L’Europa Affronta lo Tsunami AI: l’IMF Avverte che il 40% dei Ruoli è a Rischio

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La ricerca del Fondo dipinge un quadro più complicato di quanto suggerisca il titolo — e i lavoratori coinvolti lo sanno meglio di chiunque altro.

Kristalina Georgieva non usa mezzi termini. Al World Economic Forum di Davos lo scorso gennaio, la Direttrice Generale dell’IMF ha descritto l’intelligenza artificiale come una forza che si abbatte sull’occupazione mondiale. All’AI Impact Summit di Nuova Delhi un mese dopo, ha ripetuto l’avvertimento. La ricerca del Fondo stima che circa il 40% dei lavori a livello globale — e il 60% nelle economie avanzate — sarà influenzato dalla tecnologia nei prossimi anni, che sia attraverso il miglioramento, l’eliminazione o la completa trasformazione.

Per l’Europa, i numeri sono ancora più impressionanti. La valutazione del governo britannico, pubblicata a gennaio 2026 e basata sulla metodologia IMF, ha rilevato che circa il 70% dei lavoratori britannici ricopre ruoli contenenti compiti che l’AI potrebbe potenzialmente svolgere o migliorare. Quella cifra supera l’equivalente statunitense di circa il 60%, principalmente perché l’economia britannica è più pesantemente orientata verso le occupazioni del settore dei servizi dove le capacità dell’AI si sovrappongono maggiormente al lavoro umano.

Dovremmo essere chiari su cosa significa “influenzato” qui. Il framework dell’IMF distingue tra ruoli dove l’AI probabilmente complementerà i lavoratori — aumentando la produttività e potenzialmente alzando i salari — e quelli dove è più probabile che sostituisca il lavoro umano, deprimendo domanda e retribuzioni. Circa la metà dei lavori esposti rientra in ciascuna categoria. Il problema è che la cifra del titolo viaggia senza quella sfumatura, e l’ansia pubblica riempie il vuoto.

Le Persone che Addestrano i Propri Sostituti

L’inquadramento macroeconomico di Georgieva ha acquisito una dimensione nettamente umana questa settimana. Una serie di testimonianze in prima persona di lavoratori direttamente coinvolti nell’addestramento di sistemi AI ha rivelato un modello di disillusione che i modelli economici non possono catturare.

Una editor, che corregge articoli accademici per parlanti non nativi inglesi, ha descritto di essere stata reclutata per addestrare quelli che le erano stati descritti come “assistant editor.” Ha passato mesi alimentando correzioni nel sistema prima che l’azienda rivelasse che era un programma AI. La sua tariffa è stata successivamente tagliata. Ora guadagna meno correggendo l’output della macchina — un compito che dice richiede più tempo dell’editing da zero — mentre cattura errori che il modello produce, dalla punteggiatura non necessaria a cambiamenti insensati nei nomi dei paesi.

Uno scrittore di marketing vincitore di premi del settore ha passato mesi costruendo flussi di lavoro AI e documentazione, credendo che avrebbe supervisionato il sistema. È stato licenziato. Il suo ex carico di lavoro è ora gestito da personale junior usando la documentazione che aveva creato. Un traduttore riferisce di aver passato quattro anni ad addestrare motori AI che il suo datore di lavoro intende implementare come sostituto per ridurre i costi dei linguisti umani.

Questi non sono rischi astratti di spostamento. Sono persone a cui è stato chiesto di partecipare alla propria obsolescenza professionale — spesso senza essere informate che quello era lo scopo dell’esercizio.

“Addestrare il tuo robot sostituto è come scavare la tua tomba digitale.”
— Scrittore di marketing vincitore di premi, licenziato dopo aver costruito flussi di lavoro AI (The Guardian, Feb 2026)

Non tutti sono pessimisti. Un consulente di cure palliative che ha aiutato a testare un chatbot AI per pazienti con cancro metastatico ha notato che gestiva circa la metà delle risposte correttamente, ma richiedeva ancora pesanti adattamenti e non poteva replicare i segnali non verbali — linguaggio del corpo, espressioni facciali, tono — che definiscono una buona assistenza clinica. Un professore di matematica che lavora con dimostrazione di teoremi AI ha riconosciuto che la tecnologia sta avanzando rapidamente, ma si sentiva protetto dal suo ruolo di insegnamento e dall’impiego nel settore pubblico. Entrambi i casi suggeriscono un modello: più un ruolo dipende da sfumature interpersonali, contesto fisico o relazioni istituzionali, più è difficile per l’AI sostituirlo.

I Numeri Dietro il Rumore

L’ansia sul posto di lavoro riguardo all’AI è misurabile e in crescita. Il Global Talent Barometer 2026 di ManpowerGroup, basato su interviste con quasi 14.000 lavoratori in 19 paesi, ha rilevato che l’uso regolare dell’AI è saltato del 13% nel 2025, ma la fiducia dei lavoratori nella tecnologia è caduta del 18%. I baby boomer hanno riportato il calo più marcato, al 35%, mentre la Gen X ha visto la fiducia calare del 25%. Quasi due terzi dei lavoratori intervistati hanno detto di scegliere di rimanere nei loro ruoli attuali nonostante burnout e insoddisfazione — un fenomeno che il rapporto caratterizza come “job hugging,” guidato dalla paura di cosa l’automazione potrebbe significare per la loro prossima mossa.

I dati sui licenziamenti raccontano una storia più complicata di quanto di solito ammetta ciascuna parte del dibattito. La società di consulenza Challenger, Gray & Christmas ha registrato circa 55.000 tagli di lavoro attribuiti all’AI negli Stati Uniti durante il 2025, su un totale di 1,17 milioni di licenziamenti — la cifra annuale più alta dalla pandemia del 2020. Le perdite legate all’AI sono salite bruscamente: attraverso i primi sette mesi del 2025, circa 10.000 tagli erano legati alla tecnologia, ma entro fine anno il totale era balzato oltre 54.000 — un’accelerazione di cinque volte nella seconda metà dell’anno.

Tuttavia diverse voci credibili esortano alla cautela. Il Budget Lab dell’Università di Yale ha analizzato i dati del mercato del lavoro USA da novembre 2022 a metà 2025 e non ha trovato accelerazione sostanziale nel tasso al quale il mix occupazionale stava cambiando — in altre parole, la composizione della forza lavoro non era ancora cambiata drasticamente dal lancio di ChatGPT. Gli analisti di Deutsche Bank hanno avvertito a gennaio che “AI redundancy washing” — aziende che citano l’AI come giustificazione conveniente per tagli guidati da pressioni economiche più ampie — sarebbe diventata una caratteristica significativa del 2026. Sander van ‘t Noordende, CEO di Randstad, la più grande società di personale al mondo, ha detto a CNBC a Davos che il collegamento tra quei 55.000 tagli e l’AI era sovrastimato.

Forrester ha offerto forse la valutazione più scettica: stima che solo il 6% dei lavori USA sarà genuinamente automatizzato entro il 2030, e proietta che molti licenziamenti attribuiti all’AI saranno alla fine invertiti mentre le aziende scoprono che la tecnologia non è pronta a riempire i ruoli che doveva sostituire.

I Giovani Lavoratori lo Stanno Sentendo per Primi

Se c’è un’area dove i dati stanno iniziando a convergere, è l’occupazione entry-level. La ricerca della Federal Reserve di Dallas, basandosi sull’analisi della Stanford University, ha trovato che i lavoratori di età compresa tra 22 e 25 anni nelle occupazioni più esposte all’AI hanno sperimentato un declino dell’occupazione del 13% dalla fine del 2022. Il calo è stato guidato non da licenziamenti, ma da una riduzione nel tasso al quale i giovani che entrano nel mercato del lavoro trovavano lavoro in quei ruoli del tutto. Per le occupazioni con minore esposizione all’AI, i tassi di ingresso sono rimasti stabili.

Questo si allinea con quello che l’IMF stesso ha segnalato. A Davos, Georgieva ha notato che i compiti entry-level sono sproporzionatamente vulnerabili all’automazione perché tendono a coinvolgere i tipi di lavoro cognitivo strutturato e ripetitivo che l’AI attuale gestisce bene. Nel frattempo, i lavoratori in ruoli che sono stati migliorati dall’AI — circa una posizione su dieci nelle economie avanzate, secondo le stime del Fondo — tendono a guadagnare di più e spendere di più, creando domanda a valle per lavori di servizio meno qualificati. L’implicazione scomoda è un mercato del lavoro che si svuota nel mezzo: professionisti aumentati dall’AI in cima che guadagnano di più, lavoratori dei servizi in basso sostenuti da quella spesa, e un pool in diminuzione di ruoli di medio livello ed entry intrappolati nel mezzo.

“La classe media, inevitabilmente, sarà influenzata.”
— Kristalina Georgieva, WEF Davos, Gennaio 2026

Cosa Deve Realmente Accadere

Le prescrizioni politiche dell’IMF si concentrano su investimenti nelle competenze, reti di sicurezza sociale e framework normativi che possono tenere il passo con la tecnologia. Il Fondo ha pubblicato un AI Preparedness Index che copre 125 paesi, che misura la preparazione attraverso infrastruttura digitale, capitale umano, capacità di innovazione e governance. Le economie più ricche tendono a segnare meglio, ma con ampia variazione — e segnare bene sulla preparazione non è lo stesso che agire su di essa.

La sfida pratica è la tempistica. Le capacità dell’AI stanno avanzando più velocemente di quanto la maggior parte delle istituzioni possa adattarsi. Georgieva è stata schietta su questo a Davos: la tecnologia si muove troppo velocemente perché i politici possano tenere il passo, e il divario tra implementazione e regolamentazione si sta allargando. L’AI Act dell’UE fornisce un framework normativo, ma è stato progettato attorno a categorie di rischio che potrebbero non mappare ordinatamente sulle realtà disordinate della disruption del posto di lavoro — un editor che inconsapevolmente addestra il suo sostituto non si adatta ordinatamente in “alto rischio” o “basso rischio.”

Il modello di flexicurity della Danimarca — che combina assunzioni e licenziamenti relativamente facili con benefici di disoccupazione generosi e programmi di riqualificazione attivi — è frequentemente citato dall’IMF come modello. Se possa scalare alla velocità e ampiezza del cambiamento guidato dall’AI rimane non testato. Quello che sembra chiaro dalla ricerca dell’IMF è che le economie con protezioni sociali più forti, maggiore mobilità educativa e mercati del lavoro più flessibili navigheranno la transizione più dolcemente di quelle senza.

La Valutazione Onesta

Probabilmente siamo in un periodo dove la paura dello spostamento AI sta correndo avanti alla realtà misurabile — ma la realtà misurabile sta recuperando. I dati di Yale e le proiezioni di Forrester suggeriscono che il mercato del lavoro non è ancora stato fondamentalmente rimodellato. Le testimonianze dei lavoratori e la ricerca della Fed di Dallas suggeriscono che gli effetti precoci sono reali, concentrati tra i giovani e i professionisti di mezza carriera più vicini al processo di addestramento.

La metafora dello tsunami di Georgieva potrebbe essere prematura come descrizione di quello che è già accaduto. Come avvertimento su quello che i prossimi anni potrebbero portare se gli investimenti in competenze, regolamentazione e protezione sociale non tengono il passo con l’implementazione, è difficile da respingere. I lavoratori che hanno passato l’anno scorso ad addestrare sistemi AI e guardare i propri ruoli diminuire probabilmente direbbero che l’acqua sta già salendo.