Ia e lavoro in Italia: quali professioni sono a rischio?

L’irruzione dell’Intelligenza Artificiale (IA) sta catalizzando una trasformazione epocale nel tessuto economico e sociale italiano, portando con sé sia opportunità di crescita ineguagliabili sia sfide di rilievo per il panorama lavorativo. Molteplici studi e analisi convergono nel tracciare un quadro articolato, dove l’IA si configura come un propulsore di sviluppo formidabile, ma altresì come un elemento di possibile squilibrio per milioni di lavoratori.

L’IA: un’occasione di espansione per l’Italia

Stime indicano che l’adozione estesa dell’IA potrebbe accrescere il PIL nazionale dell’1,8% entro il 2035, innescando una crescita di circa 38 miliardi di euro. Questo scenario favorevole è promosso dalla capacità dell’IA di affinare i procedimenti produttivi, automatizzare mansioni ripetitive e svincolare risorse umane per attività a più alto valore aggiunto. Settori strategici quali la manifattura evoluta, il comparto finanziario e il commercio al dettaglio sono particolarmente avvantaggiati per sfruttare quest’ondata di innovazione.
Accenture, nel suo report Technology Vision 2025, sottolinea come l’IA possa rappresentare “un vantaggio enorme” per l’Italia, agevolando il Paese nel superare il divario con altre economie europee e nel consolidare la sua posizione come polo di innovazione. La diversificazione dell’economia italiana, con la presenza di imprese leader nella robotica, nel settore agroalimentare e nei brand del lusso, costituisce un ambiente proficuo per l’applicazione di soluzioni IA innovative.

Prompt per l’AI:

Un’immagine iconica che rappresenti l’impatto dell’Intelligenza Artificiale sull’economia e il lavoro in Italia. L’immagine dovrebbe includere tre elementi principali:

1. Un ingranaggio stilizzato: Rappresenta il motore dell’economia italiana. L’ingranaggio è composto da simboli che richiamano i settori chiave dell’economia italiana, come la manifattura (una piccola fabbrica stilizzata), la finanza (un grafico in crescita), l’agroalimentare (un grappolo d’uva) e il retail (un carrello della spesa).
2. Una figura umana: Rappresenta i lavoratori italiani. La figura è stilizzata e androgina, per rappresentare sia uomini che donne. Una metà della figura è illuminata e connessa all’ingranaggio, simboleggiando i lavoratori che si integrano con l’IA. L’altra metà è in ombra e parzialmente disconnessa, simboleggiando i lavoratori a rischio di sostituzione.
3. Un circuito stampato: Rappresenta l’Intelligenza Artificiale. Il circuito è stilizzato e si integra con l’ingranaggio, alimentandolo e ottimizzandone il funzionamento.

Stile: L’immagine dovrebbe avere uno stile iconico e ispirato all’arte naturalista e impressionista, con particolare attenzione alle metafore. Utilizzare una palette di colori caldi e desaturati, come ocra, terracotta, verde oliva e grigio tortora. L’immagine non deve contenere testo, deve essere semplice e unitaria e facilmente comprensibile.

L’impatto sul mondo del lavoro: rischi e opportunità

Nonostante le prospettive di crescita, l’IA desta preoccupazioni considerevoli riguardo al futuro del lavoro. Si prevede che circa 15 milioni di lavoratori italiani saranno toccati dagli effetti dell’IA entro il 2035. Di questi, 6 milioni potrebbero subire una sostituzione integrale, mentre 9 milioni dovranno integrare l’IA nelle loro attività quotidiane.

Le professioni più vulnerabili sono quelle intellettuali automatizzabili, come contabili, tecnici bancari, matematici ed economisti. Viceversa, le professioni ad alta complementarità con l’IA comprendono avvocati, magistrati, dirigenti e psicologi.

Un aspetto cruciale è la relazione tra livello di istruzione e vulnerabilità al rischio. I lavoratori con un’istruzione superiore sono più inclini alla sostituzione o alla necessità di adattarsi all’IA. Questo dato evidenzia l’urgenza di investire in piani di riqualificazione e formazione continua per aiutare i lavoratori ad acquisire le competenze indispensabili per affrontare le sfide future.

Inoltre, le donne si rivelano più esposte rispetto agli uomini, costituendo una quota maggiore dei lavoratori ad elevata esposizione di sostituzione e di complementarità. Questo dato implica che l’IA potrebbe intensificare il divario di genere nel mercato del lavoro, a meno che non vengano attuate politiche specifiche per promuovere la parità di genere e sostenere l’occupazione femminile.

Il divario italiano nell’adozione dell’IA

Nel 2024, solo l’8,2% delle aziende italiane faceva uso di sistemi di intelligenza artificiale, a fronte del 19,7% riscontrato in Germania e del 13,5% che rappresentava la media dell’Unione Europea.

Questa disparità si manifesta in modo marcato nei settori del commercio e della produzione industriale, dove il tessuto imprenditoriale italiano, contraddistinto da una prevalenza di piccole e medie imprese, incontra difficoltà nell’assimilazione di tecnologie all’avanguardia.

Tuttavia, il 19,5% delle imprese italiane prevede di investire in beni e servizi legati all’IA nel biennio 2025-2026. Le grandi imprese mostrano una maggiore propensione all’investimento rispetto alle PMI.

Per colmare il divario tecnologico, è necessario aumentare gli investimenti in ricerca e sviluppo. L’Italia investe solo l’1,33% del PIL, rispetto alla media europea del 2,33%. L’obiettivo Ue è arrivare a una media del 3% per il 2030, una soglia già superata dalla Germania.

Fiducia e competenze: le chiavi per il successo

L’88% dei manager italiani considera di primaria importanza la divulgazione della strategia aziendale relativa all’IA per consolidare la sicurezza e la serenità dei propri dipendenti.

Occorre, inoltre, indirizzare risorse verso l’aggiornamento professionale dei lavoratori per assicurare che la forza lavoro sia adeguatamente preparata a utilizzare al massimo il potenziale offerto dalla tecnologia. Il 73% dei dirigenti ritiene essenziale investire nella formazione dei dipendenti nei prossimi tre anni.

Accenture evidenzia come l’IA stia raggiungendo un livello di autonomia senza precedenti, trasformandosi in un alleato strategico per la produttivit e l innovazione.
–> Secondo Accenture, l’IA sta evolvendo a un grado di indipendenza mai visto prima, diventando un partner chiave per l’incremento della produttività e l’impulso all’innovazione.

Tuttavia, questa evoluzione pone una sfida cruciale per le aziende garantire fiducia nei sistemi ia sia per i dipendenti sia per i consumatori.
–> Ciononostante, tale progresso impone alle imprese una sfida fondamentale: creare un clima di fiducia nei confronti dei sistemi di IA, tanto per i collaboratori quanto per la clientela.

Nonostante ciò, questo progresso introduce un’ardua prova per le organizzazioni: infondere affidabilità nei sistemi di IA, sia tra la forza lavoro che tra la clientela.

Un Nuovo Umanesimo Tecnologico: Armonizzare Progresso e Benessere

L’avvento dell’IA rappresenta una sfida complessa che richiede un approccio olistico e una visione lungimirante. Non si tratta solo di abbracciare la tecnologia per aumentare la produttività, ma di farlo in modo responsabile e sostenibile, mettendo al centro le persone e il loro benessere. È necessario promuovere un “nuovo umanesimo tecnologico”, dove l’IA sia al servizio dell’uomo e non viceversa. Questo richiede un impegno congiunto da parte di governi, imprese, istituzioni educative e società civile per garantire che i benefici dell’IA siano distribuiti equamente e che nessuno venga lasciato indietro. Solo così potremo costruire un futuro in cui l’IA sia un motore di progresso e prosperità per tutti.

L’Intelligenza Artificiale è un campo vasto e in continua evoluzione. Un concetto fondamentale da comprendere è il machine learning, ovvero la capacità delle macchine di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmate. Questo permette ai sistemi di IA di migliorare le proprie prestazioni nel tempo, adattandosi a nuove situazioni e risolvendo problemi complessi.

Un concetto più avanzato è quello del transfer learning, una tecnica di machine learning in cui un modello addestrato su un problema viene riutilizzato come punto di partenza per un modello su un secondo problema. Questo è particolarmente utile quando si hanno pochi dati per il secondo problema, poiché il modello può beneficiare delle conoscenze acquisite sul primo problema. Nel contesto dell’articolo, il transfer learning potrebbe essere utilizzato per adattare modelli di IA sviluppati in altri settori (ad esempio, la finanza) per risolvere problemi specifici del settore manifatturiero italiano.

L’articolo che hai letto ci invita a una riflessione profonda: come possiamo assicurarci che l’IA sia uno strumento di progresso inclusivo e non un fattore di disuguaglianza? Come possiamo preparare i lavoratori italiani alle sfide del futuro, fornendo loro le competenze necessarie per prosperare in un mondo sempre più automatizzato? La risposta a queste domande non è semplice, ma è fondamentale per costruire un futuro in cui l’IA sia un’opportunità per tutti.