Intelligenza “a portata di mano”, i primi impatti economici degli agenti di AI

Gli investimenti in tecnologia, in particolare in software, hardware e infrastrutture legate all’intelligenza artificiale, continuano a rappresentare un importante motore della crescita economica degli Stati Uniti. Nonostante ciò, si legge in un commento firmato da Jeffrey Cleveland, Chief Economist di Payden & Rygel, parte del dibattito pubblico resta ancorata al timore che una diffusione più ampia dell’AI possa finire col sostituire il lavoro umano, aumentando la disoccupazione.

Nel breve termine, spiega Cleveland, è plausibile che l’evoluzione dell’AI superi il modello dei semplici chatbot per approdare a sistemi più avanzati, “agenti” autonomi in grado di operare come un insieme scalabile di analisti junior in diversi ambiti professionali. Qualora questa prospettiva si concretizzasse, l’impatto sul sistema economico sarebbe significativo.

Più che sostituire la forza lavoro, però, Cleveland crede che tali strumenti potrebbero amplificarne la produttività, offrendo alle imprese accesso a una capacità operativa virtualmente illimitata e favorendo la nascita di nuove attività e professioni oggi difficilmente immaginabili.

I dati preliminari suggeriscono che l’adozione dell’AI è già in fase avanzata. Secondo il Real-Time Population Survey della Federal Reserve di St. Louis, citato da Payden & Rygel, ad agosto 2025 oltre il 50% della popolazione statunitense in età lavorativa dichiarava di utilizzare strumenti di AI, con un incremento di 10 punti percentuali rispetto all’anno precedente. L’utilizzo dell’AI generativa sul lavoro ha raggiunto il 37,4%, con una maggiore diffusione tra i lavoratori con istruzione universitaria. A livello aziendale, il 10% delle imprese ha già integrato l’AI generativa nei processi produttivi, mentre una quota significativamente più ampia ne ha sperimentato l’impiego in almeno una funzione.

Rispetto alle precedenti ondate di innovazione, sottolinea Cleveland, l’AI generativa sembra aver già inciso in modo rilevante sulla composizione dell’occupazione. Le offerte di lavoro che richiedono competenze in AI sono aumentate dell’80% nel settore informatico e del 31% nei servizi professionali, scientifici e tecnici. Non a caso, questi comparti registrano sia i livelli più elevati di adozione sia i maggiori incrementi di produttività del lavoro dall’inizio della pandemia.

Parallelamente, evidenzia Cleveland, emergono segnali di transizione nel mercato del lavoro: il tasso di disoccupazione tra i neolaureati è in aumento e la domanda di posizioni junior tradizionali appare in calo. Alcune stime indicano che circa il 34% dei lavori attuali potrebbe vedere oltre la metà delle proprie attività automatizzate dall’IA generativa, in particolare nei ruoli amministrativi e tecnologici (vedi grafico qui sotto).

Già oggi i chatbot più avanzati offrono prestazioni paragonabili a quelle di uno stagista: possono svolgere ricerche, produrre contenuti e migliorare i risultati sulla base di feedback. Tuttavia, osserva Cleveland, a differenza di un lavoratore umano, operano in pochi secondi, hanno accesso a enormi quantità di dati e sono disponibili in modo continuativo. L’evoluzione più recente riguarda lo sviluppo di agenti autonomi.

Dalla fine del 2024, sistemi come Operator di OpenAI sono in grado di eseguire operazioni per conto dell’utente, incluse interazioni e transazioni online. Questi agenti possono pianificare viaggi, prenotare servizi e adattarsi alle preferenze individuali dedotte da interazioni passate. In ambito aziendale, spiega Cleveland, tali strumenti sono già utilizzati in funzioni come il servizio clienti, la gestione degli ordini e il supporto operativo. Possono compilare documenti, organizzare informazioni e coordinare attività.

Soluzioni più avanzate, come quelle sviluppate da Anthropic, introducono sistemi multi-agente capaci di affrontare problemi complessi analizzandoli da diverse prospettive e restituendo risultati strutturati. Le implicazioni sono rilevanti per Cleveland: l’impiego di agenti di AI può ridurre le inefficienze organizzative, migliorare la circolazione delle informazioni e abbattere i costi legati ai problemi di coordinamento tipici delle strutture umane. A differenza dei team tradizionali, questi sistemi non sono soggetti a burnout né a barriere interne. È quindi plausibile immaginare organizzazioni future in cui reti di agenti di AI supportino o integrino stabilmente i diversi reparti aziendali.

Un elemento cruciale riguarda l’evoluzione dei costi. In passato, ricorda Cleveland, l’adozione dell’AI richiedeva investimenti significativi in infrastrutture, competenze specialistiche e manutenzione. Oggi, questo quadro sta cambiando rapidamente. Il costo di inferenza dei modelli linguistici avanzati è diminuito drasticamente: da circa 20 dollari per milione di token nel novembre 2022 a soli 0,07 dollari nell’ottobre 2024, con una riduzione pari a nove volte l’anno. Per i modelli più avanzati, precisa Cleveland, il calo è ancora più marcato, con riduzioni fino a 900 volte su base annua. Anche i costi di addestramento stanno diminuendo, con una riduzione stimata del 30% annuo per l’hardware necessario, mentre le prestazioni per dollaro continuano a crescere grazie ai progressi nelle GPU (vedi grafico sottostante).

Le preoccupazioni legate alla perdita di posti di lavoro riflettono spesso, secondo Cleveland, l’errore della “quantità fissa di lavoro”, ovvero l’idea che il volume complessivo di occupazione sia immutabile. La storia economica dimostra il contrario: l’innovazione tecnologica tende ad ampliare la dimensione dell’economia, generando nel tempo nuove opportunità occupazionali (vedi grafico qui sotto). Tecnologie dirompenti come l’elettricità, i motori a vapore, i computer e Internet hanno trasformato profondamente i sistemi produttivi, talvolta causando dislocazioni nel breve periodo, ma producendo nel lungo termine significativi guadagni di produttività e nuova occupazione.

Nel breve periodo, sottolinea Cleveland, l’IA è destinata a sostituire attività ripetitive e a ridurre la domanda di lavoro in specifici segmenti. Nel lungo termine, tuttavia, contribuirà alla creazione di nuove professioni e all’innalzamento del livello medio delle competenze. Strumenti basati su AI consentiranno anche a lavoratori non specializzati di svolgere attività più complesse, ad esempio nel campo della programmazione o dell’analisi dei dati.

Inoltre, puntualizza Cleveland, l’aumento della produttività derivante dall’AI potrebbe rappresentare una risposta strutturale al rallentamento della crescita demografica nei paesi avanzati. In questo senso, l’AI potrebbe contribuire a mitigare il rischio che “i paesi ricchi esauriscano i lavoratori prima dei posti di lavoro”. In un’economia sempre più orientata verso sistemi di AI autonoma, le persone potranno concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto, con un conseguente aumento della produzione complessiva e una trasformazione della natura stessa del lavoro.

Infine, conclude Cleveland, l’idea che solo i lavori d’ufficio siano esposti all’automazione potrebbe rivelarsi miope: l’evoluzione dell’AI, integrata con la robotica, potrebbe estendere nel tempo il suo impatto anche alle attività manuali, ridefinendo ulteriormente i confini del lavoro umano.