingresso nel mondo del lavoro, restringendo la porta attraverso cui si accede alle professioni non manuali. È qui che la narrativa dell’AIpocalypse perde aderenza alla realtà e lascia spazio a una dinamica più precisa, che in molti contesti viene descritta come “job squeezing”, una compressione dei ruoli entry-level dovuta alla capacità dell’Intelligenza Artificiale di assorbire o accelerare una parte significativa dei task più standardizzati. Le attività su cui si concentra questo effetto sono quelle che storicamente costituivano il primo gradino delle carriere: produzione di bozze testuali, sintesi documentale, analisi preliminari, sviluppo di base del codice, supporto amministrativo, customer service e gestione operativa di informazioni strutturate. Sono compiti che richiedono rigore e metodo, ma che sono anche, proprio per questo, altamente replicabili e quindi più facilmente automatizzabili. Un team di marketing che prima aveva due figure junior per confezionare schede prodotto, ora usa l’AI per produrre le prime bozze, lasciando a un solo profilo più esperto la revisione. Un ufficio commerciale riduce il numero di persone dedicate alla preparazione delle offerte perché l’AI genera bozze e analisi preliminari.

Italia: il ruolo crescente degli over 50 nei dati Istat

Questo spiega perché le ricerche non evidenzino un impatto significativo della diffusione dell’Intelligenza Artificiale sui lavoratori più esperti: chi è già dentro le organizzazioni continua a essere necessario, anzi spesso diventa ancora più centrale perché è in grado di integrare l’AI nei processi, interpretarne i risultati e assumere decisioni. Se si osserva il contesto italiano, questa dinamica trova una conferma indiretta, ma significativa, nei dati comunicati dall’Istat. Negli ultimi anni, infatti, la crescita dell’occupazione si è concentrata quasi interamente nelle fasce di età più elevate, con gli over 50 che rappresentano una quota crescente della forza lavoro e contribuiscono in modo decisivo all’aumento complessivo degli occupati: nel 2024, l’80% dei nuovi occupati appartenevano alla fascia 50-64 mentre un solo nuovo occupato su cinque aveva meno di 35 anni. Del resto, se una figura senior con l’AI è più produttiva, il fabbisogno di ingressi si riduce.

Efficienza vs capitale umano: il rischio strategico per le imprese

Questo fenomeno è certamente influenzato da fattori demografici e istituzionali, come l’invecchiamento della popolazione, l’allungamento della vita lavorativa per via dell’innalzamento dell’età pensionabile, ma è anche coerente con una trasformazione più ampia in cui le imprese tendono a valorizzare maggiormente le competenze consolidate e l’autonomia operativa, riducendo la domanda di profili junior nelle attività standardizzate. Lungimiranza vuole però che i ruoli entry-level non servano solo a svolgere attività operative, ma rappresentino il principale canale attraverso cui si formano le competenze, si trasmette la conoscenza e si costruisce il capitale umano del futuro. Se questi ruoli vengono compressi, il rischio è quello di ottenere nel breve periodo un aumento dell’efficienza, ma nel medio termine una riduzione della capacità di rigenerare professionalità all’interno dell’organizzazione.

L’AI come leva organizzativa: produttività o sviluppo delle competenze?

L’intelligenza artificiale può infatti essere utilizzata non solo come leva di riduzione dei costi, ma anche come strumento per aumentare la qualità del lavoro e quindi risultare più competitivi, liberando tempo dalle attività ripetitive e riallocandolo verso compiti a maggiore valore aggiunto. La differenza tra questi due approcci non è tecnologica, ma manageriale e organizzativa, e dipende dalle scelte che le imprese compiono.

È proprio qui che torna utile l’immagine dantesca: nei prossimi anni, e non solo per via della diffusione e del costante miglioramento delle tecnologie di Intelligenza Artificiale, non sarà possibile prendere le decisioni in condizioni di piena visibilità, ma la capacità di imparare dalle esperienze fatte oggi e adeguarsi con prontezza alla trasformazioni in atto sarà una responsabilità necessaria per preservare e rinnovare le competenze della propria organizzazione in un contesto di cambiamento organizzativo costante.