IA e lavoro: cosa dicono davvero i dati, dalle buste paga americane agli studi di videogiochi in Turchia

Partiamo dai numeri delle buste paga. Sono la cosa meno ambigua che abbiamo, e mostrano quanto del dibattito sull'IA e il lavoro si regga su affermazioni invece che su dati. Il 7 agosto il Bureau of Labor Statistics ha dichiarato che a luglio i datori di lavoro americani hanno tagliato 23.000 posti, secondo USA TODAY, molto al di sotto delle attese degli analisti. Maggio e giugno sono stati rivisti al ribasso, a incrementi di 63.000 e 20.000. Luglio è stato il primo mese da febbraio in cui l'economia americana ha perso posti di lavoro.

Il tasso di disoccupazione è sceso al 4,1%. Il tasso di partecipazione alla forza lavoro è calato al 61,4%, il valore più basso da febbraio 2021, dal 61,5% di giugno. L'economista del lavoro di ZipRecruiter Nicole Bachaud ha detto a USA TODAY: "Con opportunità di lavoro che restano scarse, sempre più lavoratori escono del tutto dal mercato del lavoro."

Meno persone occupate e un tasso di disoccupazione più basso. È l'aritmetica di chi rinuncia invece di trovare lavoro.

Dove sono arrivate davvero le assunzioni

A luglio la sanità è stato l'unico settore con guadagni rilevanti, con 22.000 nuovi ruoli, comunque sotto la media mensile di 36.000 del settore negli ultimi 12 mesi. L'istruzione pubblica locale ha perso 50.000 posti, il commercio al dettaglio ne ha persi 19.000 e le attività finanziarie 14.000, secondo i dati del BLS riportati da USA TODAY. Kory Kantenga, responsabile dell'analisi economica per le Americhe di LinkedIn, ha detto al giornale: "Non è un mercato del lavoro che sta riaccelerando, nonostante le speculazioni contrarie di inizio anno."

Niente di tutto questo isola l'IA come causa. Il rapporto del BLS è un'istantanea dell'intero mercato del lavoro, e le ragioni dietro un calo di 23.000 posti non si vedono nei dati di un singolo mese.

Poi c'è la contraddizione dentro i numeri della stessa settimana. Il National Employment Report di ADP, pubblicato il 5 agosto, indica che a luglio i datori di lavoro privati americani hanno aggiunto 44.000 posti, trainati da 36.000 ruoli nell'istruzione e nei servizi sanitari. Due rilevatori di buste paga, due segni diversi. Chi costruisce una tesi su uno dei due dovrebbe dire quale e perché.

I licenziamenti annunciati, una misura separata compilata da Challenger, Gray & Christmas e pubblicata il 6 agosto, sono scesi a 33.429 a luglio, in calo del 27% rispetto a giugno e il totale mensile più basso in due anni. I piani di assunzione annunciati sono saliti a 16.095, in aumento del 47% rispetto a giugno e il valore più alto dal 2022. Andy Challenger dell'azienda ha detto che la domanda si vedeva in "aerospazio, energia e manifattura, lavoro che si fa in officina e non su uno schermo". Per il quinto mese consecutivo, l'intelligenza artificiale ha guidato le motivazioni indicate dalle aziende per i tagli, soprattutto in tecnologia e trasporti. È una motivazione auto-dichiarata, non una causa misurata, e va trattata di conseguenza.

I laureati sono il banco di prova

Se l'IA sta comprimendo un gruppo, dovrebbe emergere prima tra chi non ha esperienza. Il 25 settembre CNBC ha riportato che i laureati tra i 22 e i 27 anni avevano un tasso di disoccupazione del 5,7% a giugno 2026, secondo la Federal Reserve Bank di New York, un punto percentuale intero in più rispetto a due anni prima. Il tasso per tutti i giovani lavoratori era del 7,2%. Il sottoutilizzo, cioè laureati che svolgono lavori che non richiedono una laurea, ha raggiunto il 42% tra i neolaureati, contro il 33,7% di tutti i laureati.

Lo stesso rapporto contiene il contrappeso. La Fed di New York ha studiato gli annunci di lavoro ed è arrivata alla conclusione che "sebbene l'IA possa contribuire agli sviluppi recenti del mercato del lavoro, non è il principale motore del rallentamento delle assunzioni". I suoi sondaggi presso i datori di lavoro hanno rilevato che le aziende "intendono per lo più integrare l'IA soprattutto tramite riqualificazione, con effetti limitati sulle assunzioni".

Quello che è inequivocabile è il livello della selezione. Una ricerca di LinkedIn citata da CNBC ha rilevato che all'inizio del 2026 il 66% dei reclutatori aveva detto di voler aumentare l'uso dell'IA nei colloqui di pre-selezione, mentre l'81% dei candidati aveva detto di aver usato o di voler usare l'IA nella propria ricerca. Entrambi i lati del primo filtro sono ormai automatizzati.

I dati sulle competenze complicano ulteriormente la storia della sostituzione. Handshake, una piattaforma per l'inizio di carriera, ha rilevato che i laureandi del 2026 citavano competenze di IA nei curriculum al doppio del tasso della classe del 2022, e che il 74% di quelle citazioni era legato a progetti reali e non a corsi. La National Association of Colleges and Employers ha riferito che in primavera le competenze di IA comparivano nel 16,5% degli annunci di lavoro, in aumento dal 10,5% dell'autunno precedente, e che il 28% dei datori di lavoro cercava assunzioni a inizio carriera in grado di usare l'IA. La NACE è preoccupata per il divario tra quella domanda e gli atteggiamenti degli studenti. Nel suo Student Survey 2026, quasi un terzo dei laureandi ha detto che le competenze di IA avranno poca o nessuna importanza per la propria carriera, e oltre la metà ha detto di non star costruendo quelle competenze e di non usare l'IA nella ricerca di lavoro. Il presidente e amministratore delegato della NACE, Shawn VanDerziel, l'ha definito uno "stacco sorprendente": "I datori di lavoro chiedono sempre più ai laureati di essere pronti per l'IA, mentre una parte significativa degli studenti si chiede se l'IA meriti un posto nel proprio lavoro."

Il fondo della scala, in un solo paese

La Turchia offre la visione più netta di cosa accade a livello entry-level, perché la sua industria dei videogiochi era costruita sulle assunzioni di junior. Windows Central, citando un rapporto di Rest of World, descrive un paese con più di 800 studi al suo picco, che funzionava come una pipeline: i laureati venivano assunti in ruoli junior e salivano. Uno sviluppatore intervistato da Rest of World è passato da un grande studio a fondare il proprio, e ha scoperto che con Claude Code gli servivano due dipendenti per raggiungere una produttività simile.

Il risultato, secondo quel reportage: posti entry-level che scompaiono negli studi più piccoli, e studi più grandi riluttanti ad assumere sviluppatori inesperti. Un direttore universitario in Turchia ora avverte gli studenti di non seguire il percorso tradizionale e di costruire invece i propri giochi mentre studiano.

Mettiamo questo accanto alla cima dello stesso settore. A luglio Xbox ha annunciato la sua più grande riduzione di sempre, tagliando 3.200 posti tra 2026 e 2027, e Double Fine Productions ha annunciato 23 licenziamenti poco dopo essere diventata indipendente. Windows Central osserva che Microsoft ha detto che l'IA non viene usata per sostituire i dipendenti Xbox licenziati più di recente. Lo stesso articolo fa notare che gli strumenti di IA abbassano la barriera per fare un gioco senza fare nulla per aiutarlo a trovare un pubblico, e che le tappe in cui gli sviluppatori imparano il mestiere vengono saltate.

I lavori che l'IA deve prima far costruire

C'è un secondo effetto, di cui si parla meno: la costruzione dell'IA assume persone. Il 26 settembre CNBC ha riportato che saldatori, idraulici, tecnici HVAC ed elettricisti sono richiesti per la costruzione dei data center. Bachaud di ZipRecruiter ha detto che lo stipendio minimo medio per i lavori nei data center è salito del 125,1% su base annua fino a quasi 208.000 dollari, cifra che lei attribuisce a ruoli ingegneristici altamente specializzati che tirano su la media. Gli annunci per saldatori e installatori di tubazioni sono aumentati del 164% su base annua.

Justin Sinkovich del Columbia College Chicago ha indicato la Louisiana, dove ha detto che Amazon ha impegnato 12 miliardi di dollari per un data center con 540 posti in loco, tra cui 1.700 elettricisti, tecnici e personale di sicurezza, e il progetto Hyperion di Meta vale 27 miliardi di dollari. Una ricerca di Cushman & Wakefield citata nello stesso pezzo stima che ogni 100MW di nuovi data center crei quasi 1.300 posti di lavoro locali.

Quelli sono lavori di costruzione e manutenzione, e molti sono temporanei. Sono anche la parte dell'economia dell'IA più esposta alla politica. Gallup ha rilevato che il 70% degli americani si oppone alla costruzione di un data center nella propria zona, e Data Center Watch ha contato almeno 75 progetti per un valore di circa 130 miliardi di dollari bloccati o ritardati quest'anno.

Quello che il dossier non contiene è una stima causale pulita dell'effetto dell'IA sull'occupazione aggregata. Contiene un mese debole di buste paga, un rallentamento delle assunzioni concentrato tra i giovani laureati che la Fed di New York dice non essere guidato principalmente dall'IA, una pipeline junior crollata nell'industria dei videogiochi di un paese, e un boom delle costruzioni che l'opinione pubblica sta iniziando a contrastare. Sono quattro storie diverse, e la versione onesta di questo articolo le tiene separate.