Come l’IA sta ampliando le attività svolte dalle persone al lavoro

L'IA cambia il lavoro svolto dalle persone. Analizzando oltre 800.000 messaggi di utenti statunitensi di ChatGPT, la nostra nuova ricerca indica che il 16,8% dei messaggi legati al lavoro e il 43,5% di quelli relativi a una specifica professione riguardano attività associate a un'altra professione.

Chi gestisce una piccola impresa può redigere autonomamente testi, esaminare un contratto o svolgere un'analisi finanziaria di base. Chi lavora nelle vendite può usare l'IA per esplorare i dati dei clienti, un compito che un tempo sarebbe stato affidato a un analista. Chi si occupa di marketing può risolvere i problemi di un sito web senza aspettare uno sviluppatore. In ogni caso, l'IA cambia non solo il modo in cui si lavora, ma anche chi fa cosa.

Il nostro nuovo report, Work at the Frontier: How AI is Expanding What People Do at Work, analizza questo cambiamento. Definiamo il modello che ne deriva trasversalità delle attività: attività storicamente associate a una professione che compaiono nell'uso dell'IA da parte di persone che ne svolgono un'altra. Nel nostro Quadro per la transizione professionale nell'era dell'IA⁠(si apre in una nuova finestra), sosteniamo che molte professioni saranno probabilmente riorganizzate, perché le attività quotidiane che le compongono potrebbero cambiare in misura sostanziale. Questo report è il primo della nostra nuova serie Work at the Frontier, che analizza come l'IA stia cambiando il lavoro in tempo reale. 

Grazie al nostro punto di osservazione privilegiato sui cambiamenti nel mondo del lavoro, offriremo regolarmente analisi basate sui dati e sulle evidenze per orientare politiche e pratiche.

Molti studi sull'IA e il lavoro partono da un elenco fisso di attività associate a una determinata professione e valutano se i modelli siano in grado di svolgerle. I nostri dati indicano che l'IA sta cambiando anche la distribuzione delle attività tra le persone.

Per misurare la trasversalità delle attività, separiamo innanzitutto il lavoro associato a una professione da quello presente in molte professioni diverse. Alcune attività, come scrivere, riassumere e pianificare, sono comuni a troppe professioni per costituire una prova di trasversalità. Le classifichiamo come generiche. Per i messaggi rimanenti, valutiamo se l'attività rientri o meno nella professione dell'utente. Tra i messaggi non generici, il 43,5% riguarda attività esterne alla professione dell'utente: un primo indizio di come l'IA possa rimodellare le mansioni prima che questi cambiamenti compaiano nelle descrizioni o nei titoli professionali.

Ciò suggerisce che una parte sostanziale dell'uso lavorativo di ChatGPT provenga da utenti che ampliano il proprio ruolo. Questo fenomeno è particolarmente evidente in diversi gruppi. Escludendo il lavoro generico, le attività esterne alla professione rappresentano: 

• il 77% dei messaggi di chi si occupa di esperienza cliente
• il 75% dei messaggi di chi lavora nel design
• il 69% dei messaggi di chi lavora nelle risorse umane
• il 56% dei messaggi di chi lavora nel settore legale 
• il 53% dei messaggi di chi lavora nel marketing

Queste professioni “prendono in prestito” tali attività da altri ruoli. I dati indicano una nuova divisione del lavoro: alcune attività che un tempo dovevano essere affidate ad altre persone possono ora essere svolte direttamente da chi ne rileva per primo la necessità.

La mappa termica seguente mostra la trasversalità delle attività individuando a quale professione somiglia maggiormente ogni messaggio non generico. Le attività di marketing e ingegneria si spostano più lontano e compaiono spesso nei messaggi di lavoratori esterni a questi settori.

Passando dalle professioni alle singole attività, la trasversalità non risulta distribuita in modo uniforme. I calcoli finanziari e la risoluzione di problemi tecnologici figurano entrambi tra le tre attività esterne più comuni in tutti gli altri sette gruppi professionali analizzati. Anche le attività di marketing si diffondono ampiamente: la creazione di materiali promozionali compare in altri cinque gruppi ed è particolarmente rilevante tra gli utenti del design.

L'analisi di insiemi più ampi di attività rivela due direzioni distinte di trasversalità. Alcune professioni incorporano molte attività provenienti da altri ambiti. Altre forniscono attività che compaiono in molte professioni diverse.

Il design illustra il primo modello. Circa il 35,2% dei messaggi dei designer riguarda attività solitamente associate a un'altra professione, mentre le attività di design rappresentano solo l'1,7% dei messaggi inviati da persone che lavorano in altri settori. I designer attingono molto ad attività esterne, ma le attività di design compaiono raramente altrove.

Per l'ingegneria accade quasi il contrario. Solo il 18,5% dei messaggi di chi lavora nell’ingegneria riguarda attività di altri settori, ma le attività ingegneristiche rappresentano il 7,4% dei messaggi inviati da persone che svolgono altre professioni. L’ingegneria è una fonte importante di attività svolte anche in altri settori, dalla risoluzione dei problemi software al lavoro con sistemi tecnici.

Il marketing si distingue in entrambe le direzioni. Gli addetti al marketing dedicano il 24,3% dei loro messaggi ad attività associate ad altre professioni, mentre le attività di marketing rappresentano l'8,9% dei messaggi dei lavoratori in altri settori: la quota in uscita più alta del campione. Gli addetti al marketing combinano attività di più ambiti e il lavoro di marketing si diffonde ampiamente anche nell'organizzazione.

Le dimensioni e la struttura di un'impresa determinano il modo in cui l'IA cambia il lavoro. In una grande azienda, i dipendenti possono avere accesso a team specializzati, flussi di lavoro consolidati e servizi interni. In un'organizzazione più piccola, è più probabile che la persona più vicina al problema se ne faccia carico anziché delegarlo.

Tra gli utenti medi, la quota di attività esterne alla professione scende dal 18,9% per chi lavora in spazi con 2–5 postazioni al 16,3% per chi lavora in spazi con oltre 100 postazioni. Tra gli utenti più assidui, non osserviamo lo stesso andamento monotono.

Una possibile spiegazione è che gli utenti moderati delle organizzazioni più piccole ricorrano all'IA quando incontrano attività che altrimenti richiederebbero l'intervento di un'altra funzione. Gli utenti assidui potrebbero invece aver sviluppato flussi di lavoro stabili supportati dall'IA, più simili tra le diverse organizzazioni, oppure usare l'IA più intensamente nell'ambito della propria professione principale.

L'IA può essere particolarmente utile come strumento generalista quando le risorse specialistiche sono scarse.

Dati sull'uso dell'IA come questi indicano dove si sta spostando il lavoro. Ci permettono di vedere come l'IA consenta ai lavoratori di sperimentare nuove combinazioni di attività prima che le aziende riscrivano le descrizioni dei ruoli o creino nuovi titoli professionali. In questo senso, i modelli di utilizzo possono offrire un segnale precoce dei cambiamenti professionali che le statistiche tradizionali sul mercato del lavoro rileveranno solo in seguito.