L'intelligenza artificiale e il mercato del lavoro

La preoccupazione dell’opinione pubblica è tangibile: il 59% delle persone è preoccupato per l’IA, anche per i timori relativi alla perdita di posti di lavoro^{1 2}. I sistemi di monitoraggio del mercato del lavoro legati all’IA attribuiscono all’IA circa 370.000 tagli di posti di lavoro da gennaio 2023, mentre l’IA è stata citata in circa il 7% dei tagli negli Stati Uniti a gennaio 2026³. Importanti ricercatori nel campo dell’IA hanno espresso con forza la preoccupazione che le conseguenze sociali possano essere gestite in modo inadeguato, e il World Economic Forum colloca gli esiti negativi dell’IA molto più in alto su un orizzonte di dieci anni rispetto al breve termine⁴. La portata dell’IA si sta inoltre estendendo oltre le attività digitali, nel mondo fisico, con il progresso della robotica e dell’IA embodied. A livello aziendale, controversie sul lavoro di grande rilievo, come quelle in Samsung, mostrano inoltre che la resistenza può intensificarsi quando i lavoratori ritengono che i benefici vadano in misura sproporzionata agli azionisti e al management.

La nostra prima convinzione è che la diffusione dell’IA, piuttosto che la capacità dei modelli, sia la variabile chiave quando si considerano l’IA e la disoccupazione. La diffusione della tecnologia richiede tempo, poiché dipende da un cambiamento più ampio del sistema, e non soltanto dalla capacità della tecnologia stessa. Le aziende devono individuare i casi d’uso, integrare i sistemi, riprogettare i flussi di lavoro, formare il personale, validare i risultati, gestire i rischi informatici e relativi ai dati e attribuire le responsabilità quando i sistemi non funzionano. In molti casi, i costi di implementazione superano ancora i risparmi sul costo del lavoro disponibili, favorendo un potenziamento selettivo rispetto a un’automazione su vasta scala. La storia mostra perché questi elementi complementari sono importanti. Negli Stati Uniti, l’occupazione agricola è scesa dal 41% della forza lavoro nel 1920 a circa il 5% nel 1970, ma i trattori da soli non hanno determinato questo cambiamento: attrezzature per la raccolta, innovazione delle sementi, logistica e metodi di produzione hanno trasformato il settore nell’arco di decenni⁵. Le tecnologie digitali hanno spesso seguito lo stesso andamento della produttività a forma di J^{6 7}. Analogamente, l’adozione dell’IA è più avanzata rispetto alla trasformazione organizzativa. Nel 2026 Gallup ha rilevato che la metà degli adulti occupati utilizzava l’IA almeno occasionalmente, ma solo circa un lavoratore su dieci nelle organizzazioni che adottano l’IA era pienamente d’accordo sul fatto che il proprio lavoro fosse stato trasformato⁸.
La nostra seconda osservazione è che una maggiore produttività non deve necessariamente tradursi direttamente in una minore domanda di lavoro. Questo perché i benefici possono manifestarsi sotto forma di servizi migliori, nuove mansioni, maggiore produzione e prezzi più bassi che stimolano la domanda — una versione del paradosso di Jevons applicata al mercato del lavoro. Esempi storici, tra cui cotone, acciaio e veicoli a motore, mostrano come l’automazione possa coesistere con l’espansione della produzione e dell’occupazione mentre la domanda continua a crescere per lunghi periodi di tempo⁹.

L’occupazione dipende dall’equilibrio tra sostituzione, produttività e creazione di nuove mansioni, non semplicemente dall’esposizione¹⁰. La nostra terza osservazione è che i lavori che richiedono capacità di giudizio, responsabilità e interazione umana sono spesso complementari all’IA, mentre il lavoro cognitivo di routine è più sostituibile. La radiologia illustra questa dinamica. Nonostante le previsioni di una sostituzione guidata dall’IA, persistono carenze di personale, poiché la domanda di diagnostica per immagini continua a superare la capacità^{11 12}. Analogamente, l’IA può migliorare la produttività nella programmazione, ma gli elevati tassi di errore aumentano l’importanza del debugging, dell’architettura, della sicurezza informatica e della capacità di giudizio sui sistemi¹³. Questo contribuisce a spiegare perché le attuali evidenze sul mercato del lavoro rimangano contrastanti¹⁴. Amazon, Meta e HSBC hanno citato l’IA nel discutere cambiamenti della forza lavoro, ma le riduzioni sono state modeste rispetto all’organico complessivo, e Meta ha successivamente riconosciuto che alcune decisioni erano state premature, poiché l’adozione si è rivelata più difficile del previsto¹⁵. Di conseguenza, osserviamo che rimane difficile distinguere la reale sostituzione dovuta all’IA dalla debolezza ciclica e dalle ristrutturazioni convenzionali, in particolare considerando che l’innovazione tecnologica rimodella continuamente i mercati del lavoro: circa il 60% dei lavori odierni non esisteva nel 1940¹⁶.

L’IA può essere software, ma osserviamo che i suoi colli di bottiglia sono sempre più fisici. L’espansione richiede capacità di calcolo, energia e materiali critici: si stima che i costi dei data center aumenteranno da $7.7m/MW nel 2020 a circa $11.3m/MW nel 2026, mentre si prevede che l’offerta di rame soddisferà solo il 70% della domanda e l’offerta di semiconduttori rimane concentrata a Taiwan, area geopoliticamente sensibile^{17 18}. Anche le istituzioni possono aggiungere frizioni: le negoziazioni salariali di Hyundai si sono intrecciate con le preoccupazioni relative ai robot basati sull’IA, mentre i tribunali cinesi hanno contestato licenziamenti giustificati esclusivamente dalla sostituzione tramite IA. I governi potrebbero inoltre rispondere a una disruption visibile attraverso programmi di riqualificazione, sostegno al reddito o persino misure quali imposte sui profitti legati all’IA. Anche la struttura del mercato è importante. Se l’IA di frontiera rimane concentrata tra un numero ristretto di fornitori con un maggiore potere di determinazione dei prezzi, l’adozione potrebbe essere più lenta. Un contesto più competitivo, con modelli meno costosi, potrebbe accelerare sia la produttività sia la sostituzione. A nostro avviso, occorreranno ancora almeno cinque anni perché i modelli avanzati di IA diventino prodotti ampiamente disponibili e standardizzati. È probabile che questi vincoli e interventi moderino i tassi di diffusione e contribuiscano a distribuire nel tempo i costi di adeguamento.

Il dibattito sul lavoro spesso presuppone un numero eccessivo di lavoratori, ma molte economie sviluppate potrebbero trovarsi ad affrontare il problema opposto. L’OCSE prevede che la popolazione di età compresa tra 20 e 64 anni diminuirà dell’8% entro il 2060, mentre il rapporto di dipendenza degli anziani aumenterà dal 31% nel 2023 al 52% entro il 2060¹⁹. Con gli attuali trend di produttività, la crescita annua pro capite potrebbe rallentare dall’1,0% allo 0,6%²⁰. L’assistenza informale costa già tra lo 0,8% e il 4,9% del PIL a causa della riduzione delle ore lavorate e della produttivitಹ. Osserviamo pertanto che l’automazione resa possibile dall’IA potrebbe essere necessaria per sostenere la produzione e i servizi essenziali, dato che un numero inferiore di lavoratori dovrà sostenere un numero maggiore di persone a carico. Il Giappone rappresenta un primo esempio: i robot vengono utilizzati sempre più nei servizi e nell’assistenza agli anziani, con almeno il 26% dei fornitori di assistenza a lungo termine che ha adottato robot assistenziali²². Insieme all’immigrazione, alla formazione e a una maggiore partecipazione, la produttività legata all’IA potrebbe alleviare le carenze di manodopera anziché creare un surplus aggregato di forza lavoro.

Ci preme sottolineare che il nostro scenario centrale di una disruption graduale del mercato del lavoro non è privo di conseguenze negative. I mercati del lavoro potrebbero indebolirsi dapprima attraverso un rallentamento delle assunzioni, che sembra già verificarsi in alcuni ambiti. Studi di Stanford e del Census hanno rilevato un calo relativo dell’occupazione del 12-16% tra i giovani lavoratori nei ruoli maggiormente esposti all’IA²³. Un’economia caratterizzata da un persistente blocco delle assunzioni potrebbe ridurre reddito, mobilità e domanda, mentre un numero inferiore di ruoli junior limiterebbe le opportunità di sviluppare capacità di giudizio, gestione dei clienti, comunicazione e competenze professionali. Tutto ciò indebolisce il bacino della futura leadership. Esiste anche un rischio ciclico. Se l’attuale boom degli investimenti nell’IA e i relativi effetti ricchezza legati ai mercati azionari dovessero invertirsi, PIL e margini aziendali più deboli potrebbero incoraggiare un’ulteriore automazione, rafforzando la disoccupazione legata alla recessione. Le capacità dell’IA potrebbero inoltre progredire più rapidamente di quanto le organizzazioni e le politiche riescano ad adattarsi, o di quanto ci aspettiamo. Il Remote Labour Index del Centre for AI Safety ha rilevato che attualmente l’IA può eguagliare o superare le prestazioni umane nel 16% delle attività freelance di valore economico²⁴. Separatamente, una ricerca del MIT Media Lab collega un uso intensivo dell’assistenza dell’IA a una minore capacità di analisi indipendente e di memorizzazione²⁵. L’IA può accelerare l’apprendimento, ma senza una governance e una formazione adeguate rischia di dequalificare i lavoratori e indebolire la capacità di giudizio umana. Sebbene le considerazioni sulla disoccupazione dominino il flusso di notizie, sottolineiamo che esiste una miriade di modi in cui l’IA può incidere sulle capacità degli esseri umani e sul mercato del lavoro e che dovranno essere monitorati.

L’IA è un tema d’investimento centrale per Carmignac, collocandosi all’intersezione tra geopolitica, economia e considerazioni ESG. La competizione tra Stati Uniti e Cina le conferisce le caratteristiche di una corsa agli armamenti, sostenendo gli investimenti in capacità di calcolo, semiconduttori ed energia nonostante l’incertezza sui rendimenti nel breve termine. Insieme alla spesa per la difesa e ai vincoli dell’offerta, ciò potrebbe mantenere più elevati l’inflazione e i costi del capitale e rallentare la diffusione. Abbiamo selezionato attentamente la nostra esposizione all’IA lungo la catena del valore, da Nvidia, TSMC e ASML agli hyperscaler e agli specialisti, tra cui Nitto Boseki, Innodisk e Asia Vital²⁶. I probabili vincitori sono coloro che traducono l’IA in guadagni di produttività duraturi senza indebolire la resilienza, le competenze della forza lavoro o la legittimazione sociale. Inoltre, il nostro framework proprietario Responsible AI valuta le aziende sulla base di sette pilastri, con particolare attenzione alla governance, ai dati e alla trasparenza, contribuendo a individuare le società meglio posizionate per cogliere i benefici dell’IA limitando al contempo i rischi operativi, normativi e sociali.

In Carmignac riteniamo che l’IA rimodellerà i mercati del lavoro, ma è probabile che l’adozione sia graduale, disomogenea e contestata. Alcuni lavori scompariranno, molti evolveranno ed emergeranno nuovi ruoli. Lo scenario ampiamente discusso di un “Armageddon dei posti di lavoro” rimane improbabile nel nostro scenario centrale, poiché le frizioni economiche, istituzionali, fisiche e demografiche rallentano la diffusione. Per gli investitori, la questione decisiva è chi possa tradurre le capacità dell’IA in un’implementazione su larga scala capace di generare valore commerciale e governata in modo responsabile.