Un nuovo documento del Laboratorio di Economia Digitale della Stanford University: "Canarini nelle miniere? Sei fatti sui recenti impatti dell'intelligenza artificiale sull'occupazione". Il significato del canarino nelle miniere è noto a tutti; i minatori di solito portano canarini nelle miniere per rilevare il biossido di carbonio. Sono di piccole dimensioni, respirano rapidamente e hanno un metabolismo veloce, quindi sono più vulnerabili ai gas tossici, dando così ai minatori più tempo per agire. Qui, ciò corrisponde ai segnali di allerta precoce sugli impatti dell'IA sull'occupazione. Iniziamo con la conclusione: l'impatto dell'IA sul mercato del lavoro è già iniziato e i primi a subirne le conseguenze sono i giovani che appena entrano nel mondo del lavoro. Quali sono i sei fatti menzionati nel titolo? 1. L'IA colpisce in modo preciso le posizioni di ingresso. Dalla fine del 2022 (data di rilascio di ChatGPT), nei lavori più vulnerabili all'impatto dell'IA (come sviluppo software e assistenza clienti), il tasso di occupazione dei lavoratori giovani di età compresa tra 22 e 25 anni ha mostrato un calo relativo fino al 13%. Al contrario, i lavoratori più esperti nella stessa azienda o i coetanei che lavorano in settori meno colpiti dall'IA (come assistenti infermieristici) hanno mantenuto una situazione occupazionale stabile o in crescita. 2. L'IA è diventata il "colpevole" della stagnazione dell'occupazione giovanile. Sebbene il mercato del lavoro statunitense nel suo complesso rimanga forte, la crescita occupazionale complessiva per i giovani di età compresa tra 22 e 25 anni è praticamente stagnante dalla fine del 2022. Questo è dovuto all'impatto dell'IA su alcune posizioni di ingresso, che ha abbassato i dati complessivi di crescita occupazionale per i giovani. 3. "IA sostitutiva" vs "IA potenziante". Non tutte le IA "rubano posti di lavoro". Il calo dell'occupazione si concentra principalmente nei settori in cui l'IA può automatizzare (Automate) il lavoro umano. Invece, nei settori in cui l'IA è utilizzata principalmente per potenziare (Augment) le capacità umane, l'occupazione non ha mostrato un calo, anzi è aumentata. In parole semplici, se l'IA ti aiuta a svolgere compiti ripetitivi, il tuo posto è a rischio; se l'IA ti fornisce strumenti più potenti, il tuo valore aumenterà. 4. Questo non è un fenomeno esclusivo del settore tecnologico. Alcuni potrebbero dire che ciò è dovuto alla crisi delle aziende tecnologiche. Tuttavia, la ricerca, controllando per "shock a livello aziendale" (cioè, indipendentemente dalla posizione dei dipendenti, l'azienda nel suo complesso sta riducendo il personale), ha scoperto che la tendenza al calo dell'occupazione per i giovani e le posizioni ad alto rischio rimane significativa. Ciò significa che, anche all'interno della stessa azienda, i manager tendono a sostituire alcune posizioni di ingresso con l'IA, piuttosto che ridurre complessivamente le assunzioni. 5. L'impatto si riflette nel "numero di posti" piuttosto che nei "salari". È interessante notare che, sebbene i posti di ingresso stiano diminuendo, i livelli salariali per queste posizioni non hanno mostrato cambiamenti significativi. Ciò indica che l'aggiustamento del mercato del lavoro si sta attualmente manifestando principalmente nella scelta delle aziende di "assumere meno" o "non assumere", piuttosto che attraverso "riduzioni salariali" per tagliare i costi. 6. I tempi coincidono. Tutte le tendenze sopra menzionate puntano chiaramente alla fine del 2022, momento in cui gli strumenti di IA generativa sono stati ampiamente adottati. Inoltre, la ricerca ha escluso altre potenziali interferenze come il lavoro a distanza e l'esternalizzazione, rendendo le conclusioni più credibili. Quindi, da dove provengono i dati di questo documento? Le conclusioni sono affidabili? Il team di ricerca ha utilizzato i registri mensili individuali del più grande fornitore di servizi salariali degli Stati Uniti, ADP (che copre milioni di dipendenti e decine di migliaia di aziende, 2021–2025), mappando le posizioni su due set di indicatori di esposizione all'IA: uno derivante dall'esposizione ai compiti di GPT-4 (Eloundou et al.), e l'altro dai dati di dialogo di Claude di Anthropic, che può anche distinguere tra scenari di utilizzo "automazione" vs "potenziamento". Confrontando il numero di occupati e le tendenze salariali in diverse fasce di età e livelli di esposizione, e assorbendo gli shock aziendali nel modello, sono stati ottenuti i sei fatti sopra menzionati. Personalmente, ritengo che le conclusioni siano relativamente affidabili. Qual è la differenza tra "automazione (Automation)" e "potenziamento (Augmentation)"? La ricerca di questo documento ha scoperto che la riduzione dei posti di lavoro si concentra principalmente nei settori in cui l'IA può "automatizzare" il lavoro, mentre nei settori in cui l'IA svolge un ruolo di "potenziamento", l'occupazione non è diminuita, anzi è aumentata. In parole semplici, l'automazione significa far lavorare l'IA al posto delle persone, mentre il potenziamento significa far sì che l'IA assista le persone a lavorare meglio. Per fare un esempio, come ingegnere del software, se devi solo implementare un modulo già progettato, questa parte può essere completata automaticamente dall'IA, e anche alcuni lavori di test possono essere eseguiti tramite script automatizzati. Ma se si tratta di progettazione di sistemi, analisi dei requisiti, revisione del codice, l'IA può solo assistere e potenziare.