Un nuovo report Anthropic misura l’impatto reale dell’intelligenza artificiale sul mercato del lavoro. I dati dicono che non c’è ancora un’emergenza occupazionale. Ma ci sono segnali che non possiamo ignorare e che ci devono spingere a capire in quale direzione guidare il potere trasformativo dell’AI.
In sintesi. L’intelligenza artificiale non ha ancora prodotto un impatto significativo sull’occupazione. È questa la principale evidenza del nuovo report Anthropic (marzo 2026), che per la prima volta misura l’esposizione reale, non teorica, dei lavoratori all’AI. Ma emergono segnali che riguardano soprattutto chi sta entrando adesso nel mercato del lavoro.
Alcuni mesi fa sui media imperversava un termine: jobpocalypse. Cioè l’apocalisse dei posti di lavoro (job apocalypse) soprattutto per i lavoratori entry-level, causato dall’intelligenza artificiale. Ne avevamo già parlato sul nostro magazine, evidenziando come ricerche e dati disponibili mitigassero in realtà quella narrazione.
Adesso, un nuovo studio condotto da Anthropic – la società che sviluppa il modello di AI generativa Claude –, sembra confermare che un’apocalisse lavorativa non c’è. Almeno per il momento.
Lo studio Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence, firmato dagli economisti Maxim Massenkoff e Peter McCrory, ha il merito principale di introdurre una nuova metrica, chiamata esposizione osservata (observed exposure), che per la prima volta combina due dimensioni fino ad oggi analizzate separatamente: le capacità teoriche dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e i dati reali di utilizzo su piattaforma (in questo caso, proprio Claude).
Come scrive Pasquale Viscanti (co-founder della AI Week) nella sua newsletter, si tratta in sostanza di una “cosa semplice ma decisiva: separare ciò che l’Intelligenza Artificiale potrebbe fare da ciò che sta già facendo nel mondo reale”.
Il risultato di questa operazione è sintetizzato da un grafico che sta girando molto su Linkedin e sul web.
Il grafico (e lo studio) evidenzia come la “copertura” reale – cioè la percentuale di attività in un determinato settore lavorativo che i sistemi AI potrebbero potenzialmente coprire – sia molto inferiore a quella teorica, anche in quei settori (Computer & Math, Office & administration, Business & finance) che sono potenzialmente più “esposti” all’ingerenza dell’intelligenza artificiale.
Il quadro che emerge è dunque più articolato di quanto le narrazioni dominanti lascino intendere: l’AI non è né la rivoluzione già avvenuta che alcuni dipingono, né un rischio da rimandare a un futuro lontano. È una trasformazione in corso, silenziosa e disomogenea, che richiede strumenti di lettura nuovi e decisioni da prendere adesso. Prima di vedere nel dettaglio cosa ci dicono i dati, vale la pena capire perché questa ricerca segna un passo avanti rispetto a tutto ciò che è stato prodotto finora.
Per capire la novità del report Anthropic, occorre fare un passo indietro. La maggior parte delle ricerche sull’impatto dell’AI sul lavoro si è basata finora su misurazioni di esposizione teorica: quanto velocemente un LLM potrebbe, in linea di principio, eseguire i task associati a una determinata professione? Il lavoro di riferimento in questo campo – lo studio di Eloundou et al. (2023) – assegnava a ciascun task un punteggio basato sulla fattibilità tecnica, indipendentemente dal fatto che quella fattibilità si traducesse in un utilizzo reale.
Il limite di questo approccio è evidente: misurare ciò che l’AI potrebbe fare non dice nulla su ciò che sta effettivamente facendo nelle organizzazioni. E il divario tra le due dimensioni, come dimostra il report Anthropic, è molto più ampio di quanto si pensasse.
La nuova metrica dell’esposizione osservata corregge questo limite incrociando le stime di fattibilità teorica con i dati reali di utilizzo della piattaforma Claude, pesando in modo più significativo gli usi automatizzati, cioè quelli in cui l’AI sostituisce il lavoro umano, rispetto agli usi di semplice supporto o affiancamento. Il risultato è una fotografia più fedele della realtà: per esempio, nella categoria Computer & Math, dove la fattibilità teorica supera il 90%, la copertura osservata si ferma al 33%. In Office & Admin, altro settore tra i più teoricamente esposti, il divario è altrettanto marcato.
Questo non significa che le professioni cognitive siano al sicuro. Significa che l’adozione reale è ancora in una fase iniziale e che il confine tra ciò che l’AI fa e ciò che potrebbe fare è destinato a spostarsi rapidamente man mano che le capacità avanzano e la diffusione si allarga.
Chi sono, nel frattempo, i lavoratori più esposti? Il report identifica in cima alla classifica i programmatori informatici (74,5% di copertura osservata), gli addetti al customer service (70,1%), gli operatori di data entry (67,1%) e gli specialisti di documentazione medica (66,7%). All’estremo opposto, il 30% dei lavoratori ha esposizione zero: cuochi, meccanici, bagnini, baristi, professioni che richiedono evidentemente presenza fisica, giudizio situazionale, relazione diretta con persone e ambienti.
Vale la pena notare anche il profilo demografico dei lavoratori più esposti: sono più spesso donne, più istruiti, meglio retribuiti e tendenzialmente più anziani. Non si tratta dei lavoratori tradizionalmente considerati “a rischio”, ma delle classi professionali del lavoro cognitivo strutturato, un elemento che complica ulteriormente le narrazioni semplicistiche sulla disruption dell’AI.
Se i dati sull’occupazione complessiva non mostrano ancora variazioni significative, il report individua un segnale più sottile – e per certi versi più preoccupante – che riguarda chi sta cercando di entrare nel mercato del lavoro, non chi ci è già dentro.
Analizzando i tassi di nuove assunzioni tra i lavoratori di 22-25 anni attraverso i dati della Current Population Survey, i ricercatori osservano una divergenza a partire dal 2024: mentre il tasso di ingresso nelle occupazioni meno esposte all’AI rimane stabile intorno al 2% mensile, quello nelle occupazioni più esposte scende di circa mezzo punto percentuale.
In termini relativi, si tratta di un calo del 14% nel tasso di job finding nelle professioni più esposte per i lavoratori più giovani rispetto al 2022. È un dato appena statisticamente significativo, ma coerente con quanto rilevato da ricerche parallele, come ad esempio lo studio Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence della Stanford University. Lo stesso calo non si osserva per i lavoratori over 25.
Gli autori sono cauti nelle interpretazioni: i giovani non assunti potrebbero restare nel loro lavoro attuale, orientarsi verso altri settori o tornare a formarsi. Ma la direzione del segnale è chiara: le porte d’ingresso alle professioni cognitive strutturate si stanno restringendo per chi sta entrando adesso nel mercato del lavoro.
Questo dato si affianca a un’ulteriore evidenza del report: le occupazioni con maggiore esposizione osservata sono quelle che il Bureau of Labor Statistics statunitense prevede cresceranno meno nei prossimi dieci anni. Per ogni aumento di 10 punti percentuali nell’esposizione osservata, la proiezione di crescita occupazionale del BLS scende di 0,6 punti percentuali. È una correlazione modesta, ma significativa: suggerisce che le aspettative degli analisti del lavoro e i segnali emergenti dall’utilizzo reale dell’AI stiano già convergendo verso la stessa direzione.
Cosa dobbiamo ricavare quindi dallo studio di Anthropic? Che i nostri posti di lavoro sono al sicuro? Che l’AI non avrà quell’impatto tanto temuto sul mondo del lavoro?
Assolutamente no. Intanto, perché gli autori stessi ricordano che l’impatto dell’AI sul lavoro potrebbe assomigliare più alla diffusione di internet o all’apertura al commercio con la Cina che allo shock pandemico. Un cambiamento lento, strutturale, difficile da isolare nel breve periodo e confuso da altri fattori come il ciclo economico, le politiche commerciali, le dinamiche settoriali.
Poi, perché in realtà alcuni segnali, che potremmo definire deboli, sull’impatto dell’AI soprattutto nel posti di lavoro entry-level e sulle professioni più esposte alla “copertura” da parte dell’AI, sono, come abbiamo visto, confermati dal report e vanno monitorati nel tempo.
Al di là degli insight, c’è poi una riflessione di fondo che il report di Anthropic suggerisce: e cioè che il momento di agire è adesso.
Se l’impatto dell’AI sul lavoro è ancora silenzioso, questo non significa che non arriverà in un futuro prossimo. Lo studio dei ricercatori di Claude dovrebbe spingere tutti noi – persone, leader, manager, istituzioni, organizzazioni e aziende – a decidere già ora come guidare una trasformazione che prima o poi arriverà, ma i cui esiti non sono scritti.
Come? Guardando all’AI in modo diverso.
Non concentrandoci sulla velocità dell’AI e sull’attesa di modelli sempre più performanti, ma su cosa farne dell’AI. Spostando il focus dall’utilizzo all’interazione. Sviluppando competenze di base per valutare criticamente gli output e capire con quale AI abbia senso interagire in ogni situazione. Capendo come, se “situata” e applicata a problemi reali, l’AI è già in grado di migliorare la vita di persone e comunità in zone del mondo diverse dal cosiddetto Occidente. Applicando l’AI alla formazione, con agenti che si adattano al ritmo e alle esigenze di ciascuno, restituendo alle persone il tempo e l’energia per concentrarsi su ciò che conta davvero.
Alcuni di questi spunti sono approfonditi nel booklet Intelligenze di Weconomy 17 – XXL Expectations, progetto di ricerca open-source della Independent design company logotel.
Grazie alle riflessioni di professori – Federico Cabitza, Gino Roncaglia, Payal Arora – e professionisti impegnati tutti i giorni in un’adozione dell’AI che sia trasformativa e che generi impatti su persone e comunità – come Daniele Cerra, Vincenzo Scagliarini e Matteo Ordanini – Weconomy prova a portare il dibattito sull’AI su un piano diverso: non sull’AI come generatore di risposte, ma come partner cognitivo in grado di farci immaginare nuove domande, nuovi modi di fare le cose.
È il cambio di prospettiva che serve, ora più che mai, per capire finalmente non cosa può fare l’AI, ma cosa possiamo fare noi con l’AI.
L’intelligenza artificiale sta causando disoccupazione? Secondo il report Anthropic del marzo 2026, finora non si registra un aumento sistematico della disoccupazione nelle professioni più esposte all’AI. Tuttavia emergono segnali di rallentamento nelle assunzioni per i lavoratori under 25 nelle occupazioni più esposte.
Quali sono le professioni più esposte all’intelligenza artificiale? Secondo il report Anthropic, le professioni con maggiore esposizione osservata sono: programmatori informatici (74,5%), addetti al customer service (70,1%), operatori di data entry (67,1%) e specialisti di documentazione medica (66,7%).
Cos’è l’esposizione osservata all’AI? L’esposizione osservata (observed exposure) è una nuova metrica introdotta dal report Anthropic 2026 che combina le capacità teoriche dei modelli AI con i dati reali di utilizzo, distinguendo tra ciò che l’AI potrebbe fare e ciò che sta effettivamente facendo nelle organizzazioni.
L’AI avrà un impatto sul mercato del lavoro in futuro? Gli autori del report Anthropic confrontano l’impatto dell’AI a quello della diffusione di internet: un cambiamento lento e strutturale, difficile da isolare nel breve periodo. I dati attuali non mostrano un’emergenza, ma indicano che le organizzazioni devono prepararsi ora.
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