di Alessandro Cappelli
La formazione sarà fondamentale per accompagnare la trasformazione del mercato del lavoro, ma non può essere l’unica risposta. Gli esperimenti statunitensi mostrano i limiti del retraining, mentre in Europa si cerca di costruire un sistema di formazione permanente
I più apocalittici dicono che l’intelligenza artificiale cancellerà il lavoro, poi l’economia, e pian piano tutto il resto. Elon Musk ha detto che entro una decina d’anni vivremo in un mondo in cui le macchine faranno tutto e gli uomini niente, o qualcosa del genere. Nel frattempo, seguendo percorsi meno nefasti, possiamo essere sicuri che l’intelligenza artificiale cambierà il lavoro. Anzi, ha già iniziato a farlo.
Negli ultimi anni si sono trasformate molte mansioni, sono state ridisegnate le gerarchie dentro le aziende, quindi anche le competenze richieste sul mercato. E come sempre accade in queste transizioni, bisogna trovare il modo per accompagnare i lavoratori, per dargli gli strumenti per passare da un lavoro all’altro quando quello che fanno oggi cambierà abbastanza da non essere più lo stesso lavoro.
È una domanda che si sta ponendo per primo il mercato americano, dove l’adozione dell’intelligenza artificiale è più avanzata e dove sono già comparsi i primi esperimenti su larga scala di retraining. Ma non è un problema solo americano. È una delle questioni che nei prossimi anni riguarderanno il mercato del lavoro europeo e, più in generale, tutte le economie che stanno incorporando l’IA. La formazione dei lavoratori è la risposta più intuitiva, ma potrebbe non bastare. «Sicuramente è un elemento importante, ma non è l’unico», dice Andrea Garnero, economista dell’Ocse. I programmi di riqualificazione professionale possono funzionare, spiega a Linkiesta, ma richiedono tempo: «Non possono essere l’unica risposta soprattutto di fronte a una fase di disruption molto forte e molto veloce».
È il problema che emerge anche dagli esperimenti americani raccontati dall’Economist: insegnare a qualcuno una nuova competenza non basta. O meglio, non basta se la cornice interpretativa usata non permette di capire quale competenza sarà veramente utile, per quale lavoro e in quale mercato.
In altre parole, la formazione funziona quando si vede in maniera chiara dove sta andando il mercato del lavoro. Ma se la tecnologia cambia rapidamente anche le competenze richieste dalle imprese, il rischio è formare persone – quindi un processo più o meno lungo – per occupazioni che nel frattempo sono già cambiate.
Uno studio della Federal Reserve Bank of New York, che ha seguito oltre 1,6 milioni di percorsi di formazione professionale negli Stati Uniti tra il 2012 e il 2023, mostra che la riqualificazione può avere effetti positivi: tra i lavoratori provenienti da occupazioni altamente esposte all’intelligenza artificiale, la formazione produce in media ritorni positivi sui guadagni. Eppure, chi dopo la formazione si dirige verso occupazioni ancora più intensive nell’uso dell’IA ottiene rendimenti inferiori di circa il ventinove per cento rispetto a chi acquisisce competenze più generali. Tra il venticinque e il quaranta per cento delle occupazioni, secondo l’indice costruito dai ricercatori, può essere considerato «AI retrainable», cioè riqualificabile secondo le nuove esigenze.
La buona notizia è che potrebbe non essere necessario che tutti imparino a costruire modelli, programmare sistemi o diventare specialisti di machine learning. Anche in un mondo del lavoro dominato dall’intelligenza artificiale ci sarebbe bisogno di altre competenze, quelle di sempre. In molti contesti, la competenza più preziosa potrebbe essere proprio quella che permette di capire se il lavoro prodotto dalla macchina è buono. «Nell’uso dell’IA, non nello sviluppo dell’IA, la competenza principale resta ancora conoscere i propri temi per capire che cosa dice l’IA, quanto ha senso, quanto non ha senso, quanto è sufficientemente approfondito e quanto non lo è», dice Garnero.
Come tutte le tecnologie, l’intelligenza artificiale dovrebbe aumentare, potenziare, perfezionare il lavoro dell’uomo. Ma se alla base non c’è una conoscenza della materia trattata difficilmente la macchina potrà svolgere al meglio – o al massimo del suo potenziale – i compiti richiesti. Per cui la competenza principale resta ancora conoscere i propri temi, per capire come interagire con l’intelligenza artificiale: poter distinguere ciò che ha senso e valore da ciò che non lo ha, magari perché frutto di un errore di calcolo – quelli che comunemente chiamiamo allucinazioni. E poi c’è il buon senso, con tutte le soft skill per cui non c’è un corso specifico. «Sono capacità che si acquisiscono con lo spirito critico, che una buona istruzione in teoria doveva dare», dice ancora Garnero.
A giugno l’Ocse ha avvertito che l’offerta attuale di formazione potrebbe non essere sufficiente a soddisfare la crescente domanda di competenze legate all’intelligenza artificiale, soprattutto per quanto riguarda la conoscenza generale della tecnologia. Ma sottolinea anche che problem solving, creatività, innovazione e competenze manageriali e umane restano fondamentali.
Tra le criticità più grosse c’è quella dei lavori entry-level, a minor specializzazione, di solito occupati da giovani e lavoratori alle prime armi. Potrebbero essere i primi sostituiti in gran numero dall’intelligenza artificiale, soprattutto quando si tratta di mansioni più semplici e ripetitive. Garnero invita però a non attribuire automaticamente all’intelligenza artificiale ogni difficoltà dei giovani. «Il dibattito è ancora aperto», dice. Ci sono spiegazioni legate al rallentamento economico e altre più strutturali, legate all’ingresso nel mercato del lavoro. Ma anche se l’IA fosse davvero una delle cause, aggiunge, sarebbe difficile immaginare una situazione permanente: «Non possiamo pensare di fare completamente a meno dei giovani perché poi gli altri prima o poi invecchieranno pure e andranno sostituiti».
È qui che la questione del retraining diventa anche una questione di formazione professionale. Un giovane non può essere riqualificato per un lavoro che non ha ancora svolto né visto. Deve avere un’occasione per imparare sul campo. Se l’intelligenza artificiale dovesse assorbire una parte crescente delle mansioni che tradizionalmente costituivano il primo gradino di una carriera, il problema non sarebbe soltanto quanti posti di lavoro vengono persi. Sarebbe costruire le competenze necessarie per arrivare ai posti di lavoro successivi.
È una delle ragioni per cui in Europa – più che altrove – si ragiona sulla costruzione di un sistema nel quale la formazione non sia un evento concentrato all’inizio della vita professionale, ma una parte permanente della carriera.
A luglio la Commissione europea ha avviato sei progetti pilota della nuova Skills Guarantee, parte della Union of Skills. Il programma dispone di 14,5 milioni di euro e punta a sostenere quasi mille lavoratori dell’industria automobilistica a rischio di disoccupazione, mettendo insieme formazione sul lavoro, imprese, autorità pubbliche e fornitori di formazione (tra i Paesi coinvolti c’è anche l’Italia). L’obiettivo dichiarato è proprio sperimentare sistemi capaci di collegare meglio le competenze richieste dal mercato con la formazione e di rendere più semplici le transizioni da un lavoro all’altro.
Guardando al caso specifico dell’Italia, il rischio sembra quello di inseguire perennemente un mercato e un’economia velocissimi. «Per il caso italiano, più che l’Europa, io davvero punterei ad assicurarci di non rimanere indietro», dice Garnero. «Non possiamo pensare che la risposta ai rischi che l’intelligenza artificiale crea sia di ignorarla o di tenerla alle frontiere: significherebbe un’ulteriore perdita di competitività e capacità di innovare che non ci possiamo permettere».
L’Italia deve capire come proteggere i lavoratori durante la transizione e come evitare che le sue imprese adottino la tecnologia troppo lentamente. Garnero individua nella dimensione delle imprese uno dei principali ostacoli: «Troppe imprese piccole che pesano tanto, più che in altri Paesi, dove l’adozione di nuove tecnologie è sempre lenta e limitata». Per questo, dice, non basta il governo. Serviranno anche le parti sociali, i sindacati e le associazioni datoriali, sia nella contrattazione sia nella diffusione di una cultura dell’innovazione.
Il paradosso italiano è che la paura dell’IA e il ritardo nell’adottarla possono diventare due facce dello stesso problema. Un Paese che non accompagna i lavoratori nella transizione rischia di creare insicurezza e resistenze. Un Paese che per questo rallenta l’adozione della tecnologia rischia però di perdere produttività e competitività.
(da www.linchiesta.it - 20 agosto 2026)