Quale impatto avrà l’intelligenza artificiale sul mercato del lavoro?

La tecnologia ha sempre ridefinito il mercato del lavoro, sostituendo alcune figure professionali e creandone di nuove, oltre a trasformare le strutture occupazionali e i requisiti di competenze. La transizione verso l’intelligenza artificiale, tuttavia, sta avanzando più rapidamente rispetto ai cambiamenti tecnologici passati.

Guardando al mercato del lavoro, si legge nel commento a cura di Sally Springer, Senior Sustainable Research Analyst e Global Research di Columbia Threadneedle Investments, i dati dimostrano che l’impatto dell’AI sta generando tre dinamiche distinte: l’automazione mirata di determinate mansioni, l’uso dell’intelligenza artificiale per far fronte all’invecchiamento della popolazione, e una rapida crescita della domanda di manodopera nei settori in cui le competenze scarseggiano.

Si intravedono i primi segnali che l’intelligenza artificiale sta iniziando ad automatizzare attività ripetitive e basate su regole ben definite. Ciò si manifesta più chiaramente nelle posizioni entry-level, osserva Springer, dove i flussi di lavoro tendono ad essere strutturati e prevedibili; ora i dipendenti con maggiore esperienza hanno il compito di verificare i risultati forniti dall'intelligenza artificiale.

Analizzando l'esposizione delle varie mansioni all’AI nel mercato del lavoro statunitense, la ricerca di Columbia Threadneedle ha rilevato che circa il 21% dei posti di lavoro negli Stati Uniti comprende compiti tecnicamente automatizzabili dall’AI. Springer sottolinea che questo dato riflette l’esposizione delle mansioni e non la riduzione dei posti di lavoro, e rientra nell’intervallo del 20-30% individuato anche da altre ricerche accademiche e di settore più ampie.

I settori con un’alta concentrazione di ruoli amministrativi, di servizio clienti e di back-office risultano maggiormente esposti all’intelligenza artificiale. Sanità, vendita al dettaglio e servizi commerciali si distinguono per la portata di queste attività piuttosto che per la possibilità di automatizzare il lavoro a diretto contatto con gli utenti.

Tuttavia, Springer sottolinea che la riduzione dei posti di lavoro si sta manifestando attraverso un rallentamento delle assunzioni e un maggiore turnover, con un conseguente calo del 29% degli annunci di lavoro entry-level in tutto il mondo dal 2024. La preoccupazione a lungo termine è quindi la potenzialità di giovani talenti all’inizio della carriera, con le aziende che si troveranno in difficoltà a formare i lavoratori esperti di cui avranno bisogno in futuro.

In molte occupazioni qualificate, evidenzia Springer, la sfida principale è rappresentata dalla carenza di manodopera, non dalla perdita di posti di lavoro. I lavoratori con più esperienza vanno in pensione più rapidamente di quanto i nuovi assunti riescano a sostituirli, soprattutto in quelle professioni che richiedono lunghi percorsi di formazione, certificazioni o che faticano ad attrarre i lavoratori più giovani. In queste aree, l’intelligenza artificiale viene sempre più utilizzata per rafforzare i team di piccole dimensioni, rendendoli più produttivi e riducendo gli attriti operativi.

La ricerca e l’esperienza aziendale di Columbia Threadneedle suggeriscono che l’adozione dell’AI è in gran parte guidata dalla necessità di aumentare la produttività, anche se i ruoli entry-level vedono un'automazione precoce delle attività. Il 78% dei dirigenti di alto livello è d’accordo su questo punto, considerando ora l'AI più vantaggiosa per la crescita dei ricavi che per la riduzione dei costi.

L’intelligenza artificiale, pertanto, aiuta le organizzazioni a mantenere livelli di produzione e servizio laddove la carenza di personale e l’invecchiamento della forza lavoro ne ridurrebbero altrimenti la capacità operativa. Negli Stati Uniti, precisa Springer, i lavoratori di età pari o superiore a 55 anni rappresentano oggi circa un quarto della forza lavoro, e la sanità è tra i settori a dover affrontare le maggiori difficoltà di sostituzione del personale. In questo contesto, l’esposizione all’AI nel settore sanitario si concentra maggiormente sulle attività amministrative e di documentazione che nell’erogazione diretta delle cure.

Parallelamente, sottolinea Springer, l’intelligenza artificiale sta creando nuove categorie di lavoro, nonché intensificando la domanda per quelle esistenti legate, per esempio, allo sviluppo di data center, all’ammodernamento delle reti elettriche, e ruoli che combinano valutazioni commerciali con l’implementazione dell’AI.

Aziende che operano in diversi settori segnalano che questi ruoli risultano molto più difficili da occupare rispetto alle posizioni tradizionali. Il rischio per il mercato del lavoro, quindi, non è un eccesso di lavoratori, ma una carenza di competenze adeguate. L’analisi di Columbia Threadneedle ha evidenziato che, anche all’interno dello stesso settore, le aziende che integrano l’AI nei flussi di lavoro e riprogettano i processi sono destinate a registrare margini e livelli di produttività sostanzialmente diversi rispetto a quelle che rimangono in fase pilota o sperimentale. Questo divario di esecuzione è da imputare alla capacità di esecuzione, alla governance aziendale e alla prontezza organizzativa.

Nei settori in cui si registra una moderata intensità di automazione a fronte di una forza lavoro molto numerosa, l'entità delle opportunità per gli investitori è evidente per Columbia Threadneedle, ma i benefici effettivi dipenderanno dall’implementazione a livello aziendale, creando così le condizioni per una differenziazione significativa tra le società.

Osservando i vari settori, puntualizza Springer, questa dinamica si manifesta in modi diversi. Il commercio al dettaglio risulta particolarmente esposto, con circa 4,6 milioni di posti di lavoro interessati dall’AI negli Stati Unit, con un impatto su circa il 30% delle attività (gestione della cassa, pianificazione, gestione delle scorte, determinazione dei prezzi). Il settore manifatturiero, invece, mostra un elevato potenziale di automazione tecnica, ma con notevoli variazioni tra i sottosettori: i beni strumentali mantengono una concentrazione maggiore di ruoli legati a progettazione, coordinamento e documentazione esposti all’IA rispetto al settore automobilistico, dove l’automazione fisica è già presente.

Nel complesso, conclude Springer, queste dinamiche indicano un mercato del lavoro in fase di transizione strutturale. Con l’accelerazione dell’adozione dell’IA, fattori quali il rischio che la riduzione dei ruoli entry-level possa ridurre il numero di lavoratori qualificati necessari in futuro, la crescente esigenza di riqualificare la forza lavoro esistente e la possibilità che le pressioni demografiche aggravino le carenze di competenze critiche, influenzeranno sempre più la resilienza operativa e le performance di lungo periodo delle società.