L'intelligenza artificiale colpisce dove fa più male: gli aumenti di stipendio spariscono

L'intelligenza artificiale potrebbe avere un impatto sul mercato del lavoro diverso da quello prospettato nei mesi successivi alla diffusione di ChatGPT. Più che provocare una sostituzione su larga scala dei lavoratori, almeno nella fase attuale, la tecnologia sembrerebbe incidere soprattutto sulla dinamica salariale. È questa la conclusione di un white paper realizzato dagli economisti Sania Edlich e Torsten Slok per Apollo Global Management, secondo cui le professioni maggiormente esposte all'AI stanno registrando una crescita delle retribuzioni significativamente inferiore rispetto alle altre.

Lo studio ha preso in analisi il primo anno completo successivo alla diffusione di ChatGPT, prendendo come riferimento il 2023. Utilizzando i dati salariali del Dipartimento del Lavoro statunitense e confrontando undici professioni ad alta esposizione all'intelligenza artificiale con altre meno coinvolte, gli autori hanno rilevato che la crescita reale degli stipendi nelle occupazioni più esposte è risultata inferiore di 6,7 punti percentuali. Tra le professioni considerate figurano programmatori, addetti al servizio clienti e analisti finanziari.

Secondo le stime di Apollo, questo rallentamento avrebbe comportato una perdita complessiva di circa 28 miliardi di dollari all'anno per i lavoratori interessati. L'analisi evidenzia inoltre come gli effetti siano distribuiti in modo disomogeneo: le fasce di reddito più basse hanno registrato una contrazione della crescita salariale più marcata rispetto ai lavoratori con stipendi più elevati, alimentando il rischio di un ampliamento delle disuguaglianze economiche.

Sul fronte occupazionale, invece, il rapporto non individua un impatto statisticamente significativo attribuibile direttamente all'adozione dell'intelligenza artificiale. Apollo stima che circa 5,8 milioni di lavoratori statunitensi, pari al 3,7% della forza lavoro, operino oggi in professioni ad alta esposizione all'AI, precisando però che si tratta probabilmente di una valutazione prudenziale. Gli stessi autori ritengono infatti che, con l'espansione dell'adozione dell'intelligenza artificiale nelle aziende, il numero di lavoratori interessati possa crescere sensibilmente oltre quanto indicato dagli attuali modelli di misurazione.

Lo studio si basa sull'Anthropic Economic Index per classificare il grado di esposizione delle professioni all'AI, ma gli stessi ricercatori riconoscono che questo approccio potrebbe non cogliere l'intera portata del fenomeno. Esiste inoltre un fattore che potrebbe influenzare i risultati: la costruzione della nuova infrastruttura dedicata all'intelligenza artificiale sta aumentando la domanda di alcune professioni tradizionalmente considerate poco esposte, come elettricisti e operai dell'edilizia impegnati nella realizzazione dei datacenter, contribuendo così a sostenere la crescita dei loro salari.

Gli autori osservano inoltre che il diffuso dibattito sull'eventuale sostituzione dei lavoratori da parte dell'intelligenza artificiale potrebbe aver modificato anche il comportamento dei dipendenti. Il timore di perdere il posto di lavoro potrebbe infatti ridurre la propensione a richiedere aumenti di stipendio o a cambiare azienda per ottenere condizioni economiche migliori. Un'ipotesi coerente con il ridimensionamento del fenomeno della "Great Resignation", che aveva caratterizzato il mercato del lavoro statunitense negli anni successivi alla pandemia e che oggi mostra livelli di dimissioni volontarie tornati in linea con quelli della metà degli anni 2010.

Considerazioni analoghe emergono anche da altre analisi di mercato. JPMorgan ha individuato tra le categorie maggiormente esposte all'intelligenza artificiale settori come sviluppo software, editoria, grafica e call center. Secondo Phil Camporeale, Chief Investment Strategist di JPMorgan Wealth Management, i lavoratori impiegati in questi comparti tendono oggi a privilegiare la stabilità occupazionale rispetto alla richiesta di incrementi retributivi, contribuendo ulteriormente al rallentamento della crescita dei salari.