L’introduzione di strumenti basati sull’Intelligenza Artificiale (IA) sta ridefinendo il lavoro lungo due direttrici fondamentali: il margine estensivo, che riguarda la creazione e la trasformazione delle occupazioni, e il margine intensivo, incentrato sulla profonda riorganizzazione delle competenze necessarie in quasi tutte le professioni esistenti.
A differenza dell’automazione, l’IA mostra un impatto significativo e maggiormente concentrato sulle alte qualifiche, agendo primariamente come un potente alleato e co-pilota cognitivo. La vera sfida non è la sostituzione, ma l’evoluzione delle competenze, con una riscoperta del valore delle soft skills intrinsecamente umane come la creatività, l’empatia e il pensiero critico.
Indice degli argomenti
L’impatto dell’IA: un’analisi a due dimensioni
Per comprendere appieno le dinamiche in atto, è fondamentale superare la visione polarizzata tra scenari di sostituzione totale e ottimismo incondizionato. L’IA influenza il mercato del lavoro lungo due margini cruciali:
- margine estensivo (creazione e distruzione): riguarda la possibilità dell’IA di sostituire intere occupazioni e, contestualmente, di generarne di nuove. Storicamente, l’automazione era legata a compiti routinari. Oggi, l’IA generativa estende questa capacità a mansioni cognitive non routinarie, come la creazione di contenuti e l’elaborazione di testi.
- margine intensivo (trasformazione delle competenze): riguarda il modo in cui l’IA, come nuovo strumento di lavoro, modifica le competenze necessarie per svolgere la quasi totalità delle professioni esistenti. Questo margine è considerato più rilevante, poiché interessa l’intero stock della forza lavoro e non solo le nuove occupazioni.
Il margine estensivo: la vulnerabilità all’automazione in Italia
L’analisi sull’esposizione all’IA, misurata secondo l’indicatore sviluppato da Felten, Raj e Seamans[1], mostra un quadro in cui le abilità cognitive sono quelle maggiormente esposte, con il conseguente maggiore coinvolgimento di professioni ad alta qualifica. Tra gli 8,6 milioni di lavoratori italiani considerati fortemente esposti all’IA (grafico 1), la maggioranza è costituita da professionisti ad alta qualifica. Il rischio di esposizione diminuisce drasticamente man mano che la qualifica si abbassa.
Grafico 1. Impatto dell’Intelligenza Artificiale sui lavoratori italiani per livello di qualifica
Fonte: Randstad Research
L’identikit del lavoratore altamente esposto all’IA
I lavoratori fortemente esposti all’IA non sono i meno qualificati, ma profili che svolgono compiti ad alta intensità cognitiva. Volendo tracciare un identikit, le percentuali più alte di esposizione descrivono un individuo di genere femminile, laureata, che svolge professione impiegatizia nel settore della comunicazione o della finanza (tabella 1).
Tabella 1. Identikit del lavoratore maggiormente esposto all’impatto dell’IA in Italia
| professione | ad alta specializzazione, principalmente impiegatizie |
| genere | femminile |
| istruzione | laureate |
| settore | informazione e comunicazione, attività finanziarie ed assicurative |
Fonte: Randstad Research
Creazione di nuovi lavori e bilanciamento demografico
Al di là del calcolo dell’esposizione, va ricordato che l’IA contribuisce anche a generare nuove opportunità. In particolare, lo sviluppo, l’implementazione e la manutenzione dei sistemi IA stimolano la domanda di figure professionali quali data scientist, ingegneri di machine learning e specialisti in sicurezza informatica. Allo stesso tempo l’impatto dell’IA va contestualizzato in un quadro di inverno demografico.
Le previsioni evidenziano un forte calo della forza lavoro, prevista una perdita di circa 1,7 milioni di lavoratori in Italia entro il 2030. In un tale contesto, le nuove tecnologie possono aiutare a bilanciare il mismatch tra domanda e offerta, dando risposta alla richiesta di domanda insoddisfatta e aumentando la produttività complessiva.
Il margine intensivo: la rivoluzione delle competenze
La vera rivoluzione innescata dall’IA si gioca sul margine intensivo, che porta a considerare come, trasversalmente, la gran parte delle professioni del domani vedranno cambiare radicalmente la propria natura. La sfida è dunque quella di imparare a lavorare con l’IA e non in alternativa all’IA. Questo richiede un’evoluzione delle competenze su due fronti: le hard skills e, in modo cruciale, le soft skills.
Hard skills: la nuova alfabetizzazione digitale
Con l’integrazione dell’IA nei contesti lavorativi, le competenze tecniche richieste vanno aggiornate in modo continuativo e radicale. Non basta più saper usare un computer; serve una nuova alfabetizzazione digitale che includa:
- familiarità con la logica algoritmica: la comprensione di come funzionano i sistemi IA e Machine Learning (ML) è fondamentale, anche per professioni non prettamente tecnologiche.
- analisi dei dati: l’IA può aiutare nell’elaborazione dei dati, ma la capacità di interpretarli e utilizzarli consapevolmente rimane una competenza umana essenziale.
- gestione di sistemi IA: la competenza nell’uso consapevole degli strumenti di IA, come l’interazione con i chatbot e l’integrazione di sistemi intelligenti nei processi di lavoro.
Soft skills: la riscoperta del valore umano
Parallelamente all’evoluzione tecnica, si assiste a una vera e propria riscoperta delle soft skills intrinsecamente umane, che l’IA non può replicare e che sono anzi necessarie per governarla. Queste qualità diventano le meta-competenze essenziali in un mondo del lavoro sempre più ibrido.
Pensiero critico e ragionamento
Il pensiero critico è la capacità umana di fare analisi, sintesi e valutazione, in contrapposizione all’accettazione passiva delle informazioni. L’IA, in quanto sistema induttivo che cerca correlazioni nei dati senza regole predefinite, richiede un giudizio umano più esteso per interpretarne i risultati e valutare la veridicità dei contenuti. L’intelligenza umana si distingue per la capacità di “farsi le domande”, non solo di trovare risposte. L’IA sposta il focus del pensiero critico dalla generazione di informazioni alla verifica dell’output e alla gestione dell’interazione con lo strumento.
Creatività e capacità di astrazione
L’IA eccelle nel ragionamento deduttivo, ma la capacità di astrazione e la creatività sono elementi unicamente umani e insostituibili. L’IA può generare testi o immagini, ma sempre a partire da regole o relazioni già osservate.
Manca della capacità di utilizzo del pensiero laterale, ovvero l’intuizione e la capacità di connettere idee in modi imprevedibili, parte dei processi necessari per innovare e risolvere problemi nuovi o ambigui.
Intelligenza sociale ed emotiva
Empatia, collaborazione e leadership sono competenze insostituibili per navigare le dinamiche relazionali e motivare i team. L’IA può analizzare i sentimenti o i modelli di interazione, ma non può provare empatia o gestire un conflitto con la sensibilità umana. Il suo utilizzo intensivo può persino erodere la qualità delle relazioni interpersonali reali, creando un rischio di isolamento e indebolendo le capacità sociali cruciali.
[1] Felten, E., Raj, M., Seamans, R. (2021). Occupational, industry, and geographic exposure to artificial intelligence: A novel dataset and its potential uses. Strategic Management Journal, 42(12), 2195–2217.
