La sfida dell’era dell’Intelligenza artificiale
L’Intelligenza artificiale generativa (GenAI) sta ridisegnando in profondità la struttura del mercato del lavoro globale. Due rapporti internazionali pubblicati nel 2026, il primo redatto dall’Ocse e il secondo dall’Organizzazione Internazionale del Lavoro, convergono su un punto centrale: la tecnologia in sé non è il fattore determinante, lo sono le competenze delle persone che la utilizzano, le politiche pubbliche che ne governano la diffusione e la capacità dei sistemi educativi e formativi di adeguarsi alla velocità del cambiamento. Il quadro che emerge è quello di una trasformazione già in atto, ma distribuita in modo diseguale tra settori diversi, paesi e categorie di lavoratori.
L’IA alza il livello delle competenze richieste
Il policy brief AI and skills: What we know so far sintetizza la ricerca internazionale disponibile sul rapporto tra intelligenza artificiale e competenze lavorative. Il primo dato significativo è che la carenza di competenze frena l’adozione dell’IA stessa. Il 40% dei datori di lavoro nei settori manifatturiero e finanziario indica la mancanza di profili adeguati come il principale ostacolo all’implementazione, e più della metà delle piccole e medie imprese non ha ancora avviato alcun processo di adozione di strumenti di Intelligenza artificiale generativa.
Sul versante della domanda di lavoro, l’IA sposta la richiesta verso competenze di livello più elevato. Più della metà dei datori di lavoro nei settori manifatturiero e finanziario dichiara di aver registrato un aumento della domanda di lavoratori altamente qualificati. Si tratta di un processo di upgrading delle qualifiche richieste che, se non accompagnato da adeguate politiche di formazione, rischia di accentuare le disuguaglianze già esistenti tra lavoratori ad alta e bassa qualificazione.
L’Ocse individua tre priorità di intervento: monitorare in modo continuativo l’evoluzione della domanda di competenze e l’impatto dell’IA sull’occupazione, con attenzione specifica alle diverse categorie di lavoratori; ampliare l’accesso a programmi di upskilling e reskilling, in particolare per le Pmi e per i lavoratori a rischio di esclusione digitale; garantire che le politiche pubbliche siano informate da dati aggiornati, sapendo che i dati disponibili tendono a rincorrere sviluppi tecnologici che procedono a velocità superiore.
Quasi 80 milioni di lavoratori esposti in Asia sudorientale
Il rapporto Ilo Generative AI and labour markets in ASEAN: Significant exposure, limited disruption, uneven preparedness analizza invece l’impatto della GenAI sui mercati del lavoro degli undici paesi dell’ASEAN. Secondo le stime Ilo riferite al 2025, il 22,9% dell’occupazione totale nell’area, pari a quasi 80 milioni di lavoratori, è concentrato in occupazioni con un grado di esposizione all’IA generativa superiore al minimo. Soltanto il 3,3% della forza lavoro, corrispondente a 11,7 milioni di persone, opera nelle occupazioni classificate nella categoria ad esposizione più elevata. Circa il 67% dell’occupazione resta invece concentrato in mansioni prive di esposizione identificata.
I dati variano sensibilmente tra i paesi della regione. Singapore registra la quota più alta di lavoratori con esposizione superiore al minimo (42,2% dell’occupazione totale), seguita dalle Filippine (28,1%), Indonesia (21,7%), Vietnam (20,8%) e Thailandia (20,6%). Tale distribuzione riflette, tra l’altro, le diverse strutture settoriali delle economie nazionali: Singapore dispone di un ecosistema digitale avanzato, infrastrutture solide e un approccio governativo integrato all’IA che ne fanno un caso pressoché unico nella regione.
Il rapporto sottolinea inoltre che l’adozione della GenAI è ancora in una fase iniziale e disomogenea, concentrata nelle occupazioni a elevata intensità tecnologica, con una penetrazione comparativamente limitata nei ruoli amministrativi e d’ufficio, nonostante questi ultimi presentino livelli di esposizione potenziale molto alti. La trasformazione del mercato del lavoro è quindi in corso, ma la perturbazione su larga scala non è ancora visibile nei dati.
Il divario di genere nell’esposizione all’Intelligenza artificiale
Uno dei dati più rilevanti del rapporto Ilo riguarda la distribuzione per genere dell’esposizione all’IA. Le donne risultano più che doppie numericamente rispetto agli uomini tra i lavoratori nelle occupazioni ad alta esposizione all’IA generativa, riflettendo la loro maggiore concentrazione in ruoli impiegatizi, amministrativi e professionali. Giovani lavoratori (di età compresa tra i 15 e i 24 anni) e adulti mostrano invece livelli di esposizione complessivamente simili.
Questo dato solleva interrogativi rilevanti sul piano delle politiche di genere: l’IA rischia di colpire in modo sproporzionato categorie di lavoratrici che già affrontano barriere strutturali nel mercato del lavoro, rendendo ancora più urgente un’attenzione specifica alle donne nell’ambito dei programmi di formazione e riqualificazione. Il rapporto Ilo indica esplicitamente tra le priorità regionali l’ampliamento dei programmi di upskilling e reskilling con un focus specifico su donne e giovani.
Preparazione disomogenea e rischio di un divario tra paesi
Sia il rapporto Ocse che quello Ilo convergono nell’evidenziare un preparedness gap, un divario nella capacità di risposta e adattamento, distribuito in modo diseguale. Sul piano delle imprese, le PMI affrontano ostacoli significativi all’adozione dell’IA rispetto alle grandi imprese. Sul piano dei paesi, i divari infrastrutturali, formativi e istituzionali tra economie avanzate ed emergenti rischiano di tradursi in nuove forme di disuguaglianza digitale globale.
L’Ilo raccomanda in questo senso di rafforzare il coordinamento regionale in materia di sviluppo delle risorse umane nell’area ASEAN, potenziare il supporto alle micro, piccole e medie imprese per superare le barriere all’adozione dell’IA, e investire in sistemi di scambio di conoscenze tra i paesi membri. L’Ocse, dal canto suo, invita a una sorveglianza sistematica degli effetti dell’IA su diversi sottogruppi della popolazione lavorativa, riconoscendo che i dati disponibili sono spesso in ritardo rispetto alla velocità dell’innovazione tecnologica.
Verso una governance centrata sulle persone
I due rapporti convergono su una premessa fondamentale: i guadagni di produttività legati all’IA non si producono automaticamente, ma dipendono da investimenti in capitale umano, protezione sociale e scelte politiche consapevoli. Sfruttare i benefici dell’IA richiede molto più del semplice accesso alla tecnologia, e gli esiti futuri del mercato del lavoro dipenderanno più dalle scelte politiche volte a costruire la preparazione e la resilienza di lavoratori, imprese e istituzioni, rispetto all’esposizione in sé.
Questa prospettiva implica un cambiamento di paradigma nella governance dell’Intelligenza artificiale: ossia un passaggio dalla logica della regolazione reattiva a quella della preparazione proattiva. Ciò significa investire nei sistemi di istruzione e formazione continua, garantire l’accesso equo agli strumenti di riqualificazione professionale, proteggere le categorie più vulnerabili attraverso adeguati sistemi di protezione sociale e assicurarsi che i benefici della transizione digitale siano distribuiti in modo inclusivo. Le politiche del lavoro, pardendo da queste considerazioni, non possono più essere pensate separatamente dalle politiche industriali, digitali ed educative: la risposta all’IA richiede una strategia integrata e multi-livello che nessun singolo attore, pubblico o privato, può affrontare da solo.
Il futuro del lavoro non è già scritto, esso dipenderà in misura decisiva dalla qualità delle scelte politiche che verranno compiute nei prossimi anni. Una trasformazione che può essere opportunità o fonte di nuove esclusioni: la differenza la faranno le competenze, la governance e la volontà di investire nelle persone prima che nella tecnologia.
