AI e lavoro: quali professioni cambieranno davvero, senza scomparire

Indice

• Ogni settimana sparisce un mestiere. Almeno nei titoli
• Una professione è un pacchetto di mansioni
• Le attività amministrative sono in prima fila
• L’AI è arrivata anche nei lavori che pensavamo “creativi”
• Anche i programmatori sono esposti. E continuano a programmare
• I lavori manuali hanno per ora un vantaggio curioso: il mondo fisico è complicato
• Anche capire le persone continua a essere difficile
• C’è però un problema particolare per chi sta entrando nel lavoro
• La produttività aumenta, ma non sempre dove ce l’aspettiamo
• In Italia il cambiamento potrebbe essere particolarmente irregolare
• Quali competenze diventano più importanti?
• Nasceranno anche nuovi lavori
• La domanda utile da fare sul proprio lavoro
• Il rischio maggiore potrebbe essere continuare a lavorare esattamente come prima
• FAQ su AI e lavoro

Ogni settimana sparisce un mestiere. Almeno nei titoli

Il commercialista scomparirà.
Il programmatore scomparirà.
Il copywriter è già morto almeno tre volte.
Gli avvocati sono in lista d’attesa.
I traduttori, secondo alcune previsioni, si sono già estinti verso la fine del 2024.
Il lunedì mattina però sono ancora tutti al lavoro.
Il rapporto tra intelligenza artificiale e lavoro merita qualcosa di meglio del conto alla rovescia verso la prossima estinzione: siccome non siamo dinosauri, cerchiamo di capire cosa sta succedendo.
Un lavoro raramente consiste in una sola attività. Un commercialista legge documenti, controlla dati, interpreta norme, parla con i clienti, prende decisioni, scrive, verifica, firma. Un addetto marketing ricerca informazioni, produce contenuti, analizza numeri, coordina fornitori, incontra clienti e decide cosa pubblicare.
L’intelligenza artificiale entra in alcune di queste attività molto facilmente. In altre fatica parecchio.
Ed è proprio da questa differenza che comincia la trasformazione.

Una professione è un pacchetto di mansioni

Quando leggo che una professione è “esposta all’intelligenza artificiale”, a me cominciano a nascerere domande: quali sono le professioni non esposte all'intelligenza artificiale? Conviene fermarsi un momento sulla parola esposta.
L’esposizione misura quante attività di quel lavoro possono essere svolte, accelerate o profondamente modificate grazie all’AI.
Per arrivare alla scomparsa di un posto di lavoro servono molti altri passaggi: adozione effettiva della tecnologia, convenienza economica, organizzazione aziendale, affidabilità, responsabilità, regolamentazione, fiducia dei clienti e disponibilità delle persone a cambiare modo di lavorare.
L’ILO, l’Organizzazione Internazionale del Lavoro, ha analizzato quasi 30.000 attività professionali e 436 occupazioni. Le professioni impiegatizie continuano a mostrare i livelli più elevati di esposizione, mentre la capacità crescente dei modelli di lavorare con immagini, voce e video ha aumentato anche l’esposizione di attività legate ai media e al web.
Questo significa che una professione può rimanere perfettamente riconoscibile pur cambiando radicalmente al suo interno.
È già successo molte volte.
Il grafico elettronico non ha eliminato il grafico.
Excel non ha fatto sparire i commercialisti.
I CMS non hanno cancellato chi realizza siti web.
Hanno spostato il punto in cui si crea valore.
Sono d'accordo (sento già la vostra replica): l'AI non è un semplice strumento, è qualcosa di più complesso. Però il punto rimane: siete voi esseri umani a creare valore, non l'AI.

Le attività amministrative sono in prima fila

Qui le diverse ricerche cominciano a convergere parecchio.
I sistemi generativi sono particolarmente efficaci quando il lavoro consiste nel ricevere informazioni già digitalizzate, trasformarle secondo regole abbastanza chiare e produrre un altro oggetto digitale.
Leggere un documento. Classificare una richiesta. Riassumere. Inserire dati. Estrarre informazioni. Compilare una prima bozza. Confrontare documenti. Preparare una risposta standard.
Sono attività molto presenti nell’amministrazione e nel lavoro d’ufficio.
Le ricerche dedicate all’Italia collocano infatti occupazioni amministrative, documentali e di supporto tra quelle maggiormente esposte all’AI, mentre molte professioni manuali con forte componente fisica risultano meno esposte.
Anche le analisi internazionali arrivano a una conclusione analoga: le capacità attuali dell’AI sono particolarmente vicine a quelle necessarie per elaborazione routinaria delle informazioni, lavoro amministrativo e compiti codificabili.
Questo rende particolarmente interessante il destino dell’impiegato d’ufficio.
Probabilmente continueremo ad averne bisogno.
Ma alcune aziende potrebbero aver bisogno di meno persone per produrre la stessa quantità di lavoro, oppure delle stesse persone per svolgere attività diverse.
È una distinzione piuttosto importante per chi oggi fa quel mestiere.

L’AI è arrivata anche nei lavori che pensavamo “creativi”

Per qualche tempo ci siamo raccontati che le macchine avrebbero automatizzato i lavori ripetitivi mentre gli esseri umani sarebbero rimasti comodamente seduti nel territorio della creatività.
Poi sono arrivati i modelli generativi.
Scrittura, immagini, musica, video, design, traduzione e programmazione hanno scoperto di essere molto più digitalizzabili di quanto pensassimo.
L’ILO rileva che i progressi nella generazione di voce, immagini e video hanno aumentato il potenziale di automazione anche in diverse professioni legate ai media e al web.
Questo riguarda direttamente molti lavori che incontriamo ogni giorno.
Un copywriter può produrre più varianti. Un grafico può partire da immagini generate. Un traduttore può revisionare una prima traduzione automatica. Un programmatore può delegare parte del codice. Un addetto marketing può affidare all’AI ricerca, sintesi, brainstorming e prime bozze.
Il valore professionale si sposta progressivamente verso scelta, direzione, controllo, contesto, qualità e responsabilità sul risultato.
Ed è anche il motivo per cui conoscere bene il proprio mestiere continua a contare.
Se l’AI produce cinque versioni di una campagna pubblicitaria, qualcuno deve capire quale abbia senso pubblicare.

Anche i programmatori sono esposti. Ma continuano a programmare

Il software è un caso particolarmente interessante.
Il codice ha caratteristiche ideali per i modelli: è digitale, strutturato, dispone di enormi quantità di esempi e può spesso essere verificato automaticamente.
Per questo gli sviluppatori sono tra i professionisti che hanno adottato più rapidamente gli strumenti generativi.
Il risultato visibile, finora, è una profonda trasformazione del modo di programmare.
Una parte crescente del codice può essere suggerita o generata dall’AI. Allo sviluppatore rimangono definizione del problema, architettura, integrazione, sicurezza, debugging, valutazione delle soluzioni e responsabilità sul sistema.
Naturalmente il rapporto potrebbe continuare a spostarsi con l’arrivo degli agenti capaci di lavorare in autonomia per periodi sempre più lunghi.
Ma osservare i programmatori ci permette già di capire una dinamica più generale: le professioni molto esposte possono essere anche quelle nelle quali l’AI viene adottata più velocemente come strumento di produttività.

I lavori manuali hanno per ora un vantaggio curioso: il mondo fisico è complicato

Piegare un asciugamano è facile.
Almeno per noi.
Per una macchina capace di scrivere software, tradurre un documento e sintetizzare un contratto, prendere un asciugamano spiegazzato da un letto, riconoscerlo e piegarlo correttamente continua a essere un problema sorprendentemente complicato.
L’intelligenza artificiale generativa opera soprattutto nel mondo digitale.
Per entrare pienamente nel lavoro fisico servono robotica, sensori, visione artificiale, capacità motorie e macchine sufficientemente economiche e affidabili, tutti fattori che necessitano di investimenti difficilmente sostenibili in contesti quali quelli di molte PMI italiane.
Idraulici, elettricisti, manutentori, parrucchieri, cuochi e molte altre professioni manuali potranno certamente usare l’AI per preventivi, ricerca, organizzazione, diagnosi o amministrazione.
Cambierà una parte del loro lavoro.
Cambiare fisicamente un tubo sotto il lavandino rimane, per ora, un’attività piuttosto ostinatamente analogica, come sa chiunque si sia trovato a ferragosto con il sifone della cucina che perde.

Anche capire le persone continua a essere difficile

C’è poi una seconda categoria di attività nelle quali la distanza rimane significativa.
Quelle basate su contesto, relazioni umane, responsabilità e decisioni complesse.
Le analisi internazionali indicano comprensione interpersonale, giudizio contestuale, decision making complesso e responsabilità tra le caratteristiche per le quali il divario con le capacità dell’AI resta maggiore.
Pensiamo a un insegnante.
Può usare l’AI per preparare materiali, esercizi, verifiche, sintesi e percorsi personalizzati.
Ma capire perché un ragazzo improvvisamente non partecipa più alla lezione è un’altra cosa.
Lo stesso vale per medici, manager, consulenti, educatori, venditori e molte professioni di cura.
Una parte consistente del loro lavoro può essere assistita dall’AI.
La relazione continua a produrre valore e a restare una caratteristica che ha a che fare con l'umanità.

C’è però un problema particolare per chi sta entrando nel lavoro

Qui la questione diventa più delicata.
Molti lavori si imparano cominciando dalle attività più semplici.
Il giovane avvocato legge documenti. Il junior developer scrive codice relativamente semplice. Il praticante prepara bozze. Il giovane grafico produce esecutivi. L’assistente raccoglie dati. Il neoassunto prepara presentazioni.
Sono esattamente alcune delle attività che l’AI riesce più facilmente ad accelerare o svolgere.
Le ricerche più recenti segnalano tra i rischi emergenti l’erosione delle opportunità lavorative per i lavoratori più giovani, anche se finora la sostituzione occupazionale su larga scala rimane limitata.
Questo pone una domanda che le aziende dovrebbero prendere molto sul serio.
Se automatizziamo i compiti attraverso i quali i junior imparavano il mestiere, come formeremo i senior di domani?
Risparmiare quaranta minuti oggi potrebbe costarci una competenza fra cinque anni.

La produttività aumenta, ma non sempre dove ce l’aspettiamo

Sull’AI vengono spesso promessi aumenti di produttività quasi miracolosi.
Gli studi sperimentali mostrano effettivamente miglioramenti in diverse attività.
Quando però si osservano aziende e mercati del lavoro reali, il quadro diventa più complicato.
Le ricerche sul campo mostrano che i guadagni di produttività sono reali ma disomogenei. Il tempo risparmiato dai lavoratori non si traduce automaticamente in aumenti equivalenti di produzione, salari o occupazione.
Una ragione è abbastanza intuitiva.
Se risparmio trenta minuti per scrivere una relazione, devo ancora decidere cosa farne di quei trenta minuti.
Posso produrre più relazioni. Posso controllarle meglio. Posso parlare con un cliente. Posso semplicemente ricevere altre tre mail.
La tecnologia crea una possibilità.
L’organizzazione del lavoro decide cosa succede dopo.

In Italia il cambiamento potrebbe essere particolarmente irregolare

Il nostro mercato del lavoro aggiunge qualche complicazione.
Le analisi italiane rilevano una maggiore esposizione delle professioni amministrative, documentali e di supporto e una minore esposizione di molte occupazioni manuali. Allo stesso tempo sottolineano l’importanza di formazione continua e riqualificazione professionale per gestire la transizione.
C’è però anche un altro dato interessante.
Nel 2025 soltanto il 19,9% degli italiani tra 16 e 74 anni utilizzava strumenti di intelligenza artificiale, contro una media UE del 32,7%. L’Italia risultava penultima nell’Unione. Allo stesso tempo soltanto il 54,3% possedeva competenze digitali almeno di base.
Quindi potremmo trovarci davanti a una situazione curiosa.
Una tecnologia che avanza molto rapidamente dentro un Paese che continua ad avere difficoltà con le competenze digitali di base.
Il problema potrebbe diventare quindi anche una nuova forma di divario tra persone e aziende capaci di utilizzare bene questi strumenti e quelle che arriveranno più tardi.

Quali competenze diventano più importanti?

Qui possiamo abbandonare per un momento la sfera di cristallo.
Le indicazioni più recenti segnalano una crescita della domanda di competenze cognitive di livello superiore, competenze socio-emotive, competenze digitali e capacità legate all’AI, insieme ad AI literacy, adattabilità e capacità di mantenere un ruolo attivo nelle decisioni.
In pratica, diventano interessanti due estremi.
Da una parte: saper utilizzare l’AI.
Dall’altra: saper fare bene ciò che l’AI fatica a fare.
Conoscere profondamente un settore. Valutare. Decidere. Contestualizzare. Costruire relazioni. Assumersi responsabilità. Riconoscere quando una risposta apparentemente perfetta è in realtà una sciocchezza molto ben scritta.
È una combinazione decisamente più promettente della semplice capacità di memorizzare cinquanta prompt.
Su questo tema puoi approfondire anche quali competenze AI servono oggi nel lavoro.

Nasceranno anche nuovi lavori

Ogni trasformazione tecnologica elimina alcune attività e ne crea altre.
L’AI sta già facendo nascere professioni specialistiche legate a sviluppo dei modelli, infrastrutture, dati, sicurezza, governance, implementazione e integrazione.
Questi nuovi lavori tecnici rappresentano ancora una nicchia relativamente piccola del mercato, ma stanno crescendo rapidamente.
Poi ci saranno professioni meno facili da nominare.
Persone che oggi fanno marketing e domani gestiranno processi misti uomo-AI. Professionisti che controlleranno sistemi agentici. Responsabili di workflow automatizzati. Esperti di settore che utilizzeranno l’AI come moltiplicatore della propria competenza.
Le principali previsioni sul futuro del lavoro stimano nei prossimi anni un grande rimescolamento complessivo di occupazioni, con nuovi posti creati e altri spostati o trasformati. È importante ricordare che queste previsioni riguardano l’insieme dei macrotrend economici, tecnologici, demografici e ambientali, non l’intelligenza artificiale da sola.
Il futuro del lavoro assomiglia quindi più a un gigantesco rimescolamento che a una semplice sottrazione.

La domanda utile da fare sul proprio lavoro

Possiamo allora cambiare domanda.
Invece di: “L’AI farà sparire il mio lavoro?”
proviamo con: “Quali parti del mio lavoro può già fare bene?”
Poi: “Quali riuscirà probabilmente a fare tra due o tre anni?”
E infine: “Quali attività rimangono quelle per cui qualcuno dovrebbe continuare a chiamare proprio me?”
Questo esercizio è molto più concreto.
Prendete una settimana di lavoro e dividetela.
Attività ripetitive. Produzione di contenuti o documenti. Ricerca. Analisi. Decisioni. Relazioni. Attività fisiche. Controllo. Responsabilità.
A quel punto l’impatto dell’AI diventa molto meno astratto.

Il rischio maggiore potrebbe essere continuare a lavorare esattamente come prima

Sappiamo già abbastanza per evitare sia l’entusiasmo ingenuo sia il funerale anticipato del lavoro umano.
L’intelligenza artificiale sta entrando in moltissime professioni.
Lo fa attraverso le attività.
Alcune vengono automatizzate. Molte vengono accelerate. Altre diventano più importanti proprio perché difficili da automatizzare.
La conseguenza più probabile per molti di noi sarà lavorare in modo diverso.
Qui compare anche il vero elemento competitivo.
Due persone con la stessa professione potrebbero avere destini molto differenti.
Una continuerà a svolgere manualmente attività che l’AI può ormai accelerare.
L’altra utilizzerà quello stesso tempo per analizzare meglio, imparare, prendere decisioni, parlare con clienti e produrre lavoro di qualità superiore.
Avranno ancora lo stesso mestiere.
Probabilmente avranno già due lavori molto diversi.