Se l'intelligenza artificiale entra in ogni mestiere, la rete di protezione non può restare un'opzione

Una trasformazione che non guarda in faccia il settore

Negli ultimi mesi le cronache economiche hanno alternato annunci di tagli di organico motivati esplicitamente dall’adozione di sistemi di intelligenza artificiale a clamorose marce indietro, con aziende costrette a riassumere personale dopo aver toccato con mano i limiti dell’automazione. Il quadro che emerge non è quello di un settore isolato in crisi, ma di una trasformazione trasversale che tocca produzione, servizio clienti, funzioni di back office e persino ruoli tecnici considerati fino a poco tempo fa immuni.

Non è una sensazione. L’International AI Safety Report 2026, il rapporto internazionale coordinato da un ampio gruppo di ricercatori ed esperti governativi, stima che circa il 60% delle occupazioni nelle economie avanzate e il 40% in quelle emergenti sia oggi esposto in qualche misura ai sistemi di intelligenza artificiale generalista. Il report sottolinea però che l’impatto reale dipenderà da quanto velocemente imprese e lavoratori adotteranno questi strumenti e da come reagiranno le istituzioni: l’esposizione tecnica, insomma, non è ancora destino economico.

I primi segnali, del resto, si vedono già nei numeri. Negli Stati Uniti, secondo dati raccolti dallo Yale Budget Lab e ripresi da diverse testate economiche, i settori tecnologico e finanziario stanno perdendo in media circa 28.000 posti al mese nel 2026, un’anomalia che spicca in un mercato del lavoro complessivamente solido. Nel Regno Unito, un’analisi di Morgan Stanley ha calcolato che le perdite occupazionali legate all’IA corrono a un ritmo doppio rispetto alla media globale, con le aziende britanniche che hanno tagliato circa l’8% dei ruoli nell’ultimo anno; tra le cinque grandi economie osservate nello studio, gli Stati Uniti sono risultati l’unico Paese con un saldo occupazionale netto positivo legato all’IA.

Emblematica l’affermazione di Charles Poon, vicepresidente per l’ingegneria hardware di Ford.

«L’intelligenza artificiale è uno strumento fantastico, ma è valida solo quanto le informazioni che si usano per addestrarla»

Per inciso: la casa automobilistica sta riassumendo centinaia di ingegneri esperti per lavorare su problemi di qualità che i sistemi automatizzati non sono in grado di risolvere: un dettaglio che vale più di molte analisi.

I casi non mancano, e non riguardano solo i tagli mancati. IBM ha affidato all’intelligenza artificiale gran parte delle proprie funzioni HR, con il sistema capace di evadere autonomamente circa il 94% delle pratiche standard. Il restante 6%, però, si è rivelato fuori portata: si trattava di casi che richiedevano valutazioni etiche complesse. Di fronte a questo limite, IBM ha in seguito comunicato l’obiettivo di triplicare, entro il 2026, le assunzioni di figure junior in tutte le sue divisioni negli Stati Uniti.

Per non parlare della compromissione di circa 20.000 account Instagram, compresi quelli della Casa Bianca e di Obama, o del disastro Air Canada, costretta a rimborsare un cliente dopo una risposta errata del proprio chatbot: tutti casi legati all’uso di operatori AI.

Forse Tufekci (sociologa e scrittrice turco-americana, docente di Sociologia e Public Affairs alla Princeton University nonchè editorialista del New York Times) ci ha preso? In un suo articolo sul New York Times sostiene che i grandi modelli linguistici non vanno confusi con macchine di ragionamento: sono, nelle sue parole, «motori di plausibilità», sistemi che generano risposte basate sulle probabili connessioni statistiche tra i dati con cui sono stati addestrati, non sulla verità o sul ragionamento. Per questo, scrive, non crede alle previsioni di un’imminente apocalisse occupazionale causata dall’IA: i compiti facilmente automatizzabili sono già stati eliminati da tempo grazie all’informatica tradizionale, mentre ciò che resta del lavoro umano richiede buon senso e capacità di giudizio che i chatbot attuali non possiedono. Questo, però, non impedisce all’intelligenza artificiale generativa di destabilizzare la società in modi più profondi di quanto riusciamo a immaginare.

Quando sono gli stessi protagonisti dell’IA a chiedere regole

Ciò che colpisce è che l’allarme non arrivi solo da sindacati o osservatori critici, ma anche da chi l’intelligenza artificiale la produce e la finanzia. Al World Economic Forum di Davos, l’amministratore delegato di JP Morgan Jamie Dimon ha avvertito che governi e imprese dovranno intervenire per sostenere i lavoratori spiazzati dall’automazione, pena il rischio di tensioni sociali serie.

Anche OpenAI, in un documento programmatico diffuso ad aprile 2026 e intitolato Industrial Policy for the Intelligence Age, ha sostenuto la necessità di una politica industriale ambiziosa e di un nuovo patto sociale capace di redistribuire i guadagni di produttività generati dall’IA, limitandone al contempo i rischi di spiazzamento occupazionale su larga scala. Tra le proposte più discusse: un fondo pubblico alimentato dalle aziende del settore per dare a ogni cittadino una quota del valore generato dalla tecnologia, una “dividendo di efficienza” sotto forma di settimana lavorativa più corta a parità di stipendio, e un aumento della tassazione sul capitale per finanziare reti di protezione più solide.

Nello stesso solco si muovono alcuni analisti ed ex funzionari pubblici che, secondo quanto riportato da Axios, stanno lavorando a proposte di architettura fiscale da preparare prima che un eventuale shock occupazionale si materializzi su larga scala, invece di rincorrerlo a crisi già iniziata: tra le idee sul tavolo, sussidi “portabili” da un impiego all’altro e una tassazione differenziata che penalizzi le imprese capaci di generare grandi output con organici sempre più ridotti.

Le prime risposte istituzionali, tra Stati Uniti, Europa e Italia

Qualche governo ha già iniziato a muoversi. In California, il governatore Gavin Newsom ha firmato a maggio 2026 un ordine esecutivo che impone alle agenzie statali di costruire un quadro strutturato di risposta alla disruption occupazionale legata all’IA, con una revisione delle tutele esistenti, dalla liquidazione ad altre forme di compensazione e un rafforzamento dell’accesso alle indennità di disoccupazione. Al Congresso americano sono stati presentati diversi disegni di legge, come l’AI Workforce PREPARE Act, pensati per spostare l’attenzione dalla sola perdita di posti a una gestione più ampia della transizione, anche se l’iter resta lento in un anno elettorale.

In Europa il quadro normativo è più strutturato: il Regolamento UE sull’intelligenza artificiale (AI Act) entra nella sua fase di piena applicazione il 2 agosto 2026. In Italia il recepimento è avvenuto con la legge 132/2025, mentre il Ministero del Lavoro e delle Politiche Sociali ha varato a dicembre 2025 le linee guida per l’adozione responsabile dell’IA nei contesti lavorativi e ha avviato un Osservatorio nazionale, in collaborazione con INAPP, per monitorare settori e professioni più esposti e proporre soluzioni concrete. Sul fronte degli ammortizzatori sociali, la legge di bilancio 2026 e i decreti collegati hanno aggiornato il sistema di tutele per lavoratori e imprese, anche se restano strumenti pensati più per la crisi congiunturale tradizionale che per una transizione tecnologica strutturale come quella in corso.

Perché l’intervento pubblico non è più rinviabile

Se si mette in fila tutto questo, il punto centrale è uno solo: quale che sia la declinazione — assistenti che affiancano il personale, agenti che sostituiscono interi flussi di lavoro, sistemi che ridisegnano intere funzioni aziendali — l’intelligenza artificiale è destinata a interferire con la quasi totalità delle professioni, nessuna esclusa davvero del tutto. Non è più una questione di “se”, ma di velocità, intensità e distribuzione dei costi.

Proprio per questo un intervento congiunto degli Stati non è solo auspicabile, ma diventa una scelta politica obbligata. Da un lato servono strumenti che scoraggino i tagli indiscriminati e più rapidi rispetto alla reale capacità dell’economia di riassorbire i lavoratori — attraverso incentivi, obblighi di trasparenza sull’impatto occupazionale delle scelte tecnologiche, percorsi di riqualificazione finanziati in anticipo e non rincorsi dopo il licenziamento. Dall’altro, per chi non riuscirà comunque a reinserirsi, servono reti di protezione sociale robuste e durature nel tempo, non i sussidi-ponte pensati per le crisi cicliche del passato: una combinazione di ammortizzatori aggiornati, formazione continua realmente accessibile e, secondo alcune delle proposte più discusse a livello internazionale, forme di redistribuzione del valore generato dall’automazione.

Jevons era un’economista britannico (al tempo William Stanley Jevons), che nel 1865, nel libro The Coal Question, osservò un fenomeno apparentemente controintuitivo: i miglioramenti nell’efficienza delle macchine a vapore, che avrebbero dovuto ridurre il consumo di carbone in Gran Bretagna, ne causarono invece un aumento. Il motivo: rendendo il carbone più economico da utilizzare, l’efficienza ne ampliò gli usi possibili e la domanda complessiva crebbe più di quanto si risparmiasse per unità di lavoro.

Il paradosso di Jevons ci ricorda che rendere un processo più efficiente non porta a consumare meno risorse, ma finisce paradossalmente per farne aumentare l’uso complessivo. Su chi si avvantaggi di questo surplus, però, non dice nulla: è una questione politica, non tecnologica. Ed è proprio questa la domanda decisiva.

Il principio è stato poi applicato a molti altri contesti: dai consumi energetici a quelli idrici, fino all’informatica. Nel dibattito attuale sull’IA, l’analogia è diretta: rendere l’intelligenza artificiale più efficiente (modelli più economici, più veloci, meno energivori) non porta necessariamente a “farne meno”, ma tende ad allargarne l’uso a nuovi ambiti, aumentando nel complesso i consumi di calcolo, energia e, nel ragionamento dell’articolo, anche l’impatto sul mercato del lavoro. Da qui l’osservazione conclusiva: l’efficienza tecnica non decide da sola chi guadagna e chi perde da questo processo; quella è, appunto, una scelta politica.

Lasciare che sia il solo mercato a decidere tempi e vittime di questa transizione, come ammoniscono ormai anche molti dei protagonisti dell’industria dell’IA, rischia di scaricare sulle persone il costo di una scelta tecnologica collettiva. Coordinare le risposte tra Stati, evitando che ciascun Paese affronti la questione in ordine sparso, con il rischio di una corsa al ribasso sulle tutele pur di restare competitivi. Questa è la vera scommessa politica dell’era dell’intelligenza artificiale, forse più decisiva della corsa tecnologica stessa.

Fenix & Vega ovviamente non sta a guardare ma cerca sempre, con la massima flessibilità ed un occhio costante al cambiamento del panorama descritto, di trovare il compromesso più idoneo alle esigenze di business dei propri Clienti: si chiama strategia o, nel breve termine, tattica.

Non ci facciamo trascinare dalla novità, dall’impeto dell’ultimo ritrovato delle scienze informatiche, non corriamo, in maniera impulsiva, alle ultime mode.Il nostro orientamento alla formazione continua ed all’approfondimento, da diverse prospettive, della tematica trattata, ci permette di “surfare le onde” dell’IA e di preservare, come obiettivo principale, gli investimenti dei nostri partner e Clienti.

Fonti: International AI Safety Report 2026; LSE United States Politics and Policy Blog; Yale Budget Lab (dati ripresi da Insurance Journal, luglio 2026); Morgan Stanley / Baker Tilly Global Insights; Axios; documento programmatico OpenAI “Industrial Policy for the Intelligence Age” (aprile 2026); Governor of California, ordine esecutivo maggio 2026; Ministero del Lavoro e delle Politiche Sociali; iusprivacy.eu; redigo.info.