I lavori ‘a rischio per l’AI’ stavano già scomparendo prima del lancio di ChatGPT

Uno studio importante scopre che i lavori a rischio per l’AI stavano già scomparendo prima del lancio di ChatGPT, ma gli studenti formati in quelle competenze hanno finito per avere salari più alti e assunzioni più rapide.

Una vasta collaborazione di ricerca tra università statunitensi ha scoperto che le origini della crisi dei lavori vulnerabili all’AI non coincidono con il lancio di ChatGPT alla fine del 2022, ma piuttosto che i problemi iniziano prima, per motivi apparentemente non correlati.

Inoltre, il rapporto trova che i laureati le cui materie di studio universitario erano più ‘esposte all’AI’ erano effettivamente associati a salari più alti per il primo lavoro e a tempi di ricerca del lavoro più brevi dopo l’ingresso di ChatGPT nel mercato.

Il nuovo lavoro si basa su tre grandi set di dati, tra cui più di dieci milioni di profili LinkedIn raccolti, nonché registri di disoccupazione e richieste di assicurazione. Gli autori affermano:

‘I nostri risultati indicano che i peggioramenti degli esiti del mercato del lavoro nel 2022-2024 per i lavoratori esposti all’AI e per i laureati erano già in corso prima dell’emergere dell’AI sul mercato. Il rischio di disoccupazione nelle occupazioni ad alta esposizione è aumentato a partire dall’inizio del 2022, ben prima di ChatGPT, e nella maggior parte delle occupazioni e degli stati non osserviamo alcuna interruzione netta coincidente con il suo lancio.

‘I lavoratori alla fine della carriera sono stati colpiti in modo sproporzionato: i laureati delle classi 2021-2023 sono entrati in lavori ad alta esposizione a tassi più bassi e hanno sperimentato ritardi più lunghi nel trovare il loro primo lavoro rispetto alle classi precedenti, con lacune che si sono aperte, di nuovo, prima della fine del 2022. Allo stesso tempo, l’istruzione pertinente all’AI è rimasta preziosa all’interno di questo ambiente.’

Il nuovo lavoro ridefinisce l’ascesa dell’AI come l’ingresso in un mercato del lavoro già indebolito da pressioni economiche e settoriali più ampie, e osserva che le competenze che complementano l’AI hanno mantenuto, e forse addirittura guadagnato, valore sul mercato.

Gli autori concludono il documento suggerendo che il lancio di ChatGPT nel novembre 2022 non dovrebbe essere trattato come il punto di rottura tra il mercato del lavoro pre-AI e quello inclusivo dell’AI, e che una serie di circostanze simultanee dovrebbe essere considerata insieme all’influenza emergente dei grandi modelli linguistici (LLM):

‘Questi risultati hanno implicazioni per la ricerca e la politica. In primo luogo, mettono in guardia contro il trattare il lancio di ChatGPT come un esperimento naturale pulito per l’impatto dell’AI sul mercato del lavoro: i progetti che attribuiscono la debolezza del mercato del lavoro dopo il 2022 principalmente all’AI rischiano di confondere la diffusione dell’AI con gli spostamenti macroeconomici concomitanti (possibili esempi includono la politica monetaria, la domanda settoriale e/o l’adattamento post-pandemico).’

Gli autori suggeriscono che le università e i programmi di formazione non dovrebbero abbandonare le competenze spesso descritte come ‘vulnerabili all’AI’, come la scrittura, la codifica e la sintesi delle informazioni. Secondo i risultati ottenuti nel lavoro, insegnare queste competenze in modi che funzionino insieme all’AI, con un’enfasi sulla verifica degli output, sul giudizio della qualità e sull’uso dei chatbot come strumenti piuttosto che come sostituti, potrebbe aiutare i laureati a rimanere competitivi in un mercato del lavoro instabile.

Lo studio si intitola I lavori esposti all’AI sono peggiorati prima di ChatGPT e proviene da cinque ricercatori affiliati a vari dipartimenti dell’Università di Pittsburgh, dell’Università di Stanford, dell’Università di Chapman e dell’Università di Columbia, in collaborazione con l’Istituto dell’economia dell’AI di Microsoft a Redmond e con Revelio Labs a New York.

Metodo e dati

I risultati del documento, come notano gli autori, sono in netto contrasto con rapporti precedenti, tra cui uno del Digital Economy Lab di Stanford, nonché con oscuri presagi di personalità come il CEO di Anthropic, che avvertì nel maggio 2025 che l’AI ‘potrebbe eliminare la metà di tutti i lavori di ingresso a livello dirigenziale’*.

Il metodo analitico degli autori ha inizialmente esaminato la disoccupazione tra i lavoratori nelle occupazioni più esposte all’automazione guidata dall’AI, con l’esposizione definita utilizzando codici di classificazione delle occupazioni a sei cifre (SOC), mediati per stimare i livelli di esposizione per categorie di occupazione a due cifre più ampie.

I dati amministrativi mensili sono stati tratti dal rapporto ETA 203, compilato dall’Amministrazione del lavoro e della formazione dell’Ufficio del Dipartimento del lavoro degli Stati Uniti, che dettaglia l’ultima occupazione delle persone che chiedono il beneficio di disoccupazione.

Questi dati sono stati poi combinati con i dati annuali sull’occupazione a livello di occupazione della statistica sui salari e sull’occupazione dell’Ufficio di statistica del lavoro, consentendo di stimare il rischio di disoccupazione mensile per ogni occupazione all’interno di ogni stato (dove il rischio è definito come la probabilità che un lavoratore in un’occupazione data chieda il beneficio di disoccupazione).

Storicamente, il documento nota, i lavori più esposti all’AI hanno affrontato un rischio di disoccupazione del 20-80% inferiore rispetto ai ruoli meno esposti, con il divario che si allarga durante la pandemia poiché il lavoro a distanza ha dimostrato di essere più resistente. Quel vantaggio ha iniziato a erodersi all’inizio del 2022 e, nel 2023-2024, la differenza era quasi scomparsa:

Il rischio di disoccupazione nei lavori esposti all’AI è iniziato a salire all’inizio del 2022, ponendo fine a un lungo periodo di relativa stabilità. A mostra questo rovesciamento come il divario tra ruoli ad alta e bassa esposizione si restringe prima del lancio di ChatGPT. B rivela che l’aumento si è concentrato nel quintile più esposto, con il rischio che sale dopo un minimo e poi si stabilizza. C traccia l’effetto ai lavori di computer e matematica, mentre la maggior parte degli altri campi è rimasta stabile. Il rischio è stato misurato mensilmente attraverso gli stati degli Stati Uniti e mediato trimestralmente. Fonte

Come possiamo vedere nei grafici sopra, gli autori hanno raggruppato le occupazioni in quintili per ‘esposizione all’AI’, e le hanno tracciate nel tempo. I lavori meno esposti hanno mostrato costantemente un rischio di disoccupazione più alto e una variazione stagionale più forte, con tutti i gruppi che raggiungono il picco durante la pandemia nel 2020 e raggiungono un minimo all’inizio del 2022.

Dopo questo punto basso, il rischio di disoccupazione è iniziato a salire nei quintili più esposti, ben prima del lancio di ChatGPT, e poi si è stabilizzato, anziché accelerare nei mesi successivi.

I lavori di computer e matematica hanno visto il più grande aumento del rischio di disoccupazione prima del lancio di ChatGPT, poi si sono stabilizzati. La maggior parte degli altri ruoli ha mostrato poco cambiamento. Alcuni stati, tra cui California, Washington e Alaska, hanno visto aumenti post-ChatGPT, ma i livelli di rischio nazionali sono rimasti vicini ai valori pre-pandemici, indicando l’influenza di pressioni economiche precedenti.

Considerazioni sui dati

Gli autori notano che, a livello statistico, il rischio di disoccupazione rivelerà modelli tra i tipi di lavoro, ma non catturerà gli esiti per gruppi specifici – come i laureati recenti che potrebbero non essere idonei per i benefici o non avere un lavoro precedente da segnalare. Altre ricerche e affermazioni dell’industria suggeriscono che i lavoratori alla fine della carriera sono quelli più colpiti dall’AI, il che significa che i dati sulla disoccupazione complessiva potrebbero perdere quelli più colpiti.

Per superare questo limite, lo studio ha tratto 10.584.980 profili LinkedIn forniti da Revelio Labs. Ogni record del set di dati includeva storie dettagliate dell’istruzione che coprono il tipo di laurea, il campo di studio, l’anno di laurea e l’università, insieme ai dati sulla carriera come i titoli dei lavori (mappati su codici SOC a sei cifre), datori di lavoro, date di inizio e luoghi.

I salari dei lavori sono stati stimati utilizzando ‘un modello di apprendimento automatico proprietario’ addestrato su richieste di visto, voci auto-segnalate e annunci di lavoro pubblici, incorporando sia dettagli specifici del ruolo che traiettorie di carriera individuali.

Poiché i salari effettivi non potevano essere verificati, l’analisi ha anche tracciato il numero di mesi che i laureati hanno impiegato per iniziare il loro primo lavoro osservato entro tre anni dalla fine della laurea, escludendo quelli con nessun impiego registrato in quel periodo (una metrica che ha funzionato da proxy per l’attrito del mercato del lavoro, supponendo che i laureati aggiornino i loro profili quando vengono assunti):

I laureati che sono entrati nel mercato del lavoro dopo il 2022 hanno impiegato più tempo per ottenere lavori esposti all’AI, ma questo declino delle prestazioni del mercato del lavoro è iniziato mesi prima del lancio di ChatGPT. In alto, A mostra che i laureati con lavori di prima occupazione ad alta esposizione hanno generalmente trovato lavoro più velocemente, fino a quando questo modello non si è invertito dopo il 2022; B mostra un ritardo simile per ruoli ad alto salario, sebbene meno pronunciato; e C rivela che le classi del 2021 e del 2022 sono entrate in lavori esposti all’AI a tassi più bassi rispetto alle classi precedenti, con prestazioni scadenti che sono emerse prima di ChatGPT. Infine, D mostra che non c’è stato un cambiamento equivalente per i lavori a bassa esposizione, rafforzando il fatto che il declino ha preceduto l’adozione diffusa dell’AI.

Gli autori hanno analizzato la durata della ricerca di lavoro tra le classi di laurea, controllando le aperture di lavoro mensili per stato e settore, e tenendo conto delle differenze nel tipo di laurea, nel campo di studio e nell’università, con l’esposizione al lavoro all’AI definita utilizzando codici SOC.

Prima del rilascio di ChatGPT, i laureati che entravano in ruoli ad alta esposizione hanno generalmente trascorso meno tempo a cercare lavoro rispetto ai loro pari. Per le classi del 2023 e del 2024, questo modello si è invertito, con ruoli esposti che hanno richiesto più tempo per essere ottenuti.

È importante sottolineare che, mentre il documento afferma che gli esiti sono peggiorati dopo ChatGPT, i dati mostrano che questo declino è iniziato mesi prima e ha continuato dopo, minando l’idea di un crollo improvviso post-ChatGPT, e minando anche l’attribuzione della (continua) tendenza discendente interamente all’adozione dell’AI.

Esposizione educativa

Una preoccupazione centrale nel dibattito sull’AI e l’occupazione è se gli studenti dovrebbero continuare a formarsi in competenze che i grandi modelli linguistici potrebbero automatizzare, come la scrittura, la codifica o la sintesi. Se queste competenze hanno perso valore sul mercato, allora i laureati più esposti a esse dovrebbero stare peggio. Per testare ciò, gli autori hanno stimato l’esposizione educativa a compiti pertinenti all’AI utilizzando profili LinkedIn abbinati a milioni di programmi universitari, quindi hanno tracciato gli esiti del primo lavoro prima e dopo ChatGPT:

L’esposizione educativa ai compiti pertinenti all’AI prevede risultati più forti nel primo lavoro dopo ChatGPT. I laureati del dopoguerra con una maggiore esposizione a competenze automatizzabili sono stati assunti più velocemente e hanno guadagnato salari più alti, parzialmente compensando le penalizzazioni legate all’alta esposizione occupazionale all’AI. Tutti i modelli controllano i tassi di apertura dei lavori, il tipo di lavoro e lo sfondo educativo.

Prima dell’avvento di ChatGPT, questa esposizione educativa non ha mostrato alcun legame chiaro con il tempo di ricerca del lavoro o con il salario. Dopo ChatGPT, sembra associata a assunzioni più rapide e salari più alti. Sebbene i ruoli con alta esposizione all’AI tendessero a produrre esiti peggiori dopo ChatGPT, i laureati provenienti da programmi più allineati all’AI sono stati meno colpiti.

Invece di diminuire di valore, le competenze considerate vulnerabili all’automazione sembrano aver sostenuto risultati migliori nel primo lavoro.

‘Se l’AI fosse la causa delle scarse prestazioni dei laureati nel mercato del lavoro, allora ci aspetteremmo di vedere che l’esposizione educativa indica competenze ridondanti che non aggiungono valore quando si cerca lavoro.

‘Tuttavia, i nostri risultati suggeriscono che insegnare competenze esposte all’AI produce migliori risultati per i laureati dopo il lancio di ChatGPT. Queste associazioni sono difficili da riconciliare con la visione che l’istruzione pertinente all’AI sia diventata meno preziosa dopo ChatGPT. Sebbene non causali, suggeriscono che la preparazione pertinente all’AI è almeno compatibile con migliori risultati nel primo lavoro nel periodo post-ChatGPT.’

Gli autori concludono suggerendo che le tendenze occupazionali che hanno fatto notizia si sono verificate in un mercato del lavoro che era già stato plasmato da eventi e tendenze precedenti. Come stanno le cose, separare l’influenza (sugli esiti occupazionali) di ChatGPT e dell’AI in generale dalle forze non correlate che hanno iniziato il declino del mercato sembra un prospetto impossibile, come cercare di rimuovere il sale dalla zuppa.

* Tuttavia, una quantità considerevole di commenti attuali ammette che questo tipo di profezie funeste da parte di fondatori investiti nell’AI è più simile all’astroturfing, con l’intento di impressionare potenziali clienti e investitori e aumentare i prezzi delle azioni.

Pubblicato per la prima volta mercoledì 7 gennaio 2026