Difficile guarire per tutta la vita: Goldman Sachs scopre che i lavoratori sostituiti dall'AI hanno generalmente difficoltà a trovare un nuovo impiego e spesso cadono nelle prossime "prede" dell'AI.

I lavoratori sostituiti dall'intelligenza artificiale stanno cadendo in un circolo vizioso da cui è difficile uscire. Secondo una recente ricerca di Goldman Sachs, i segnali dell'impatto dell'AI sul mercato del lavoro si sono ormai estesi dal settore tecnologico a settori più ampi come finanza, assicurazioni, immobiliare e servizi professionali. Inoltre, i lavoratori licenziati a causa dell'AI fanno più fatica a trovare un nuovo impiego rispetto ad altri licenziati e, una volta ricollocati, risultano spesso nuovamente esposti al rischio di essere sostituiti dalla prossima ondata di automazione AI.

Pierfrancesco Mei, economista di Goldman Sachs, ha scritto nell'ultimo rapporto che nei settori non-manifatturieri, i settori con alti livelli di adozione dell'AI mostrano attualmente una crescita occupazionale più debole e tassi di disoccupazione più elevati. I dati mostrano che i lavoratori il cui lavoro è molto esposto all'AI impiegano in media circa un mese in più per ricollocarsi e hanno circa 10 punti percentuali in più di probabilità di rimanere disoccupati a un anno dal licenziamento rispetto agli altri lavoratori licenziati.

Allo stesso tempo, Jan Hatzius, capo economista di Goldman Sachs, sottolinea che ogni aumento del 10% nel tasso di adozione dell'AI è associato a una diminuzione della crescita occupazionale di circa 0,9 punti percentuali e a un aumento del tasso di disoccupazione di circa 0,9 punti percentuali nel settore coinvolto.

Ancora più preoccupante è che il pieno impatto di questa ondata potrebbe non essere ancora arrivato. L'economista Joseph Briggs di Goldman Sachs avverte che la storia ci insegna che i licenziamenti dovuti all'automazione tendono a concentrarsi nei periodi di recessione. Attualmente, le aziende preferiscono rimandare i licenziamenti in un periodo di prosperità, ma appena l'economia si indebolisce, i licenziamenti accumulati nel tempo potrebbero essere rilasciati in massa contemporaneamente, sommando il fenomeno della disoccupazione ciclica a quello della sostituzione da parte dell'AI.

In passato, le preoccupazioni sul fatto che l'AI potesse sostituire l'occupazione erano state spesso messe in dubbio. Torsten Slok, analista di Apollo, ha affermato nell'agosto di quest'anno che l'impatto dell'AI sull'occupazione è "insignificante", evidenziando che l'AI comprime principalmente i salari piuttosto che il numero dei posti di lavoro: la crescita salariale nelle posizioni più esposte all'AI dal 2023 è stata inferiore del 6,7% rispetto a quella nei ruoli meno esposti, ma il numero di occupati non ha subito variazioni statisticamente significative.

Tuttavia, i dati più recenti di Goldman Sachs segnalano un netto cambiamento. Mei ha utilizzato i nuovi dati del supplemento della "Current Population Survey on Displaced Workers" del US Census Bureau, che copre oltre 15.000 lavoratori licenziati involontariamente dal 2016 al 2025, e ha identificato tra questi il gruppo 2023-2025 come "prima ondata di lavoratori sostituiti dall'AI". Combinando l'esposizione all'AI delle professioni, il tasso di adozione dell'AI nei settori e le modalità di eliminazione delle posizioni, Goldman Sachs ha individuato il 30% dei lavoratori più a rischio di sostituzione, confrontandoli con gli altri licenziati.

I risultati indicano che prima del 2024 non vi erano grandi differenze, ma nel 2025 emergono chiare spaccature: i lavoratori sostituiti dall'AI impiegano molto più tempo a ricollocarsi e il loro rischio di disoccupazione a lungo termine sale in modo significativo. Secondo Goldman Sachs, l'impatto a breve termine è "comparabile agli effetti delle precedenti grandi ondate di cambiamento tecnologico sui lavoratori disoccupati", il che rende sempre più difficile sostenere che "l'AI crea soltanto lavoro senza distruggerlo".

La scoperta più inquietante nella ricerca di Goldman Sachs non riguarda tanto il prolungarsi della disoccupazione, quanto la direzione della ricollocazione. In passato, i lavoratori sostituiti dalla tecnologia tendevano a "scivolare verso il basso", impiegandosi in mansioni più schematizzate e meno complesse, con un progressivo deprezzamento delle competenze acquisite.

L'attuale ondata di sostituzione da parte dell'AI mostra dinamiche simili se non peggiori. I lavoratori sostituiti dall'AI, una volta ricollocati, tendono a cercare posizioni che valorizzino le competenze pregresse, ma ciò li rende ancor più vulnerabili al rischio di essere nuovamente sostituiti dalla prossima automazione. I dati di Goldman Sachs mostrano che la percentuale di lavoratori ricollocati in ruoli con uguale o maggiore esposizione all'AI passa dal valore mediano di circa il 55% tra 2018 e 2023, a circa il 65% nel 2024 e quasi il 75% nel 2025.

In altre parole, tre su quattro lavoratori sostituiti dall'AI tornano rapidamente a essere nel mirino della prossima ondata di automatizzazione.

I dati del Bureau of Labor Statistics statunitense confermano questa tendenza: tra il 2023 e il 2025, 7,4 milioni di lavoratori sono stati licenziati involontariamente, in crescita rispetto ai 6,3 milioni del ciclo precedente, e solo circa il 49% di quelli che hanno trovato un nuovo lavoro a tempo pieno hanno ricevuto uno stipendio pari o superiore a quello precedente, contro il 62% di due anni prima.

I dati storici di Goldman Sachs mostrano che la disoccupazione tecnologica ha effetti di lunga durata. Negli anni successivi alla perdita del lavoro, il ritmo di crescita salariale reale dei lavoratori sostituiti dalla tecnologia resta sistematicamente inferiore a quello degli altri licenziati e la probabilità di subire una nuova disoccupazione rimane più elevata. Analizzando i dati individuali degli ultimi quarant'anni, si osserva che i lavoratori più anziani, senza laurea, residenti in aree rurali e con una lunga anzianità nell'impiego precedente, subiscono a dieci anni dalla perdita del lavoro un gap retributivo cumulato reale dell'8-10%, circa il doppio rispetto ai lavoratori giovani, laureati, urbani e con breve anzianità.

Tuttavia, Goldman Sachs trova un dato relativamente positivo nei nuovi dati: i lavoratori più giovani si dimostrano nettamente più adattabili all'impatto dell'AI. Nel 2025, i lavoratori sotto i 35 anni sostituiti dall'AI impiegheranno circa tre settimane in più degli altri per trovare un nuovo impiego a tempo pieno, mentre i lavoratori dai 35 anni in su impiegheranno circa cinque settimane in più, spesso passando attraverso periodi di lavori temporanei e part-time.

Goldman Sachs nota inoltre che sempre più studenti universitari stanno "scegliendo lauree con una minore esposizione all'AI". Tuttavia, i dati dello Stanford Digital Economy Lab mostrano che i giovani tra i 22 e i 25 anni impegnati in professioni ad alta esposizione all'AI hanno un tasso di occupazione inferiore del 19% rispetto ai coetanei, un gap riconducibile non tanto a una minore adattabilità, quanto alla mancanza di domanda da parte dei datori di lavoro.

Attualmente, il tasso di disoccupazione negli Stati Uniti rimane relativamente basso al 4,2%, e l'effetto sostituzione dell'AI non è ancora del tutto evidente nei dati macro.

L'economista Briggs di Goldman Sachs spiega che, storicamente, la maggior parte dell'impatto occupazionale dell'automatizzazione dei ruoli tradizionali si verifica durante i periodi di recessione. I dati mostrano che la quota di lavoratori statunitensi impiegati in mansioni ordinarie resta pressoché stabile in ogni periodo di espansione economica, per poi calare a gradini durante le crisi degli anni '80, 2001, 2008 e 2020, senza mai tornare ai livelli precedenti.

Utilizzando tre diverse metodologie storiche, Briggs stima che ogni aumento dell'1% della produttività trainata dal progresso tecnologico si traduce, al picco, in un aumento del tasso di disoccupazione di circa 0,3-0,4 punti percentuali, principalmente per la scomparsa dei posti di lavoro. Proiettando la previsione di Goldman Sachs secondo cui l'AI aumenterà la produttività del 15%, si stima che circa il 9% dei lavoratori statunitensi sarà sostituito durante la transizione verso l'AI, con un'ulteriore pressione di riduzione dei posti di lavoro del 3%, pari a un totale di circa 15 milioni di lavoratori—più della stima del 6-7% fatta a inizio anno.

Briggs sottolinea che le aziende tendono a conservare l'eccesso di posti di lavoro in tempi di crescita economica, per poi accelerare l'automazione sfruttando la recessione. Altrettanto preoccupante, il boom degli investimenti in AI è ormai un fattore trainante nella crescita attuale e Hatzius avverte che questo slancio sta raggiungendo il picco—il che significa che potrebbe essere proprio l'AI a innescare la prossima recessione.

Gli economisti di Bank of America assumono invece una posizione più moderata, ritenendo che "l'impatto dell'AI sul mercato del lavoro rimarrà probabilmente limitato fino al 2026 e una ristrutturazione più ampia potrebbe avvenire nel 2027". Tuttavia, questo "scenario ottimistico" non farebbe altro che posticipare l'impatto devastante di circa due anni.

Un dato importante sottolineato da Goldman Sachs è che solo il 23% circa delle aziende statunitensi ha integrato l'AI in alcune delle proprie attività ordinarie, una cifra che peraltro "sovrastima il reale livello di automazione attuale".

Ciononostante, già con questi bassi livelli di adozione, l'AI ha causato perdite occupazionali statisticamente significative nei settori non informatici, e i lavoratori ricollocati risultano frequentemente esposti al rischio di essere sostituiti nuovamente dall'AI.

Se il tasso di adozione dell'AI dovesse raddoppiare o triplicare, tutti questi effetti sarebbero amplificati: aumenterebbe il numero dei disoccupati che cercano i pochi ruoli "difficilmente sostituibili dall'AI", si allungherebbero ulteriormente i periodi di disoccupazione e i lavoratori ricollocati rischierebbero una nuova sostituzione. La conclusione di Briggs è che la parte principale di questa ondata si concretizzerà probabilmente nella prossima recessione, cioè proprio quando l'economia sarà meno in grado di assorbire questi shock.

Briggs avverte che la Federal Reserve e le altre banche centrali "dovrebbero monitorare da vicino ogni nuovo rischio di rallentamento della crescita o del mercato del lavoro", e che "un rapido allentamento della politica monetaria appena verranno meno le pressioni inflazionistiche potrebbe aiutare a evitare che la disoccupazione legata all'automazione esploda proprio nei momenti di maggiore fragilità economica".