Pechino accelera su robot e algoritmi, ma gli investimenti potrebbero cancellare mansioni senza produrre abbastanza crescita e benessere
LA NOTIZIA IN BREVE – La corsa all’intelligenza artificiale può aumentare la produttività, ma rischia di cancellare mansioni e percorsi professionali prima ancora di creare nuove opportunità. Il Nobel per l’Economia Simon Johnson avverte soprattutto la Cina, dove robot e algoritmi avanzano a ritmi record, ma il problema riguarda anche Europa e Italia. L’AI colpisce prima i singoli compiti: elaborazione di documenti, assistenza clienti, compliance, attività amministrative e analisi standardizzate. I più esposti sono spesso i giovani colletti bianchi, perché proprio le mansioni iniziali consentono di acquisire esperienza. Alcuni studi mostrano però che, se usata come supporto, l’intelligenza artificiale può aumentare la produttività e accelerare l’apprendimento dei lavoratori meno esperti.
In Europa crescono intanto ristrutturazioni e tagli agli organici attribuiti all’automazione. In Italia mancano ancora dati ufficiali capaci di distinguere i posti davvero sostituiti dall’AI da quelli cancellati per delocalizzazioni o riduzione dei costi. La sfida politica consiste nel governare la distribuzione dei benefici, imponendo trasparenza, formazione, ricollocazione e verifiche sull’impatto occupazionale. Un algoritmo può liberare le persone dalle mansioni ripetitive oppure liberare le imprese dalle persone.
Indice
- 1 AI e sovra-automazione: chi raccoglie i benefici?
- 2 Che cosa sostiene Simon Johnson?
- 3 Perché la Cina rischia una sovra-automazione?
- 4 Quali lavoratori risultano più esposti?
- 5 Perché i giovani rischiano di perdere il primo gradino della carriera?
- 6 L’intelligenza artificiale può anche migliorare il lavoro?
- 7 Che cosa sta accadendo nel mercato europeo?
- 8 In Italia le aziende stanno già sostituendo il personale?
- 9 Le istituzioni europee sono davvero immobili?
- 10 Quali risposte ha introdotto l’Italia?
- 11 Quando l’AI diventa un alibi aziendale?
- 12 Come si costruisce un’intelligenza artificiale favorevole ai lavoratori?
- 13 Quale indicatore mostrerà se la transizione funziona?
AI e sovra-automazione: chi raccoglie i benefici?
Il primo gradino della carriera è il più fragile
Documenti, assistenza, controlli e analisi standardizzate rappresentano le attività sulle quali l’AI interviene per prime.
L’esposizione riguarda prima le mansioni
L’esposizione tecnica non equivale automaticamente alla perdita del posto: contano le decisioni delle imprese.
Il risparmio immediato può ridurre assunzioni iniziali, formazione e percorsi professionali.
Se vuoi andare oltre alla sintesi della nostra notizia leggi qui di seguito l’approfondimento
L’APPROFONDIMENTO – La corsa all’intelligenza artificiale promette più produttività, ma rischia di colpire soprattutto i lavoratori impiegati in attività routinarie, dai servizi bancari alla compliance, fino all’elaborazione di documenti e dati. Il Nobel per l’Economia Simon Johnson avverte che la Cina potrebbe spingersi verso una sovra-automazione: sostituire persone e competenze oltre il livello realmente utile alla crescita.
Le evidenze disponibili indicano che l’AI incide prima sui singoli compiti che sulle professioni complete. I ruoli iniziali dei colletti bianchi risultano particolarmente esposti, perché molte attività formative possono essere affidate agli algoritmi. Al tempo stesso, alcuni studi mostrano che l’intelligenza artificiale può aumentare la produttività e accelerare l’apprendimento dei lavoratori meno esperti.
La sfida riguarda quindi le scelte di imprese e governi. Un’AI orientata al lavoro umano dovrebbe affiancare le persone, creare nuove mansioni e migliorare competenze e qualità dei servizi. In Italia, dove l’adozione cresce ma resta frenata dalla carenza di professionalità, formazione, trasparenza e valutazioni indipendenti diventeranno decisive per evitare che l’efficienza immediata produca una futura perdita di competenze.
Che cosa sostiene Simon Johnson?
Johnson presenta una diagnosi economica, anziché i risultati di un nuovo esperimento. Nell’intervista concessa al South China Morning Post, l’economista del Massachusetts Institute of Technology indica come scenario più probabile la progressiva automazione delle attività ripetitive presenti nelle imprese. La trasformazione potrebbe coinvolgere soprattutto impiegati amministrativi, addetti all’elaborazione delle informazioni, operatori bancari, personale della compliance e giovani colletti bianchi all’inizio della carriera.
Una banca, per esempio, continuerà ad aver bisogno di professionisti capaci di gestire il rapporto con i clienti, comprendere situazioni complesse e assumersi la responsabilità delle decisioni. Algoritmi e assistenti digitali possono però preparare documenti, aggiornare conti, classificare richieste e svolgere una parte delle valutazioni preliminari.
La distinzione riguarda quindi il rapporto tra automazione e supporto. Nel primo caso la tecnologia prende il posto di una persona o riduce il numero di addetti necessari. Nel secondo aumenta ciò che il lavoratore riesce a fare, riduce gli errori e libera tempo da destinare alle attività che richiedono esperienza, giudizio e relazione.
Johnson ha condiviso il Nobel per l’Economia del 2024 con Daron Acemoglu e James A. Robinson per gli studi sul modo in cui le istituzioni si formano e condizionano la prosperità delle nazioni. Nel giugno 2026 il governo britannico lo ha nominato presidente del nuovo AI Economics Institute, incaricato di studiare gli effetti dell’intelligenza artificiale su crescita, produttività e mercato del lavoro.
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Perché la Cina rischia una sovra-automazione?
La Cina rappresenta il laboratorio più esteso dell’automazione industriale. Nel 2024 le fabbriche del Paese hanno installato circa 295.000 nuovi robot industriali, il 54% del totale mondiale. Il numero di unità operative ha superato i due milioni, mentre i produttori cinesi hanno conquistato il 57% delle installazioni sul mercato interno.
Questi numeri documentano la velocità della trasformazione, ma non equivalgono automaticamente a una perdita occupazionale della stessa entità. Un robot può sostituire una mansione pericolosa, aumentare la produzione, ridurre i difetti e creare lavoro nella progettazione, nella manutenzione e nella gestione dei dati.
Johnson teme però che incentivi pubblici, competizione internazionale e pressione sui costi possano spingere le aziende a sostituire il lavoro anche quando l’operazione produce guadagni modesti di produttività. La sovra-automazione emerge proprio quando la riduzione del personale diventa l’obiettivo prevalente, mentre innovazione, qualità e creazione di nuove attività restano sullo sfondo.
Nel rapporto Building Pro-Worker Artificial Intelligence, Johnson, Acemoglu e David Autor spiegano che il mercato tende a investire meno del necessario nelle tecnologie capaci di creare nuove mansioni. Le imprese raccolgono infatti subito il vantaggio prodotto da un taglio dei costi, mentre i benefici derivanti dalla formazione, dalla diffusione delle competenze e dalla crescita del capitale umano maturano più lentamente e si distribuiscono nell’intera economia.
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Quali lavoratori risultano più esposti?
L’Organizzazione internazionale del lavoro stima che un occupato su quattro nel mondo svolga una professione esposta in qualche misura all’AI generativa. Soltanto il 3,3% dell’occupazione mondiale rientra però nella fascia di esposizione più elevata. L’ILO considera quindi la trasformazione dei lavori più probabile rispetto alla loro completa scomparsa.
Le professioni amministrative mantengono il livello più alto di esposizione, seguite da alcune attività tecniche, finanziarie, informatiche e professionali fortemente digitalizzate. Un sistema generativo può leggere testi, estrarre dati, compilare tabelle, produrre bozze, tradurre documenti e rispondere a richieste standard.
La sostituibilità diminuisce quando un’attività richiede interventi fisici in ambienti variabili, responsabilità giuridica, conoscenza tacita, negoziazione, empatia oppure valutazioni fondate su informazioni incomplete. Anche in questi mestieri l’AI può intervenire, ma tende a modificare singole fasi del lavoro.
L’esposizione tecnologica misura ciò che un sistema potrebbe svolgere. La perdita effettiva di posti dipende invece dal costo della tecnologia, dalla strategia delle imprese, dalla domanda di beni e servizi, dalle regole del lavoro e dalla capacità di creare nuove attività.
Perché i giovani rischiano di perdere il primo gradino della carriera?
Il problema più delicato riguarda le attività affidate tradizionalmente ai neoassunti. Analisi preliminari, preparazione di documenti, ricerche, assistenza ai clienti e controlli standardizzati permettono ai giovani di conoscere l’organizzazione e accumulare esperienza. Quando l’AI assorbe questi compiti, l’impresa può ridurre le assunzioni iniziali mantenendo i lavoratori senior incaricati di supervisionare i sistemi.
Uno studio dello Stanford Digital Economy Lab ha analizzato dati amministrativi relativi al mercato statunitense. Nelle professioni più esposte all’automazione, i lavoratori tra 22 e 25 anni hanno registrato una riduzione relativa dell’occupazione del 16%, anche dopo il controllo per gli shock che colpiscono le singole aziende. L’occupazione dei lavoratori più esperti nelle stesse professioni ha mostrato maggiore stabilità.
Il risultato offre un primo segnale, ma riguarda gli Stati Uniti e un periodo influenzato anche dal rallentamento delle assunzioni tecnologiche, dai tassi di interesse e dalle ristrutturazioni avviate dopo la pandemia. Gli stessi ricercatori invitano a interpretare i dati come evidenze iniziali e concentrate in alcune fasce professionali, mentre l’occupazione complessiva continua a crescere.
Il rischio resta: eliminando le mansioni di ingresso, le imprese possono ottenere un risparmio immediato e, nello stesso tempo, interrompere il processo attraverso il quale si formano i professionisti destinati a ricoprire ruoli più complessi.
L’intelligenza artificiale può anche migliorare il lavoro?
Un esperimento sul campo pubblicato sul Quarterly Journal of Economics mostra una traiettoria differente. Erik Brynjolfsson, Danielle Li e Lindsey Raymond hanno studiato l’introduzione di un assistente generativo tra 5.172 operatori dell’assistenza clienti. Il sistema suggeriva risposte e procedure durante le conversazioni.
La produttività, misurata attraverso i problemi risolti ogni ora, è cresciuta in media del 15%. Gli addetti meno esperti hanno ottenuto i vantaggi maggiori, con incrementi vicini al 30%. I lavoratori con due mesi di esperienza e accesso all’assistente hanno raggiunto prestazioni paragonabili a quelle di colleghi con oltre sei mesi di anzianità privi dello strumento.
In questo caso l’AI ha trasferito ai nuovi dipendenti una parte delle conoscenze sviluppate dagli operatori migliori. Ha quindi accelerato la formazione anziché cancellarne il percorso.
Lo studio riguarda una singola azienda e una specifica attività. Una maggiore produttività può spingere l’impresa ad ampliare il servizio e assumere altre persone oppure consentirle di gestire lo stesso volume di lavoro con meno addetti. La tecnologia determina ciò che diventa possibile; il modello organizzativo stabilisce chi raccoglie il beneficio.
Che cosa sta accadendo nel mercato europeo?
Nel 2025 il 20% delle imprese dell’Unione europea con almeno dieci addetti utilizzava una o più tecnologie di intelligenza artificiale, contro il 13,5% del 2024. La quota saliva al 55% tra le grandi aziende. Nello stesso anno il 30% dei lavoratori europei dichiarava di utilizzare strumenti AI, soprattutto per scrivere, tradurre e trattare testi.
La Commissione europea prevede un effetto occupazionale complessivamente positivo delle tecnologie digitali emergenti, ma segnala una distribuzione diseguale dei vantaggi. I lavoratori altamente qualificati e nelle fasce centrali della vita professionale potrebbero beneficiare maggiormente della crescita, mentre giovani, persone con competenze più basse e territori economicamente fragili affrontano un rischio superiore di esclusione.
I licenziamenti attribuiti direttamente all’intelligenza artificiale restano difficili da misurare. Le comunicazioni aziendali combinano spesso automazione, riduzione dei costi, centralizzazione delle attività, delocalizzazione e calo della domanda. L’European Restructuring Monitor registra singole ristrutturazioni di grandi dimensioni, ma non offre ancora una contabilità completa dei posti eliminati esclusivamente a causa dell’AI.
Anche società che sviluppano intelligenza artificiale stanno riducendo gli organici. Nel maggio 2026 la tedesca DeepL ha annunciato circa 250 tagli, pari a un quarto del personale. Il caso mostra che l’espansione del mercato AI può convivere con riorganizzazioni profonde, ma la riduzione degli addetti deriva dalla strategia aziendale e non prova, da sola, una sostituzione diretta tra algoritmo e lavoratore.
In Italia le aziende stanno già sostituendo il personale?
Nel 2025 il 16,4% delle imprese italiane con almeno dieci addetti utilizzava tecnologie di intelligenza artificiale, rispetto all’8,2% dell’anno precedente. La quota raggiungeva il 53,1% tra le grandi aziende e il 15,7% tra le piccole e medie imprese. L’Italia restava quindi sotto la media europea del 20%, ma mostrava una velocità di adozione elevata.
La Banca d’Italia stima che il 52,7% degli occupati italiani lavori in professioni altamente esposte all’intelligenza artificiale. Per il 28,7% degli occupati prevale un possibile rapporto di complementarità, mentre per il 24% emerge un potenziale maggiormente sostitutivo. La stima descrive la struttura delle mansioni e non anticipa il numero dei futuri esuberi.
I primi casi aziendali confermano tuttavia che il rischio ha superato la fase puramente teorica. Nel marzo 2026 InvestCloud Italy ha aperto una procedura di licenziamento collettivo per i 37 dipendenti della sede di Marghera, l’unica presente in Italia. La comunicazione aziendale collegava la chiusura a un modello globale basato su una piattaforma integrata e su soluzioni di intelligenza artificiale. L’accordo successivo ha regolato l’uscita incentivata di tutto il personale.
Il caso mostra però anche il rischio dell’AI washing. La Regione Veneto ha successivamente riferito che le ragioni effettive riguardavano soprattutto una delocalizzazione verso l’India e una ristrutturazione internazionale che coinvolgeva circa 150 lavoratori in diversi Paesi. L’AI avrebbe accompagnato il nuovo modello, senza rappresentare l’unica causa della chiusura italiana.
La FIM-CISL ha inoltre segnalato nel 2026 procedure che coinvolgevano 154 lavoratori IBM a Milano e ha chiesto strumenti contrattuali capaci di contrastare i licenziamenti associati all’introduzione dell’intelligenza artificiale. Il dato rappresenta la ricostruzione del sindacato e richiede una distinzione tra automazione effettiva, riorganizzazione globale e riduzione generale dei costi.
Questi casi risultano significativi, ma l’Italia ancora non possiede una serie statistica ufficiale capace di contare i posti cancellati a causa dell’AI. Parlare di sostituzione generalizzata supererebbe quindi le evidenze disponibili. Il fenomeno esiste, cresce e resta scarsamente misurato.
Le istituzioni europee sono davvero immobili?
L’Europa ha costruito un quadro normativo più avanzato rispetto a molte altre aree del mondo. L’AI Act considera ad alto rischio i sistemi utilizzati per selezionare candidati, assegnare compiti, valutare prestazioni o prendere decisioni capaci di incidere sul rapporto di lavoro. Le aziende devono garantire gestione dei rischi, tracciabilità, qualità dei dati e supervisione umana.
Le direttive europee riconoscono inoltre ai rappresentanti dei lavoratori diritti di informazione e consultazione sulle decisioni che modificano l’organizzazione, l’occupazione e le condizioni di lavoro. Queste tutele possono entrare in gioco quando l’introduzione di sistemi automatici produce ristrutturazioni o licenziamenti collettivi.
Il limite riguarda l’obiettivo delle regole. L’AI Act disciplina soprattutto sicurezza, trasparenza e correttezza dei sistemi. Impedisce che un algoritmo opaco gestisca senza controllo selezioni e valutazioni, ma non vieta a un’impresa di adottare una tecnologia e ridurre legalmente l’organico attraverso una riorganizzazione.
L’immobilità assume quindi una forma più sottile. Le istituzioni hanno regolato lo strumento, mentre procedono più lentamente nella costruzione di misure che governino la distribuzione dei suoi effetti: riqualificazione preventiva, ricollocazione obbligatoria, condivisione dei guadagni di produttività e valutazione dell’impatto occupazionale.
Quali risposte ha introdotto l’Italia?
La legge italiana 132 del 23 settembre 2025 stabilisce che l’uso dell’intelligenza artificiale nel lavoro debba rispettare dignità, riservatezza e diritti delle persone. Il datore di lavoro deve informare i dipendenti quando utilizza sistemi automatizzati nei casi previsti dalla normativa sulla trasparenza. La legge ha inoltre istituito un Osservatorio nazionale dedicato all’adozione dell’AI nel mercato del lavoro.
L’Osservatorio ha avviato la fase pienamente operativa soltanto nel giugno 2026. La Consulta delle parti sociali si è riunita per la prima volta il 14 luglio 2026 e attende entro settembre i primi documenti elaborati dai comitati tecnici.
Il calendario mostra il ritardo tra la velocità delle imprese e quella dell’intervento pubblico. Le aziende possono acquistare e integrare un sistema in pochi mesi; osservatori, decreti attuativi, programmi formativi e politiche di ricollocazione richiedono tempi più lunghi.
La legge rafforza trasparenza e responsabilità, ma ancora non impone alle aziende una vera valutazione preventiva dell’impatto occupazionale. Un’impresa può quindi dichiarare di aver riorganizzato l’attività attraverso l’AI senza dover quantificare pubblicamente quali mansioni il sistema svolga davvero, quali risparmi produca, quali alternative al licenziamento abbia esaminato e quanti lavoratori possa ricollocare.
Quando l’AI diventa un alibi aziendale?
Una ristrutturazione può presentare l’intelligenza artificiale come causa inevitabile anche quando la scelta nasce da delocalizzazioni, fusioni, riduzione degli investimenti o obiettivi finanziari. Il richiamo alla tecnologia trasmette l’idea di un processo naturale e inarrestabile: la macchina svolge il lavoro, quindi l’organico deve diminuire.
Per verificare questa motivazione servono dati concreti. L’azienda dovrebbe indicare quali attività verranno automatizzate, quale sistema le svolgerà, quale produttività aggiuntiva si attende, quali errori può commettere, quanta supervisione umana richiede e perché la formazione o la ricollocazione non offrano alternative sostenibili.
La stessa verifica deve ricostruire il destino del lavoro. Un’attività può scomparire dalla sede italiana e riapparire presso un fornitore esterno, in un altro Paese oppure tra lavoratori autonomi meno tutelati. In quel caso l’AI accompagna un trasferimento del lavoro, anziché eliminarlo.
La trasparenza serve quindi sia a proteggere i dipendenti sia a valutare la qualità della trasformazione. Un’impresa che usa realmente l’intelligenza artificiale per innovare dovrebbe poter documentare più produttività, servizi migliori, investimenti e nuove competenze, oltre al semplice calo dell’organico.
Come si costruisce un’intelligenza artificiale favorevole ai lavoratori?
Johnson, Acemoglu e Autor definiscono pro-worker una tecnologia che rende più preziose le capacità umane e genera domanda per nuove competenze. Un assistente può aiutare un infermiere a consultare protocolli complessi, un manutentore a diagnosticare un guasto raro o un dipendente pubblico a interpretare una pratica articolata.
Le politiche pubbliche possono orientare il mercato attraverso incentivi condizionati. Crediti fiscali e finanziamenti dovrebbero premiare i progetti che aumentano produttività, qualità e occupazione qualificata, richiedendo alle imprese di misurare gli effetti prima e dopo l’introduzione dell’AI.
La contrattazione può prevedere formazione durante l’orario di lavoro, ricollocazione interna prima dell’apertura degli esuberi, accesso dei rappresentanti sindacali alle informazioni sui sistemi e monitoraggio di assunzioni, salari, carichi di lavoro ed errori.
Anche la riduzione dell’orario può trasformare una parte del vantaggio tecnologico in tempo restituito alle persone. Quando l’AI permette di produrre la stessa quantità in meno ore, l’alternativa al licenziamento può consistere nella redistribuzione del lavoro, accompagnata da una condivisione dei guadagni di produttività.
Quale indicatore mostrerà se la transizione funziona?
Il successo dell’intelligenza artificiale non si misurerà soltanto attraverso il numero di operazioni automatizzate o il costo del personale risparmiato. Serviranno indicatori capaci di registrare produttività, qualità del servizio, salari, nuova occupazione, assunzioni giovanili, ore di formazione e possibilità di carriera.
La Cina mostra la potenza di una strategia industriale capace di mobilitare investimenti e tecnologie su scala enorme. L’Europa possiede un sistema di regole più attento ai diritti, ma deve trasformare i principi in strumenti rapidi e verificabili.
Link utili:
Intervista originale del South China Morning Post
Rapporto “Building Pro-Worker Artificial Intelligence” – MIT e Brookings
Note per i lettori
L’immagine usata per questo articolo è stata creata grazie all’utilizzo di un sistema di Intelligenza Artificiale
