Ogni volta che si parla di intelligenza artificiale e lavoro, il dibattito si divide sempre nello stesso modo.
Da una parte c’è chi sostiene che l’AI spazzerà via milioni di posti.
Dall’altra c’è chi minimizza tutto e dice che non cambierà quasi nulla.
Il nuovo report di Anthropic prova a uscire da questo schema e a guardare i dati in modo più concreto. Il punto di partenza è semplice: invece di chiedersi solo quali lavori siano “esposti” all’AI in teoria, Anthropic prova a misurare quali professioni stiano vedendo davvero un uso professionale e automatizzato dei modelli linguistici oggi.
Ed è qui che emerge la parte più interessante.
Perché il report non trova, almeno per ora, un aumento sistematico della disoccupazione nei lavori più esposti all’AI. Ma individua un altro segnale, molto più silenzioso e forse più pericoloso: il rallentamento dell’ingresso dei giovani in alcune professioni ad alta esposizione.
Guarda su youtube il riassunto della notizia:
Cosa dice davvero il report di Anthropic su AI e lavoro
Anthropic ha pubblicato il 5 marzo 2026 un report intitolato Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence. La novità principale è una metrica chiamata observed exposure, che combina tre elementi: attività professionali descritte nel database O*NET, dati reali di utilizzo di Claude e una misura precedente della capacità teorica degli LLM di velocizzare determinati compiti. In più, la metrica dà più peso agli usi automatizzati e professionali rispetto a quelli semplicemente assistivi.
In pratica, il report prova a rispondere a una domanda molto più utile rispetto alle analisi speculative viste finora:
non quali lavori potrebbero essere toccati dall’AI, ma quali stanno iniziando a esserlo davvero.
I lavori più esposti all’AI oggi non sono quelli che molti immaginano
Uno dei punti più chiari del report è che l’AI sta incidendo soprattutto su attività cognitive, digitali, testuali e standardizzabili. Tra le occupazioni più esposte nella misura di Anthropic ci sono i computer programmers, i customer service representatives e i data entry keyers. Per esempio, i programmatori risultano al top con una copertura del 75%, mentre per gli addetti al data entry la copertura è del 67%.
Al contrario, circa il 30% dei lavoratori rientra in occupazioni con esposizione zero, perché i loro compiti compaiono troppo poco nei dati osservati. In questo gruppo ci sono, tra gli altri, cuochi, meccanici di moto, bagnini, bartender e lavapiatti.
Questo conferma una tendenza ormai chiara: almeno in questa fase, l’AI generativa non sta colpendo prima di tutto il lavoro manuale. Sta entrando soprattutto negli uffici.
Il dato che sorprende: nessuna impennata chiara della disoccupazione
La parte più controintuitiva del report è forse questa.
Anthropic afferma di non trovare un aumento sistematico della disoccupazione per i lavoratori nelle professioni più esposte dall’uscita di ChatGPT in poi. Analizzando i dati del Current Population Survey negli Stati Uniti, la variazione media nel gap di disoccupazione tra i lavoratori più esposti e quelli meno esposti risulta piccola e statisticamente indistinguibile da zero.
Questo non significa che l’AI non stia cambiando il lavoro. Significa piuttosto che, almeno per ora, l’impatto non si sta manifestando con una dinamica semplice del tipo: “più esposizione = più disoccupazione”.
Ed è proprio questo che rende il report interessante: smonta sia il panico facile sia l’ottimismo automatico.
Il vero campanello d’allarme riguarda i giovani
Se però ci si ferma al dato sulla disoccupazione, si rischia di perdere il passaggio più delicato.
Anthropic richiama infatti un possibile effetto molto diverso: meno nuove assunzioni nei ruoli più esposti, specialmente per chi è all’inizio della carriera. Nel report si legge che, per i lavoratori tra i 22 e i 25 anni, il tasso di ingresso in occupazioni ad alta esposizione è sceso di circa il 14% rispetto al 2022, mentre non si osserva lo stesso calo nei lavoratori con più di 25 anni.
Questo dato è ancora descritto come preliminare e suggestivo, non definitivo. Ma è forse il punto più importante di tutto il documento.
Perché un mercato del lavoro può cambiare in profondità anche senza licenziare in massa. Può cambiare semplicemente assumendo meno.
E se i ruoli junior iniziano a ridursi, l’effetto non si vede subito nei dati macro come una crisi occupazionale. Si vede prima nelle porte che si chiudono più facilmente a chi prova a entrare.
L’AI colpisce soprattutto lavori più istruiti e meglio pagati
Un altro risultato importante del report è che i lavoratori nelle professioni più esposte all’AI non sono i più fragili nel senso tradizionale del termine. Al contrario, tendono a essere più istruiti, più pagati, più spesso donne e mediamente più anziani rispetto ai gruppi meno esposti. Il gruppo più esposto guadagna mediamente il 47% in più rispetto a quello non esposto, e la quota di lauree avanzate è molto più alta.
Questo rompe una narrativa molto diffusa: l’idea che l’automazione colpisca soprattutto i lavori a basso salario e bassa qualifica.
Nel caso dell’AI generativa, almeno per ora, il bersaglio sembra essere molto più il lavoro white-collar, professionale e cognitivo.
Perché questo report conta più di tanti altri
Uno dei motivi per cui il report di Anthropic merita attenzione è il metodo.
Nel dibattito pubblico si confondono spesso due cose:
la capacità teorica dell’AI
l’adozione reale nel lavoro
Anthropic mostra che l’AI è ancora molto lontana dalla sua capacità teorica complessiva. Per esempio, nella categoria “Computer & Math”, dove il potenziale teorico è altissimo, la copertura osservata attuale di Claude è solo del 33% di tutti i task.
Questo vuol dire che tra ciò che un modello potrebbe fare in teoria e ciò che viene davvero usato in azienda c’è ancora una grande distanza. In mezzo ci sono integrazione, compliance, revisione umana, software da collegare, limiti operativi e tempi organizzativi.
Ed è proprio questa distanza che rende sbagliate molte previsioni troppo nette.
Cosa succederà ai lavori più esposti entro i prossimi anni?
Il report non dà una risposta definitiva, ma aggiunge un altro indizio utile.
Anthropic osserva che le occupazioni con maggiore observed exposure tendono ad avere prospettive di crescita più deboli nelle proiezioni del Bureau of Labor Statistics fino al 2034. Per ogni aumento di 10 punti percentuali nella copertura osservata, la crescita prevista cala di 0,6 punti percentuali. La relazione è moderata, ma presente; e non emerge allo stesso modo usando solo la misura teorica.
Anche questo suggerisce la stessa lezione: per capire l’impatto dell’AI sul lavoro contano molto di più i dati d’uso reali delle ipotesi astratte.
La vera domanda non è “l’AI ruberà il lavoro?”, ma un’altra
Se c’è una cosa che questo report aiuta a capire, è che forse stiamo facendo la domanda sbagliata.
La domanda classica è:
“L’AI distruggerà posti di lavoro?”
Ma la domanda forse più corretta, oggi, è:
“L’AI renderà più difficile entrare in certe professioni?”
Perché, se il primo impatto forte sarà sulla riduzione delle assunzioni junior, allora il problema non riguarderà solo chi rischia di perdere un posto. Riguarderà soprattutto chi sta cercando di costruire il primo.
Ed è una differenza enorme.
Conclusione
Il report di Anthropic non dice che l’AI è innocua. E non dice nemmeno che la grande ondata di sostituzione sia già arrivata.
Dice qualcosa di più sottile e forse più realistico:
oggi non c’è ancora una prova chiara di disoccupazione crescente nei lavori più esposti
però iniziano a comparire segnali di rallentamento nell’accesso ai ruoli più esposti, soprattutto per i giovani
e le professioni toccate di più sono proprio quelle più digitali, istruite e meglio pagate
In altre parole, l’AI potrebbe non colpire prima di tutto chi è già dentro il mercato del lavoro.
Potrebbe colpire, prima di tutto, chi sta cercando di entrarci.
