Intelligenza Artificiale e mercato del lavoro in Italia: la realtà dei fatti oltre l’hype mediatico

L’Intelligenza Artificiale (IA) è indubbiamente il tema tecnologico ed economico del decennio. Da un lato abbiamo le visioni apocalittiche di chi prevede una disoccupazione di massa, dall’altro i sogni utopici di una ricchezza diffusa e senza sforzo. Come spesso accade, la realtà economica si dimostra assai più complessa e pragmatica delle narrazioni mediatiche. Quando si abbandonano i salotti televisivi e si analizzano i dati concreti dell’economia italiana, il quadro che emerge è decisamente più sfumato, ma non per questo meno denso di conseguenze per il nostro futuro.

Un recente e corposo studio della Banca d’Italia, intitolato “The economic impact of artificial intelligence: evidence from Italian firms“, ci offre finalmente uno spaccato empirico e rigoroso sulle reali ricadute dell’IA sul nostro mercato del lavoro, sulle aspettative delle imprese e su cosa possiamo concretamente attenderci nei prossimi anni.

I numeri dell’adozione: molta teoria, ancora poca pratica

Prima di fasciarci la testa per l’imminente rivoluzione dei robot, è utile guardare allo stato dell’arte. Secondo i dati raccolti nel 2024 su imprese italiane con almeno 50 dipendenti (escludendo le microimprese, dove le percentuali sarebbero prevedibilmente inferiori), l’adozione dell’IA è ancora agli albori.

L’indagine di Bankitalia ci restituisce una fotografia molto chiara di come le aziende percepiscono questa tecnologia:

Questi numeri ci dicono che circa un terzo del tessuto produttivo medio-grande italiano ritiene l’IA del tutto irrilevante per il proprio business, e un altro quarto brancola nell’incertezza. Ma chi sono, allora, i pionieri? L’identikit è netto: l’adozione è fortemente correlata alla dimensione aziendale, che garantisce le risorse finanziarie e manageriali necessarie per integrare tecnologie complesse. Inoltre, l’IA fa breccia soprattutto nelle imprese ad alta intensità di conoscenza e in quelle caratterizzate da un costo del lavoro per dipendente più elevato. In parole povere, le imprese non adottano l’IA per un vezzo tecnologico, ma per una precisa logica di efficienza: dove il lavoro costa molto, si cerca l’automazione per recuperare marginalità.

Immagine illustrativa AI

L’impatto sull’occupazione: nessuna apocalisse, ma una profonda mutazione

Arriviamo al nodo centrale: l’IA ci ruberà il lavoro? La risposta fornita dai dati di Banca d’Italia è un “no” per quanto riguarda i livelli assoluti, ma un “sì” per quanto concerne la tipologia delle mansioni, almeno per ora.

Lo studio evidenzia che, almeno nel breve termine, l’adozione dell’IA non produce effetti statisticamente significativi sull’occupazione totale. Non stiamo assistendo, insomma, a licenziamenti di massa. Tuttavia, si registra una dinamica di profonda ricomposizione interna della forza lavoro. Nello specifico, le imprese che adottano l’IA mostrano:

• Un aumento statisticamente significativo dell’occupazione tra i colletti bianchi (impiegati e profili amministrativi o direttivi).
• Una contrazione dell’occupazione tra i colletti blu (operai).

Tradotto in quote percentuali, la quota di colletti bianchi sale di circa lo 0,7%, mentre quella dei colletti blu scende dell’1,1%. Siamo di fronte a un classico caso di cambiamento tecnologico distorto a favore delle competenze (skill-biased): la macchina sostituisce le mansioni più routinarie o manuali, ma si affianca in modo complementare alle professioni intellettuali ad alta specializzazione, aumentandone la domanda. Stiamo ancora assistendo, almeno in Italia, ad una fase dell’automazione, senza il taglio delle posizioni intellettuali che si è visto all’estero.

Produttività e inflazione: il lato macroeconomico

Da un punto di vista strettamente aziendale, l’IA funziona. Le imprese che la integrano nei propri processi registrano un miglioramento della redditività (il ROA, la redditività degli investimenti, cresce di circa 0,5 punti percentuali) e un balzo notevole della produttività del lavoro. Il valore aggiunto per dipendente aumenta del 5,2%, mentre il margine operativo lordo (EBITDA) per addetto sale addirittura dell’11,9%. Soprattutto, questi incrementi di efficienza non sono accompagnati da un aumento del costo del lavoro per dipendente.

E qui entra in gioco un interessante effetto macroeconomico: poiché l’IA permette di produrre di più e meglio a costi stabili, le imprese che la adottano prevedono di aumentare i propri prezzi di vendita in misura minore rispetto a chi non la utilizza. Guardando al medio-lungo periodo (24-48 mesi), queste aziende si attendono tassi di inflazione significativamente più bassi (tra un quarto e un terzo di punto percentuale in meno). L’IA, dunque, agisce come una forza strutturalmente disinflazionistica, capace di raffreddare la dinamica dei prezzi grazie a guadagni di efficienza reali. Resta aperto il tema della domanda aggregata: se la produttività sale, ma i salari restano fermi, chi acquisterà i beni e servizi prodotti in maggiore quantità?

Cosa cambia per la vita delle singole persone?

L’IA è oggi utilizzata principalmente per due scopi: il miglioramento dei processi produttivi e organizzativi (54% dei casi) e l’automazione dei compiti (25%). Per il singolo lavoratore, le ricadute sono tangibili fin da ora.

Cosa importa davvero per le nostre vite? Semplice: il premio per le competenze cognitive si sta alzando, mentre il valore del lavoro manuale routinario è destinato a comprimersi ulteriormente. Questo non significa che scompariranno i lavori, ma che cambierà drasticamente il modo in cui si lavora. Chi saprà utilizzare questi strumenti per analizzare dati, coordinare attività complesse e prendere decisioni vedrà valorizzato il proprio ruolo. Chi, al contrario, svolge mansioni facilmente codificabili e ripetitive, rischia di essere spiazzato o di subire una stagnazione salariale.

Una fase di transizione solo agli inizi?

Negli USA i dati più recenti mostrano un effetto massiccio sulle attività dei Colletti Bianchi, non di quelli blu. Questa ricerca dovrebbe diventare periodica. Personalmente sono disposto a scommettere un caffé che gli effetti sul lavoro più qualificato si sono fatti sentire molto profondamente, anche se iu modo settoriale.

Le politiche pubbliche, anziché inseguire sussidi a pioggia, dovrebbero concentrarsi seriamente su come gestire questa ricomposizione strutturale prima che si trasformi in una nuova, dolorosa faglia sociale, ma le soluzioni al problema posto dall’introduzione della AI nel mondo del lavoro non saranno semplici.

L’autore Fabio Lugano è laureato con il massimo dei voti alla Bocconi , Fabio Lugano è un esperto di mercati, criptovalute e intelligenza artificiale. In passato è stato consulente al Parlamento Europeo e al Ministero per gli Affari Europei. Oggi aiuta le aziende a creare piani di sviluppo per l’innovazione tecnologica e per l’energia.

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