L’AI sta spezzando la scala della carriera prima ancora di cancellare intere professioni

Le evidenze più solide oggi non mostrano che l’intelligenza artificiale abbia già provocato una disoccupazione di massa nell’economia. Mostrano però una trasformazione più mirata: i giovani e i lavoratori alle prime armi sono sotto pressione nelle professioni in cui l’AI può svolgere compiti ripetitivi e codificabili, mentre i lavoratori più esperti conservano un vantaggio in termini di giudizio, supervisione, rapporto con i clienti e controllo della qualità.

La distinzione è importante. L’AI può cambiare il modo in cui si entra in una professione prima di eliminare la professione stessa. Un’azienda può ridurre le assunzioni junior usando l’AI per prime bozze, ricerche di base, analisi di routine, documentazione o interazioni con i clienti, anche senza annunciare una grande ondata di licenziamenti.

La Corea del Sud offre il segnale d’allarme più chiaro

Secondo le analisi collegate alla Bank of Korea, l’occupazione tra i sudcoreani tra i 15 e i 29 anni è diminuita di 285.000 unità tra giugno 2022 e giugno 2026. Di queste perdite, 268.000 — il 94% — si sono concentrate in industrie classificate come altamente esposte all’AI. I cali più marcati sono stati segnalati nei servizi informativi, nell’editoria, nella programmazione informatica e nei servizi professionali.

Nello stesso periodo, l’occupazione tra i lavoratori cinquantenni è aumentata di circa 230.000 unità, secondo i resoconti sull’analisi della Bank of Korea. Il contrasto è coerente con una trasformazione della scala della carriera: le imprese potrebbero ridurre il lavoro d’ingresso che l’AI è in grado di assistere o automatizzare, continuando al tempo stesso a valorizzare i professionisti esperti capaci di interpretare i risultati, gestire le eccezioni e assumersi la responsabilità delle decisioni. Il solo andamento per età, tuttavia, non dimostra che l’AI abbia causato l’intero cambiamento: possono aver contribuito anche la demografia, la domanda complessiva e le scelte di assunzione delle aziende.

I dati coreani vanno quindi letti come un avvertimento sulla concentrazione del fenomeno, non come la prova che ogni perdita di posti tra i giovani sia stata causata da ChatGPT o da un altro sistema di AI. La misura della Bank of Korea individua industrie e professioni con un’elevata esposizione tecnica all’intelligenza artificiale. L’esposizione indica dove la trasformazione è più fattibile; non equivale a una sostituzione occupazionale già dimostrata.

Perché laureati e professionisti junior possono essere più esposti

Una laurea non è uno scudo automatico contro l’AI generativa. Molti laureati entrano nel mercato del lavoro attraverso ruoli d’ufficio nei settori tecnologico e professionale, nella ricerca, nell’analisi, nell’editoria e nell’amministrazione: proprio le aree in cui l’AI può svolgere una parte delle mansioni.

Tradizionalmente, questi lavori hanno una doppia funzione: producono risultati utili e formano i dipendenti per responsabilità più complesse. Quando l’AI svolge la parte più semplice, i datori di lavoro possono alzare la soglia d’ingresso invece di eliminare subito l’intera professione. A un analista junior può essere chiesto di verificare un lavoro generato dall’AI anziché preparare ogni prima bozza; un programmatore alle prime armi può dover validare e integrare codice generato, invece di scrivere da zero tutto il codice ripetitivo.

Questo può migliorare la produttività dei team già consolidati, ma crea un collo di bottiglia per chi cerca di entrare nel settore. Se vengono assunti meno junior, diminuisce anche il numero di persone che possono accumulare l’esperienza necessaria per diventare specialisti senior, manager o consulenti di fiducia.

Goldman Sachs rileva una pressione simile nelle economie avanzate

La ricerca di Goldman Sachs mostra che, dalla seconda metà del 2022, le industrie più esposte all’automazione tramite AI hanno generalmente registrato una crescita più debole delle offerte di lavoro. Il rapporto è risultato particolarmente visibile in alcune economie avanzate, tra cui Stati Uniti, Germania e Australia.

I confronti a livello settoriale sono più netti nel caso dei call center. L’occupazione risulta circa il 39% al di sotto del trend storico negli Stati Uniti, il 33% in Canada e il 27% in Germania. Tra gli altri comparti citati figurano l’editoria software, la consulenza manageriale e la pubblicità. Questi confronti descrivono una distanza rispetto a un trend precedente; non dimostrano che l’AI sia stata l’unica causa del calo.

La conclusione più ampia di Goldman Sachs è più prudente rispetto alla previsione di una sostituzione immediata su scala nazionale. Lo shock osservabile resta concentrato in determinati settori e gruppi di lavoratori. Gli impiegati alle prime armi sono vulnerabili perché le mansioni loro affidate sono spesso più standardizzate, più facili da misurare e quindi più semplici da automatizzare o accelerare.

L’adozione dell’AI è inoltre significativa, ma ancora incompleta. Le stime riportate nell’analisi di Goldman Sachs collocano l’adozione nelle principali economie sviluppate intorno al 15-20%, mentre un’altra misura della banca — le aziende statunitensi che usano l’AI regolarmente nella produzione — la fissava intorno al 9%. La differenza mostra perché le statistiche sull’adozione vadano interpretate con cautela: i sondaggi possono misurare la sperimentazione, l’uso da parte dei dipendenti o l’impiego stabile nei processi produttivi.

Automazione e potenziamento producono effetti diversi

L’impatto sull’occupazione dipende anche da come le aziende utilizzano l’AI: per sostituire il lavoro umano o per potenziarlo.

Automazione significa ridurre la quantità di lavoro umano necessaria per svolgere una mansione. Alcuni esempi sono la gestione delle richieste standard dei clienti, la produzione di riepiloghi di routine, la generazione di codice ripetitivo o la preparazione di una prima versione di un documento. L’automazione può ridurre le assunzioni junior anche quando nessun dipendente viene formalmente licenziato.

Potenziamento significa rendere un lavoratore più produttivo, lasciando però all’essere umano la responsabilità del giudizio, della verifica, delle eccezioni, delle relazioni e delle decisioni. Questo può aumentare il valore dei professionisti esperti, ma anche la quantità di lavoro attesa da ciascuno. In questo scenario, un professionista assistito dall’AI può svolgere attività che prima richiedevano diverse ore di lavoro junior.

I due processi possono verificarsi nella stessa azienda. L’AI può eliminare alcuni incarichi ripetitivi, aumentare la produttività dei senior e creare domanda per persone capaci di progettare flussi di lavoro, controllare i risultati e gestire i rischi. Ecco perché il numero complessivo degli occupati può apparire relativamente stabile mentre diventa più difficile accedere al primo impiego.

Il rischio centrale è l’erosione della scala della carriera

La domanda di lungo periodo non è soltanto se l’AI eliminerà un titolo professionale. È se eliminerà le mansioni iniziali attraverso cui si impara un mestiere.

Una scala della carriera sana porta normalmente i dipendenti da attività ripetibili e supervisionate a responsabilità che richiedono contesto, giudizio e capacità di rendere conto delle proprie decisioni. Se l’AI assorbe una parte eccessiva del lavoro supervisionato, le aziende possono mantenere il personale senior assumendo però meno principianti. Nel breve periodo il risultato può essere una maggiore efficienza; nel lungo periodo, una filiera più sottile di lavoratori esperti.

Questo rischio spiega anche perché un effetto apparentemente contenuto sul mercato del lavoro nel suo complesso possa avere conseguenze importanti per i giovani. Una variazione modesta dell’occupazione totale può nascondere un cambiamento molto più netto su chi viene assunto, chi riceve formazione sul lavoro e chi ha l’opportunità di progredire.

Cosa dimostrano i dati — e cosa no

Le ricerche disponibili sostengono quattro conclusioni prudenti:

• La pressione sul mercato del lavoro collegata all’AI sta comparendo prima di tutto in alcuni settori fortemente esposti, non in tutte le professioni.
• I giovani e i lavoratori junior sono particolarmente vulnerabili perché l’AI può svolgere o accelerare molte mansioni di routine che in passato costituivano una porta d’ingresso per le carriere impiegatizie.
• I lavoratori esperti possono trarre vantaggio quando il loro valore risiede nella supervisione, nella fiducia dei clienti, nel giudizio complesso e nella responsabilità sui risultati.
• Le evidenze non dimostrano ancora che una sostituzione di massa sia inevitabile. Gli esiti dipenderanno anche dagli aumenti di produttività, dalla nascita di nuovi prodotti e servizi, dalla domanda di lavoro, dalla regolamentazione e dalla scelta delle imprese di usare l’AI per aumentare la produzione oppure soprattutto per ridurre il personale.

La conclusione pratica per aziende e decisori pubblici è che non basta monitorare il numero totale dei posti di lavoro. Assunzioni junior, apprendistati, mobilità interna, ridisegno delle mansioni, tassi di avanzamento e accesso a una formazione significativa possono rivelare la trasformazione prima dei dati complessivi sulla disoccupazione.

Per ora l’AI sta cambiando il modo in cui si entra nel mondo del lavoro più visibilmente di quanto stia cancellando intere carriere. Le aziende e i governi meglio preparati saranno quelli capaci di usare l’AI per migliorare il lavoro senza smantellare il percorso umano attraverso cui si costruisce l’esperienza.