AI e lavoro: l’intelligenza artificiale sta sostituendo o modificando il mercato e le competenze?

Nel 2025, circa il 47% degli italiani utilizzava già strumenti di AI nelle proprie attività professionali: questo dato cattura una realtà già diffusa, ossia come l’AI sia diventata una leva operativa trasversale e sempre più quotidiana. Basti pensare che le offerte di lavoro che richiedono competenze AI hanno raggiunto l’1,37% del totale degli annunci pubblicati online, circa 46.000 posizioni come valore assoluto: sembra una percentuale residuale ma è notevole, se si pensa che è raddoppiata rispetto allo 0,71% del 2024 (fonte: Osservatori PoliMi).

Ciò che sorprende ancora più dei numeri assoluti è la loro distribuzione. Il 48% delle richieste di competenze AI in Italia riguarda professioni non-IT, come l’ambito scientifico e della ricerca, il marketing, la comunicazione o persino la finanza. L’AI non è questione per soli informatici. Nel settore Tech, Media e Telecom gli annunci con skill AI raggiungono l’8%, seguiti dai servizi professionali al 3,4%, dalla manifattura all’1,9% e dai servizi finanziari all’1,5%. Anche a livello globale, il settore TMT in testa all’11% degli annunci, seguito dai servizi professionali al 6% (fonte: PWC Global AI Jobs Barometer).

Un altro indicatore chiave arriva dai dati di Stanford: oltre l’80% degli studenti delle scuole superiori e dei college negli Stati Uniti utilizza ormai l’AI per le attività di studio. Questo non è aneddotico: significa che intere coorti di professionisti junior entreranno nel mercato del lavoro con una familiarità naturale con la tecnologia, modificando le aspettative di baseline su chi è pronto per il lavoro.

La narrativa della “sostituzione di massa” è stata smentita dai dati. Secondo l’International Labour Organization, ciò che accade non è l’eliminazione di interi mestieri, ma la trasformazione dei compiti all’interno delle funzioni. Le previsioni macroeconomiche confermano questo quadro: uno studio Censis-Confcooperative prevede che, sebbene l’AI metterà a rischio 6 milioni di posti di lavoro in Italia entro il 2035, porterà contemporaneamente l’integrazione di mansioni per 9 milioni di lavoratori, stimolando una crescita del PIL fino a 38 miliardi. Il World Economic Forum stima che entro il 2030 il 22% dei ruoli globali sarà interessato da dinamiche di creazione o distruzione, con 170 milioni di nuovi ruoli creati e 92 milioni spiazzati.

Gartner prevede un cambiamento strutturale delle gerarchie aziendali, soprattutto nel settore amministrativo e finanziario: entro il 2029, un terzo del personale lavorerà in “ruoli condivisi” con l’AI, in cui la persona e l’algoritmo collaborano in modo interdipendente. Questo non crea disoccupazione: trasforma la struttura dalla classica forma piramidale a un “diamante”, con meno ruoli di base, che verranno automatizzati – questo sì con qualche problematica legata all’ingresso nel mondo del lavoro per i giovanissimi – molti ruoli intermedi ad alta autonomia e decisionalità, e figure apicali specializzate.

Poiché l’AI assorbe le attività ripetitive che storicamente rappresentavano la palestra dei primi anni di carriera, i ruoli entry-level altamente esposti all’AI hanno una probabilità sette volte maggiore di richiedere fin da subito competenze tipicamente senior, come leadership, creatività, interazione diretta. Gli annunci per questi ruoli entry-level “seniorizzati” sono cresciuti del 35% dal 2019.

Contemporaneamente, emergono intere categorie di ruoli nuovi. Non solo i classici Prompt Engineer e Machine Learning Specialist, ma anche figure di governance: Chief Digital Officer, AI & Data Governance Manager, Data Steward, esperti di valutazione e conformità dei modelli, AI Ethicists, auditor algoritmici. Questi ruoli non esistevano affatto cinque anni fa: nascono oggi dalla necessità organizzativa di gestire la complessità e il rischio dell’AI in modo strategico.

La competenza che protegge dall’obsolescenza non è il dominio di uno specifico tool, ma la capacità di riconoscere dove l’AI aggiunge valore e dove il giudizio umano rimane critico. Uno studio empirico di Harvard Business School su 758 professionisti ha misurato la cosiddetta “Jagged Frontier”: nei compiti generativi all’interno del perimetro dell’AI, l’uso di GPT-4 aumenta drammaticamente la velocità e la qualità dei risultati. Al contrario, in compiti complessi fuori da tale confine, affidarsi all’AI riduce del 19% la probabilità di arrivare alla soluzione corretta.

Come dire: sviluppare il giudizio critico per capire quando delegare all’AI è una competenza di carriera vitale. L’economista di Harvard David Deming, in quest’ottica, identifica il “profilo ponte” come il modello professionale più solido: un professionista che comprende abbastanza la tecnologia per dialogare con i tecnici, conosce il dominio di business per capire cosa conta davvero e possiede le soft skill per guidare il cambiamento operativo.

Gartner sintetizza questo in tre macro-competenze:

1. AI Enablement, integrare conoscenze di dominio con strumenti di data science;
2. AI Translation, interpretare l’output dell’AI per i decisori;
3. AI Monitoring, supervisionare i sistemi per conformità e accuratezza.

Le imprese che usano l’AI in modo avanzato crescono notevolmente più in fretta sia in occupazione (+52%) sia nei salari (+24%), così come il 20% delle aziende più avanzate registra una crescita della produttività del 163%, quasi cinque volte la media, sempre secondo il Jobs Barometer di PWC.

Adottare l’AI, dunque, non va più vista come una questione di taglio dei costi, bensì di accelerazione dell’innovazione.

Per colmare il disallineamento tra domanda e offerta di competenze, ci sono diverse leve che possono potenziare l’AI Culture aziendale:

• upskilling interno, ossia formare il personale di business all’utilizzo dell’AI;
• inserimento mirato, reclutando specialisti che fungano da ponte;
• affidarsi a partner esterni, cioè collaborare con consulenti specializzati per accelerare l’adozione.

Con l’entrata in vigore dell’AI Act europeo, la conformità e la governance etica non riguardano più solo l’ufficio legale, ma impongono alle aziende di creare una cultura diffusa in tutta la popolazione aziendale, per una trasformazione è organizzativa, non solo tecnologica.