L’intelligenza artificiale è al centro di discussioni accese riguardo agli effetti sul lavoro e sulla produttività nazionale e globale. Tra promesse e timori per la sostituzione dei posti di lavoro, si muovono aziende e analisti economici che osservano con attenzione i cambiamenti apportati da questa tecnologia. Nonostante gli investimenti crescenti in AI, i risultati tangibili in termini di profitti e crescita economica rimangono a volte difficili da quantificare. Il rapporto tra AI, modifiche ai processi lavorativi e nuovi profili professionali rimane cruciale per capire l’evoluzione del mercato del lavoro nel prossimo futuro.
Investimenti e risultati contrastanti dell’intelligenza artificiale nelle imprese
Numerose aziende hanno inserito l’AI nelle loro strategie, supportate da ingenti investimenti. Secondo un rapporto McKinsey, la tecnologia ha assunto un ruolo centrale in molte realtà produttive, ma l’impatto economico rilevabile resta parziale. Circa l’80% delle imprese dichiara scarsi o nulli benefici visibili in termini di aumento degli utili o miglioramento della produttività dopo gli investimenti in intelligenza artificiale. Questo scarto tra aspettative e risultati concreti segnala quanto sia complesso trasformare innovazioni tecnologiche in guadagni immediati.
La difficoltà riguarda non solo la natura del lavoro, ma anche come le aziende integrano le nuove tecnologie nei processi operativi esistenti. La presenza di sistemi avanzati, infatti, non si traduce automaticamente in migliori performance. Piuttosto, spesso necessita un ripensamento profondo delle attività umane e della struttura organizzativa aziendale affinché l’AI aumenti davvero il valore prodotto.
Come l’intelligenza artificiale ha modificato il lavoro dei radiologi
Un esempio emblematico arriva dal campo della radiologia medica, dove l’AI ha dimostrato capacità sorprendenti nella lettura delle immagini diagnostiche, superando in molti casi la precisione dei radiologi umani. Malgrado ciò, il numero di radiologi non è diminuito come alcuni avevano previsto. Analisi dettagliate hanno identificato almeno 22 attività diverse svolte da questi specialisti, di cui la sola interpretazione delle radiografie è una sola componente.
Dove l’AI è impiegata, la produttività nella lettura degli esami è aumentata notevolmente, liberando così tempo per compiti che richiedono l’interazione diretta con il paziente, spesso trascurati in passato. Questa riorganizzazione ha permesso ai radiologi di concentrarsi sui rapporti clinici e su decisioni complesse, mantenendo un ruolo centrale nella catena di cura. Quindi, l’AI non ha sostituito il lavoro umano, ma ha ridisegnato la distribuzione delle mansioni all’interno della professione.
Misurare l’impatto dell’AI sulla produttività: sfide e dati
Il contributo dell’intelligenza artificiale alla produttività globale appare ancora modesto. Dati statistici mostrano aumenti poco rilevanti simili a quelli che si registrarono circa cinquant’anni fa con la prima diffusione dei computer. Questo accade anche perché i benefici della tecnologia non si riflettono sempre nella quantità di output standard, ma a volte nell’innalzamento della qualità dei prodotti e servizi.
Misurare i cambiamenti è reso difficile da ulteriori trasformazioni in atto: la natura stessa dei prodotti e i servizi evolvono al punto da rendere poco evidente il miglioramento attraverso semplici indicatori quantitativi. Inoltre, l’introduzione dell’AI spesso richiede tempi lunghi prima di produrre effetti rilevabili sui bilanci aziendali o sull’aumento delle performance.
Stime economiche divergenti sulle conseguenze dell’intelligenza artificiale
I calcoli su quanto l’intelligenza artificiale potrà far crescere la produttività e influire sull’occupazione variano secondo gli esperti. Goldman Sachs propone un aumento annuo attorno al 2%, mentre Daron Acemoglu parla di una crescita più lenta, circa l’1% distribuita su un decennio. Le differenze dipendono in parte dal fatto che l’AI opera su settori e mansioni variegate.
L’intelligenza artificiale generativa, in particolare, rappresenta una tecnologia trasversale, capace di applicarsi a compiti molto diversi. A differenza della prima ondata di digitalizzazione, che si concentrava sulle operazioni ripetitive e standardizzate, questa nuova fase interessa attività che richiedono elaborazione complessa, come prevedere esiti o aiutare nelle decisioni strategiche.
Il ruolo centrale della previsione nelle applicazioni dell’AI
La funzione chiave delle tecnologie di intelligenza artificiale risiede nella capacità di effettuare previsioni precise. Queste possono riguardare diversi ambiti: dall’analisi del rischio di abbandono di un cliente, al rilevamento di frodi nelle carte di credito, all’organizzazione del traffico aeroportuale, fino all’elaborazione linguistica per completare frasi. In pratica, l’AI stimola una moltiplicazione di previsioni a basso costo.
Per chi prende decisioni, previsioni migliori riducono l’incertezza e consentono di allocare risorse in modo più efficiente. Tale capacità modifica la composizione di numerose attività lavorative, richiedendo competenze nuove o adattate, senza però eliminare il bisogno del giudizio umano. La riduzione dell’incertezza può diminuire alcune mansioni di monitoraggio, ma apre spazi per ruoli che interpretano i dati e assumono decisioni basate su informazioni più solide.
Ai e automazione: nuovi equilibri tra tecnologia e competenze umane
L’intelligenza artificiale può automatizzare alcune funzioni intellettuali, seguendo l’onda di un automazione che dura da secoli. Dagli inizi della rivoluzione industriale, nuovi macchinari e sistemi hanno preso il posto di alcune attività umane, estendendosi oggi alle attività intellettuali. Tuttavia, la previsione e il giudizio rimangono strettamente legati tra loro. Una previsione accurata aumenta spesso la necessità di giudizio umano per valutare i contesti e le implicazioni.
Le professioni con alto contenuto di giudizio possono beneficiarne, mantenendo salari elevati e ruoli di rilievo. Al contrario, quelle basate più su compiti previsionali ripetitivi rischiano di ridurre il loro peso nel mercato del lavoro e di subire contrazioni occupazionali e salariali. La sfida sta nell’equilibrare il contributo tra AI e lavoro umano, variabile da settore a settore.
In che modo l’AI può sostituire o integrare il lavoro umano
L’effetto dell’intelligenza artificiale sul lavoro dipende fortemente dalla relazione tra la tecnologia e le mansioni coinvolte. In alcuni casi l’AI è sostitutiva, portando a un minor numero di lavoratori impiegati in quei compiti. In altre situazioni si dimostra complementare, spingendo la domanda verso professioni che sfruttano le capacità della macchina per migliorare il proprio rendimento.
Oltre alla trasformazione delle attività professionali, occorre considerare l’andamento macroeconomico. L’AI può spingere la crescita del prodotto interno lordo e accrescere la redditività del capitale investito. Questi fattori possono compensare le eventuali perdite occupazionali, creando spazi nuovi per altre figure professionali, se l’adattamento del sistema economico è efficiente.
Analisi europea sull’occupazione e l’introduzione dell’AI
Uno studio recente ha osservato la diffusione dell’intelligenza artificiale in 16 paesi europei dal 2011 al 2019, concentrandosi su settori a livello 3-digit della classificazione NACE. I risultati mostrano che nei comparti maggiormente esposti all’AI, l’occupazione è aumentata più rapidamente, soprattutto per lavoratori giovani e con qualifiche elevate.
Al contrario, le variazioni salariali non sembrano correlarsi in modo evidente con la diffusione dell’intelligenza artificiale. Questo suggerisce che l’inserimento dell’AI nel mercato del lavoro europeo favorisce l’occupazione qualificata più che influenzare i compensi medi. Le dinamiche di cambiamento occupazionale richiedono tempi e modalità di adattamento specifiche di ogni Paese e settore.
L’importanza dell’innovazione organizzativa per sfruttare l’AI
Per trarne vantaggio l’AI deve andare oltre la semplice automazione dei compiti. La tecnologia permette infatti di ripensare i processi produttivi e l’organizzazione del lavoro. Esperienze negative nascono quando l’AI viene semplicemente inserita senza modificare procedure o ruoli, come spesso avvenuto nella pubblica amministrazione, dove i ritorni sono stati limitati.
Solo adeguati cambiamenti organizzativi permettono di sfruttare appieno le opportunità offerte dall’AI, migliorando la produttività e creando nuove attività o servizi. L’adozione efficace richiede competenze specifiche legate al contesto locale e alla cultura del lavoro, che variano da realtà a realtà.
Insegnamenti dalla storia sulle trasformazioni tecnologiche: il caso dell’elettricità
Guardare al passato aiuta a capire il percorso dell’innovazione. Quando la corrente elettrica ha sostituito il vapore nelle fabbriche, inizialmente ha replicato gli schemi esistenti, come grandi motori centrali. Solo con il tempo, fondendo la tecnologia con nuovi modelli di organizzazione, le fabbriche si sono riprogettate, adottando motori indipendenti per ogni reparto e strutture verticali e più flessibili.
Dopo aver superato questa fase di transizione, la produttività è cresciuta in modo marcato. La diffusione dell’AI potrebbe seguire un cammino simile, con un periodo iniziale di applicazioni limitate e un successivo salto quando l’innovazione appare integrata nei processi fondamentali di produzione e lavoro.
Impatto locale e diversificato dell’adozione dell’intelligenza artificiale
L’effetto dell’intelligenza artificiale sul lavoro varia in base alle capacità locali di inserirla nei processi produttivi e organizzativi. La complessità di queste applicazioni impone di tenere conto delle condizioni specifiche di ogni contesto lavorativo e delle competenze disponibili.
Le regioni e le aziende che riescono a gestire questa transizione innovando anche le modalità di lavoro possono raggiungere significativi miglioramenti di produttività e occupazione. La combinazione di tecnologia e organizzazione rappresenta così un fattore decisivo per determinare i cambiamenti sociali ed economici legati all’intelligenza artificiale.
Ultimo aggiornamento il 24 Luglio 2025 da Giulia Rinaldi
