I.A. contro Uomo?

L’intelligenza artificiale e i rischi nel mercato del lavoro

L’utilizzo crescente di strumenti basati sull’intelligenza artificiale e di altre tecnologie per automatizzare i lavori in vari settori suscita preoccupazione tra lavoratori, economisti e politici. La crescita è misurabile: secondo Eurostat, nel 2025 il 19,95% delle imprese dell’Unione europea con almeno dieci addetti utilizzava tecnologie di intelligenza artificiale, 6,47 punti percentuali in più rispetto al 2024. L’automazione è da decenni alla base della crescita economica, la velocità dei progressi tecnologici negli ultimi anni ha però reso più incerte le previsioni sul futuro del mercato del lavoro. In questo articolo mi soffermerò soprattutto su alcuni rischi.

Uno dei rischi più significativi dell’automazione è il potenziale di spostamento del lavoro verso sistemi automatizzati.

Un rapporto del 2017 del McKinsey Global Institute, intitolato “Jobs lost, jobs gained: What the future of work will mean for jobs, skills, and wages”, ha esaminato il potenziale impatto dell’automazione e dell’intelligenza artificiale sul mercato del lavoro globale. Il rapporto stima che fino a 375 milioni di lavoratori potranno aver necessità di cambiare occupazione o acquisire nuove competenze entro il 2030, a causa di queste nuove tecnologie. Stime più recenti (World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025) prevedono entro il 2030 la scomparsa di 92 milioni di posti di lavoro e la creazione di 170 milioni di nuovi, con 59 lavoratori su 100 che avranno bisogno di riqualificarsi.

Man mano che sempre più aziende si rivolgono all’intelligenza artificiale e alla robotica per sostituire i lavoratori umani, molti posti di lavoro stanno diventando obsoleti. Le aziende che si occupano di produzione sono state le prime a sperimentare nuove tecnologie per incrementare la produttività, ormai robot e macchine a controllo numerico hanno ridotto di molto il numero di esseri umani necessari, in particolare nelle aziende che si occupano di produzione in serie. Lo sviluppo di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale permetterà di impiegarle anche su settori produttivi meno ripetitivi, dove finora l’operaio umano è ancora molto importante. Ma l’automazione non è limitata alla produzione, e i suoi effetti si possono vedere sempre di più anche in molti altri comparti, come trasporti, finanza, assistenza sanitaria e servizio clienti.

Lo spostamento dei posti di lavoro dovuto all’automazione può avere significative conseguenze economiche e sociali. Questo scenario potrà portare, a lungo termine, a disoccupazione, retribuzioni inferiori e minore stabilità del posto di lavoro. Ovviamente, la perdita di posti di lavoro può avere un effetto domino in tutta l’economia, poiché una riduzione della capacità di spesa dei lavoratori significa anche una minore domanda di beni e servizi e, potenzialmente, un rallentamento dell’economia globale.

L’automazione ha quindi un impatto diversificato su industrie e ruoli del personale e questo si può tradurre in una distribuzione non omogenea degli effetti negativi, spingendo alcune categorie di lavoratori ad accettare salari più bassi, incrementando la disuguaglianza sociale.

Uno studio del 2020 di Statistics Canada (Frenette e Frank, “Automation and Job Transformation in Canada: Who’s at Risk?”) ha esaminato il potenziale impatto dell’automazione sul mercato del lavoro canadese. Lo studio ha evidenziato che i più a rischio sono i lavoratori con bassa istruzione e basso reddito, quelli a tempo parziale, i più anziani (55 anni e oltre) e i più giovani (18-24 anni).

I responsabili politici e i leader aziendali devono adottare misure per mitigare gli effetti negativi, come l’investimento in programmi di istruzione e formazione per aiutare i lavoratori ad acquisire le competenze necessarie per il mercato del lavoro in evoluzione, l’attuazione di politiche per sostenere i lavoratori che sono stati sostituiti dall’automazione, e l’esplorazione di modi per promuovere la creazione di posti di lavoro nelle industrie che sono meno suscettibili all’impatto delle nuove tecnologie.

È però importante notare che non tutti i lavori sono ugualmente vulnerabili all’automazione: i lavori che richiedono intelligenza emotiva, relazione diretta con le persone e manualità non ripetitiva sono più difficili da automatizzare rispetto a quelli che comportano compiti ripetitivi; quelli creativi e cognitivi, invece, sono ormai toccati dall’IA generativa. Inoltre, l’automazione può creare nuove opportunità di lavoro in aree come lo sviluppo di nuovi sistemi, l’analisi dei dati e la manutenzione delle macchine. Per approfittare di queste opportunità, i lavoratori devono acquisire le competenze necessarie per l’evoluzione del mercato del lavoro.

L’istruzione e la formazione sono fondamentali per dotare i lavoratori delle competenze necessarie, queste non sono solo competenze tecniche ma anche le cosiddette “soft skills”, come creatività, pensiero critico e capacità relazionale. Questo può richiedere l’investimento in programmi di istruzione e formazione professionale, l’offerta di opportunità di formazione sul posto di lavoro e la collaborazione con università e altri istituti di istruzione.

Inoltre, sarà necessario lavorare insieme per creare un ambiente politico favorevole all’innovazione e all’imprenditorialità. Questo può includere la fornitura di incentivi fiscali e supporto normativo per le startup e le piccole imprese che stanno sviluppando intelligenza artificiale e nuove tecnologie, creando un ecosistema di supporto per l’innovazione, in modo da garantire che i vantaggi dell’intelligenza artificiale e dell’automazione siano condivisi e contribuiscano ad una crescita economica complessiva.

I sistemi di intelligenza artificiale possono anche replicare ed esacerbare pregiudizi ed errori umani, come discriminazioni di genere, etnia e orientamento sessuale. Questo rappresenta un rischio per la diversità e l’equità nel mercato del lavoro.

Alcuni studi hanno verificato come i pregiudizi e gli errori umani possono essere inconsapevolmente assimilati nei sistemi di intelligenza artificiale attraverso i dati e gli algoritmi. Ad esempio, se un set di dati utilizzato per addestrare un sistema di intelligenza artificiale è sbilanciato (anche se reale), è possibile che il sistema lo replichi, generando un pregiudizio. Lo hanno mostrato Caliskan, Bryson e Narayanan (2017) su «Science»: un sistema di apprendimento automatico addestrato sul comune linguaggio umano ne assorbe i pregiudizi. Questo può portare a effetti discriminatori in attività come assunzioni, promozioni e valutazioni delle prestazioni.

Inoltre, la mancanza di diversità nel settore tecnologico di per sé può contribuire alla distorsione nei sistemi di intelligenza artificiale. Lo squilibrio è nei numeri: nel 2025 le donne erano il 19,5% degli specialisti in tecnologie dell'informazione occupati nell'Unione europea, gli uomini l'80,5% (Eurostat). Se i gruppi che sviluppano prodotti di intelligenza artificiale fossero troppo omogenei, potrebbero inserire pregiudizi ed errori nei sistemi che creano.

Diventa quindi fondamentale stabilire norme e standard per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano sviluppati e utilizzati in modo equo ed etico. Ciò può includere l’implementazione di audit e di certificazione dei processi per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale rispettino degli standard condivisi. Nell’Unione europea questo è avvenuto con il regolamento sull’intelligenza artificiale (Reg. UE 2024/1689, in vigore dal 1° agosto 2024), che classifica ad alto rischio i sistemi usati per la selezione e la gestione del personale; gli obblighi per questi sistemi si applicano dal 2 dicembre 2027.

Un altro argomento da considerare riguarda i potenziali rischi per la privacy personale e la protezione dei dati. Questo è in particolar modo rilevante nel contesto di assunzioni e licenziamenti, dove i sistemi di intelligenza artificiale possono raccogliere e analizzare grandi quantità di informazioni personali su candidati e dipendenti. Le I.A. potrebbero raccogliere dati personali da una varietà di fonti, inclusi i profili dei social media, il comportamento online e i dati biometrici. Questi dati potrebbero quindi essere utilizzati per effettuare valutazioni, potenzialmente senza la conoscenza o il consenso delle persone coinvolte.

Per affrontare questi rischi, è importante dare priorità alla privacy e alla protezione dei dati nello sviluppo e nell’uso dei sistemi di intelligenza artificiale nel mercato del lavoro. Questo può includere l’implementazione di misure per garantire che i dati personali vengano raccolti, utilizzati e archiviati in modo sicuro e trasparente.

(Alberto Viotto)