Con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale le cose stanno cambiando rapidamente, secondo alcuni troppo in fretta. L’evoluzione scientifica sta prendendo pieghe di accelerazione che fino a 30 anni fa non avremmo mai immaginato. E il mondo del lavoro? L’IA potrà creare problemi e favorire la disoccupazione? Domanda legittima. La più sensata potrebbe essere: no, l’IA non deve per forza aumentare la disoccupazione. Se guidata bene, può far crescere l’occupazione netta e migliorare la qualità del lavoro. Ecco modalità concrete con cui l’IA può farlo.
Aumento della produttività: più domanda di lavoro
Automatizzando le mansioni ripetitive le aziende riducono costi unitari, abbassano i prezzi o ampliano l’offerta: se le vendite crescono, servono più persone in produzione, vendite, assistenza.
Lavoro “aumentato”, non sostituito
Nei ruoli in cui è necessaria la conoscenza formativa (sanità, legale, marketing, pubblica amministrazione) l’IA prepara bozze e analisi: i professionisti passano a compiti a maggior valore (decisioni, relazione, creatività), con più output per addetto e nuove assunzioni a supporto.
Nuove professioni e filiere
L’informatizzazione è già una realtà da molti anni; e a causa di ciò sono spuntate professioni che nemmeno immaginavamo di poter vedere in giro o sentirle nominare. Con l’IA potrebbe essere lo stesso: prompt engineer, AI product manager, eticista dell’IA, data steward, validatore di modelli, trainer di dati, auditor di algoritmi e manutentore di robot collaborativi potrebbero essere delle figure professionali del prossimo futuro. Intere catene di fornitura (dati, cloud, sicurezza, integrazione) richiedono personale.
Creazione d’impresa “light” con matching di offerta
Assistenti IA abbassano i costi fissi (contabilità, customer care, design), rendendo più semplice avviare micro-imprese e attività freelance → più auto-impiego. Inoltre, sistemi di skill-matching e profiling aiutano a trovare più in fretta candidati adatti, riducendo disoccupazione frizionale e tempi di vacancy. Per far questo serve anche formazione: piattaforme IA costruiscono piani di reskilling/upskilling su misura (micro-learning, simulazioni), accelerando la ricollocazione da mansioni a rischio verso ruoli in crescita. Inoltre, traduzione, ricerca clienti e analisi mercati via IA aprono nuovi sbocchi esteri: più ordini, il che porta alla necessità di ampliare organici.
Sicurezza e qualità nei lavori manuali
Visione artificiale e cobot riducono infortuni, scarti e fermi linea: reparti più sicuri e competitivi attirano nuove commesse e quindi occupazione. Inoltre, strumenti di captioning, traduzione e adattamento delle interfacce allargano la platea lavorativa a persone con disabilità o con barriere linguistiche, aumentando la partecipazione.
Efficienza della pubblica amministrazione e servizi territoriali
Automazione documentale e sportelli virtuali liberano personale per servizi ad alto contatto (sanità territoriale, istruzione, welfare), che richiedono assunzioni. In questo caso la formazione è più che richiesta: non si tratta di istruire i lavoratori con semplici corsi di informatica. E’vero che l’IA farebbe “il grosso” del lavoro”, ma bisogna essere addestrati a sapere cosa chiedere e come passare l’informazione ad eventuali terze parti.
Supporto all’invecchiamento demografico
L’invecchiamento della popolazione è un fenomeno attuale: la prevalenza di malattie come cardiopatie, diabete, tumori e malattia neurodegenrative, per esempio, sta allargando il fenomeno dell’healthcare. Assistenti digitali e robotica di cura compensano carenze di offerta di lavoro e creano nuovi ruoli in assistenza, telemedicina, tecnologie per la longevità.
Nuovi settori abilitati
Sanità predittiva, cybersecurity, energie rinnovabili, manifattura avanzata, settore agro-alimentare di precisione: l’IA funge da moltiplicatore di progetti e di occupazione qualificata. Nella sanità, per esempio, l’IA serve moltissimo per migliorare le capacità diagnostiche degli strumenti disponibili, mentre nella cybersecurity l’IA può servire a sviluppare nuovi protocolli di sicurezza anti-intrusione verso banche dati di rilievo globale.
Come tradurre tutto questo in pratica
Analisi delle persone: mappa delle capacità personali e formative del singolo, una certificazione tecnica/anno (o micro-credential), portfolio di progetti con IA, focus su competenze “non automatizzabili” (problem solving, comunicazione, etica).
Aziende: piani IA “human-in-the-loop”, job redesign prima di automatizzare, fondi interni per la riqualificazione (ad esempio, 5% del monte salari), metriche su qualità e sicurezza, non solo sul risparmio.
Policies: incentivi fiscali legati a nuove assunzioni/riqualificazione, voucher formazione, standard di trasparenza e audit dei modelli, sostegno a startup deep-tech e all’adozione IA nelle piccole e medie imprese.
Il messaggio finale è: l’impatto dell’IA sull’occupazione dipende dall’uso che se ne fa e come la implementiamo. Con governance, formazione e riprogettazione dei ruoli, può essere un motore di più lavoro e lavoro migliore.
- A cura del Dr. Gianfrancesco Cormaci, PhD, specialista in Biochimica Clinica, medico penitenziario.
Pubblicazioni scientifiche
BMC Med Educ. 2025 Sep 30; 25(1):1268.
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