Un modello della transizione del lavoro nell’era dell’IA

Gran parte del dibattito su IA e occupazione parte da una domanda semplice: quali lavori può svolgere l’IA?

È una domanda importante, ma non basta per prevedere cosa accadrà ai lavoratori. Una tecnologia può essere in grado di svolgere molte delle mansioni di una professione senza eliminarla. Questo può accadere per diversi motivi. Le persone possono restare essenziali in certi ruoli perché i clienti desiderano un’interazione umana, le istituzioni richiedono che qualcuno si assuma la responsabilità del lavoro, oppure le attività esigono presenza fisica e capacità di giudizio. Oppure, costi più bassi possono far crescere la domanda al punto da aumentare l’occupazione in un settore, anziché ridurla, anche se l’IA rende i lavoratori più produttivi.

Il modello di OpenAI per la transizione del lavoro nell’era dell’IA offre un nuovo modo di ragionare su queste possibilità. Anziché considerare l’esposizione tecnica all’IA come una previsione di perdita di posti di lavoro, pone tre domande:

• L’IA può svolgere una quota significativa delle mansioni di una professione?

• Una persona resta centrale nello svolgere il lavoro, supervisionarlo o assumersene la responsabilità?

• Se l’IA riduce il costo del servizio, la domanda crescerà abbastanza da assorbire i guadagni di produttività?

Applicato a 921 professioni che rappresentano circa 148 milioni di posti di lavoro negli Stati Uniti, il modello restituisce un quadro più variegato della transizione del mercato del lavoro. Circa il 18% dei posti di lavoro presenta un rischio di automazione relativamente elevato, il 24% sarà probabilmente riorganizzato, il 12% potrebbe crescere con l’IA e il 46% mostra cambiamenti meno immediati.

Queste categorie non prevedono che scomparirà una determinata percentuale di posti di lavoro. Sono una mappa che indica dove potrebbero emergere per primi diversi tipi di cambiamento.

Lavori a maggior rischio di automazione: potrebbero rientrare in questa categoria gli addetti all’inserimento dati e al telemarketing, i correttori di bozze e alcuni ruoli contabili o amministrativi. Gran parte del lavoro consiste nell’elaborare, verificare o comunicare informazioni standardizzate: attività che l’IA è sempre più in grado di svolgere senza che una persona eroghi direttamente il servizio finale. La domanda di queste attività potrebbe non crescere abbastanza da compensare i conseguenti guadagni di produttività.

Questi lavori meritano un attento monitoraggio, soprattutto dove l’occupazione è concentrata geograficamente o i lavoratori hanno poche possibilità di passare a ruoli affini. Ma anche in questi casi, le capacità tecniche non si traducono automaticamente o immediatamente in una perdita di posti di lavoro. I datori di lavoro devono comunque riprogettare i flussi di lavoro, integrare l’IA nei sistemi esistenti, gestire errori e rischi normativi e stabilire se automatizzare sia davvero più economico che continuare a impiegare persone.

Lavori che saranno riorganizzati: un secondo gruppo, più ampio, sarà probabilmente riorganizzato anziché scomparire. Avvocati, commercialisti, sviluppatori di software, analisti finanziari e insegnanti sono esempi plausibili. L’IA può già redigere contratti, sintetizzare prove, preparare analisi finanziarie, scrivere codice e creare materiali didattici. Ma clienti e istituzioni hanno ancora bisogno di persone capaci di esercitare il proprio giudizio, assumersi la responsabilità delle decisioni, comprendere casi insoliti e costruire relazioni con colleghi, studenti o clienti.

L’IA può consentire a ogni avvocato di esaminare più documenti, a ogni sviluppatore di produrre più codice o a ogni insegnante di preparare materiali più personalizzati. Ciò potrebbe ridurre la quantità di lavoro necessaria per alcune attività, ma le professioni in sé mantengono una chiara dimensione umana. La questione centrale diventa come riprogettare i lavori: quali mansioni delegare all’IA, quali lasciare ai lavoratori e se i ruoli iniziali e i percorsi di carriera continueranno a offrire opportunità di apprendimento.

Lavori che crescono con l’IA: sono quelli in cui l’IA può abbassare i costi abbastanza da generare più domanda.  Ne sono esempi i tutor, i consulenti per la salute mentale, i consulenti finanziari personali e alcune figure sanitarie. Oggi questi servizi sono costosi o difficili da raggiungere per molte persone. In questi ambiti, una maggiore produttività non significa necessariamente meno lavoratori. Ripetizioni più economiche potrebbero spingere più famiglie a ricorrervi. Una consulenza finanziaria a costi inferiori potrebbe offrire indicazioni personalizzate alle famiglie che oggi non possono permettersi un consulente. I medici affiancati dall’IA potrebbero offrire più controlli e un’assistenza più continuativa. Se la domanda cresce abbastanza, l’occupazione complessiva potrebbe aumentare anche se ogni lavoratore diventa più produttivo.

Lavori con cambiamenti meno immediati: questa categoria comprende molti lavori le cui mansioni principali restano fisiche e devono essere svolte in un luogo preciso, come elettricisti, idraulici, posatori di tetti, manovali edili e molti addetti alla ristorazione. L’IA può comunque aiutare a pianificare le attività, formulare preventivi, curare la formazione, gestire le scorte o comunicare con i clienti, ma al momento non può installare cavi, riparare un tubo, sostituire un tetto o preparare e servire un pasto.

Queste professioni non resteranno immuni all’IA. Le loro mansioni amministrative e gestionali potrebbero cambiare e i progressi della robotica potrebbero, nel tempo, ampliare l’automazione. Per ora, però, le loro attività principali sono relativamente poco esposte all’IA linguistica, il che rende meno probabili grandi cambiamenti a breve termine.

È probabile che i primi effetti dell’IA si manifestino in cambiamenti nelle mansioni, nei flussi di lavoro e nelle competenze richieste, prima che nella scomparsa di intere professioni. In effetti, già oggi l’uso concreto dell’IA è maggiore nelle professioni identificate come più a rischio di automazione. L’uso di ChatGPT è circa tre volte più diffuso nelle professioni più a rischio rispetto alla forza lavoro nel suo complesso.

Eppure, le recenti variazioni della disoccupazione non rispecchiano in modo netto l’esposizione tecnica all’IA. Dal primo trimestre del 2024, la disoccupazione è aumentata di più in alcune professioni meno esposte che in quelle classificate dal modello come più a rischio per effetto dell’IA. Questo, tuttavia, non dimostra che l’IA non abbia effetti sul mercato del lavoro. La disoccupazione nelle singole professioni risente di molti fattori, e alcuni cambiamenti potrebbero manifestarsi prima nelle assunzioni, nelle opportunità per chi inizia, nei salari o nella composizione del lavoro, anziché nei licenziamenti.

L’IA non determina un unico, inevitabile futuro del lavoro. Le capacità tecniche contano, ma contano anche le istituzioni, la domanda dei consumatori, le decisioni aziendali, la regolamentazione e il valore duraturo del contributo umano. Il modello di transizione proposto in questo studio suggerisce che professioni diverse richiederanno interventi pubblici diversi. 

• I lavori ad alto rischio di automazione potrebbero richiedere sistemi di allerta precoce, sostegni mirati all’adattamento e piani di transizione elaborati a livello locale. 

• Per i lavori destinati a riorganizzarsi potrebbe essere necessario aggiornare la formazione, gli standard professionali e le regole sugli organici, oltre a chiarire cosa ci si aspetta dalla supervisione umana. 

• I lavori con potenziale di crescita potrebbero beneficiare di politiche che favoriscano l’adozione dell’IA, amplino l’accesso ai servizi e preparino più lavoratori a entrare nel settore.

Per tutte le categorie, i responsabili delle politiche pubbliche hanno bisogno di informazioni migliori in tempo reale. Le statistiche tradizionali sul lavoro sono preziose, ma spesso si aggiornano troppo lentamente per cogliere i cambiamenti nelle mansioni, nelle aspettative dei datori di lavoro e nell’uso della tecnologia. Combinare i dati sull’occupazione con indicatori delle capacità dell’IA e della sua adozione effettiva può offrire un quadro più tempestivo dei settori in cui si accumulano le pressioni.