Esposto non vuol dire sostituito: i numeri italiani su IA e lavoro

Su circa 22 milioni di occupati in Italia, quindici milioni svolgono un'occupazione con esposizione media o alta all'intelligenza artificiale, e poco meno di nove milioni ricadono nel gruppo ad alta esposizione. Il dato è di un lavoro della Banca d'Italia dell'ottobre 2024, e appartiene alla categoria dei numeri che vengono tradotti male: nove milioni di posti a rischio, titolo pronto. Lo studio non dice questo, e la differenza sta in cosa significa la parola esposizione.

Che cosa misura l'esposizione

Nella letteratura economica un'occupazione non è un mestiere ma un insieme di mansioni: un impiegato amministrativo riconcilia movimenti, scrive lettere, risponde al telefono, archivia. Le misure di esposizione confrontano l'elenco delle mansioni di ciascuna occupazione con quello che i sistemi di intelligenza artificiale sanno fare oggi, e l'indice che ne risulta dice quanta parte di quel lavoro è toccata dalla tecnologia. Non dice se il datore di lavoro comprerà lo strumento, non dice quando, e soprattutto non dice se l'esito sarà un licenziamento o una giornata meno noiosa.

Il lavoro della Banca d'Italia — Questioni di Economia e Finanza n. 878, di Antonio Dalla Zuanna, Davide Dottori, Elena Gentili e Salvatore Lattanzio — separa le due direzioni possibili, riprendendo un indice proposto da Pizzinelli e altri nel 2023: complementarità, quando la tecnologia fa pezzi di lavoro che liberano tempo per la parte che resta in mano alla persona, e sostituibilità, quando fa l'intero compito. Il criterio è il tipo di mansione: «Complementary occupations often involve high-level decision-making, while substitute occupations require specialized but standard procedures». Complementari sono le occupazioni in cui si decide; sostituibili quelle in cui si applica una procedura, anche complessa e specialistica, purché standard.

I numeri, divisi come vanno divisi

Dal testo dello studio, costruito sulla rilevazione Istat sulle forze di lavoro: «Approximately 15 million out of the 22 million of workers are either middle or highly exposed, with slightly below 9 million falling in the highly exposed group alone». Dentro quei quindici milioni i lavoratori per cui l'IA risulta complementare sono più di quelli per cui risulta sostitutiva, «about 9 million compared to 6 million substitutable». E nel sottoinsieme ad alta esposizione la sintesi italiana della pubblicazione è esplicita: «Oltre la metà dei nove milioni di lavoratori altamente esposti beneficerebbe dell'IA in quanto complementare alle mansioni da loro svolte».

Dove stanno: «le occupazioni più esposte all'IA si trovano prevalentemente nei settori dei servizi, che impiegano una quota significativa di donne e di personale qualificato». Non la fabbrica, l'ufficio; lo studio aggiunge che «the most exposed occupations are generally white-collar occupations that require cognitive abilities». La sostituibilità si concentra in due settori in particolare — «the transport and communication sector and in finance, which includes all the banking system» — mentre sanità e istruzione, che le ondate tecnologiche precedenti avevano lasciato quasi intatte, risultano molto esposte ma in direzione complementare: «mostly gaining in terms of complementarity».

Le cautele le scrivono gli autori stessi

Due frasi dello studio valgono quanto i numeri. La prima: «It is important to recognize that highly exposed occupations are not necessarily facing the introduction of AI technology yet». Alta esposizione non significa che in quel posto di lavoro l'IA sia entrata, significa che potrebbe entrarci con effetto. La seconda riguarda la natura della misura, costruita «based on the current nature of the occupations we observe», mentre una delle caratteristiche del progresso tecnico è proprio che cambia le mansioni. L'analisi usa i quattro trimestri del 2023: una fotografia del lavoro italiano come era organizzato tre anni fa, confrontata con capacità tecnologiche che da allora si sono spostate. Una mappa del potenziale, non una previsione.

Dall'altro lato: quante imprese la usano

Qui i numeri diventano piccoli. L'Istat, nel comunicato «Imprese e ICT» del 15 dicembre 2025, scrive che «l'introduzione dell'intelligenza artificiale nelle imprese con almeno 10 addetti registra nell'ultimo anno una crescita particolarmente significativa, dall'8,2% del 2024 al 16,4% del 2025». Un raddoppio su base bassa: un'impresa su sei. Sul divario dimensionale: «le imprese di maggiori dimensioni registrano una crescita più marcata in termini assoluti dal 32,5% del 2024 al 53,1%, ampliando il divario rispetto alle PMI, il cui utilizzo comunque raddoppia, passando dal 7,7% al 15,7%». Fra le grandi si è passata la metà; il divario non si chiude, si allarga, perché in punti percentuali le grandi corrono più delle piccole anche quando entrambe raddoppiano.

Che cosa hanno comprato. La tecnologia più diffusa è «l'estrazione di conoscenza e informazione da documenti di testo (70,8%)», seguita dall'IA generativa (59,1%) e dal riconoscimento vocale (41,3%); gli ambiti aziendali più frequenti sono marketing e vendite (33,1%), processi amministrativi (25,7%), ricerca e sviluppo (20,0%). Testi, parole, documenti: strumenti da scrivania, non robot in reparto.

Le due misure, viste insieme, combaciano nel punto in cui era prevedibile che combaciassero — e questa è una mia lettura, non una conclusione delle fonti. L'esposizione stimata è massima sulle mansioni d'ufficio, cognitive, documentali; e quello che le imprese italiane hanno effettivamente messo in produzione sono strumenti da ufficio: leggere testi, scrivere testi, trascrivere il parlato. Il secondo punto di contatto è il vincolo dichiarato: «la mancanza di competenze adeguate frena l'adozione dell'IA in quasi il 60% delle aziende che hanno valutato ma poi non realizzato investimenti in IA». Non il costo, non la norma, non la tecnologia: sapere cosa farne.

Il dato che meriterebbe più attenzione

Nella sintesi della Banca d'Italia c'è una frase che passa inosservata e che dice più delle altre su cosa aspettarsi: «La mobilità tra occupazioni è attualmente bassa e i lavoratori in occupazioni più esposte e sostituibili si spostano principalmente verso quelle meno esposte, in cui tuttavia le retribuzioni sono generalmente inferiori».

Se l'aggiustamento avviene così — e lo studio descrive il passato, non promette il futuro — l'effetto visibile dell'IA sul lavoro italiano non sarà anzitutto nel numero degli occupati, ma nel tipo e nella retribuzione delle posizioni occupate. Si esce da una mansione standardizzata per entrare in una meno esposta, cioè più difficile da automatizzare, che però tipicamente paga meno; la mobilità complessivamente bassa lo rende per ora un indizio e non una tendenza. Per chi dirige un'impresa la conseguenza è pratica: se automatizzi la parte procedurale del lavoro di una persona senza offrirle un percorso verso la parte decisionale, la direzione documentata di quel percorso è fuori, e verso retribuzioni più basse.

Da giugno c'è chi deve misurarlo

Finora chi voleva numeri italiani su IA e lavoro doveva cercarli fra studi sparsi; da pochi mesi esiste una sede. Come scrive il Ministero del Lavoro, «la Legge n. 132 del 23 settembre 2025 ha istituito, presso il Ministero del Lavoro e delle Politiche Sociali, l'Osservatorio sull'adozione di sistemi di intelligenza artificiale nel mondo del lavoro»; composizione e funzionamento sono stati disciplinati con il decreto ministeriale n. 173 del 15 dicembre 2025, e «l'Osservatorio ha avviato la propria fase pienamente operativa il 3 giugno 2026». Comprende un comitato di indirizzo, quattro comitati tecnico-scientifici, una commissione etica e una consulta delle parti sociali, e collabora con l'INAPP. Fra i compiti dichiarati c'è «individuare i settori e le professioni maggiormente influenzati dall'introduzione dell'Intelligenza Artificiale, proponendo soluzioni concrete per gestire questi cambiamenti».

È la domanda giusta, e vale la pena dire a che punto è. Alla data di questo articolo la sezione «Studi rilevanti» dell'Osservatorio raccoglie otto lavori di soggetti terzi — INAPP, OCSE, World Economic Forum, Banca d'Italia, Unioncamere, ILO — il più recente di aprile 2025, e non risulta pubblicato un rapporto proprio. Il pezzo che manca, e che un osservatorio nazionale è nella posizione migliore per produrre, è l'incrocio fra i due lati di questo articolo: non quante imprese usano l'IA, ma su quali mansioni e con quali effetti su chi le svolgeva. Una stima di esposizione sulle occupazioni del 2023 e un tasso di adozione sulle imprese del 2025 non dicono, né l'una né l'altro, cosa è cambiato nel lavoro di qualcuno.

Cosa puoi fare

Se dirigi un'impresa o ne gestisci i sistemi, la lezione operativa dei due studi è cambiare unità di misura: l'inventario va fatto sulle mansioni, non sui mestieri. Prendi tre attività che nel tuo ufficio seguono una procedura stabile — riconciliazioni, risposte ripetitive, trascrizioni, estrazione di dati da documenti ricevuti — e misura quanto tempo costano in un mese: sono quelle, non i reparti né le qualifiche, il punto in cui uno strumento di IA ha probabilità di rendere qualcosa. Poi guarda il vincolo che quasi il 60% delle imprese italiane dichiara di aver incontrato: chi, dentro l'organizzazione, ha le competenze per impostare, controllare e correggere il risultato. Se la risposta è nessuno, la formazione viene prima delle licenze.

Se il tuo lavoro sta in uno dei settori più esposti — servizi, trasporti e comunicazioni, finanza, e in direzione opposta sanità e istruzione — la domanda utile non è «il mio mestiere è a rischio», è quale percentuale della settimana è procedura standard e quale è decisione: la prima quota è il perimetro esposto, la seconda è quella che lo studio associa alla complementarità. E tieni presente la direzione documentata degli spostamenti: il movimento che evita l'esito peggiore è laterale, dentro la stessa famiglia professionale e verso le mansioni in cui si decide. Entrambi i documenti, per chi vuole leggerli, si scaricano gratis e non richiedono di essere economisti.