Incrociando la velocità dei progressi in ambito AI e la preparazione della forza lavoro, un report del World economic forum delinea quattro futuri possibili per il 2030. Dal boom di produttività allo stallo economico: ecco gli scenari e le strategie per prepararsi.
I progressi nel campo dell’intelligenza artificiale andranno di pari passo con quelli legati alle competenze e capacità dei lavoratori di sfruttarli, senza subirli? È questo uno dei temi principali che emerge dalla lettura del report Four Futures for Jobs in the New Economy: AI and Talent in 2030, pubblicato a gennaio 2026 dal World economic forum.
Il documento delinea quattro scenari che mostrano come le diverse combinazioni tra trend legati all’AI e ai talenti – e in generale ai lavoratori – potrebbero plasmare il futuro del lavoro, oltre ad alcuni consigli strategici per preparare leader e decision maker ad affrontare qualsiasi scenario senza rimpianti.
Analizziamo allora cosa dice il report del Wef, pubblicato poco prima del tradizionale appuntamento con il Forum economico mondiale annuale di Davos dove, dal 1971, le élite mondiali si ritrovano per la discussione e il dibattito su temi che interessano l’intero pianeta.
Partiamo dal quadro attuale, influenzato soprattutto da due caratteristiche: l’elevata incertezza – dovuta soprattutto a un’instabile situazione geopolitica – e le rapide trasformazioni legate a transizioni sistemiche come quella green, alle dinamiche demografiche e ai progressi tecnologici. Uno scenario che Timothy Tiryaki, esperto globale nel campo della trasformazione culturale e della leadership, ha definito con un acronimo FLUX: fast (veloce), liquid (liquido), uncharted (inesplorato), eXperimental (sperimentale).
Il report del World economic forum cristallizza, in questo contesto in profondo mutamento, alcuni punti fermi. Da un lato, la percentuale di imprese che utilizza l’intelligenza artificiale almeno per una funzione è passata dal 55% del 2022 all’88% delle più recenti stime (Fonte: report State of AI in 2025 di McKinsey).
Una diffusione ormai pervasiva, che si riflette anche nelle competenze richieste, sempre di più, dal mercato del lavoro. Secondo un report Linkedin (relativo solo agli USA), le skill legate all’AI literacy sono ad esempio aumentate del 70% tra il 2024 e il 2025.
Le skill non devono però diventare un vuoto “catalogo di competenze“. Acquisirle non basterà più in un mondo in cui le skill diventano obsolete sempre più velocemente: servono maggiore agilità e capacità previsionale da parte dei sistemi di istruzione e formazione e un mindset diverso, volto all’apprendimento continuo, da parte delle persone.
Le traiettorie evolutive legate allo sviluppo tecnologico e alla forza lavoro potrebbero determinare, secondo gli esperti del WEF, quattro scenari futuri. Per delinearli, gli autori del report hanno incrociato, su un grafico a matrice, due diverse variabili.
Da un lato, l’avanzamento dell’AI, che indica quanto velocemente e in che misura stanno progredendo le capacità e l’autonomia delle tecnologie di intelligenza artificiale. Le due traiettorie evolutive contemplate da qui al 2030 in questo senso prevedono da un lato un avanzamento esponenziale, dall’altro un progresso più incrementale e dunque graduale.
L’altra variabile presa in esame per la matrice è la preparazione della forza lavoro, che misura la disponibilità di competenze che rendono i lavoratori pronti per un’economia trainata dall’AI. In questo caso, le due possibili traiettorie evolutive considerano uno scenario di preparazione diffusa e uno di preparazione limitata.
Da questa matrice emergono futuri molto diversi tra loro, ciascuno con specifiche implicazioni per imprese, lavoratori e governi.
Nel primo scenario, l’avanzamento esponenziale dell’AI si combina con una forza lavoro diffusamente preparata. Le scoperte rivoluzionarie nel campo dell’intelligenza artificiale ridefiniscono industrie, modelli di business e flussi di lavoro. La produttività decolla e l’innovazione prospera.
La diffusa preparazione all’AI consente alle persone di sfruttare quello che il report definisce il “salto agentico” – ovvero la transizione verso sistemi di intelligenza artificiale basati su agenti capaci di agire in autonomia – adattandosi alle economie incentrate sull’intelligenza artificiale e contenendo parzialmente la sostituzione dei lavoratori.
Molti posti di lavoro scompaiono, ma nuove professioni emergono e si diffondono rapidamente. In particolare, le persone assumono il ruolo di “orchestratori di agenti”, gestendo portafogli di macchine autonome. Le reti di protezione sociale, i quadri etici e i sistemi di governance faticano però a tenere il passo con la velocità e la portata del cambiamento.
Tra i principali rischi di questo scenario: l’eccesso di fiducia, il ritardo normativo, le reti energetiche sotto pressione e una dinamica “winner-takes-all” che potrebbe concentrare i benefici in poche mani. Sul fronte delle opportunità: progressi rivoluzionari in produttività, innovazione e sviluppo del capitale umano, con la sfumatura dei confini geografici nell’accesso a talenti e mercati.
Nel secondo scenario, l’avanzamento esponenziale dell’AI incontra una forza lavoro impreparata. La tecnologia corre più veloce della capacità dei lavoratori di adattarsi. Le imprese automatizzano in modo aggressivo per tamponare la carenza di talenti, sostituendo i lavoratori più rapidamente di quanto i sistemi di istruzione e riqualificazione riescano a formarli.
L’AI agentica prende il controllo di processi chiave, generando un’impennata di produttività ma anche nuovi rischi sistemici. Le economie avanzano tecnologicamente ma si fratturano socialmente: la disoccupazione schizza verso l’alto, la fiducia dei consumatori si erode e i governi affrontano crescenti rischi e instabilità sociale.
Il report evidenzia come in questo scenario la mobilità lavorativa si prosciughi quasi completamente entro il 2030. I lavori human-centric e il gig work assorbono parte dei lavoratori sostituiti, ma non possono accoglierli tutti. La concentrazione del potere in poche piattaforme tecnologiche distorce mercati e quadri normativi.
Tra le opportunità presenti in questo scenario vi sono l’espansione di processi e modelli di business ultra-snelli e AI-native, mentre la governance responsabile dell’AI diventa fonte di differenziazione competitiva e reputazionale.
Nel terzo scenario un progresso graduale dell’AI si incrocia con competenze diffuse tra i lavoratori. L’hype sull’intelligenza artificiale lascia spazio a un’integrazione pragmatica: la maggior parte dei settori vive una trasformazione incrementale, mentre i team ibridi uomo-AI ridisegnano le catene del valore.
Questo scenario contempla lo scoppio della “bolla dell’AI”, che in effetti alcuni analisti continuano a ritenere possibile. Questo evento sposta l’attenzione verso l’augmentation – cioè il potenziamento delle capacità umane – piuttosto che verso l’automazione di massa. I Paesi e le aziende che hanno investito precocemente in formazione, mobilità, infrastrutture digitali e governance dell’AI hanno creato le condizioni per assorbire e far progredire le tecnologie emergenti.
Sebbene la sostituzione e il turnover lavorativo siano aumentati, l’AI viene sempre più vista come un’opportunità piuttosto che una minaccia. I lavoratori utilizzano gli strumenti AI per potenziare le attività di routine, mentre i manager si adattano a guidare team ibridi uomo-macchina. Il report stima che gli strumenti AI abbiano facilitato una riduzione dei tempi di completamento fino all’80% per alcune attività.
I rischi principali includono un’eccessiva dipendenza sistemica dai processi abilitati dall’AI e l’intensificarsi della competizione strategica legata alle capacità tecnologiche e al controllo delle catene del valore critiche.
È lo scenario peggiore, in cui un avanzamento costante ma non rivoluzionario dell’AI incontra una forza lavoro priva di competenze critiche. La crescita della produttività è discontinua e le aziende si affidano all’automazione per colmare la carenza di talenti.
I benefici si concentrano nelle imprese e nelle aree geografiche con expertise in AI, mentre le altre vedono la propria competitività erodersi e aumentare il gap. La sostituzione colpisce principalmente i ruoli routinari, mentre aumenta il valore dei mestieri specializzati e delle occupazioni manuali.
Il progresso tecnologico è visibile, ma è ben lontano dall’essere trasformativo. Governi e imprese passano a un’implementazione selettiva e conservativa dell’AI, dando priorità a guadagni incrementali di efficienza. Molti lavoratori rimpiazzati dall’AI si spostano verso impieghi a minore produttività, minori competenze e minori tutele.
La speranza di una prosperità abilitata dall’AI, disattesa dai fatti, sfocia nella frustrazione, mentre i divari nell’adozione alimentano disuguaglianze, creano un’economia biforcata e limitano la crescita. La fiducia nelle istituzioni declina, alimentando polarizzazione e riducendo i già bassi livelli di engagement delle persone sul lavoro.
Il report del World economic forum si chiude con un elenco di consigli strategici per aiutare le imprese a prepararsi a qualsiasi scenario, indipendentemente da come evolveranno l’AI e il mercato del lavoro, senza avere rimpianti.
Iniziare in piccolo, costruire rapidamente, scalare ciò che funziona. Condurre esperimenti controllati partendo dalle sfide operative e di digitalizzazione a minor rischio. Imparare dai fallimenti a basso costo, comprendere i diversi casi d’uso della tecnologia nei vari settori e scalare l’integrazione dell’AI con attenzione.
Allineare le strategie tecnologiche e di gestione dei talenti. Con l’accelerazione del ritmo di trasformazione, garantire che tecnologia e talenti evolvano in tandem è fondamentale per sbloccare guadagni di produttività più ampi e resilienza sistemica nelle catene del valore. L’apprendimento dell’AI deve essere integrato nel flusso di lavoro per consentire uno sviluppo continuo, personalizzato e specifico per dominio.
Investire nella collaborazione uomo-AI e nei flussi di lavoro agentici. Progettare flussi di lavoro che prosperano sulla collaborazione uomo-macchina sarà cruciale per aumentare fiducia, produttività, adozione e resilienza. Dare priorità agli investimenti in augmentation, integrazione e gestione di flussi agentici e sviluppo di sistemi di apprendimento permanente AI-ready.
Investire nella data governance e nelle infrastrutture. I modelli AI sono validi quanto i dati su cui vengono addestrati. Dati affidabili saranno una fonte critica di valore aziendale, reputazione e fiducia. Le imprese che investono sistematicamente in infrastrutture dati, standard e governance emergeranno più resilienti.
Anticipare i fabbisogni di talenti e rendere le catene del valore a prova di futuro. Utilizzare la previsione strategica e l’analisi predittiva abilitata dall’AI per mappare le lacune emergenti di talenti e capacità. Investire in pipeline di talenti dinamiche e partnership con enti formativi e governi.
Rafforzare la cultura organizzativa e la fiducia nelle tecnologie emergenti. Curiosità, agilità e sperimentazione. Sono queste le caratteristiche più importanti, assieme all’alfabetizzazione sulla AI (AI literacy), per costruire fiducia nelle tecnologie e supportare una trasformazione aziendale che sia sostenibile anche per le persone.
Sulla capacità di sperimentare, di muoversi per iniziare già oggi a costruire un futuro migliorativo, punta l’Independent design company logotel, che ha coniato il concetto di Tryler: persone pronte ad agire, esplorare nuove pratiche e nuove strade per anticipare il futuro e generare impatto.
Prepararsi a implicazioni differenziate tra professioni, attività e mercati. Il ritmo e la portata dell’impatto dell’avanzamento dell’AI varieranno ampiamente tra professioni, attività, aree geografiche e settori. Sebbene molte attività routinarie, amministrative e analitiche di base possano affrontare la più alta sostituzione nella fase iniziale, altre potrebbero vedere crescere l’esposizione con l’accelerazione delle capacità dell’AI.
Progettare flussi di lavoro multigenerazionali. L’epoca in cui viviamo è la prima in cui coesistono fino a cinque generazioni diverse nei luoghi di lavoro, e le dinamiche demografiche dicono che, almeno nell’Occidente, le persone resteranno sempre più a lungo in azienda. Tra lavoratori di diverse generazioni può instaurarsi un rapporto di apprendimento reciproco, in maniera da accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale e ridurre i gap culturali.
Fare leva sulle partnership strategiche. Lavorare con partner – peer di settore, università, startup, fornitori di software e investitori – sarà fondamentale per attingere a competenze esterne, costruire flussi informativi e far emergere continuamente casi d’uso e lesson learnt.
Il 2030 è dietro l’angolo. Sarà un anno cruciale, che ci dirà ad esempio quanto il mondo sarà riuscito a fare sul fronte delle politiche ambientali e di sviluppo sostenibile, come ci ricorda l’Agenda 2030 dell’ONU.
Sarà anche l’anno in cui potremo forse iniziare a fare un bilancio più oggettivo – e meno influenzato dall’emotività – sull’impatto che l’intelligenza artificiale avrà avuto sul lavoro.
Quale dei quattro scenari delineato dal report del Wef si sarà compiuto o sarà più vicino al compimento?
Le premesse non sono rosee: secondo un sondaggio condotto dal WEF su oltre 10.000 dirigenti a livello globale, i cui risultati sono inclusi nel report, il 54% degli intervistati si aspetta che l’AI sostituirà posti di lavoro esistenti, mentre solo il 24% ritiene che ne creerà di nuovi. Il 45% prevede un aumento dei margini di profitto, ma appena il 12% si aspetta che questo si tradurrà in salari più alti.
Il futuro, però, non è scritto. Si può ancora contrastare con forza una prospettiva in cui a prevalere sarà la sostituzione e concentrare le energie affinché l’intelligenza artificiale non acuisca le disuguaglianze e i problemi già esistenti, ma diventi una leva in più per dare forma a un futuro migliorativo, più sostenibile e inclusivo.
