L'IA sostituirà i lavori? Cosa dicono studi e dati ufficiali

In breve: i principali studi ufficiali non prevedono che l'IA cancelli posti di lavoro nel complesso. Il dato comune è che cambiano soprattutto le mansioni all'interno dei lavori, più che interi mestieri che scompaiono. Alcune attività, in particolare quelle impiegatizie e amministrative, sono chiaramente più esposte delle altre, mentre l'impatto sui giovani lavoratori è ancora oggetto di dibattito.

Il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, pubblicato a gennaio 2025, prevede la creazione di 170 milioni di posti di lavoro e la scomparsa di 92 milioni tra il 2025 e il 2030, con un saldo netto positivo di 78 milioni. È importante notare che il WEF attribuisce questo ricambio non solo all'IA, ma al complesso di tecnologia, condizioni economiche, demografia e transizione verde.

L'IA sostituirà i lavori o li cambierà soltanto?

L'indice globale dell'Organizzazione Internazionale del Lavoro, pubblicato a maggio 2025 insieme al polacco NASK, stima che circa un lavoratore su quattro svolga una professione con una certa esposizione all'IA generativa. Solo il 3,3% circa rientra nella fascia di esposizione più alta. L'OIL conclude che la trasformazione è un esito più probabile della sostituzione completa.

Il Fondo Monetario Internazionale è arrivato a un titolo simile a gennaio 2024: circa il 40% dei posti di lavoro nel mondo è esposto all'IA, percentuale che sale a circa il 60% nelle economie avanzate e scende a circa il 26% nei Paesi a basso reddito. Secondo l'FMI, circa la metà dei lavori esposti potrebbe beneficiare dell'IA, mentre l'altra metà potrebbe subirne danni.

Che cosa significa davvero esposizione all'IA?

La maggior parte delle ricerche misura l'esposizione, non la perdita di lavoro. L'esposizione descrive quanta parte del lavoro di una professione l'IA potrebbe toccare. Ciò può voler dire automazione, quando l'IA svolge il compito, oppure potenziamento, quando aiuta una persona a farlo più velocemente o meglio.

Un lavoro molto esposto non è necessariamente un lavoro destinato a scomparire. Un traduttore le cui mansioni sono fortemente esposte potrebbe finire per revisionare e controllare il risultato della macchina, invece di perdere del tutto il lavoro. Poiché ogni studio definisce l'esposizione in modo diverso, le percentuali non sono direttamente confrontabili, quindi conviene verificare chi ha prodotto un dato e con quale metodo.

Quali lavori sono più a rischio a causa dell'IA?

Tra gli studi emerge un elenco abbastanza coerente. L'OIL individua il lavoro impiegatizio e amministrativo come la categoria più esposta. Tra le altre aree citate con frequenza figurano l'inserimento dati, l'assistenza clienti, la traduzione, la scrittura e il copywriting, la contabilità e la programmazione di livello base, oltre a parte del lavoro paralegale.

Tra i ruoli che il WEF prevede in rapido calo ci sono cassieri, impiegati di sportello bancario, addetti all'inserimento dati e assistenti amministrativi. L'OIL rileva inoltre che le donne sono più esposte degli uomini, soprattutto nei Paesi ad alto reddito, in gran parte perché sono più concentrate nei lavori d'ufficio.

Quali lavori sono più al sicuro dall'IA?

I lavori basati su attività fisica, destrezza manuale e interazione di persona presentano l'esposizione più bassa. Tra questi l'edilizia, i mestieri specializzati, l'assistenza alla persona, l'infermieristica e altre professioni pratiche.

Il WEF prevede infatti che alcuni dei maggiori aumenti in termini assoluti riguarderanno lavoratori agricoli, fattorini, operai edili e addetti all'assistenza. Molti dei lavori che dovrebbero crescere di più in questo decennio non sono affatto lavori tecnologici.

Quali nuovi lavori creerà l'IA?

Il WEF indica tra i ruoli in più rapida crescita i specialisti di big data, gli ingegneri fintech, gli specialisti di IA e machine learning e gli sviluppatori software. Anche la cybersicurezza, le energie verdi e la sanità sono settori in crescita, e la copertura del rapporto segnala una forte domanda da parte delle aziende di competenze in tecnologia e IA generativa.

Compaiono anche nuove figure come l'AI trainer, l'ingegnere IA e lo specialista di governance o etica dell'IA. Non esiste ancora un conteggio ufficiale di chi ricopre questi ruoli, quindi per ora le prove a loro sostegno sono soprattutto aneddotiche.

Va ricordato che le cifre del WEF derivano da un sondaggio tra oltre 1.000 datori di lavoro. Si tratta di proiezioni su ciò che le aziende si aspettano, non di risultati misurati, e la prossima edizione del rapporto le rivedrà.

L'IA sta danneggiando i giovani e chi cerca un primo impiego?

È la domanda più controversa e quella più soggetta a cambiamenti man mano che arrivano nuovi dati. Un working paper dello Stanford Digital Economy Lab dell'agosto 2025, basato sui dati sulle buste paga statunitensi, ha rilevato un calo relativo dell'occupazione dalla fine del 2022 per i lavoratori tra i 22 e i 25 anni nelle professioni altamente esposte, come lo sviluppo software e l'assistenza clienti. I lavoratori più anziani negli stessi ruoli sono rimasti stabili o sono cresciuti.

Un'analisi dello Yale Budget Lab dell'ottobre 2025, al contrario, non ha riscontrato una chiara disruption a livello economico generale nella composizione occupazionale statunitense dal lancio di ChatGPT. Altri fattori, come i tassi di interesse, potrebbero spiegare in parte i risultati di Stanford. Per ora le prime evidenze sono contrastanti piuttosto che conclusive.

Quali competenze conviene sviluppare per restare occupabili?

Il WEF prevede che entro il 2030 circa il 39% delle competenze fondamentali dei lavoratori cambierà. Le competenze che i datori di lavoro ritengono più importanti comprendono il pensiero analitico, la resilienza e la flessibilità, la leadership, l'IA e i big data, l'alfabetizzazione tecnologica, il pensiero creativo, la curiosità e l'apprendimento continuo.

In pratica, significa imparare gli strumenti di IA rilevanti per il proprio settore, valutarne criticamente i risultati e rafforzare le capacità relazionali, che le macchine gestiscono male. Scomporre il proprio lavoro in mansioni e chiedersi quali potrebbero essere automatizzate e quali solo assistite è spesso più utile che preoccuparsi del titolo professionale in sé.