sale il divario occupazionale dei 22-25enni nei lavori con l’AI

di Giovanni Talente

Lo Stanford Digital Economy Lab ha pubblicato il 12 agosto 2026 una versione rivista dello studio Canaries in the Coal Mine, basata su dati amministrativi di buste paga ADP relativi a milioni di lavoratori statunitensi fino a giugno 2026. Il risultato principale è che l’occupazione dei lavoratori tra i 22 e i 25 anni nelle professioni più esposte all’intelligenza artificiale si colloca oggi il 19% sotto il livello che avrebbe raggiunto se avesse tenuto il passo dei coetanei in occupazioni meno esposte. Nella prima versione dello studio, pubblicata nell’agosto 2025, il divario era del 13%, salito al 16% con l’aggiornamento di febbraio 2026. I lavoratori esperti non mostrano uno scarto comparabile e gli autori non rilevano evidenze di uno spiazzamento occupazionale diffuso a livello di sistema. Il meccanismo è la riduzione delle assunzioni, non l’aumento dei licenziamenti. In Italia il Rapporto Formazione e Lavoro 2026 dell’Osservatorio Proxima registra un calo del 14% del tasso di ingresso dei 22-25enni nelle occupazioni ad alta esposizione all’AI nel periodo successivo al lancio di ChatGPT, mentre secondo un’analisi di Goldman Sachs ogni incremento del 10% nella diffusione di strumenti automatizzati all’interno di un settore si accompagna a una contrazione dello 0,32% nella crescita annua dei posti entry level.

Il meccanismo tecnico è noto e spiega la selettività dell’effetto. I modelli linguistici sono addestrati su conoscenza codificata, cioè su quanto è stato scritto, catalogato e reso esplicito: esattamente il patrimonio con cui un neolaureato si presenta al primo colloquio. La conoscenza tacita, quella che si accumula facendo, sbagliando e osservando qualcuno che sbaglia, non è nei dati di addestramento. Lo studio di Stanford rileva infatti che i cali si concentrano dove l’AI sostituisce compiti umani, mentre dove li affianca l’occupazione resta stabile o cresce, soprattutto per i lavoratori esperti.

Da qui discende il problema che i dati non misurano. Le mansioni che vengono automatizzate per prime sono precisamente quelle attraverso cui si imparava il mestiere: recuperare documenti, sintetizzare, formattare, scrivere la prima bozza, controllare i numeri, tenere l’agenda. Paolo Boccardelli, rettore della Luiss Guido Carli, ha osservato che l’automazione di queste attività riduce per i giovani «la possibilità di sviluppare le competenze di base, necessarie per poi crescere nella carriera». Se lo stagista, l’analista junior e l’assistente vengono sostituiti da uno strumento, la domanda non è dove andranno quei giovani, ma da dove arriveranno tra dieci anni i professionisti esperti che oggi risultano protetti proprio dall’esperienza.

Una parte delle imprese sostiene che il gradino non sparisca ma si sposti. Una ricerca condotta da SAP con Wakefield Research su cento direttori delle risorse umane di grandi organizzazioni internazionali riporta che per l’88% degli intervistati i profili a inizio carriera diventano produttivi più rapidamente, che il 79% fornisce strumenti di intelligenza artificiale già nel primo mese di lavoro e che l’87% si aspetta familiarità con queste tecnologie fin dal primo giorno. Nella stessa rilevazione il 56% segnala però l’uso di strumenti non autorizzati da parte dei dipendenti junior, il fenomeno noto come shadow AI. La produttività arriva prima, la supervisione non sempre.

Per l’Italia il nodo si incrocia con la demografia, e il risultato è un paradosso. Le stime del Rapporto Formazione e Lavoro 2026, elaborate su dati Istat, indicano che entro dieci anni il sistema produttivo italiano potrebbe perdere circa 4,3 milioni di addetti, il 18,3% della forza lavoro complessiva, per la sola uscita delle coorti mature. Nello stesso rapporto si legge che l’occupazione nella fascia 20-29 anni è al 47,6%, la più bassa d’Europa e distante diciotto punti dalla media dell’Unione, e che tra il 2011 e il 2024 circa 630mila giovani tra i 18 e i 34 anni hanno lasciato il Paese, con il CNEL che quantifica in 159 miliardi di euro il capitale umano perduto. Il Paese che ha strutturalmente meno giovani da inserire è anche quello in cui si sta restringendo lo spazio in cui quei giovani imparerebbero.

Le imprese, intanto, non trovano le persone che cercano. Il terzo Report sul mismatch di CNEL e Unioncamere rileva che nel primo semestre 2026 le aziende italiane hanno programmato 2 milioni e 869mila assunzioni prevedendo difficoltà di reperimento nel 44,8% dei casi, con punte del 50,6% nei servizi informatici e delle telecomunicazioni. Sui titoli alti il divario è ancora più netto: risulta difficile reperire il 50,9% dei laureati e il 57,3% dei tecnici ITS Academy. «Il gap tra domanda e offerta di lavoro si mantiene molto alto anche quest’anno», ha commentato Andrea Prete, presidente di Unioncamere. Per il presidente del CNEL Renato Brunetta la sfida è far incontrare i fabbisogni delle imprese con «il capitale umano custodito nei serbatoi di potenziale inespresso del Paese».

Il quadro internazionale conferma la direzione. Nel rapporto sulle tendenze globali dell’occupazione giovanile 2026, l’Organizzazione internazionale del lavoro stima al 12,4% il tasso di disoccupazione giovanile mondiale nel 2025, pari a 67 milioni di persone tra i 15 e i 24 anni, con la quota di giovani che non lavorano e non studiano salita al 20%. La stessa organizzazione calcola che il 6,1% dei posti occupati dai 15-29enni rientri in professioni altamente esposte ai cambiamenti legati all’AI, in prevalenza ruoli impiegatizi e amministrativi a media qualifica. «Quando i giovani sono esclusi da un’occupazione di qualità, i Paesi perdono talento», ha dichiarato il direttore generale dell’ILO Gilbert Houngbo.

Tre precisazioni servono a non forzare la lettura. Gli autori dello studio di Stanford definiscono i propri risultati indicatori descrittivi e precoci, non stime causali, e segnalano che gli effetti si attenuano controllando per il livello di istruzione, che alcune divergenze precedono la diffusione dell’AI generativa e che il fenomeno è più marcato nel campione ADP che nelle rilevazioni statistiche nazionali. Le critiche non sono mancate: economisti di Google hanno attribuito il fenomeno ai tassi di interesse e Torsten Slok di Apollo lo ha ricondotto a un mercato del lavoro che assume poco e licenzia poco, obiezioni che gli autori dichiarano di aver testato escludendo il settore tecnologico e controllando per esposizione ai tassi e lavoro da remoto. In Europa, infine, la contrazione misurata da Goldman Sachs risulta più contenuta che negli Stati Uniti. Resta il fatto che il divario si allarga da tre anni consecutivi: interpellato da Fortune sul punto, Erik Brynjolfsson ha sintetizzato che «qualunque cosa sia, non sta scomparendo».