AI e mercato del lavoro: i primi effetti sono visibili ma limitati

Kevin Warsh, il nuovo presidente della Fed, sostiene che l’intelligenza artificiale diventerà una potente fonte di crescita della produttività e, in ultima analisi, una forza disinflazionistica. Se la Fed vuole anticipare i tempi, afferma, dovrebbe tagliare i tassi prima che questi effetti risultino evidenti nei dati. Tuttavia, l’ultimo «dot plot» suggerisce che abbia pochi alleati.

Le proiezioni del Fomc e la task force sull'AI

Escludendo Warsh, che non ha presentato le proprie proiezioni, solo un membro del Fomc prevede un abbassamento dei tassi entro la fine dell’anno. La previsione mediana dei membri del Comitato, invece, indica un aumento dei tassi. Il presidente non ha contestato l’orientamento più hawkish del Comitato, ma ciò non significa necessariamente che abbia abbandonato le proprie convizioni. La tempistica è fondamentale. A tal fine, ha istituito una task force incaricata di studiare le implicazioni dell’AI nei prossimi mesi.

L'impatto dell'intelligenza artificiale su offerta e domanda

Quali sono le argomentazioni principali e cosa suggeriscono i dati e gli studi più recenti? L'impatto finale dell'intelligenza artificiale sull'inflazione e sul tasso d'interesse neutrale dipenderà dal fatto che essa stimoli l'offerta più della domanda e il risparmio più degli investimenti, oppure viceversa. Una crescita più rapida della produttività aumenta direttamente l'offerta. Tuttavia, aumenta anche il rendimento del capitale, incoraggiando gli investimenti, facendo crescere i redditi e sostenendo la domanda aggregata. A parità di altre condizioni, ciò farebbe aumentare il tasso d'interesse neutrale.

Tuttavia, non tutto il resto rimarrà invariato. Molto dipenderà dal fatto che l’AI affianchi i lavoratori o li sostituisca. Più l’AI sostituirà la manodopera, più i benefici derivanti da una maggiore produttività andranno a vantaggio del capitale. Il risparmio potrebbe quindi crescere più rapidamente degli investimenti, in parte perché le famiglie che devono affrontare una maggior precarietà lavorativa aumentano il risparmio precauzionale. I benefici potrebbero inoltre andare in modo sproporzionato alle famiglie più abbienti e con un elevato patrimonio, che tendono a risparmiare una quota maggiore del proprio reddito.

Inflazione e tassi

L’offerta potrebbe quindi superare la domanda, esercitando una pressione al ribasso sia sull’inflazione sia sul tasso d'interesse neutrale. Un’altra possibilità è che l’offerta e la domanda crescano di pari passo. L’economia potrebbe allora sostenere una crescita reale più rapida senza generare pressioni inflazionistiche. Anche in questo caso, il tasso d’interesse neutrale probabilmente aumenterebbe, proprio come è avvenuto durante il boom della produttività guidato dalle tecnologie dell'informazione e della comunicazione (Ict) negli anni Novanta.

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Gli hyperscaler che stanno investendo centinaia di miliardi di dollari nelle infrastrutture di intelligenza artificiale puntano chiaramente su rendimenti elevati. Si aspettano non solo ingenti aumenti di produttività, ma anche di appropriarsi di una quota significativa di tali guadagni. Implicita in questa scommessa vi è l’ipotesi che modelli sempre più potenti sostituiranno in misura crescente le attività svolte dall’uomo.

Il futuro dell'occupazione tra sostituzioni e complementarità

Più diventa facile sostituire i lavoratori con le macchine, più un leggero calo del costo del capitale rispetto ai salari incoraggerà le imprese a implementare la tecnologia. Ciò aumenterebbe la quota di profitto sul reddito d’impresa a scapito della quota destinata al lavoro. Eppure questo esito è tutt’altro che inevitabile. Storicamente, le rivoluzioni tecnologiche hanno creato posti di lavoro tanto quanto ne hanno eliminati. Il fatto che l’intelligenza artificiale aumenti o riduca l’occupazione dipenderà meno dalla tecnologia in sé che dall’equilibrio tra sostituzione e complementarità, dalla velocità con cui le imprese si riorganizzeranno attorno ad essa e dalla misura in cui una maggior produttività genererà un aumento della produzione e della domanda.

La maggior parte degli studi inizia suddividendo le professioni in attività e valutando il grado di esposizione di tali attività all’AI. Successivamente, si distingue tra attività ripetitive e standardizzate e quelle che richiedono capacità di giudizio, responsabilità e interazione umana. Le professioni con molte mansioni esposte e a bassa variabilità, come gli addetti alle buste paga e alla contabilità, sono più suscettibili all’automazione. Le professioni con un’elevata esposizione ma una maggior variabilità delle mansioni, come avvocati e scienziati, hanno maggiori probabilità di essere trasformate dall'AI piuttosto che sostituite.

Le stime dell'Organizzazione internazionale del lavoro

È importante sottolineare che questi studi misurano la percentuale di posti di lavoro che potrebbero essere potenzialmente interessati dall’automazione, piuttosto che quelli effettivamente interessati. L'Organizzazione internazionale del lavoro (Ilo), ad esempio, stima che, nelle economie ad alto reddito, circa il 6% delle professioni rientri nella categoria più alta, in cui la maggior parte delle mansioni attuali potrebbe essere automatizzata, mentre un altro 11% rientri nella categoria immediatamente inferiore, in cui il potenziale di automazione sta crescendo rapidamente, anche se alcune attività rimangono meno esposte.

Utilizzando questo quadro di riferimento, è possibile classificare gli annunci di lavoro su Indeed e verificare se le professioni più facilmente automatizzabili abbiano registrato risultati peggiori dal lancio di ChatGpt nel novembre 2022. L’analisi presenta alcuni limiti perché Indeed utilizza solo 47 categorie professionali, rispetto alle 436 dell’Ilo. Ciononostante, il quadro generale è indicativo. Professioni come i contabili e gli sviluppatori di software, che presentano un elevato rischio di automazione, hanno registrato alcuni dei cali più significativi nelle offerte di lavoro rispetto al mercato complessivo.

L'impatto dell'AI sui licenziamenti e le offerte di lavoro

All’estremo opposto, le professioni difficili da automatizzare, come medici e terapisti, hanno registrato la crescita più forte. Più in generale, le professioni impiegatizie hanno registrato risultati inferiori rispetto a quelle operaie. L'intelligenza artificiale sembra inoltre svolgere un ruolo crescente nei licenziamenti. Secondo Challenger, i tagli di posti di lavoro legati all'intelligenza artificiale sono aumentati costantemente da aprile 2025. Entro maggio, l'intelligenza artificiale rappresentava il 12% dei licenziamenti cumulativi annunciati e tra un quarto e due quinti dei tagli mensili di posti di lavoro negli ultimi tre mesi. Tuttavia, il ruolo dell’intelligenza artificiale non va sopravvalutato.

Altri fattori sono chiaramente in gioco. Il divario tra le offerte di lavoro impiegatizie e operaie si è notevolmente ridotto negli ultimi mesi. Alcune aziende potrebbero semplicemente invocare l’intelligenza artificiale per giustificare tagli che sarebbero avvenuti comunque. La maggior parte dei licenziamenti continua a riflettere fattori ben noti, quali le ristrutturazioni, le pressioni sui costi e il ciclo economico. Recenti studi accademici concordano ampiamente sul fatto che l’AI stia ridefinendo la domanda di manodopera, sebbene presentino opinioni divergenti sul fatto che tali effetti siano già visibili nei dati aggregati del mercato del lavoro.

Wang, Wei e Wang della Cornell University rilevano che le aziende stanno riorganizzando la domanda di manodopera man mano che le capacità dell’AI migliorano, riducendo le assunzioni per alcune mansioni e riprogettandone altre. Un recente articolo di Stanford, «Canaries in the Coal Mine?», rileva una crescita occupazionale più debole tra i giovani lavoratori nelle professioni in cui l’AI ha maggiori probabilità di automatizzare, piuttosto che potenziare, le attività. Domin-ski e Lee, anch’essi della Cornell, si spingono oltre, concludendo che le professioni maggiormente esposte ai progressi nelle capacità dell’AI hanno già registrato un calo dell’occupazione, un aumento della disoccupazione e una riduzione delle ore lavorate.

Le analisi divergenti di Yale e Anthropic

I ricercatori del Budget Lab di Yale si mostrano più cauti. Confrontando le professioni altamente esposte a quelle meno esposte, non trovano prove significative del fatto che l’intelligenza artificiale abbia modificato in modo sostanziale la struttura del mercato del lavoro. Tale conclusione vale anche per tutti i gruppi demografici. Secondo loro, eventuali effetti rimangono troppo modesti o troppo concentrati per emergere nelle misure generali relative all’occupazione. Questi risultati non sono necessariamente in contraddizione tra loro.

I mercati del lavoro tendono in genere ad adeguarsi innanzitutto attraverso le assunzioni e l’adeguamento dell’orario di lavoro piuttosto che attraverso i licenziamenti. Le variazioni nelle offerte di lavoro e nelle opportunità per i nuovi entranti potrebbero quindi precedere cambiamenti più ampi nell’occupazione. Inoltre, gli studi differiscono nel modo in cui misurano l’esposizione all’AI e ne identificano gli effetti. Una delle ragioni dell’impatto limitato rilevato potrebbe essere che l’utilizzo effettivo rimane ben al di sotto del potenziale teorico della tecnologia.

Un recente articolo di Anthropic, basato sull’utilizzo di Claude in contesti professionali, rileva che il modello copre solo una piccola parte delle potenziali attività trasversali alle diverse professioni. Anche nella categoria «informatica e matematica», probabilmente uno dei settori in cui l’adozione dell’AI è più avanzata, gli autori constatano che la tecnologia viene utilizzata solo per circa un terzo di tutte le attività. Secondo l’ultima indagine sulle imprese condotta dal Census Bureau, l’esitazione rimane diffusa. Nei prossimi sei mesi, circa un terzo delle aziende operanti in settori strettamente legati all’AI, tra cui il software, i media e la finanza, non prevede di utilizzare affatto questa tecnologia.

Un altro quarto, se non un terzo, non sa se la utilizzerà o meno. Ciò dimostra che, sebbene la tecnologia stia migliorando rapidamente, la sua adozione è in ritardo. I vincoli infrastrutturali, le competenze digitali insufficienti, il costo della tecnologia e le difficoltà operative intrinseche ad essa associate sono solo alcuni degli ostacoli alla sua piena adozione.

Focus sulla politica monetaria della Fed

Cosa significa tutto questo per la Fed? Per ora, riteniamo che l’automazione guidata dall’intelligenza artificiale non sia sufficientemente diffusa da avere un impatto significativo sulle dinamiche del mercato del lavoro e sulla funzione di reazione della Fed. In altre parole, dubitiamo che la maggior parte dei membri del Fomc si asterrebbe dall’aumentare i tassi, qualora le condizioni cicliche giustificassero una politica monetaria più restrittiva, semplicemente perché un giorno un numero maggiore di attività potrebbe essere automatizzato. (riproduzione riservata)