Poi sono arrivati Eckhardt e Goldschlag, con dati pubblici della Current Population Survey. Il loro risultato: la disoccupazione \u00e8 aumentata meno nelle professioni con maggiore esposizione all’IA. Non di pi\u00f9. Di meno. Il risultato di fondo ha tenuto con diverse misure di esposizione.<\/p>\n
E infine Iscenko e Millet, che hanno s\u00ec rilevato un calo pi\u00f9 marcato degli annunci di lavoro nelle professioni esposte all’IA, ma: il calo \u00e8 iniziato nel 2022, prima del lancio pubblico di ChatGPT. La loro tesi \u00e8 che la tempistica si adatta meglio alla svolta macroeconomica dell’aumento dei tassi d’interesse che al debutto dei grandi modelli linguistici. In altre parole, parte di ci\u00f2 che il mondo attribuisce all’IA potrebbe essere semplicemente denaro caro.<\/p>\n
Tre lavori di ricerca rigorosi. Tre risposte sostanzialmente diverse. Non \u00e8 uno scandalo; \u00e8 cos\u00ec che appare un giovane campo di ricerca. Ma dovrebbe cambiare in modo duraturo il modo in cui leggerete il prossimo titolo sicuro di s\u00e9.<\/p>\n
Che cosa ha trovato il Politecnico guardando alla Svizzera<\/h2>\n
In questo panorama controverso arrivano ora le prime evidenze svizzere serie. Gli economisti del KOF Jeremias Klaeui e Michael Siegenthaler del Politecnico federale di Zurigo hanno applicato per la prima volta ai dati del mercato del lavoro svizzero i metodi di misurazione dell’esposizione all’IA sviluppati per il mercato statunitense, con due fonti di dati indipendenti: i dati amministrativi di tutte le persone in cerca d’impiego registrate presso gli uffici del lavoro e i dati sugli annunci che coprono praticamente l’intero mercato svizzero del lavoro online.<\/p>\n
Il loro risultato centrale: dopo l’introduzione di ChatGPT e di altri grandi modelli linguistici nell’autunno 2022, il mercato del lavoro nelle professioni fortemente esposte ai LLM si \u00e8 sviluppato in modo nettamente meno favorevole rispetto alle professioni poco esposte. Da novembre 2022 il numero di persone in cerca d’impiego registrate nelle professioni fortemente esposte \u00e8 aumentato in media del 27 per cento in pi\u00f9 rispetto alle professioni poco esposte. Coerentemente, gli annunci di lavoro nelle professioni fortemente esposte sono diminuiti in modo nettamente pi\u00f9 marcato nello stesso periodo.<\/p>\n
I gruppi colpiti in modo pi\u00f9 visibile: programmatori di applicazioni, sviluppatrici di software, analisti di sistemi, giornaliste e professionisti della pubblicit\u00e0 e del marketing. I meno esposti: addetti alle pulizie, custodi, sarte, professioni basate sulla presenza fisica.<\/p>\n
Due dettagli metodologici danno peso allo studio. Primo, i risultati tengono con entrambe le fonti di dati indipendenti e con due diverse misure di esposizione. Secondo, e pi\u00f9 importante: le tendenze nelle professioni con esposizione diversa sono andate in parallelo per anni prima del 2022. La divergenza inizia solo alla fine del 2022, proprio con l’arrivo dei modelli linguistici. Come dice Siegenthaler, i risultati indicano in modo piuttosto netto che l’IA generativa \u00e8 dietro il recente aumento della disoccupazione in alcune professioni fortemente esposte all’IA.<\/p>\n
Una sfumatura svizzera merita attenzione. Nei dati statunitensi gli effetti si concentrano fortemente sui lavoratori pi\u00f9 giovani. Anche in Svizzera le persone in cerca d’impiego sotto i 50 anni sono un po’ pi\u00f9 colpite di quelle pi\u00f9 anziane, ma la differenza tra le fasce d’et\u00e0 \u00e8 molto meno marcata. Il modello svizzero \u00e8 pi\u00f9 ampio e pi\u00f9 piatto di quello americano.<\/p>\n
Che cosa lo studio del Politecnico non dice<\/h2>\n
\u00c8 qui che conta la disciplina epistemica, perch\u00e9 questo studio verr\u00e0 citato per anni, spesso a sproposito.<\/p>\n
L’analisi del KOF misura spostamenti relativi tra gruppi professionali, non l’effetto dell’IA sull’occupazione totale. Gli sviluppi generali che toccano tutte le professioni allo stesso modo, congiuntura compresa, vengono deliberatamente neutralizzati. E il contesto \u00e8 essenziale: questi spostamenti avvengono all’interno di un’occupazione complessiva in crescita. Gli stessi autori osservano che l’IA rende plausibilmente le aziende svizzere pi\u00f9 produttive, il che dovrebbe sostenere l’occupazione complessiva, effetti che il loro studio lascia volutamente da parte.<\/p>\n
La sintesi onesta delle migliori evidenze svizzere \u00e8 quindi questa: l’IA ridistribuisce visibilmente la pressione tra le professioni, e il lavoro intellettuale di routine ne assorbe la parte maggiore. Ma secondo le evidenze attuali non sta riducendo il mercato del lavoro svizzero. Sono due affermazioni diverse, e quasi ogni titolo allarmante le comprime in una sola.<\/p>\n
Che cosa possiamo ragionevolmente considerare assodato<\/h2>\n
Mettendo insieme le evidenze credibili, globali e svizzere, alcune conclusioni reggono da uno studio all’altro e possono sostenere il peso di una decisione di carriera.<\/p>\n
La pressione \u00e8 reale, ma distribuita in modo diseguale. Il lavoro intellettuale fortemente esposto e ripetitivo, la redazione di testi, la programmazione di componenti standard, le analisi standardizzate, la comunicazione formattata, affronta una domanda in peggioramento misurabile, in Svizzera come altrove.<\/p>\n
Il gradiente di anzianit\u00e0 riemerge di continuo. Che si tratti dei dati ADP di Stanford o dei dati svizzeri sugli annunci del nostro articolo sul paradosso senior, lo schema si ripete: la pressione si concentra dove il lavoro consiste nel produrre output e diminuisce dove consiste nel giudicarlo. La domanda di profili senior negli annunci svizzeri \u00e8 aumentata del 26 per cento, mentre gli annunci per junior sono calati di circa un terzo.<\/p>\n
E i numeri complessivi restano solidi. L’occupazione in Svizzera \u00e8 a livelli record, e nessuno studio serio dimostra attualmente una distruzione complessiva di posti di lavoro a causa dell’IA.<\/p>\n
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Che cosa nessuno sa ancora davvero<\/h2>\n
Altrettanto importante \u00e8 ci\u00f2 che nessuno pu\u00f2 ancora dirvi. Se gli spostamenti tra professioni siano duraturi o un adeguamento temporaneo. Quanto del calo degli annunci sia da attribuire all’IA e quanto ai tassi d’interesse e alla congiuntura; l’enigma temporale di Iscenko e Millet non \u00e8 risolto. Se gli aumenti di produttivit\u00e0 creeranno abbastanza in fretta nuovi ruoli da assorbire chi \u00e8 stato escluso, come finora ha fatto prima o poi ogni ondata tecnologica. E quali professioni concrete verranno ridefinite anzich\u00e9 ridotte.<\/p>\n
Chi afferma di avere certezze su queste domande sta vendendo qualcosa.<\/p>\n
Come decidere quando le evidenze sono controverse<\/h2>\n
Il che ci porta alla domanda pratica: come dovrebbe agire un dirigente in transizione quando i migliori ricercatori del mondo si contraddicono?<\/p>\n
Primo: smettete di riposizionarvi seguendo i titoli. Vediamo clienti che vogliono riscrivere l’intera narrazione ogni volta che esce un nuovo studio. Una strategia di carriera che cambia con il ciclo delle notizie non \u00e8 una strategia. Le evidenze giustificano esattamente una conclusione strutturale: spostare il proprio posizionamento verso capacit\u00e0 di giudizio, responsabilit\u00e0 e contesto, il livello che ogni studio mostra stabile o in crescita, e allontanarlo dalla pura produzione di output. Questa conclusione \u00e8 sopravvissuta a ogni risultato contraddittorio dell’ultimo anno. Costruite su ci\u00f2 che \u00e8 solido tra pi\u00f9 studi, non su ci\u00f2 che ne afferma uno solo.<\/p>\n
Secondo: trattate le vostre conversazioni di mercato come dati. I grandi studi descrivono medie su milioni di annunci. La vostra transizione si svolge in un segmento specifico, a un livello specifico, in aziende specifiche. Dieci conversazioni vere con le persone che possono davvero influenzare il vostro prossimo passo, ex colleghi con responsabilit\u00e0 di assunzione, membri di consigli di amministrazione, headhunter di fiducia, contatti del settore, vi dicono sulla domanda per il vostro profilo pi\u00f9 di qualsiasi indice di esposizione. Quando le evidenze macro sono controverse, le evidenze micro che raccogliete voi stessi diventano l’input pi\u00f9 affidabile che avete.<\/p>\n
Terzo: tenete le vostre conclusioni in modo flessibile e il vostro processo in modo saldo. L’atteggiamento onesto in un campo di ricerca al primo inning \u00e8 la convinzione provvisoria: abbastanza forte per agire, abbastanza flessibile per essere aggiornata. Ci\u00f2 che non dovrebbe essere provvisorio \u00e8 il processo: posizionamento chiaro, una rete calda, capacit\u00e0 di giudizio visibile, resistenza finanziaria e psicologica per tempi realistici. Queste cose funzionano in ogni scenario che la ricerca attualmente ammette.<\/p>\n
Il mercato continuer\u00e0 a produrre titoli sicuri di s\u00e9. I ricercatori, e va a loro merito, continuano a produrre un disaccordo onesto. Da qualche parte nel mezzo si prendono le buone decisioni di carriera: informate dalle evidenze, ancorate al proprio mercato e costruite sull’unico risultato che non vuole scomparire, cio\u00e8 che esperienza e capacit\u00e0 di giudizio sono ci\u00f2 che le macchine rendono sempre pi\u00f9 prezioso.<\/p>\n
In Grass & Partner accompagniamo dirigenti e senior manager nelle transizioni professionali, con un focus particolare sul rendere l’esperienza visibile, rilevante e apprezzata. Grass & Partner \u00e8 membro della rete focus50plus, che si impegna per l’integrazione e il mantenimento dei lavoratori esperti nel mercato del lavoro svizzero. Se voi o qualcuno nella vostra rete state attraversando un riorientamento professionale, siamo a vostra disposizione. Contattateci su https:\/\/www.grassgroup.ch\/it\/i-nostri-servizi\/career-transition\/<\/a><\/p>\n Fonti: Klaeui & Siegenthaler (KOF, Politecnico federale di Zurigo), \u00abKI und der Schweizer Arbeitsmarkt: Erste Evidenz zu Auswirkungen auf Arbeitslosigkeit und Stellenausschreibungen\u00bb (persone in cerca d’impiego registrate nelle professioni fortemente esposte ai LLM aumentate dal novembre 2022 del 27 per cento in pi\u00f9 rispetto alle professioni poco esposte; due fonti di dati indipendenti; effetti d’et\u00e0 meno concentrati che negli Stati Uniti; spostamenti relativi all’interno di un’occupazione complessiva in crescita); The Hamilton Project \/ Brookings, \u00abResearch on AI and the Labor Market Is Still in the First Inning\u00bb, 2026; Brynjolfsson, Chandar & Chen (Stanford \/ dati salariali ADP), 2025; Eckhardt & Goldschlag (Current Population Survey), 2025; Iscenko & Millet (annunci di lavoro e tempistica dei tassi d’interesse), 2026; Stanford HAI, AI Index Report 2026; JobCloud, jobs.ch<\/a> KI Report 2026.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Chi segue la copertura mediatica dell’IA e del mercato del lavoro sperimenta una particolare forma di colpo di frusta. Una settimana un titolo annuncia che l’IA sta eliminando il lavoro intellettuale su larga scala. La settimana dopo, un altro studio non trova alcun effetto misurabile. Poi un terzo spiega che l’intera storia \u00e8 stata letta male fin dall’inizio.<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":8453,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":"","rank_math_title":"","rank_math_description":""},"categories":[84],"tags":[],"class_list":["post-8464","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-monday-brief-it"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.grassgroup.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8464","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.grassgroup.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.grassgroup.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.grassgroup.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.grassgroup.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8464"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.grassgroup.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8464\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.grassgroup.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8453"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.grassgroup.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8464"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.grassgroup.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8464"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.grassgroup.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8464"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}