L’intelligenza artificiale sta trasformando numerosi settori, automatizzando compiti che un tempo richiedevano il lavoro umano. Il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum prevede che entro il 2030 l’AI creerà 170 milioni di nuovi posti di lavoro, sostituendone 92 milioni, con un guadagno netto di 78 milioni di posti di lavoro.

A prima vista, questi numeri sembrano rassicuranti. Ma il vero problema non è il numero totale di posti di lavoro, ma i tempi di sostituzione. L’AI è destinata a eliminare posti di lavoro molto più velocemente di quanto non emergano nuovi ruoli e questo ritardo potrebbe portare a ondate di disoccupazione prima che il mercato del lavoro si stabilizzi.

Il motivo risiede nel modo in cui il lavoro è strutturato. Oggi, in molti settori, l’AI sta automatizzando i compiti umani all’interno dell’attuale mondo del lavoro. I nuovi posti si concretizzeranno solo quando le aziende stesse ripenseranno e riorganizzeranno il lavoro, un processo che generalmente è in ritardo a causa di attriti strutturali, inerzia organizzativa e carenza di competenze. Di conseguenza, milioni di lavoratori potrebbero trovarsi ad affrontare periodi prolungati di disoccupazione mentre le organizzazioni cercano di adattarsi.

La durata di questa transizione dipenderà da due fattori critici: la rapidità con cui le organizzazioni ristruttureranno il lavoro in vista di un’economia guidata dall’AI e se i lavoratori avranno le competenze per assumere i ruoli che alla fine emergeranno. Al momento, nessuna delle due cose sta avvenendo abbastanza velocemente. Questo deve essere un campanello d’allarme per evitare enormi carenze di competenze e la conseguente disoccupazione.

La rapida trasformazione dell’AI nel sostituire funzioni umane

L’automazione che sostituisce i posti di lavoro non è una novità. La meccanizzazione dell’agricoltura, l’avvento delle catene di montaggio e l’avvento dei computer sono tutti fenomeni che hanno sostituito un gran numero di lavoratori in vari momenti della storia.

Tuttavia, le diverse fasi tecnologiche nel passato spesso hanno consentito un adattamento graduale e il sistema di lavoro è cambiato di pari passo. La rivoluzione industriale si è svolta nel corso di decenni; la rivoluzione digitale ha dato ai lavoratori il tempo di acquisire nuove competenze. L’AI, al contrario, sta progredendo a una velocità senza precedenti.

L’automazione dei compiti cognitivi in direzione dell’AI è particolarmente dirompente. A differenza delle passate ondate di meccanizzazione che hanno interessato principalmente il lavoro manuale, l’AI sta ora sostituendo i rappresentanti del servizio clienti, i ricercatori legali, gli analisti finanziari e persino i programmatori junior.

Goldman Sachs prevede che, a livello globale, l’AI potrebbe esporre all’automazione, nei prossimi anni, l’equivalente di 300 milioni di posti di lavoro. Alcune professioni potrebbero non scomparire del tutto ma l’AI ridurrà la necessità di input umani, riducendo la disponibilità di posti di lavoro.

Fondamentalmente, l’AI non sconvolge i settori in modo prevedibile e lineare. Alcuni settori, come il servizio clienti e l’inserimento dati, stanno assistendo a un cambiamento immediato e su larga scala. Altri, come il settore legale e sanitario, potrebbero sperimentare un’automazione più lenta e graduale. Ma quando l’AI diventa competente in ogni campo, la perdita di posti di lavoro può essere rapida.

Prendiamo il settore legale. Il software di revisione dei contratti basato sull’AI può elaborare migliaia di documenti in pochi secondi, riducendo la necessità di avvocati junior. Nel servizio clienti, i chatbot di intelligenza artificiale gestiscono milioni di interazioni al giorno, eliminando la necessità di agenti umani nei call center. Il settore della vendita al dettaglio ha già assistito a licenziamenti di massa a causa dei sistemi di self-checkout e dell’automazione dei magazzini. E con gli strumenti di AI generativa come ChatGpt che invadono la creazione di contenuti, la traduzione e persino il marketing, sono poche le professioni intellettuali a essere fuori pericolo.

La lentezza del cambiamento per i sistemi di lavoro e le competenze dei lavoratori

Inserire nuove tecnologie in vecchi sistemi di lavoro significa generalmente che le nuove tecnologie creeranno inizialmente meno posti di quelli che sostituiscono. Quando l’AI viene introdotta in un vecchio sistema lavorativo, si limita ad automatizzare le attività esistenti, come un call center che sostituisce gli agenti umani con i chatbot, mentre la struttura rimane invariata.

Ma la vera rivoluzione avviene quando l’AI ridisegna completamente il sistema, eliminando la necessità dei flussi di lavoro tradizionali. Invece di aspettare che i clienti chiamino, l’analisi predittiva basata sull’intelligenza artificiale può rilevare e risolvere i problemi prima che si verifichino, integrando il servizio direttamente nei prodotti ed eliminando del tutto la necessità di un call center.

Anche se alla fine emergeranno nuovi lavori, come addetti alla formazione sull’AI e progettisti di user experience, questa trasformazione avverrà molto più lentamente rispetto alla sostituzione dei posti di lavoro, creando un doloroso ritardo in cui i lavoratori rimangono senza alternative immediate.

Molti dei ruoli che l’AI creerà richiedono competenze tecniche avanzate, come l’annotazione dei dati, la supervisione dei modelli di intelligenza artificiale, la gestione della collaborazione uomo-AI e la fluidità digitale specifica del settore, che richiedono una formazione specializzata e un’esperienza pratica.

Anche nei settori ad alta intensità tecnologica, la crescita dell’occupazione guidata dall’AI ha dei limiti. Sebbene l’intelligenza artificiale possa creare nuove forme di occupazione, come revisori e consulenti etici dell’AI, questi ruoli richiedono conoscenze specialistiche e sono molto meno numerosi rispetto ai posti di lavoro che vengono eliminati. Anche i lavoratori con competenze tecniche all’avanguardia oggi non possono permettersi di abbassare la guardia.

Sia la Ibm che il Boston Consulting Group stimano che alcune competenze tecniche IT hanno un’emivita inferiore a tre anni, il che significa che le competenze richieste oggi potrebbero diventare obsolete prima che l’inchiostro di una certificazione si asciughi. In questo contesto, l’apprendimento permanente non è più un ideale a cui aspirare, ma una strategia di sopravvivenza professionale.

Le conseguenze del ritardo nella transizione

Il vero problema risiede proprio in questo divario tra la perdita e la creazione di posti di lavoro. I governi e le aziende spesso presumono che se alla fine si creano nuovi posti di lavoro, la disoccupazione a breve termine può essere gestita. Ma la storia suggerisce il contrario.

L’ascesa delle automobili, ad esempio, ha messo fuori mercato fabbri e carrozzerie, ma l’industria automobilistica alla fine ha creato milioni di posti di lavoro. Internet ha soppiantato migliaia di posti di lavoro nella stampa, ma ha portato a un boom nel marketing digitale, nell’e-commerce e nello sviluppo di software. Queste transizioni, sebbene positive in termini di crescita occupazionale, hanno richiesto comunque decenni.

Prevediamo che il prolungato squilibrio tra la perdita e la creazione di posti di lavoro porterà probabilmente a picchi di disoccupazione a breve termine, poiché molti lavoratori faranno fatica a passare rapidamente da un lavoro all’altro. Probabilmente assisteremo anche a una crescente disuguaglianza di reddito, poiché i lavori altamente retribuiti legati all’intelligenza artificiale saranno concentrati tra i lavoratori altamente istruiti, mentre i lavoratori meno qualificati dovranno affrontare salari in calo.

I periodi di transizione economica sono sempre stati caratterizzati da sconvolgimenti sociali ed economici. Il declino dell’estrazione del carbone negli Stati Uniti, l’esternalizzazione della produzione e l’automazione delle linee di assemblaggio hanno portato a ondate di disoccupazione, al collasso economico regionale e a un aumento della politica populista.

L’AI potrebbe innescare sconvolgimenti simili, ma su scala globale e a un ritmo più rapido. Un campanello d’allarme che segnala il bisogno di agire se vogliamo prevenire le potenziali conseguenze di questa transizione.

Nada Sanders e Paula Caligiuri sono professoresse presso la Northeastern University D’Amore-McKim School of Business, rispettivamente in supply chain management e international business and strategy.

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L’articolo originale è stato pubblicato su Fortune Italia