L’intelligenza artificiale ci ruberà il lavoro? La verità che gli esperti ammettono solo ora

Sulla questione di come l’intelligenza artificiale influenzerà i posti di lavoro e la produttività, la risposta onesta è che le effettive evidenze empiriche sono piuttosto scarse. In parte, questo perché i nuovi strumenti di AI sono arrivati così recentemente, e si stanno evolvendo così rapidamente, che non abbiamo ancora molta esperienza dei loro effetti – né molti dati per separare gli effetti dell’IA da altri cambiamenti nell’economia.

Eric Fruits e Kristian Stout offrono una panoramica di ciò che le evidenze emergenti hanno da dire in “AI, Productivity, and Labor Markets: A Review of the Empirical Evidence” (International Center for Law & Economics Issue Brief, 5 febbraio 2026). Per chi si sta appena aggiornando sull’argomento, una parte particolarmente utile dell’articolo è che l’elenco dei riferimenti è annotato – cioè, c’è una breve discussione dell’angolazione adottata da ciascun riferimento, con link web quando possibile.

Gli autori sottolineano che la maggior parte delle previsioni sugli effetti dell’IA è essenzialmente guidata da ipotesi di fondo: quale quota di mansioni in quale quota di lavori potrebbe essere influenzata dall’AI; fino a che punto l’AI completerà i lavoratori e sposterà le mansioni che svolgono in una data giornata, oppure li sostituirà; quanto rapidamente l’AI si diffonderà nei vari settori dell’economia; quanto rapidamente verranno effettuati investimenti complementari per sostenere gli effetti dell’AI (dalla produzione di energia elettrica all’istruzione alla robotica); se l’AI richiede una riorganizzazione su larga scala delle organizzazioni, quanto tempo richiede; se l’AI espanderà la produzione complessiva o renderà la distribuzione del reddito più diseguale; e così via. Scegli le tue ipotesi, e puoi scegliere il tuo risultato. Come osservano gli autori, per esempio, è anche possibile avere effetti che iniziano in una direzione e poi deviano in un’altra: per esempio, è semplice costruire una teoria a “curva a J” in cui l’adattamento a una nuova tecnologia ha inizialmente un effetto negativo durante un periodo di transizione, mentre le imprese affrontano i costi degli aggiustamenti, ma successivamente ha un effetto molto positivo. [...]