IA e lavoro: le assunzioni junior si stringono, i dati aggregati non mostrano ancora molto

I numeri nuovi arrivano da jobsdata.ai, che riassume uno studio di Chandar e Klein Teeselink. Il lavoro misura l'adozione dell'IA partendo dagli annunci di lavoro che citano l'IA generativa. Il set di dati è enorme: 1.250.000.000 di annunci e 154.000.000 di record occupazionali in 41 paesi.

I junior non vengono licenziati. Nelle aziende che adottano l'IA la loro quota sull'occupazione scende di 1,9 punti percentuali entro marzo 2026, circa il 3,3% di una base del 57,1%. Quel calo deriva soprattutto dall'aumento dell'occupazione senior, salita del 6,7%. L'occupazione junior in sé cambia del meno 2,5% e non è statisticamente significativa. L'occupazione totale cresce del 3,3%. Lo studio la chiama diluizione, non sostituzione.

La distinzione conta per come viene raccontata la storia. Conta anche quali occupazioni sono coinvolte.

La composizione occupazionale si muove appena, meno di mezzo punto in 21 gruppi su 22, secondo lo stesso riassunto. L'eccezione sono le occupazioni informatiche e matematiche, il gruppo più esposto. Lì la quota occupazionale cresce di 0,8 punti mentre la quota junior al suo interno cala di 3,3. Tra le affiliate tecnologiche il modello è più netto: quota junior giù di 3,9 punti, occupazione senior su del 14,6%, occupazione totale su del 7,8%. Gli autori segnalano due avvertenze. Si tratta di un disegno transfrontaliero a livello di impresa, quindi risponde a ciò che accade dentro le aziende che adottano l'IA, non a un mercato del lavoro nazionale. E qui junior significa anzianità, non età tra 22 e 25 anni.

Uno studio separato rileva perdite di retribuzione e collocamento per i corsi di laurea esposti

Un altro studio della stessa raccolta identifica l'esposizione all'IA in base al campo di studi. Usa i registri amministrativi Census PSEO e LEHD, che coprono 6.665.500 laureati triennali, circa il 29% di tutte le lauree triennali statunitensi conferite tra il 2016 e il 2024. I laureati nel decile di corsi più esposti all'IA, in gran parte informatica, sistemi informativi e campi affini al software, sono diventati 5 punti percentuali meno propensi a essere occupati nel trimestre successivo alla laurea e hanno guadagnato circa il 13% in meno. Entrambi gli spostamenti iniziano subito dopo ChatGPT.

Per dare la scala, la letteratura sulle recessioni colloca al 9-10% le perdite di reddito iniziali di chi si laurea in una fase di crisi. Qui è peggio, anche se concentrato in pochi campi e non su tutta l'economia. Circa metà del calo è retribuzione più bassa all'interno degli stessi settori, l'altra metà sono laureati che si spostano verso settori peggio pagati. La quota di chi entra nei servizi professionali, scientifici e tecnici è scesa di quasi 6 punti e quella nell'informazione di oltre 3, mentre alloggio e ristorazione e commercio al dettaglio hanno guadagnato più di 2 ciascuno. Contando questo spostamento, i guadagni del decile più alto sono calati del 15%, a livelli visti l'ultima volta prima del 2016. L'effetto si attenua a circa il 5% dopo due anni, e le istituzioni campionate pendono verso grandi, pubbliche e a forte vocazione di ricerca.

Il contrappeso arriva dal now-cast di aleximas.substack.com, scritto con Jacob Schaal e basato sulla ricerca disponibile fino a settembre 2026. Sostiene che l'impatto dell'IA sul mercato del lavoro nel suo complesso è stato sempre attenuato, con indicatori ritardati come disoccupazione e licenziamenti che non mostrano quasi alcun effetto. Ammette che esistono alcune prove di un impatto sulle assunzioni di livello iniziale, ma le definisce contrastanti, citando dati nordici che non mostrano riduzioni nelle assunzioni di livello iniziale e sondaggi che mostrano effetti nulli o persino positivi. Segnala anche un fattore di confusione: le prove recenti sul lavoro a distanza complicano le interpretazioni causali dei disegni basati sull'esposizione che mancano di controlli sulle tendenze precedenti e sul lavoro da casa.

La Fed e i dati attesi questa settimana

L'attenzione politica arriva prima dei numeri. Traders Union ha riferito il 28 settembre che Cook, parlando a Oakland Tech Week, ha descritto l'IA come una tecnologia di uso generale con ampie implicazioni per la politica monetaria e la stabilità finanziaria. Ha detto che gli investimenti guidati dall'IA possono alimentare pressioni sui prezzi a breve termine, ed è per questo che la banca centrale osserva da vicino i suoi effetti indiretti sull'inflazione. Ha aggiunto che l'adozione può causare sia creazione sia spostamento di posti di lavoro. La sua visione di lungo periodo è che l'IA potrebbe sostenere una produttività più forte e standard di vita più alti, in particolare per le piccole imprese. La Fed è impegnata a un uso responsabile dell'IA nel settore finanziario, ha detto, e lei monitora gli effetti sul mercato del lavoro.

Il prossimo test è in calendario. The Daily Upside nota che venerdì arriva il rapporto sull'occupazione di settembre del Bureau of Labor Statistics, l'ultimo riepilogo mensile sull'occupazione prima che la Federal Reserve decida sui tassi alla fine di ottobre. I dati sulle posizioni aperte escono martedì e la stima del settore privato di ADP mercoledì. Il rapporto di venerdì dovrebbe mostrare 100.000 posti di lavoro aggiunti e un tasso di disoccupazione del 4,2%, secondo un sondaggio Reuters tra economisti. Lo stesso pezzo ricorda che l'amministratore delegato di Anthropic ha detto l'anno scorso che la tecnologia potrebbe eliminare metà di tutti i ruoli d'ufficio di livello iniziale, e poi elenca studi che indicano il contrario: lo Stanford Institute for Economic Policy Research ha rilevato a luglio che la disoccupazione sta crescendo per i lavoratori esposti ma non più rapidamente che per le occupazioni meno esposte, mentre un rapporto di Ramp e Revelio Labs ha rilevato che le aziende che fanno i maggiori investimenti in IA aumentano l'occupazione di circa il 10% dopo l'adozione.

I sondaggi aggiungono un altro strato, e uno facile da fraintendere. La rassegna di jobsdata.ai copre una rubrica di Jacobs e Imas che valuta undici interventi, dalla riqualificazione all'assicurazione salariale fino al reddito di base universale e al capitale di base universale, su benessere, autonomia, fattibilità e durabilità. L'EITC è in testa per fattibilità con 79,8 ma sta vicino al fondo per durabilità in caso di trasformazione piena con 31,9. Il capitale di base universale inverte la cosa: primo per autonomia con 76,3 e 93,5 per durabilità in caso di trasformazione, penultimo per fattibilità con 33,1. Gli autori non vogliono scegliere una sola politica adesso, preferiscono una sequenza legata a trigger osservabili. Una avvertenza è dichiarata apertamente: i punteggi vengono da 51 persona di agenti IA costruite su dati di sondaggio di 51 economisti reali, non dagli economisti stessi. I numeri del sondaggio sottostante sono separati: l'85% degli americani sostiene la riqualificazione finanziata pubblicamente, il 72% sostiene l'assicurazione contro la disoccupazione e il 54% sostiene il capitale di base universale.

Niente di tutto questo chiude la questione. L'affermazione più forte che il dossier supporta è ristretta: l'IA potrebbe già incidere sul margine di assunzione per i ruoli d'ufficio junior più esposti ad essa, quell'attribuzione è contestata, e la disruption aggregata non è ancora comparsa nei dati. I previsori citati nel now-cast si aspettano che l'onda arrivi gradualmente, con il tasso di partecipazione alla forza lavoro statunitense previsto scendere dal 62% al 58% entro il 2050 e il tasso di sottooccupazione dei neolaureati salire dal 41% al 55% entro il 2035.