IA e professioni: i dati USA sui lavori più richiesti e cancellati sono utili perchè anticipano le tendenze in Italia

Nel 2025 le offerte di lavoro pubblicate in Italia che richiedevano competenze di intelligenza artificiale sono state circa 46 mila: l'1,4% degli annunci complessivi. Quasi il doppio rispetto all'anno precedente, come rilevano i dati Unioncamere-Excelsior o i dati di Indeed Hiring Lab. Per dimensioni, la domanda era simile a quella registrata nello stesso periodo per gli chef, circa 48 mila annunci. E non riguardava soltanto i programmatori. Il 48% degli annunci legati all'IA era rivolto a professioni esterne al settore informatico.

Negli Stati Uniti, le proiezioni e le analisi sui lavori più esposti all'automazione, come quelle del Bureau of Labor Statistics, l'ufficio statistico del lavoro degli Stati Uniti, restituiscono un quadro paragonabile. Alcune attività standardizzate possono ridursi, mentre aumentano le richieste per sviluppatori, analisti, specialisti della sicurezza e persone incaricate di verificare i risultati generati dalle macchine. Per interpretare ciò che accade negli Stati Uniti e capire che cosa può valere per l'Italia, la distinzione decisiva è tra la scomparsa di una professione e la trasformazione delle sue mansioni.

Le classifiche Usa indicano dove cresce l'occupazione

Le proiezioni del Bureau of Labor Statistics, l'ufficio statistico del lavoro degli Stati Uniti, riguardano il periodo 2023-2033. In questo arco di tempo, alcune professioni tecnologiche e sanitarie mostrano una crescita particolarmente forte. Tra i profili con l'aumento percentuale più elevato compaiono i tecnici eolici, gli installatori di impianti solari, gli infermieri professionali, i data scientist, gli analisti della sicurezza informatica e gli statistici.

La graduatoria non significa che l'IA, da sola, stia creando queste occupazioni. La spinta deriva da più fattori: digitalizzazione, investimenti, invecchiamento della popolazione, transizione energetica e necessità di difendere reti e dati. L'intelligenza artificiale rende ancora più richiesta una preparazione matematica, informatica e organizzativa.

È una combinazione che favorisce i lavori in cui la tecnologia deve convivere con la capacità di giudizio. Un ingegnere dell'IA progetta e integra modelli di apprendimento automatico. Un data scientist interpreta grandi archivi informativi. Un analista di cybersecurity cerca vulnerabilità e ricostruisce gli incidenti. Il software svolge una parte delle operazioni, certo, ma restano alle persone la definizione del problema, il controllo dei risultati e la responsabilità delle decisioni.

I lavori più esposti non spariscono tutti insieme

L'Anthropic Economic Index, elaborato osservando le interazioni con un assistente di IA generativa, ha rilevato nel periodo 2024-2025 una presenza consistente di attività informatiche e di scrittura tra i compiti svolti o supportati dagli strumenti. Il dato misura l'esposizione delle mansioni. Non equivale al numero di licenziamenti e non dimostra che una professione sia stata soppressa automaticamente.

Le occupazioni più vulnerabili comprendono quelle in cui una parte rilevante della giornata è assorbita da testi standard, inserimento e controllo di dati, traduzioni semplici, assistenza di primo livello o produzione di documenti costruiti su schemi ricorrenti. Anche alcune attività di contabilità, segreteria e grafica possono ridursi quando un'impresa adotta sistemi capaci di generare, classificare o confrontare contenuti.

Indeed Hiring Lab, il centro di analisi del mercato del lavoro collegato alla piattaforma di annunci, ha sottolineato nel 2025 che l'esposizione all'IA non coincide con la sostituibilità totale. Un'attività può essere assistita: la persona continua a svolgerla, ma con l'aiuto di un software e in meno tempo. Oppure può essere automatizzata, quando il sistema esegue la procedura con un intervento umano limitato. La prima situazione è molto più estesa della seconda:

La distinzione chiarisce perché una professione possa restare in organico anche quando diminuiscono le attività manuali che la compongono. Un impiegato amministrativo può affidare all'IA l'estrazione dei dati dalle fatture; dovrà comunque gestire le eccezioni, controllare i documenti e applicare le regole dell'azienda. Lo stesso vale per un redattore: il sistema può fornire una prima bozza, ma accuratezza, tono, fonti e conformità restano sotto la sua responsabilità.

Le nuove competenze richieste dalle aziende

Accanto agli AI Engineer e ai machine learning specialist si stanno affermando ruoli più circoscritti. Il prompt engineer prepara istruzioni e procedure per ottenere risultati coerenti dai modelli generativi. Il data annotator classifica testi, immagini, video o audio destinati all'addestramento degli algoritmi. Si aggiungono gli analisti di business intelligence, gli specialisti della trasformazione digitale e gli esperti di etica e governance dell'IA.

Per svolgere questi lavori non basta usare ogni tanto un chatbot. Nei profili tecnici entrano programmazione, statistica, gestione dei dati, cloud e sicurezza informatica. In marketing, finanza, risorse umane o produzione contano invece la capacità di formulare problemi misurabili, verificare gli output e riconoscere i limiti dei sistemi.

Secondo il World Economic Forum, tra il 2025 e il 2030 potrebbero essere creati 170 milioni di posti di lavoro e andarne persi 92 milioni, con un saldo positivo di 78 milioni. La stessa analisi indica che pensiero creativo, resilienza, flessibilità, leadership e capacità di ragionamento continueranno a essere richiesti. Sono proiezioni globali, non un conteggio certo trasferibile a ogni singolo Paese.

Il confronto con l'Italia parte dalla domanda reale

In Italia un segnale concreto è già visibile negli annunci. Nel 2024 le offerte che richiedevano competenze di IA erano circa 30 mila, pari allo 0,9% del totale; nel 2018 la quota si fermava allo 0,4%. La rilevazione Lightcast ha registrato nel 2025 circa 46 mila annunci, equivalenti all'1,37%, una percentuale arrotondata all'1,4%.

La Lombardia concentrava circa un'offerta su quattro tra quelle legate all'IA. In rapporto alla dimensione dei rispettivi mercati del lavoro, però, Lazio, Abruzzo e Campania presentavano una concentrazione della domanda superiore a quella attesa. Milano era inoltre uno dei principali hub europei per prompt engineer e data annotator, insieme ad altre grandi città dell'Unione europea.

L'adozione nelle imprese rimane disomogenea. Nel 2025 il 16,4% delle aziende italiane utilizzava almeno una tecnologia basata sull'IA; il 5,9% ne impiegava almeno tre. Le applicazioni più diffuse riguardavano l'elaborazione e la gestione dei testi, oltre alla generazione di immagini, video e audio. Solo il 18% delle imprese che utilizzavano l'IA automatizzava flussi di lavoro.

Il problema delle competenze pesa già sulle decisioni di investimento: quasi sei imprese su dieci che avevano preso in considerazione l'adozione di queste tecnologie avevano rinunciato proprio per la difficoltà di trovare le persone preparate.

Quali profili sono difficili da trovare

Il caso italiano non si esaurisce nei titoli professionali che contengono un riferimento esplicito all'intelligenza artificiale. I dati Unioncamere-Excelsior relativi al 2025 segnalano difficoltà elevate nel reperire competenze analitiche, matematiche e informatiche.

Tra le aziende alla ricerca di capacità di comunicazione visiva e multimediale, matematici, statistici e analisti dei dati risultavano difficili da trovare nell'80,2% dei casi. La percentuale era del 78,8% per progettisti e amministratori di sistemi, mentre raggiungeva il 74,3% per gli ingegneri dell'informazione. Quando la richiesta riguardava metodi matematici e informatici, i valori salivano rispettivamente all'81,7%, al 79,7% e al 79,4%.

La scarsità toccava anche gli ambiti della sicurezza e della sostenibilità. Nel 2025 i tecnici del risparmio energetico e delle energie rinnovabili erano difficili da reperire nel 90,1% dei casi. Seguivano i tecnici della conduzione di impianti produttivi in continuo, all'89,7%, e i tecnici della sicurezza sul lavoro, al 71,3%. Tra le professioni scientifiche, la difficoltà arrivava al 93,6% per fisici e astronomi e al 91,8% per gli ingegneri elettrotecnici.

Resta invece arretrata la posizione italiana nella concentrazione di ingegneri specializzati in IA. Il loro peso era dello 0,43% tra gli iscritti italiani alla piattaforma professionale considerata, contro lo 0,90% della media europea. L'Italia si collocava così al 24° posto su 27 Paesi. Il dato si riferisce al 2026 e alla platea di quella piattaforma, non all'intero mercato nazionale; indica comunque una disponibilità ridotta di talenti e la difficoltà di trattenerli.

I settori italiani più coinvolti dalla trasformazione

Finanza e assicurazioni possono ricorrere all'IA per individuare anomalie, valutare i rischi e sostenere il servizio clienti. Nelle fabbriche, sensori e modelli predittivi trovano applicazione nella manutenzione, nel controllo qualità e nella pianificazione. Commercio e marketing usano questi strumenti per prevedere la domanda, personalizzare le proposte e gestire i contenuti.

Sanità, ricerca, energia e pubblica amministrazione hanno esigenze differenti. Un medico può ricevere supporto nell'analisi delle informazioni cliniche; un ricercatore può filtrare archivi molto estesi; un tecnico energetico può basarsi su modelli previsionali. In nessuno di questi casi il sistema cancella automaticamente la responsabilità professionale, la verifica dei risultati o la necessità di proteggere i dati.

Il rischio di riduzione è maggiore per le attività ripetitive, descrivibili con regole precise e fondate su grandi quantità di testo o informazioni strutturate. A essere esposti, prima di tutto, sono i compiti che compongono una posizione. Non per forza il titolo professionale nella sua interezza.

• Calcolo Part Time Agevolato