L’intelligenza artificiale trasformerà il lavoro italiano. Ma siamo pronti?

di Mario Alberto Catarozzo, docente di intelligenza artificiale, founder e CEO di MYPlace Communications srl
Giuseppe Davide, avvocato, founder partner di Horilex Studio legale

Mentre leggete queste righe, milioni di lavoratori italiani stanno svolgendo attività che un sistema di intelligenza artificiale è già in grado di eseguire in tutto o in parte. Non è una provocazione. È un dato di fatto, e i numeri lo confermano con una chiarezza scomoda.

Il World Economic Forum, nel Future of Jobs Report 2025, stima che entro il 2030 il 22% dei posti di lavoro formali vivrà una trasformazione profonda: 92 milioni di ruoli saranno ridisegnati o eliminati, mentre ne nasceranno 170 milioni di nuovi (saldo netto positivo, 78 milioni). Fin qui, la narrazione rassicurante.

Ma c’è l’altra metà del racconto: questi nuovi posti richiederanno competenze che oggi la maggioranza della forza lavoro italiana non possiede. Il McKinsey Global Institute stima che entro il 2030 circa il 30% delle attività lavorative potrà essere soggetto ad automazione e che almeno il 14% dei lavoratori globali (375 milioni di persone) dovrà cambiare categoria occupazionale.

Per l’Italia il dato è ancora più critico: circa 3,2 milioni di lavoratori sono a rischio di sostituzione diretta nei prossimi anni, mentre secondo approcci più estesi la quota di forza lavoro con rischio parziale di automazione delle mansioni sale fino al 46-49% (Bannò, Filippi, Trento, Automazione e lavoro, Egea 2023).

L’OCSE stima che il 27% dei posti di lavoro nei Paesi membri sia a rischio, con un’incidenza superiore proprio nei sistemi dove il lavoro d’ufficio e amministrativo pesa di più — come il nostro.

La domanda che ogni impresa ed ente pubblico dovrebbe porsi adesso non è “se” l’AI cambierà il lavoro. È: siamo organizzati per gestire questa transizione in modo equo e competitivo?

Un paziente con fragilità croniche

L’AI non arriva in un sistema robusto e flessibile. Arriva in un mercato del lavoro già segnato da debolezze strutturali profonde, debolezze che la trasformazione tecnologica rischia di amplificare, non di correggere.

Il gap di competenze digitali

Secondo i dati Istat pubblicati ad aprile 2026, solo il 54,3% degli italiani tra 16 e 74 anni possiede competenze digitali almeno di base. Lontano dall’obiettivo europeo dell’80% entro il 2030. Tra i lavoratori maturi la quota scende ulteriormente: 49,1% nella fascia 55-59 anni. Sono spesso quelli con contratti stabili, i più difficili da riconvertire.

Lo skill mismatch strutturale

Secondo l’OCSE, in Italia il 36,5% degli occupati lavora in settori diversi dalla propria formazione e il 38,5% ricopre ruoli per cui ha un titolo di studio non corrispondente.

Quattro aziende su dieci segnalano lacune tra le competenze dei propri dipendenti e quelle necessarie. Il costo complessivo di questo disallineamento è stimato in 44 miliardi di euro l’anno, pari al 2,5% del PIL (Eurispes, 2025).

Un sistema già inefficiente nell’allocare le competenze sarà ancor meno efficiente quando quelle richieste cambieranno radicalmente e in fretta.

Il nanismo delle imprese

Il tessuto produttivo italiano è composto per oltre il 99% da PMI. Nel 2024, solo il 22,3% delle microimprese ha investito in formazione informatica, contro il 70,7% delle grandi aziende. Il 70,2% delle imprese con 10-249 addetti si colloca a un livello base di digitalizzazione.

La maggioranza delle aziende italiane non ha ancora fatto i conti con la digitalizzazione di base. Con l’AI generativa, il divario può diventare incolmabile.

Il dualismo strutturale

I dati CNEL-Istat del 2026 confermano che nel 2025 il tasso di occupazione cresce — ma i giovani tra 15 e 24 anni mostrano ancora segnali di fragilità, il divario Nord-Sud resta marcato e i NEET – giovani che non studiano, non lavorano e non si formano – erano ancora 1 milione e 820mila nel terzo trimestre del 2025.

Tra le donne del Sud dopo i 30 anni, quasi una su tre è fuori da lavoro, istruzione e formazione. Solo il 28% dei laureati italiani ha conseguito un titolo in discipline STEM, rispetto a una media europea del 36%.

Ecco il punto: l’AI non crea le fragilità italiane. Le incontra. E le amplifica.

Chi rischia di più: la polarizzazione è il vero problema

Non è il crollo generalizzato dell’occupazione a preoccupare — i dati attuali non lo confermano. Il vero problema è un altro: la polarizzazione.

Da un lato crescono i ruoli ad alta qualificazione, specialisti AI e big data, ingegneri software, esperti di cybersecurity. Dall’altro calano rapidamente le figure intermedie: segretarie e amministrativi, addetti all’inserimento dati, cassieri bancari, contabili.

Secondo le stime McKinsey, entro il 2030 le professioni ad alta qualificazione vedranno una crescita dell’1,5% annuo, concentrata nel Nord Italia, mentre il 40% dei lavori a media qualifica è a rischio di automazione parziale o totale, esattamente quei ruoli che costituiscono la spina dorsale della classe media italiana.

L’AI generativa ha esteso il rischio anche ai cosiddetti colletti bianchi. La redazione di testi, l’analisi di documenti, il supporto amministrativo e la gestione contabile – ambiti che sembravano immuni dall’automazione – oggi subiscono sostituzione parziale.

Secondo un’indagine del Sole 24 Ore (ottobre 2025), oltre il 57% dei lavoratori si aspetta che l’AI cambierà il proprio lavoro nei prossimi anni, e più di un terzo (36%) teme la sostituzione diretta.

Non è panico irrazionale. È la percezione di un cambiamento che si sta già dispiegando nelle aziende più strutturate e che nei prossimi cinque anni raggiungerà anche le PMI.

AI e lavoro: il falso mito dei licenziamenti automatici

Se il quadro economico e sociale delineato dai dati internazionali mostra con chiarezza come l’intelligenza artificiale stia già modificando profondamente il mercato del lavoro, il nodo vero – soprattutto per il contesto italiano ed europeo – diventa capire qual è il punto di equilibrio tra innovazione tecnologica, competitività delle imprese e tutela occupazionale.

Il dibattito si sta rapidamente spostando: non più soltanto “quanti lavori cambieranno”, ma fino a che punto l’adozione dell’AI possa tradursi, concretamente, in una riduzione della forza lavoro e quali limiti il diritto continui a imporre all’automazione dei processi decisionali aziendali.

La questione non è teorica.

Negli ultimi mesi, anche la cronaca economica internazionale – in particolare statunitense – ha moltiplicato le notizie relative a grandi aziende che hanno avviato piani di riorganizzazione e riduzione del personale parallelamente all’introduzione di sistemi avanzati di intelligenza artificiale.

Ed è qui che si apre una differenza netta tra il modello americano e quello europeo-continentale: in Italia, l’AI non rappresenta affatto – almeno allo stato della normativa vigente – un automatismo giuridico capace di legittimare licenziamenti indiscriminati.

Negli Stati Uniti, negli ultimi diciotto mesi, numerosi gruppi multinazionali del settore tech, finance, consulting e media hanno annunciato riduzioni di personale collegate all’adozione di sistemi di AI generativa e automazione avanzata.

Il dato è reale. Ma il rischio, nel dibattito europeo, è importare automaticamente nel contesto italiano categorie economiche e giuridiche che appartengono a un sistema…