L’adozione dell’AI nel lavoro sta cambiando le regole del gioco, ma non tutte le professioni giocano la stessa partita. Secondo uno studio firmato da Bouke Klein Teeselink, del King’s College di Londra, e Daniel Carey, dell’ AI Objectives Institute, che analizza centinaia di milioni di annunci di lavoro in 39 Paesi prima e dopo il rilascio pubblico di ChatGPT avvenuto nel novembre 2022, l’impatto dell’AI sui mercati occupazionali dipende in modo decisivo da quali compiti vengono automatizzati.
Se è vero che per quanto riguarda le occupazioni altamente esposte all’AI, i nuovi annunci di lavoro si riducono in media del 6,1%, è anche vero che gli effetti variano a seconda del tipo di compiti coinvolti, e del contesto politico – sociale e del livello di sviluppo digitale dei singoli Paesi. Dove la protezione dell’impiego è più rigida, infatti, il calo dell’offerta di lavoro è maggiore perché le imprese in cui vengono svolte per lo più mansioni altamente esposte all’uso dell’ intelligenza artificiale, esitano ad assumere se temono futuri esuberi difficili e costosi; dove l’infrastruttura digitale è più matura la contrazione è più contenuta, il che suggerisce che la prontezza ad adottare e adattarsi alla tecnologia potrebbe contribuire a ridurre la disoccupazione.
Il cuore dell’indagine di Teeselink e Carey, quindi, è un punto spesso trascurato nel dibattito: non conta solo “quanto” l’AI può fare di un lavoro, ma “quali” pezzi rimpiazza. Quando l’AI automatizza i task ad alta expertise, il lavoro residuo si semplifica: c’è più offerta di lavoratori potenzialmente adatti, e i salari tendono a scendere. Viceversa, se l’AI automatizza le parti di routine e meno qualificate di un lavoro, le attività rimanenti tendono a essere più specializzate: meno persone possono svolgerle e quindi i salari aumentano. A questo proposito, i ricercatori citano l’esempio di uno specialista delle risorse umane la cui documentazione amministrativa è ora gestita dall’AI, lasciandolo libero di concentrarsi sulle complesse relazioni con i dipendenti e sulle decisioni prese. Ma quando l’AI può svolgere mansioni più specializzate e cognitivamente impegnative, i salari diminuiscono perché il lavoro non richiede più competenze limitate. É questo il caso, scrivono i ricercatori, di ruoli come quello di ingegnere informatico junior.
Per gli studiosi, quindi, lo stesso livello di esposizione all’AI può produrre esiti opposti su salari e occupazione se l’intelligenza artificiale sottrae pezzi diversi del mestiere. Per il policy maker significa che le risposte non possono essere uguali per tutte le circostanze: bisogna guardare quali segmenti del lavoro sono a rischio e calibrare di conseguenza formazione e tutele. D’altra parte, l’intelligenza artificiale è diventata parte integrante del mondo del lavoro. Gli ultimi dati Gallup, ad esempio, raccontano di come l’adozione dell’AI negli Stati Uniti stia avanzando.
Secondo le analisi dell’Istituto statunitense, infatti, l’utilizzo quotidiano dell’AI è salito dal 10% al 12% tra il terzo e il quarto trimestre del 2025, mentre l’uso frequente (ovvero almeno qualche volta alla settimana) ha raggiunto il 26%. L’adozione complessiva, però, resta bloccata intorno al 46%: la base non si allarga, ma chi già la usa, la sfrutta sempre di più. Questa dinamica è particolarmente evidente per livello e ruolo: i manager e i profili con autonomia decisionale restano i più attivi.
