4 set 2026 • 7 min read

IL LAVORO TIENE. L’IA CAMBIA CHI VI ENTRA

L’occupazione italiana tiene, ma tra i 15 e i 24 anni cala. Le ricerche americane mostrano un’adozione dell’IA ampia e superficiale, licenziamenti rari e un effetto concentrato sulle assunzioni dei più giovani. In Italia mancano ancora i dati per misurare lo stesso fenomeno sul mercato del lavoro.

Il 1° settembre l’Istat ha diffuso i dati provvisori sul mercato del lavoro di luglio 2026. Gli occupati in Italia sono 24 milioni e 370 mila, stabili rispetto a giugno e 307 mila in più rispetto a luglio 2025. Su base mensile il tasso di occupazione resta fermo al 63,2 per cento e quello di disoccupazione scende al 5,8 per cento, mentre nel confronto annuo il tasso di occupazione sale di 0,8 punti. Il rapporto contiene però due dati di direzione opposta: rispetto a un anno prima diminuiscono gli occupati tra i 15 e i 24 anni, e nel mese la disoccupazione giovanile sale al 18,9 per cento. L’occupazione complessiva tiene. Per chi prova a entrare nel mercato del lavoro, la situazione è già più incerta.

Nello stesso giorno Elon Musk, amministratore delegato di Tesla e SpaceX, intervenuto in collegamento video al G20, ha previsto che la sola intelligenza artificiale digitale potrebbe accrescere l’economia mondiale del 20 o 30 per cento, da venti a trenta mila miliardi di dollari l’anno, definendo la cifra una stima approssimativa e non presentando alcun modello a sostegno. Ha aggiunto che entro dodici-diciotto mesi il software prodotto dall’IA raggiungerà un livello con cui gli esseri umani non potranno competere, e che tra dieci anni esisteranno più di un miliardo di robot umanoidi, ciascuno con una produttività pari a circa cinque volte quella di un lavoratore. Le previsioni vanno trattate come ipotesi personali: gli umanoidi oggi disponibili sono impiegati in quantità limitate e incontrano difficoltà anche nell’esecuzione di alcune operazioni elementari.

Per valutare l’impatto dell’IA occorre distinguere quattro fenomeni. La capacità indica ciò che un sistema riesce tecnicamente a fare. L’esposizione misura quante mansioni di una professione potrebbero essere automatizzate. L’adozione registra quanto la tecnologia venga realmente utilizzata. La sostituzione avviene quando quell’impiego riduce il lavoro affidato alle persone. Una professione è composta da molte attività diverse e l’automazione di una parte di esse non comporta automaticamente la scomparsa dell’intero posto. Esposizione non significa sostituzione: confondere i due concetti produce previsioni molto più rapide della trasformazione effettiva.

Gli umanoidi sono impiegati
in quantità limitate e incontrano
difficoltà anche nell’esecuzione
di alcune operazioni elementari.

Una ricerca condotta da economisti della Federal Reserve di St. Louis, di Vanderbilt e di Harvard su un campione rappresentativo dei lavoratori statunitensi descrive infatti un’adozione diffusa ma poco profonda. Nell’80 per cento delle professioni almeno un lavoratore su cinque utilizza l’IA, ma in quasi tutte la quota resta sotto la metà degli addetti, e meno del 3 per cento delle singole mansioni viene svolto con questi strumenti dalla maggioranza di chi le esegue. È questo il dato decisivo: la tecnologia raggiunge quasi tutti i mestieri e quasi nessuno per intero. Un’indagine della Federal Reserve di New York sulle imprese della regione di New York e del New Jersey settentrionale mostra la stessa forma su scala aziendale: l’IA è utilizzata nel 61 per cento delle aziende dei servizi e nel 51 per cento di quelle manifatturiere, ma fra le imprese che l’adottano la quota mediana dei dipendenti che la usano si ferma al 17 per cento nei servizi e al 7 per cento nell’industria. Nei sei mesi precedenti la rilevazione, il 4 per cento delle aziende dei servizi che usano l’IA ha dichiarato licenziamenti legati alla tecnologia; fra i manifatturieri, nessuno.

I primi effetti appaiono con maggiore chiarezza nelle offerte di lavoro. La Federal Reserve di Dallas ha confrontato, all’interno dello stesso settore, gli annunci pubblicati in Texas per professioni più e meno automatizzabili dopo l’uscita di ChatGPT. Le richieste per le professioni più esposte risultavano inferiori del 5 per cento alla fine del 2023 e di circa l’8 per cento nel primo trimestre del 2025; le percentuali sono riferite a una differenza di dieci punti nella quota di mansioni automatizzabili, non allo scarto fra due gruppi contrapposti di professioni. Il risultato riguarda il Texas e misura la domanda espressa attraverso gli annunci online. Questa fonte rappresenta bene le professioni impiegatizie e digitali, mentre copre meno agricoltura, edilizia, manutenzione e servizi alla persona. Il dato indica quindi una variazione nelle intenzioni di assunzione delle imprese, senza poter descrivere da solo l’intero mercato del lavoro.

Il punto più delicato riguarda i giovani. Il Digital Economy Lab di Stanford, utilizzando dati sulle buste paga di lavoratori statunitensi fino a giugno 2026, ha calcolato che l’occupazione dei lavoratori tra i 22 e i 25 anni nelle professioni maggiormente esposte all’IA si trova il 19 per cento sotto il livello che avrebbe raggiunto seguendo l’andamento dei coetanei impiegati nelle professioni meno esposte. Tra i lavoratori esperti non compare uno scarto analogo e l’effetto osservato passa soprattutto attraverso le minori assunzioni. Gli autori precisano che si tratta di andamenti descrittivi e non di stime causali: alcune differenze erano presenti prima della diffusione dell’IA, l’ampiezza dei risultati si attenua controllando per il livello di istruzione ed è maggiore nel campione utilizzato che nelle rilevazioni nazionali di confronto. Il legame con l’intelligenza artificiale è plausibile, ma la sua misura causale rimane incerta.

Quanto più l’IA entra nei
processi produttivi, tanto più
diventa necessario controllarla
e rispondere delle sue decisioni.

La differenza tra giovani ed esperti aiuta a capire il meccanismo. I sistemi generativi lavorano meglio sulle conoscenze già codificate in testi, archivi e procedure: raccolgono informazioni, riassumono documenti, preparano bozze, producono parti semplici di codice. Sono attività spesso affidate a chi comincia. L’esperto possiede anche conoscenze acquisite attraverso la pratica, il confronto con i colleghi, gli errori e i casi incontrati negli anni. L’impresa può quindi conservare chi sa già svolgere il mestiere e ridurre la prima fascia d’ingresso. Nel lungo periodo questa scelta rischia di interrompere il percorso attraverso il quale vengono formati i professionisti destinati a sostituire quelli attuali.

L’adozione incontra limiti precisi dentro le aziende. Tra le imprese che non utilizzano l’IA, circa la metà dichiara che il proprio tipo di lavoro non si presta a questi strumenti e circa un quarto che la tecnologia non è ancora abbastanza buona da produrre benefici; il costo è tra le ragioni meno citate. Più di un terzo teme problemi di riservatezza, sicurezza dei dati e protezione delle informazioni interne, una quota analoga dubita dell’accuratezza e dell’affidabilità dei risultati e circa un terzo dichiara di non avere personale con le competenze tecniche per usarli. Tra le imprese che invece l’hanno adottata, la formazione dei dipendenti resta la reazione più comune e riguarda anche il modo di controllare la tecnologia: verifica delle risposte, riconoscimento degli errori e delle distorsioni, rispetto dei protocolli sui dati. Quanto più l’IA entra nei processi produttivi, tanto più diventa necessario stabilire chi debba controllarla e rispondere delle sue decisioni.

Il limite è già visibile nel settore creativo. Un’inchiesta del Guardian documenta la crescita degli incarichi affidati a grafici, scrittori e montatori per correggere testi, immagini e video generati dall’IA: su una sola piattaforma di lavoro freelance gli annunci contrassegnati da diciture come correzione di errori dell’IA sono saliti dell’87 per cento, arrivando a 10.760 fra agosto 2025 e giugno 2026, concentrati nella grafica, nel montaggio video, nella correzione di bozze e nella scrittura. I professionisti intervistati riferiscono che una prima versione viene prodotta in pochi secondi, mentre renderla coerente e utilizzabile può richiedere più tempo di quanto ne sarebbe servito per crearla da zero, e che questi incarichi sono pagati meno del lavoro di creazione. Si forma così un lavoro umano di riparazione: l’automazione parziale trasferisce il lavoro verso la fase di controllo senza farlo sparire.

I numeri disponibili non
descrivono ancora
un’economia capace
di fare a meno dell’uomo.

L’Italia parte da una posizione particolare. Secondo i dati Eurostat e Istat, nel 2025 il 19,9 per cento delle persone tra i 16 e i 74 anni aveva utilizzato strumenti di intelligenza artificiale generativa nei tre mesi precedenti la rilevazione, contro una media dell’Unione europea del 32,7 per cento; nell’Unione soltanto la Romania, con il 17,8 per cento, registrava una quota inferiore. Va aggiunto che per l’Italia non esiste nulla di paragonabile alle analisi americane citate: il calo degli occupati tra i 15 e i 24 anni registrato a luglio non è stato collegato all’intelligenza artificiale da alcuno studio disponibile. Il ritardo nell’adozione può rinviare alcuni effetti sull’occupazione, ma riduce anche la capacità delle imprese e dei lavoratori di prepararsi. Servono dati distinti per età, professione e singola mansione; programmi di formazione che preservino l’ingresso dei giovani; regole chiare sulla responsabilità degli errori; valutazioni aziendali capaci di misurare anche il lavoro necessario a controllare i sistemi. Senza questi strumenti, la trasformazione verrà riconosciuta quando sarà già avvenuta.

I numeri disponibili non descrivono ancora un’economia capace di fare a meno dell’uomo. Descrivono imprese che automatizzano alcune attività, mantengono gli esperti, riducono determinati ingressi e affidano alle persone la verifica finale. L’impatto dell’intelligenza artificiale andrà quindi cercato nelle assunzioni mai avvenute, nelle mansioni trasferite ai programmi, nell’andamento dei compensi e nella possibilità dei giovani di accumulare esperienza. La questione politica sta nella distanza fra ciò che altre economie stanno già misurando e ciò che le statistiche italiane permettono oggi di vedere. I licenziamenti di massa, qualora arrivassero, sarebbero il segnale più evidente e il più tardivo.

– Quinto Varrone

LEGGI ANCHE