Le aziende che investono di più in intelligenza artificiale stanno assumendo più personale, non meno. È il dato centrale di un nuovo paper firmato dai ricercatori di Ramp e Revelio Labs, intitolato “A New Look at AI’s Impact on Jobs”, che ha analizzato 21.559 imprese statunitensi. Le aziende ad alta intensità di adozione hanno aumentato il proprio organico del 10,2% nei due anni successivi all’adozione. Quelle con un’adozione marginale non hanno mostrato cambiamenti statisticamente significativi.
Il discrimine è la spesa. Le aziende classificate come high adopters investono mediamente 33,67 dollari per dipendente al mese nei primi tre mesi dall’adozione — e la cifra cresce nel tempo. Le aziende a bassa intensità si fermano a 2,78 dollari. Non è una differenza di grado: è una differenza di approccio. Chi tratta l’AI come uno strumento periferico non ottiene risultati misurabili sull’organico. Chi la integra davvero nel proprio modello operativo registra una crescita che si distribuisce tra ingegneria, vendite, amministrazione, finanza e customer service. I guadagni non arrivano immediatamente: si materializzano tra i sei e i dodici mesi dopo l’adozione, quando le imprese hanno avuto il tempo di lavorare con gli strumenti e di capire dove creare valore.
Il dato sulle assunzioni entry-level è quello che rompe più nettamente il racconto dominante degli ultimi anni. Le posizioni junior nelle aziende ad alta adozione sono cresciute del 12% — più della media generale. Ara Kharazian, lead economist di Ramp, è diretto sul punto: le aziende non stanno semplicemente assumendo più persone, stanno assumendo persone diverse. Cercano chi sa usare l’AI e la usa bene. I neolaureati e gli studenti universitari sono il bacino naturale. Questo ribalta l’idea — circolata a lungo — che siano proprio le posizioni junior le prime a sparire.
Lo studio non è privo di limiti, e i ricercatori stessi lo riconoscono. Quasi tutti i guadagni occupazionali si concentrano nel settore tecnologico — software, internet, media — e riguardano esclusivamente i lavoratori white-collar. Le aziende che hanno investito di più in AI erano già, prima dell’adozione, più grandi, più finanziate da venture capital, più orientate all’ingegneria. Il rischio di confondere correlazione e causalità è reale. Per attenuarlo, l’analisi confronta le aziende early adopter con imprese simili che non avevano ancora adottato la tecnologia, non con aziende che non l’hanno mai adottata. Il risultato regge: la crescita accelera dopo l’adozione rispetto a imprese con traiettorie paragonabili.
PwC aggiunge un ulteriore strato di dati. Nelle aziende più esposte all’AI, la crescita della produttività è del 40% superiore rispetto alle meno esposte. Dal 2022, il vantaggio produttivo di queste imprese si è triplicato. Non tutte le aziende, però, capitalizzano allo stesso modo: solo il 20% cattura il 74% del valore generato dall’AI. La distribuzione dei benefici è tutt’altro che uniforme.
Il dibattito su AI e occupazione non è chiuso. Le aziende mature tendono a usare l’AI per fare di più con lo stesso personale. Quelle giovani e in espansione usano gli stessi guadagni di produttività per crescere e assumere. I due fenomeni coesistono e non si contraddicono. Quel che emerge con chiarezza dai dati è che l’effetto dell’AI sull’occupazione dipende soprattutto da quanto seriamente un’azienda decide di investirci. La domanda non è se adottare l’AI, ma con quale intensità farlo.
