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Si assume di meno e si lavora il triplo, ecco come l'IA peggiora il lavoro
Un report SAP-Wakefield uscito in primavera dice che l'88% dei direttori delle risorse umane vede l'IA accelerare la crescita dei junior. Un paper Stanford rilasciato in autunno dice invece che l'occupazione nella fascia 22-25 anni è scesa del 16% nelle mansioni più esposte all'IA. Sembrano due cose diverse, opposte persino, ma in verità sono due facce della stessa medaglia, e raccontano un mercato del lavoro peggiorato rispetto a prima.
In effetti, ci si potrebbe sentire tentati di scegliere una delle due visioni e scartare l'altra come propaganda, ma sarebbe un errore. I dati sono solidi in entrambi i casi e le analisi prodotte da gruppi seri con metodi trasparenti, e raccontano due fasi sequenziali della stessa catena. Da una parte chi entra nelle aziende trova meno porte aperte, dall'altra chi riesce a entrare si trova a lavorare di più. Le due immagini insieme restituiscono meno opportunità per i giovani e sovraccarico per i pochi che entrano e per i Senior già presenti.
Un primo dato arriva dal lavoro di Erik Brynjolfsson e collaboratori, raccolto nel paper Canaries in the Coal Mine della Stanford Digital Economy Lab. Usa i dati ADP su decine di milioni di buste paga, con regressione a effetti fissi per impresa e per periodo, cercando di isolare l'impatto dell'Intelligenza Artificiale. La fascia 22-25 anni nelle mansioni più esposte perde il 16% di occupazione relativa. Nelle stesse mansioni i senior restano stabili. Dunque vediamo che la piramide ideale poggia su una base sempre più piccola.
Dario Amodei di Anthropic lo aveva detto fuori dai denti parlando di "bagno di sangue" generazionale sui ruoli entry-level. Indeed Hiring Lab ha poi misurato un mercato congelato con disoccupazione tech junior intorno al 10%, contro un dato generale del 4,6%, e una caduta del 34% delle posizioni per profili con due-quattro anni di anzianità. Goldman Sachs conferma il quadro stimando 16.000 posti netti al mese cancellati dall'IA negli Stati Uniti, con la fascia 22-25 anni (nello sviluppo software) giù di quasi il 20% dal 2024.
Il mercato è in modalità "low-hire, low-fire", cioè assumere poco per licenziare poco. Una scelta che può apparire sensata, sopratutto pensando al periodo di assunzioni folli post-covid. Ma sembra anche che si stia esagerando in senso opposto, ora; e così chi sta iniziando, cercando il primo impiego, rischia di trovarsi di fronte a un mercato virtualmente morto.
Il dato micro arriva da un recente di Wakefield Research per SAP. Cento direttori risorse umane di aziende con ricavi sopra il mezzo miliardo di dollari, intervistati a cavallo fra febbraio e marzo. L'88% dichiara che l'IA accelera la crescita dei propri junior, il 79% li introduce a strumenti di IA nel primo mese, l'87% si aspetta che i nuovi assunti abbiano familiarità con l'AI fin dal primo giorno, il 55% rileva un aumento di produttività. L'indagine è interessante ma va presa considerandone i limiti, perché è - almeno in parte - un autoscatto di ciò che pensano e vedono i manager, e non riflette necessariamente tutta la realtà del mercato.
A sostegno della linea ottimistica si possono allineare altri contributi: il briefing congiunto di World Economic Forum e PwC su 10.000 lavoratori in 48 paesi dice che il 47% si dichiara curioso, il 38% eccitato, solo il 29% preoccupato. BCG stima che il 50-55% dei ruoli sarà rimodellato e non eliminato. MIT Sloan rileva una crescita del 3% in cinque anni nei ruoli ad alta retribuzione esposti all'IA.
Macro e micro non rispondono alla stessa domanda. Stanford misura il flusso netto di assunzioni di neolaureati, cioè una variabile di sistema: chi entra, chi non entra, quanti contratti vengono firmati. SAP-Wakefield misura il percepito di chi dirige le risorse umane, cioè una variabile di esperienza: come stanno rendendo i pochi junior che hanno preso. Sono fenomeni diversi della stessa catena, e li hanno iniziati a cucire insieme i lavori di Daron Acemoglu sulla compressione salariale via automazione.
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