Uno studio firmato dai ricercatori di Anthropic misura per la prima volta il divario tra ciò che l’IA potrebbe fare e ciò che già fa. Il risultato è un quadro preciso e, per molte categorie professionali, piuttosto preoccupante.
Per la prima volta, una società di intelligenza artificiale ha messo in fila numeri concreti su quali professioni l’IA sia già in grado di svolgere e quali potrebbe assorbire nei prossimi anni. Non si tratta di previsioni futuriste o di scenari ipotetici: i dati vengono direttamente dall’osservazione reale dell’uso di Claude, il modello sviluppato da Anthropic, in contesti lavorativi autentici.
La ricerca, intitolata “Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence“ e firmata dagli economisti Maxim Massenkoff e Peter McCrory, introduce una metrica nuova: l'”esposizione osservata“. In parole semplici, misura quanto le capacità teoriche dell’IA corrispondano all’uso reale nelle aziende. Il divario tra le due misure è enorme e proprio lì sta il punto centrale dello studio.
Il profilo del lavoratore più esposto all’automazione ribalta le aspettative comuni. Non si tratta dell’operaio o del magazziniere: il gruppo con la maggiore esposizione all’IA ha il 16% in più di probabilità di essere donna, guadagna mediamente il 47% in più rispetto alle categorie meno esposte, e ha quasi quattro volte più probabilità di essere in possesso di una laurea magistrale o di un dottorato. Avvocati, analisti finanziari, sviluppatori software: sono loro i più a rischio.
Le occupazioni con la massima esposizione includono programmatori, addetti al servizio clienti e operatori di data entry. Eppure, anche per queste figure, la sostituzione non è ancora avvenuta su scala. I ricercatori portano un esempio eloquente: i modelli di linguaggio come Claude potrebbero già oggi autorizzare prescrizioni farmaceutiche in modo autonomo, ma nella pratica nessuno ha ancora osservato questo utilizzo.
Il divario tra cosa l’IA può fare e cosa fa davvero dipende ancora da ostacoli normativi, limiti tecnici e dalla necessità di supervisione umana. Ma, avvertono i ricercatori, si tratta di barriere temporanee.
Lo studio non usa mezzi termini nello scenario peggiore: parla esplicitamente di una possibile “Grande Recessione per i colletti bianchi“. Durante la crisi finanziaria del 2007–2009, il tasso di disoccupazione statunitense raddoppiò dal 5% al 10%. Se un fenomeno analogo colpisse il quartile più esposto all’IA, con un passaggio dal 3% al 6% di disoccupazione, sarebbe già un segnale statisticamente rilevabile. Per ora non è accaduto, ma la struttura per misurarlo è ora disponibile.
Sul fronte occupazionale, i dati più recenti del Bureau of Labor Statistics americano mostrano che a febbraio 2026 sono stati persi 92.000 posti di lavoro, con la disoccupazione che ha raggiunto il 4,4%. Alcune grandi aziende hanno già citato l’IA come motivazione per tagli al personale, sebbene gli analisti invitino alla cautela nel distinguere tra effetti reali dell’automazione e mere giustificazioni per ristrutturazioni pianificate.
L’effetto più evidente al momento non riguarda i licenziamenti, ma le assunzioni. Nelle professioni più esposte all’IA, il tasso di nuove assunzioni di lavoratori giovani è calato del 14% rispetto al periodo pre-ChatGPT. Un dato confermato da ricerche parallele, che registrano un calo del 16% nell’occupazione giovanile (fascia 22–25 anni) nei settori esposti all’automazione. Chi non viene assunto, secondo i ricercatori, tende a restare nel lavoro precedente, a rivolgersi ad altri settori, oppure a tornare a studiare.
Quello che emerge dallo studio di Anthropic è un quadro in evoluzione, non ancora una catastrofe, ma con tutti gli elementi per diventarlo. La mappa esiste. I numeri anche. Quello che manca, ancora, è capire con quale velocità il rosso colmerà il blu.