In una settimana in cui la scena è stata rubata da OpenAI e dal nuovo modello GPT-6 Astra, mi hanno colpito particolarmente due letture sul tema che, ad ogni nuovo salto di potenza degli LLM, torna puntuale: l’impatto sull’occupazione e sulle mansioni. Ci ruberà il lavoro? Lo trasformerà? Lo migliorerà? Ci sono opinioni autorevoli e contrastanti da entrambi i lati.
The Economist — “The jobs apocalypse is postponed. An AI jobs boom is here”
I numeri, oggi, sono buoni:
- ad agosto 2026 l’economia USA ha creato 162.000 posti, ben oltre le attese;
- disoccupazione al 4,1%, tra i livelli più bassi degli ultimi 50 anni;
- i giovani 20-24 anni, indicati da molti come le prime vittime dell’AI, reggono benissimo: il divario di disoccupazione rispetto alla media generale è ai minimi da decenni;
- l’AI avrebbe creato circa 1 milione di posti negli USA finora, contro circa 200.000 tagli diretti;
- le professioni più vicine al boom AI (ingegneri, sviluppatori, data scientist) hanno aggiunto circa 730.000 posti sopra il trend dal 2022, ecc…
Non distruzione, quindi, ma redistribuzione: calano i ruoli amministrativi di routine, esplode la domanda in ingegneria, data annotation, “forward-deployed engineer”, “Head of AI” — e nella filiera fisica che l’AI si porta dietro (elettricisti, tecnici, manutentori).
Ma dentro lo stesso articolo, quasi in un inciso, c’è un dato che stona con l’ottimismo generale: le assunzioni in professional & business services restano circa il 10% sotto la media 2015-2019. Questo significa meno figure junior assunte per fare reportistica, bozze o analisi preliminare. Ottimo per i margini del trimestre, disastroso per la formazione dei consulenti strategici e dei manager del 2035, che oggi si vedono privati della loro “palestra” operativa.
Federal Reserve Bank of Atlanta — “Automation, Learning, and Career Dynamics”
Gli autori riprendono la teoria di Kenneth Arrow del 1962 del “learning by doing”: si impara facendo, e quell’apprendimento è il motore della produttività di lungo periodo di aziende e intera economia. La loro tesi: i task che riempiono i ruoli entry-level sono il curriculum attraverso cui un lavoratore junior costruisce le competenze che lo renderanno un buon senior tra 10 anni. Chi taglia oggi i ruoli junior per finanziare l’automazione rischia, dicono i ricercatori, di segare il ramo su cui è seduto: tra qualche anno mancheranno i manager esperti per guidare proprio i team aumentati dall’AI. E siccome l’apprendimento genera produttività che si propaga nell’intero settore, la scelta di una singola azienda finisce per pesare su tutta la filiera.
Cosa ne penso
I numeri di oggi confermano che il mercato sta assorbendo l’urto, creando nuovo valore. Tuttavia, se in nome dell’efficienza eliminiamo lo spazio vitale in cui si impara sbagliando, penso che il rischio sia arrivare al 2035 con tecnologie straordinarie, ma senza più nessuno che abbia l’esperienza per guidarle.
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