Un anno dopo, il lavoro nel complesso tiene e per i più giovani l'ingresso si stringe

Un anno fa su queste pagine raccontavamo che, a trentatré mesi dal lancio di ChatGPT, il mercato del lavoro statunitense restava stabile secondo il Budget Lab di Yale. Il 12 agosto 2026 lo Stanford Digital Economy Lab ha pubblicato la revisione di uno studio che aveva già fatto discutere, firmato da Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar e Ruyu Chen. La conclusione di partenza resta la stessa, cioè nessuna sostituzione diffusa del lavoro, ma sotto la media compare un movimento che l'anno scorso si vedeva appena.

Prima di leggere i numeri conviene fissare che cosa misurano. Gli autori usano dati di payroll di ADP, un campione di aziende statunitensi che non coincide con l'intera economia, e confrontano le occupazioni in base a un indice di esposizione all'AI ripreso da una ricerca di Eloundou e colleghi del 2024. Guardano quante persone risultano occupate e quanto prendono di paga base, senza bonus né quote azionarie. Lo studio non misura la qualità del lavoro, le ore o la produttività, e non riguarda l'Italia.

Il risultato principale riguarda i lavoratori tra 22 e 25 anni. Nelle occupazioni più esposte all'AI la loro occupazione è circa il 19% sotto il livello che avrebbe se fosse cresciuta come quella dei coetanei nelle occupazioni meno esposte, mentre per i lavoratori esperti non si vede un divario paragonabile. Con i dati di luglio 2025 lo stesso indicatore era al 15%. In termini assoluti, tra novembre 2022 e giugno 2026 i giovani nei due quinti di occupazioni più esposti sono diminuiti di circa l'11%, mentre quelli nei tre quinti meno esposti sono aumentati di circa il 10%.

L'aggiustamento passa soprattutto dalle assunzioni ridotte, più che dai licenziamenti, e si concentra nelle occupazioni in cui l'AI viene usata per automatizzare compiti umani. Dove viene usata per affiancare chi lavora, l'occupazione resta stabile o cresce, soprattutto tra i più esperti. Per ora l'effetto compare nei posti di lavoro e non nella paga di base.

La novità della revisione sta nella distinzione tra conoscenza codificata e conoscenza tacita. I cali tra i giovani si concentrano nelle occupazioni che poggiano su conoscenza formale e documentata, quella che si impara a scuola, dai manuali o dalle procedure scritte. L'occupazione cresce invece tra gli esperti nelle occupazioni che dipendono da conoscenza acquisita con la pratica, l'affiancamento e il contatto con situazioni reali. Gli autori leggono questo schema come coerente con un'AI brava a riprodurre ciò che è già stato scritto, ma lo presentano come coerenza e senza darlo per dimostrato.

I limiti sono dichiarati dagli autori stessi e vanno portati dentro la lettura. I dati sono descrittivi e non permettono di attribuire la causa all'AI. Il divario tra giovani più e meno esposti si riduce quando si tiene conto dell'istruzione, alcune tendenze differenziali erano visibili prima della diffusione dell'AI generativa e le stime nel campione ADP risultano più ampie di quelle delle indagini nazionali. Con il processo di elaborazione dei dati migliorato le stime restano nella stessa direzione ma diventano più sensibili alle scelte di specifica, e gli autori scrivono di non considerare lo studio, né alcuno studio singolo, una prova definitiva. Il divario resta anche escludendo le aziende tecnologiche e le occupazioni informatiche, controllando per tassi di interesse e lavoro da remoto e usando misure alternative di esposizione.

Questi numeri riguardano gli Stati Uniti e non si trasferiscono all'Italia senza dati propri, mentre la domanda che sollevano si può verificare in qualunque organizzazione. Se i compiti codificati sono quelli che si automatizzano per primi, e se la conoscenza tacita si forma facendo quei compiti accanto a qualcuno più esperto, allora ridurre le assunzioni junior fa risparmiare un costo oggi e prosciuga la fonte da cui nasceranno i senior di domani. Questa è una lettura nostra e lo studio non la dimostra. Si può mettere alla prova guardando, nella propria azienda, quante persone arrivate negli ultimi anni stanno crescendo verso ruoli di giudizio e quante sono rimaste su compiti che un agente potrebbe già svolgere.