L'AI ci ruberà il lavoro? Cosa dicono i dati, senza consolazioni

È la domanda che ci fanno a ogni primo incontro, di solito verso la fine e con un mezzo sorriso, come se fosse fuori tema. Non è fuori tema: è la domanda giusta, e merita una risposta che non sia né «no, tranquillo, crea più lavoro di quanto ne toglie» né «sì, è la fine».

I dati a oggi dicono tre cose diverse, e vanno tenute insieme.

Uno: sul totale, finora, non si vede niente

Gli studi che guardano l'occupazione di un intero paese — Stati Uniti e Danimarca sono i due più citati — non trovano una relazione misurabile fra quanto l'AI è diffusa e quanto cambia il numero di occupati. Non è una rassicurazione: è una misura che dice che l'effetto, se c'è, non è ancora abbastanza grande da vedersi nei numeri grandi.

È lo stesso schema di tutte le tecnologie che spostano lavoro invece di eliminarlo: il totale si muove poco, la composizione si muove tanto.

Due: dove si vede, si vede forte

Scendendo dal totale ai singoli mestieri, il quadro cambia. Le ricerche sui dati delle buste paga americane trovano cali di occupazione fino al 13% per chi è a inizio e metà carriera, nelle occupazioni più esposte a compiti che l'AI può fare per intero.

E sui mercati del lavoro a progetto l'effetto è stato rapido e brutale: quattro mesi dopo l'uscita di ChatGPT, i lavori di scrittura su una grossa piattaforma erano calati del 2% e i guadagni mensili di chi scriveva del 5,2%. Nello stesso periodo, la domanda di lavoro sulla programmazione legata all'apprendimento automatico è cresciuta del 24%.

Non è il lavoro che sparisce: è il lavoro di alcuni che sparisce, mentre quello di altri aumenta. E le due persone non sono la stessa persona.

Tre: chi paga di più è chi sta cominciando

È la parte di cui si parla meno ed è la più seria. Nei mestieri esposti, l'occupazione dei lavoratori giovani è calata mentre quella dei più anziani è rimasta stabile o cresciuta. Il motivo è banale: i compiti da cui si impara un mestiere sono esattamente quelli che si automatizzano per primi. Il riassunto, la prima bozza, il controllo incrociato, la ricerca di base.

Toglili tutti e ottieni un'azienda più efficiente oggi, e senza nessuno pronto a prendere il posto di chi va in pensione fra cinque anni.

Va detto anche il rovescio, perché c'è: le rilevazioni fra i responsabili del personale dicono che, guardando al 2026, quelli che si aspettano di aumentare le assunzioni di giovani grazie all'AI sono quasi tre volte quelli che si aspettano di diminuirle. Le opinioni non sono dati, ma non sono nemmeno niente.

Cosa vuol dire in un'azienda da quindici persone

Nelle aziende piccole con cui lavoriamo non abbiamo mai visto un licenziamento per via dell'automazione. Il motivo non è la bontà d'animo: è che in un'azienda piccola nessuno fa una cosa sola. La persona che passava due giorni al mese sui rapportini non faceva solo quello, e quei due giorni tornano dentro a cose che stavano in coda da mesi.

Quello che invece abbiamo visto, e che è più insidioso, è la persona che non viene assunta. Il ragazzo che sarebbe entrato a fare l'inserimento dati e in tre anni avrebbe imparato il mestiere. Quel posto lì, in diverse aziende, non esiste più.

Se togli il lavoro da cui si impara, devi mettere al suo posto un modo di imparare. Altrimenti hai solo spostato il problema di cinque anni.

È una cosa che si può fare, e non costa molto: far entrare il ragazzo direttamente sulle cose che la macchina non fa — stare col cliente, andare in cantiere, controllare quello che la macchina prepara e capire quando sbaglia. Imparare a correggere un lavoro fatto male è un ottimo modo di imparare a farlo.

Quello che non ti diciamo

Non ti diciamo che è tutto sotto controllo, perché non lo sappiamo. Gli studi seri che esistono guardano tre anni di dati su una cosa che si muove in fretta, e la maggior parte riguarda il lavoro d'ufficio negli Stati Uniti, che non è il lavoro in un'impresa edile in provincia.

Quello che possiamo dirti è cosa vediamo noi, che è un campione piccolo e parziale: nelle aziende dove abbiamo tolto lavoro ripetuto, nessuno è uscito e diverse cose che non si facevano per mancanza di tempo hanno cominciato a farsi. Non è una legge di natura. È quello che abbiamo visto.