IA e occupazione: mappare le nuove frontiere dell’automazione

A oltre tre anni dal lancio di ChatGPT, l'impatto dell'intelligenza artificiale (IA) sull'occupazione resta in gran parte invisibile nelle statistiche aggregate. Tuttavia, inizia a emergere ai margini in alcuni segmenti del mercato del lavoro, in particolare nei ruoli di livello base nei settori più vulnerabili. Offrendo una mappatura unica dell'esposizione all'automazione guidata dall'IA delle mansioni che compongono le diverse professioni, questo studio congiunto di Coface e dell'Observatoire des Métiers Menacés et Émergents (OEM) evidenzia uno spostamento della frontiera dell'automazione.

Con l'IA, sono ora le mansioni cognitive, complesse e qualificate ad apparire sempre più a rischio, con la possibilità di uno stravolgimento della struttura dell'occupazione.

Una metodologia innovativa per misurare il potenziale di automazione delle mansioni e delle professioni

L'obiettivo di questo studio è fornire una mappatura dettagliata delle aree in cui la diffusione dell'IA ha maggiori probabilità di trasformare il lavoro. Quest'analisi rivela vulnerabilità ancora ampiamente trascurate dalle statistiche aggregate, poiché l'esposizione varia significativamente tra mansioni, professioni, settori, Paesi e regioni.

La metodologia sviluppata dall'OEM affronta tre limiti frequentemente riscontrati nelle analisi esistenti: una carenza di granularità nell'analisi delle professioni, scarsa riproducibilità delle valutazioni basate su giudizi di esperti o su valutazioni prodotte dall'IA e l'assenza di un'autentica dimensione prospettica riguardo alle diverse fasi di sviluppo dell'IA.

Ciascuna delle 923 professioni analizzate è scomposta in mansioni, a loro volta suddivise in azioni elementari descritte come 'triplette' (verbo, oggetto, contesto). Questa scomposizione consente una valutazione più precisa del grado di esposizione di ciascuna mansione all'automazione. Le azioni elementari vengono poi valutate secondo regole esplicite e riproducibili.

Questo metodo fornisce una risposta concreta ai tre limiti individuati. In primo luogo, affina sensibilmente l'analisi delle professioni distinguendo la valutazione per azione elementare generica, indipendentemente dalla professione considerata. In secondo luogo, migliora la riproducibilità delle valutazioni grazie a regole esplicite e verificabili. Infine, introduce un'autentica dimensione prospettica, consentendo di proiettare l'esposizione delle mansioni su più fasi di sviluppo dell'IA - cinque nel contesto di questo studio - anziché limitarsi a una fotografia in un singolo istante.

Insieme all'OEM, Coface ha contribuito ad ampliare questo quadro sviluppando un metodo per la ponderazione delle mansioni in base alla loro importanza e frequenza, affinando gli scenari prospettici e le regole di valutazione, e ampliando il perimetro empirico dell'analisi a quasi trenta Paesi.

Questa valutazione dell'esposizione all'automazione è volutamente ampia e focalizzata sul lato dell'offerta: misura l'esposizione tecnica delle mansioni all'automazione e non anticipa in alcun modo il volume delle perdite nette di posti di lavoro.

Per costruzione, infatti, non tiene conto delle dinamiche della domanda, della potenziale creazione di nuove mansioni, né degli attriti che potrebbero rallentare o limitare l'effettiva diffusione dell'IA.

Un'esposizione variabile tra gruppi professionali: l'IA prende di mira soprattutto le attività qualificate e legate all'informazione

Lo studio evidenzia una rottura significativa rispetto alle precedenti ondate di automazione: l'IA non rappresenta una continuazione di tecnologie come la robotica o il software, ma sposta il focus verso le mansioni 'cognitive' - qualificate - che sono complesse e non ripetitive. Il suo impatto è profondamente diversificato: si avverte anzitutto a livello di mansione, producendo poi effetti variabili sulle professioni, sui gruppi professionali e, al di là di questi, sui settori in cui si concentrano.

Nello scenario principale analizzato, relativo allo sviluppo dell'IA basata su agenti, circa una professione su otto supera la soglia del 30% di mansioni automatizzabili, che lo studio identifica come soglia di trasformazione profonda della professione, aprendo la strada a una ricollocazione potenzialmente significativa del personale, senza necessariamente sancirne la scomparsa.

Le professioni più esposte si concentrano in ambiti altamente qualificati e ad alta intensità di informazione: ingegneria, IT, ruoli amministrativi, finanza, diritto e alcune professioni creative e analitiche.

Numero di professioni con ≥ 30% di mansioni automatizzabili, per gruppo professionale, scenario "Special Agent"

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Per contro, le professioni meno vulnerabili restano in larga misura manuali o implicano interazioni umane difficili da standardizzare: manifattura, edilizia, manutenzione, trasporti, ristorazione, pulizie e alcune attività sanitarie e assistenziali.

Inoltre lo studio misura il contenuto effettivo del lavoro a rischio in ciascun mercato del lavoro esaminato, confrontando la quota di mansioni automatizzabili in ciascuna delle 923 professioni con il relativo volume occupazionale. Raggruppandole in otto grandi categorie, identifica i gruppi professionali più a rischio.

I principali risultati mostrano chiaramente che più di un quarto del contenuto lavorativopotrebbe essere automatizzato nei settori management e amministrazione, professioni creative, diritto e finanza, nonché ingegneria e IT. I servizi alla persona e le professioni tecniche, artigianali e della produzione industriale restano invece sotto la soglia del 10%. Le professioni nell'ambito dell'assistenza, dell'istruzione, delle vendite e, più in generale, le professioni a contatto con il pubblico occupano una posizione intermedia: alcune delle loro mansioni sono a rischio, ma la loro dimensione umana continua a rappresentare un fattore di protezione.

Significative disparità tra Paesi

Lo studio evidenzia che l'esposizione dei Paesi all'automazione guidata dall'IA varia significativamente: passiamo dal 12% circa di contenuto lavorativo esposto all'automazione (definito come quota di mansioni automatizzabili rispetto all'occupazione totale) in Turchia a quasi 20% nel Regno Unito. Queste differenze sono in gran parte spiegate dalla struttura delle economie, che determina in larga misura la struttura dell'occupazione e, di conseguenza, la quota di mansioni potenzialmente automatizzabili.

Le economie più ricche e quelle maggiormente orientate verso i servizi qualificati appaiono dunque le più esposte all'automazione. Oltre al Regno Unito, i Paesi Bassi, l'Irlanda e il Lussemburgo presentano una più elevata concentrazione di professioni ad alta intensità di informazione, mentre i Paesi in cui l'occupazione è più orientata verso il commercio, i servizi alla persona, l'edilizia, i trasporti o altre attività a maggiore intensità fisica mostrano un'esposizione più moderata. Lo studio identifica cinque gruppi di Paesi con profili simili.

Italia mediamente meno esposta, grazie alla struttura manifatturiera e commerciale

Con il 15,5% del contenuto delle mansioni a rischio sull'insieme della forza lavoro nello scenario "Special Agent", l'Italia si colloca leggermente al di sotto della media europea per esposizione all'intelligenza artificiale. Il suo profilo la posiziona all'interno di un più ampio cluster dell'Europa meridionale, insieme a Portogallo e Spagna e, in misura meno marcata, a Grecia, Bulgaria, Romania e Turchia.

La posizione dell'Italia riflette la sua struttura economica e occupazionale: commercio al dettaglio, alloggio e ristorazione, trasporti, attività immobiliari e manifattura rivestono un ruolo più rilevante rispetto alla media europea, mentre informazione e comunicazione, servizi professionali e scientifici e il più ampio comparto dei servizi pubblici occupano uno spazio relativamente più contenuto. Questo si rispecchia nella struttura dell'occupazione: più che dai livelli superiori dell'economia corporate e digitale, l'Italia è caratterizzata da un'ampia fascia intermedia di lavoro impiegatizio, amministrativo, commerciale e tecnico.

In questa configurazione, la principale spinta ad una maggiore esposizione proviene dal peso degli impiegati generici, dei ruoli amministrativi e aziendali e delle professioni tecnico-ingegneristiche applicate, mentre il ruolo relativamente più contenuto dell'ICT e del management corporate di alto livello mantiene l'Italia al di sotto dei profili osservati nell'Europa nord-occidentale

Oltre l'occupazione: distribuzione del valore, protezione sociale, istruzione, nuove dipendenze… molte domande ancora senza risposta.

I potenziali effetti della diffusione dell'IA vanno al di là della questione occupazionale. Poiché investe professioni qualificate e ben retribuite, la diffusione dell'IA potrebbe alla fine alterare gli equilibri economici e sociali.

Automatizzando alcune delle mansioni svolte nelle professioni più qualificate, potrebbe in particolare spostare una quota significativa del valore aggiunto dal lavoro al capitale. Per i Paesi i cui sistemi fiscali contano molto sulla tassazione diretta e/o indiretta del lavoro, tale evoluzione porrebbe una duplice sfida di conti pubblici, riducendo il gettito fiscale (contributi previdenziali, imposta sul reddito, IVA, ecc.) e alcontempo aumentando la spesa pubblica (sussidi di disoccupazione, formazione).

Lo studio invita inoltre a considerare in termini più ampi il valore dell'istruzione e dei titoli attualmente rilasciati al termine dei diversi percorsi formativi. Se alcune delle mansioni a cui si accede con lunghi percorsi di studio diventano più facilmente automatizzabili, il legame tra livello di istruzione, retribuzione e sicurezza occupazionale potrebbe indebolirsi. Questo non implica necessariamente che l'istruzione superiore sia superflua, ma tali risultati suggeriscono che i datori di lavoro potrebbero attribuire meno importanza ai soli titoli di studio, concentrandosi piuttosto su competenze che restano complementari all'IA, come la capacità di giudizio, l'adattabilità o la capacità di supervisionarne l'utilizzo.

Infine, l'espansione dell'IA potrebbe generare nuove vulnerabilità geopolitiche, logistiche e operative dovute alla concentrazione dei suoi asset più critici (semiconduttori, modelli linguistici, data center) in un numero limitato di aziende e Paesi che ne controllano le tecnologie.

Conclusione: una trasformazione capace di ridisegnare il lavoro

L'esatta traiettoria di queste trasformazioni resta incerta, e il passaggio dall'esposizione tecnica delle mansioni ai loro effetti netti sull'occupazione non è affatto automatico, ma un punto emerge comunque con chiarezza:

l'IA non si sta diffondendo ai margini del mondo del lavoro, ma in una serie delle sue funzioni cognitive, non routinarie e qualificate, a lungo percepite come le più sicure. Poiché queste funzioni fanno parte di professioni che svolgono un ruolo centrale nella generazione di reddito, valore aggiunto e gettito fiscale, difficilmente una tale trasformazione potrà avvenire senza ridisegnare, in varia misura, la natura dei posti di lavoro e gli equilibri che li sostengono.

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