SCENA 1: due signori al bar

Qualche settimana fa, in un bar di provincia, ho sentito due signori discutere di intelligenza artificiale con la stessa competenza con cui si discute di formazioni di calcio. Uno sosteneva che «tra cinque anni non lavora più nessuno». L'altro ribatteva che «sono tutte fesserie, l'hanno detto anche del computer».

Perché i dati, quelli veri, raccontano una storia molto meno spettacolare e molto più scomoda: non un'apocalisse, non un nulla di fatto, ma una gigantesca redistribuzione. Qualcuno vince, qualcuno perde, e — sorpresa — non sempre chi ti aspetteresti.

Partiamo dal documento più citato e meno letto degli ultimi anni: il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, costruito sulle risposte di oltre mille datori di lavoro che rappresentano più di 14 milioni di lavoratori in 22 settori e 55 economie. Il numero da tenere a mente è questo: entro il 2030 la "rotazione strutturale" del mercato del lavoro varrà il 22% degli impieghi attuali. Tradotto: 170 milioni di posti creati (+14%), 92 milioni distrutti (-8%), saldo netto +78 milioni (+7%).

Il saldo è positivo. Ma il saldo, come sa chiunque abbia mai fatto un trasloco, non dice nulla su chi si è rotto la schiena.

SCENA 2: quali economie ballano di più

Qui la geografia conta parecchio, e il Fondo Monetario Internazionale ci ha messo il dito sopra a gennaio 2026, con un intervento firmato da Kristalina Georgieva.

Il primo dato: circa il 40% dei posti di lavoro nel mondo è esposto al cambiamento indotto dall'AI. Ma l'esposizione non è distribuita equamente. Nelle economie avanzate un annuncio di lavoro su dieci richiede ormai almeno una competenza nuova; nelle economie emergenti siamo a uno su venti. Più di metà di questa domanda si concentra nell'IT.

Sembra un vantaggio delle economie ricche. È vero solo a metà. Perché più skill richiedi, più skill puoi non trovare — e infatti l'FMI ha costruito uno Skill Imbalance Index che divide il mondo in due famiglie:

• Paesi con alta domanda e scarsa offerta di nuove competenze => Brasile, Messico, Svezia. Devono investire in formazione STEM o importare talenti.
• Paesi con talento abbondante ma domanda modesta => Australia, Irlanda, Polonia. Il loro problema è opposto: fare in modo che le imprese assorbano le persone che già ci sono.

E poi c'è chi sta messo peggio: le economie emergenti e a basso reddito, dove domanda e offerta sono entrambe deboli. Lì il rischio non è la disoccupazione tecnologica, è restare fuori dalla stanza dove si decide.

Chi è in pole position? Secondo lo Skill Readiness Index dell'FMI, Finlandia, Irlanda e Danimarca. Il loro segreto non è un supercomputer nazionale: è l'investimento robusto in istruzione terziaria e apprendimento permanente.
Roba noiosa.
Che però funziona.

Poi c'è un dato che dovrebbe far riflettere chi sta scrivendo il proprio curriculum in questo momento: gli annunci che richiedono una nuova competenza pagano circa il 3% in più in Regno Unito e Stati Uniti, e si arriva fino al 15% (UK) e all'8,5% (USA) quando le competenze nuove richieste sono quattro o più. Le competenze nuove, insomma, si pagano.

Ma — e qui l'FMI mette la sua nota stonata — le competenze specificamente AI fanno eccezione: garantiscono un premio salariale, sì, ma non hanno generato crescita occupazionale come le altre. Anzi: nelle regioni con alta domanda di skill AI, l'occupazione nelle professioni vulnerabili all'AI risulta 3,6% più bassa dopo cinque anni. E a pagare il conto sono soprattutto i giovani, perché i lavori d'ingresso sono i più esposti.

SCENA 3: l'Italia, ovvero il paradosso del motore senza benzina

E noi? Noi siamo un caso da manuale, di quelli che gli economisti amano perché contengono tutte le contraddizioni possibili.

Istat, dicembre 2025: l'adozione di almeno una tecnologia di IA nelle imprese con almeno 10 addetti passa dal 5,0% del 2023 all'8,2% del 2024 al 16,4% del 2025. Raddoppio in un anno. Applausi.

Poi giri la pagina e trovi la parte scomoda: l'83,6% delle imprese italiane non usa alcuna tecnologia di IA. E soprattutto: il divario tra grandi imprese (53,1%) e PMI (15,7%) non si sta chiudendo, si sta allargando (da circa 20 punti percentuali nel 2023 a 25 nel 2024, fino a 37 punti nel 2025). Mentre su quasi tutti gli altri indicatori digitali i divari dimensionali si riducono, sull'IA succede l'esatto contrario.

L'ostacolo numero uno, dichiarato dalle imprese che l'IA l'hanno valutata e poi lasciata perdere? La mancanza di competenze adeguate: 58,6%. Seguono l'incertezza normativa (47,3%), i dati indisponibili o di scarsa qualità (45,2%), la privacy (43,2%) e i costi (43,0%).

Non è un problema di tecnologia. È un problema di persone che sappiano usarla.

L'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano (dati 2025, presentati a febbraio 2026) racconta la stessa storia da un'altra angolatura: il mercato italiano dell'AI vale 1,8 miliardi di euro, +50% sull'anno precedente. Il 71% delle grandi imprese ha avviato almeno un progetto AI (era il 59% nel 2024), ma solo una su cinque ha un'adozione davvero pervasiva. Tra le PMI si scende al 15% (medie) e al 7% (piccole).

E i lavoratori? Il 47% usa strumenti di AI in azienda. Il 41% dichiara di svolgere grazie all'AI attività che altrimenti non sarebbe in grado di fare.
Che è forse il dato più bello di tutti, perché racconta ampliamento, non sostituzione. Ma solo il 19% usa esclusivamente strumenti forniti dall'azienda: gli altri fanno shadow AI, cioè si portano l'intelligenza artificiale da casa come una volta ci si portava la penna preferita.
Spoiler: è un gigantesco problema di sovranità digitale, perché, se i dipendenti usano strumenti non scelti a livello aziendale, e magari profili gratuiti, stanno addestrando le AI con materiali aziendali che diventano di pubblico dominio...

Sul mercato del lavoro l'effetto è già misurabile: analizzando oltre 17 milioni di annunci pubblicati in Italia tra 2019 e 2025, l'Osservatorio ha contato nel 2025 circa 44mila posizioni su 3,2 milioni che richiedono competenze AI, +93% in un anno. E il 76% degli annunci per profili white-collar ad alta qualificazione chiede skill di AI. Non solo tecnici: l'AI compare nel 27% degli annunci per Chief HR Officer e nel 12% di quelli per Chief Marketing Officer.

Alessandro Piva, direttore dell'Osservatorio, riassume il punto meglio di come potrei fare io: per la trasformazione strutturale, dice, «servono dati ben organizzati e fruibili, competenze tecniche diffuse». Il resto è entusiasmo da convegno.

Una nota amara sul contesto italiano, sollevata da Giovanni Miragliotta: con la fine delle risorse PNRR, l'assenza di un piano strategico di finanziamento rischia di vanificare quanto costruito. Tradotto: abbiamo acceso il motore con i soldi europei, non è chiaro chi metterà la benzina.

Il WEF, dal canto suo, fotografa un'Italia con una fissazione tutta sua: il 70% dei datori di lavoro italiani si aspetta trasformazioni del modello di business dovute agli investimenti per ridurre le emissioni, contro una media globale del 47%. E infatti le professioni in crescita netta previste da noi sono ingegneri robotici, ingegneri delle rinnovabili, ingegneri ambientali. L'85% delle imprese italiane punta sull'upskilling, il 73% sull'aumento delle capacità dei lavoratori tramite tecnologia.

Chi rischia davvero (e chi no)

Qui bisogna essere precisi, perché è dove circolano più fesserie.

La lista dei mestieri in declino più rapido secondo il WEF è impietosa e sorprendentemente coerente: impiegati postali, cassieri di banca, addetti al data entry, cassieri e bigliettai, assistenti amministrativi e segretarie esecutive, addetti alle arti grafiche, addetti a contabilità e paghe, segretarie legali, telemarketer, grafici. Sono tutti lavori d'ufficio, testuali, procedurali, ripetibili. Come sintetizza bene ITS Rizzoli, i ruoli cognitivi, amministrativi e impiegatizi sono tra i più esposti, mentre resistono meglio quelli che richiedono relazione umana, responsabilità e presenza fisica.

Notate l'ironia? Per trent'anni ci hanno detto che il lavoro manuale sarebbe stato spazzato via dall'automazione e che la salvezza era "lavorare col cervello". Oggi i cuochi, i baristi, i meccanici e i bagnini sono tra i più al sicuro, e chi compila fogli è in prima linea.

Non è un'impressione: Anthropic, nella sua ricerca sull'impatto dell'AI sul mercato del lavoro (marzo 2026), ha costruito una misura chiamata observed exposure incrociando i compiti reali dei mestieri con l'uso effettivo dell'AI. Risultato: in cima alla classifica dei più esposti ci sono programmatori (75% dei compiti coperti), addetti al servizio clienti, operatori di data entry (67%) e analisti finanziari. Sul fondo, il 30% dei lavoratori ha esposizione pari a zero: cuochi, meccanici di motociclette, bagnini, baristi, lavapiatti.

E (ancora più controintuitivo) i lavoratori nelle professioni più esposte guadagnano in media il 47% in più, sono più istruiti e più frequentemente donne rispetto ai non esposti. L'AI non sta mordendo il fondo della piramide. Sta mordendo il centro-alto.

Ma attenzione, perché lo studio Anthropic contiene anche la doccia fredda per i catastrofisti: finora non si registra alcun aumento sistematico della disoccupazione tra i lavoratori più esposti. L'unico segnale debole, ma coerente con altre ricerche, riguarda i giovani tra i 22 e i 25 anni, per i quali il tasso di assunzione nelle professioni esposte è calato di circa il 14% rispetto al 2022.

E c'è un dettaglio che dovrebbe raffreddare le previsioni più entusiaste: l'AI oggi copre solo una frazione di ciò che potrebbe teoricamente fare. Nella categoria "informatica e matematica" la copertura osservata è del 33% contro un potenziale teorico del 94%. Il divario tra ciò che la tecnologia può fare e ciò che effettivamente fa è enorme — ed è in quel divario che ci giochiamo i prossimi cinque anni.

Chi ne beneficerà

Il WEF divide i vincitori in due famiglie, ed è utile tenerle distinte.

I vincitori in percentuale (crescita rapida, numeri assoluti ancora piccoli): big data specialist, finTech engineer, specialisti di AI e machine learning, sviluppatori software, security management specialist, specialisti di veicoli autonomi ed elettrici, designer UI/UX, ingegneri ambientali, analisti di sicurezza informatica, ingegneri delle rinnovabili.

I vincitori in valore assoluto (crescita meno spettacolare, ma milioni di persone): lavoratori agricoli (+35 milioni di posti entro il 2030), autisti di consegne, operai edili, addetti alle vendite, addetti alla trasformazione alimentare. E poi l'intera care economy: infermieri, assistenti sociali, operatori socio-assistenziali, insegnanti di scuola secondaria e universitari.

Sì, avete letto bene. Il mestiere che creerà più posti di lavoro al mondo da qui al 2030 non è "AI engineer". È il lavoratore agricolo.

Sul fronte competenze, la classifica delle skill in crescita più rapida vede in testa AI e big data, reti e cybersecurity, alfabetizzazione tecnologica, seguite a ruota da pensiero creativo, resilienza/flessibilità/agilità e curiosità e apprendimento continuo. In calo netto: destrezza manuale, resistenza fisica e precisione.

Un dato che vale più di mille editoriali: una ricerca condotta da Indeed per il WEF ha valutato oltre 2.800 competenze granulari rispetto alla capacità della GenAI di sostituire un essere umano. Zero competenze sono risultate a "capacità molto alta" di sostituzione. Il 69% è a capacità molto bassa o bassa. Il 28,5% è a capacità moderata — ed è lì, in quella zona grigia, che si giocherà la partita nei prossimi anni.

E allora che si fa? (la parte pratica)

Non amo i decaloghi, ma qui qualche indicazione concreta la devo. Ecco cosa dicono i dati, tradotto in cose che si possono fare lunedì mattina.

Se sei in un settore a rischio:

Smetti di ragionare per professioni e comincia a ragionare per compiti. L'AI non elimina un mestiere: ne automatizza pezzi. Fai l'elenco delle tue attività settimanali e segna quali sono testuali, ripetitive e procedurali. Quelle sono la tua superficie di esposizione. È da lì che devi spostare valore altrove.

Punta sull'ibrido, non sul puro tecnico. L'FMI è esplicito: l'alta domanda di competenze IT non si tradurrà necessariamente in altrettanti posti per specialisti IT, perché molti compiti IT saranno a loro volta automatizzati. Serve chi combina competenza di dominio + capacità di usare l'AI. Il contabile che sa progettare un flusso automatizzato vale più del contabile e più del programmatore.

Cerca il lato "aumentativo". Il 41% dei lavoratori italiani dichiara di fare, grazie all'AI, cose che prima non sapeva fare. È esattamente la posizione in cui vuoi trovarti: non chi usa l'AI per fare la stessa cosa più in fretta (facilmente sostituibile), ma chi la usa per allargare il proprio perimetro di competenza.

Documenta le competenze nuove. Sembra banale, ma il premio salariale è reale e cresce non linearmente: quattro competenze nuove valgono molto più di quattro volte una. Se le hai, devono comparire dove qualcuno le può leggere.

Se sei un giovane in ingresso, cambia strategia. Il segnale sui 22-25enni è l'unico dato negativo statisticamente visibile oggi. Le porte d'ingresso classiche (stage amministrativi, junior analyst, junior developer generalista) si stanno stringendo. Meglio puntare su ruoli dove l'esperienza pratica, la presenza fisica o la relazione fanno la differenza fin dal primo giorno.

Se devi decidere dove investire (tempo, formazione, soldi):

• Sanità e cura alla persona. L'invecchiamento demografico è l'unica variabile che nessun modello linguistico può negoziare.
• Transizione energetica e ambientale. In Italia in modo particolare: il 70% delle nostre imprese si aspetta trasformazioni legate alla decarbonizzazione, contro il 47% globale. Ingegneri ambientali, delle rinnovabili, tecnici degli impianti.
• Cybersecurity e sicurezza dei dati. Cresce sia per motivi tecnologici sia per la frammentazione geopolitica. Doppio motore.
• Data engineering e governance del dato. Piva lo dice chiaramente: senza dati ordinati non c'è AI che tenga. E in Italia solo il 9% delle grandi imprese ha una governance strutturata dell'AI. C'è un mercato intero da riempire.
• Mestieri manuali specializzati. Non il manuale generico: quello che combina abilità fisica, alfabetizzazione tecnologica e problem solving. Installatori di impianti solari, manutentori, tecnici elettromeccanici.
• Formazione e mediazione. Se il 59% della forza lavoro mondiale ha bisogno di formazione entro il 2030 — e secondo il WEF 11 persone su 100 non la riceveranno affatto — chi sa formare gli altri ha davanti un decennio pieno.

Considerazioni

C'è un numero, nel rapporto WEF, che mi è rimasto addosso più di tutti gli altri.

Oggi il 47% dei compiti lavorativi è svolto prevalentemente da persone, il 22% dalla tecnologia, il 30% da una combinazione delle due. Nel 2030, secondo i datori di lavoro, saremo a 33% persone, 34% tecnologia, 33% insieme. Un pareggio quasi perfetto.

Ma il dettaglio vero è un altro: di quella riduzione della quota umana, l'81,5% è attribuibile all'automazione, non alla collaborazione uomo-macchina. Cioè: le aziende non stanno principalmente progettando strumenti che potenziano le persone. Stanno principalmente togliendo compiti alle persone.

Non è un destino. È una scelta di progettazione, ripetuta milioni di volte, in milioni di riunioni, da persone che quasi mai si rendono conto di starla facendo. Come scrive l'FMI chiudendo il suo intervento: la posta in gioco va oltre l'economia, perché il lavoro dà alle persone dignità e senso.

E allora la domanda che mi porto dietro, e che giro a voi, è la stessa che mi facevo sui libri scritti con l'AI: qualcuno ha chiesto ai lavoratori cosa ne pensino? Non se hanno paura, quello lo sappiamo già e serve a generare click su qualche articolo genericamente catastrofista. Ma se, potendo scegliere, preferirebbero uno strumento che li sostituisce o uno che li rende capaci di cose che prima non sapevano fare.

Perché la tecnologia, contrariamente a quel che si racconta ai convegni, non ha un verso proprio. Ce l'ha chi la compra, chi la configura, chi decide il budget della formazione.

La rana, intanto, continua a nuotare tranquilla. L'acqua è ancora tiepida.

Se vuoi approfondire...

• World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025 — weforum.org
• Istat, Imprese e ICT – Anno 2025 (15 dicembre 2025) — istat.it
• Osservatorio Artificial Intelligence, Politecnico di Milano — osservatori.net
• Kristalina Georgieva, New Skills and AI Are Reshaping the Future of Work, IMF Blog (14 gennaio 2026) — imf.org
• Anthropic, Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence (marzo 2026) — anthropic.com
• ITS Rizzoli, Intelligenza artificiale: quali sono i lavori a rischio? — itsrizzoli.it

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