Il futuro su una ragnatela.
C'è qualcosa di intrinsecamente paradossale nel leggere una ricerca sull'impatto dell'intelligenza artificiale sul mercato del lavoro pubblicata da Anthropic — la società che produce Claude, uno dei modelli linguistici più potenti e diffusi al mondo.
È un po' come se un'industria automobilistica finanziasse studi sull'inquinamento urbano: il conflitto d'interessi è evidente, eppure l'atto stesso di farlo è significativo.
Significa che almeno una parte del settore sta cercando di guardare in faccia le conseguenze di ciò che costruisce.
Lo studio, pubblicato a marzo 2026 dai ricercatori Maxim Massenkoff e Peter McCrory, merita attenzione proprio per questo — prima ancora che per i suoi risultati.
Una nuova metrica per misurare l'impatto reale
Il contributo principale della ricerca è metodologico. I ricercatori introducono una misura inedita chiamata observed exposure (esposizione osservata), che combina due dimensioni: la capacità teorica dei modelli linguistici di automatizzare un determinato task, e l'uso reale che ne viene fatto nelle conversazioni professionali registrate sulla piattaforma Claude.
La distinzione è cruciale. Studi precedenti misuravano solo il potenziale: quante mansioni un LLM potrebbe svolgere. Ma potenziale non è effetto. La nuova metrica pesa di più gli usi automatizzati rispetto a quelli di supporto, e i contesti lavorativi rispetto a quelli personali. Il risultato è una fotografia molto più sobria della realtà.
La ragnatela che dice la verità
Tra le figure del paper, una colpisce più delle altre: un diagramma radar — comunemente detto "a ragnatela" — che sovrappone, per ogni grande categoria professionale, la copertura teorica possibile e quella reale osservata.
La ragnatela è ancora largamente vuota. Nella categoria Informatica e Matematica, ad esempio, il 94% dei task è teoricamente accessibile all'IA — ma la copertura reale si ferma al 33%. Il divario è impressionante in quasi tutti i settori. Questo non è un dato rassicurante in assoluto: indica che c'è ancora moltissimo spazio di espansione. Ma dice anche che la disruption non è avvenuta tutta in una volta, come spesso i titoli dei giornali lasciano intendere. Sta avvenendo per gradi, in modo diseguale tra i settori, con tempi più lenti di quanto i modelli teorici predicessero.
Chi è più esposto — e chi no
Le professioni con maggiore copertura reale sono i programmatori (75%), i rappresentanti del customer service (circa 70%) e gli addetti al data entry (67%). All'opposto, cuochi, meccanici, bagnini e baristi hanno copertura zero. I lavori fisici e situazionali restano largamente fuori dalla portata dell'automazione linguistica.
Il profilo che sorprende
I lavoratori più esposti all'IA sono mediamente più istruiti, meglio pagati e più spesso donne. Un paradosso che ribalta le aspettative comuni. Fonte: Current Population Survey, ago–ott 2022, elaborazione Anthropic Research.
Il dato demografico è il più sorprendente: i lavoratori più esposti sono in media più istruiti, più spesso donne e guadagnano il 47% in più rispetto ai meno esposti. Chi ha un titolo di laurea magistrale è quasi quattro volte più rappresentato nel gruppo ad alta esposizione. L'IA, almeno nelle forme attuali, non minaccia il lavoro manuale — mette sotto pressione il lavoro cognitivo qualificato, quello per il quale ci si è formati di più e che meglio retribuisce.
Nessun allarme sulla disoccupazione. Ma un segnale da non ignorare.
La domanda centrale dello studio è diretta: l'IA sta già causando disoccupazione? La risposta, basata sui dati del Current Population Survey americano, è: non in modo misurabile. I tassi di disoccupazione tra i lavoratori più esposti non sono aumentati in modo statisticamente significativo dal rilascio di ChatGPT a fine 2022.
C'è però un'eccezione che vale la pena sottolineare: i giovani tra 22 e 25 anni nelle professioni più esposte vengono assunti con una frequenza calata di circa il 14% rispetto al periodo pre-ChatGPT.
[IMMAGINE 4 — Grafico a linee: tasso mensile di nuove assunzioni tra i 22–25 anni, 2021–2026] Didascalia: Le professioni ad alta esposizione AI mostrano un calo progressivo delle nuove assunzioni giovanili a partire dal 2024. Quelle a bassa esposizione rimangono stabili. Fonte: rielaborazione da Anthropic Research, 2026.
Non è disoccupazione — è qualcosa di più sottile e, in un certo senso, più preoccupante: la porta d'ingresso nel mercato del lavoro si stringe, silenziosa, proprio per chi deve ancora iniziare. Molti di questi giovani non compaiono nelle statistiche sulla disoccupazione perché si orientano altrove, o tornano a studiare.
La domanda che mi pongo (anche) come formatore
Questo dato mi tocca direttamente. Come formatore, lavoro ogni giorno con persone che si preparano a entrare in un mercato che — secondo i dati di questa stessa ricerca — sta già cambiando le sue condizioni d'accesso. Le professioni più esposte coincidono in larga misura con gli sbocchi verso cui molti percorsi formativi ancora orientano.
Il problema non è (ancora) che l'IA licenzierà in massa. Il problema è che sta selezionando l'ingresso. E noi — come sistema formativo — siamo attrezzati per rispondere? Non basta insegnare a usare gli strumenti di IA. Occorre aiutare le persone a costruire quelle competenze che l'IA non copre: giudizio critico, capacità relazionale, lavoro sull'ambiguità, creatività situazionale.
La ricerca di Anthropic non dà risposte definitive — e i ricercatori stessi lo riconoscono esplicitamente. Ma pone le domande giuste, con dati invece di allarmi. E per ora, le risposte ci invitano alla vigilanza — non al panico.
📎 Fonte: Massenkoff M. & McCrory P., "Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence", Anthropic, 5 marzo 2026. Disponibile su: anthropic.com/research/labor-market-impacts
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