Redazione
Da quando OpenAi ha lanciato ChatGpt (novembre 2022), il dibattito pubblico sull’intelligenza artificiale generativa è dominato da un timore preciso: che l’automazione dei processi aziendali finisca per sostituire il lavoro umano su larga scala, colpendo soprattutto i profili junior e i neolaureati. Un nuovo studio firmato da Ramp Economics Lab, il centro di ricerca economica della piattaforma finanziaria Ramp, in collaborazione con la società di analisi del mercato del lavoro Revelio Labs, restituisce però un quadro diverso, basato non su sondaggi o percezioni, ma su dati oggettivi di spesa aziendale reale.
Come è stato costruito lo studio
La ricerca, firmata dagli economisti Ara Kharazian, Lisa Simon e Ryan Stevens con il titolo “A New Look at AI’s Impact on Jobs: Firm-Level AI Spending and Workforce Adjustment”, rappresenta il primo studio che collega la spesa effettiva in Ai delle aziende (tracciata attraverso le transazioni delle carte aziendali e i pagamenti fatture su Ramp) ai dati occupazionali reali (forniti da Revelio Labs).
Il campione analizzato è ampio: 21.559 aziende statunitensi, monitorate in un arco temporale che va da gennaio 2021 a febbraio 2026. A differenza di altre analisi basate su questionari o su stime teoriche di “esposizione occupazionale” al rischio Ai, questo studio misura l’adozione dell’intelligenza artificiale attraverso un criterio oggettivo: un’azienda viene classificata come “adottante” quando registra una spesa di almeno 100 dollari verso fornitori di Ai per tre mesi consecutivi, una soglia pensata per escludere esperimenti isolati o abbonamenti di prova mai davvero utilizzati.
Il risultato principale: più spesa in Ai, più assunzioni
Il risultato principale della ricerca smonta i timori legati all’adozione dell’intelligenza artificiale: le aziende che adottano l’Ai artificiale in modo consistente registrano un aumento di organico del 10,2% nei 24 mesi successivi all’adozione, rispetto ad aziende comparabili che non l’hanno ancora adottata.
La crescita occupazionale non è uniforme tra tutte le aziende che utilizzano l’Ai, ma è guidata quasi interamente dalle aziende ad “alta intensità” di adozione.
Lo studio distingue infatti due categorie di adottanti in base alla spesa mensile in Ai per dipendente nei primi tre mesi dall’adozione:
- le aziende a bassa intensità, che spendono in media circa 2,78 dollari per dipendente al mese, non mostrano alcun cambiamento statisticamente significativo nell’organico;
- Le aziende ad alta intensità, che spendono in media 33,67 dollari per dipendente al mese — più di dieci volte tanto — sono invece quelle che trainano interamente il risultato positivo, con una crescita occupazionale del 10,2% nei due anni successivi.
Il dato più sorprendente: crescono soprattutto le assunzioni junior
Il risultato che più smentisce le previsioni allarmistiche riguarda proprio i profili più giovani, quelli che secondo molte analisi sarebbero i primi a essere sostituiti dall’automazione. Nelle aziende ad alta intensità di adozione dell’Ai, l’organico nei ruoli entry-level cresce del 12% nei 24 mesi successivi all’adozione — un tasso di crescita persino superiore a quello dell’organico complessivo.
A questo si affianca un altro dato rilevante emerso dalla ricerca: nello stesso periodo, anche il numero di manager e dirigenti nelle aziende ad alta intensità di adozione è cresciuto, con un incremento del 6,7%. La co-autrice dello studio, Lisa Simon, ha commentato: “La nostra ricerca mostra che le aziende che investono di più in Ai assumono anche di più dopo l’adozione, inclusi i ruoli entry-level”.
In che settori si concentra l’adozione intensiva
Lo studio individua anche in quali settori si concentra maggiormente l’adozione ad alta intensità dell’intelligenza artificiale. I comparti dell’informazione, della finanza e delle assicurazioni risultano quelli con la penetrazione più profonda della spesa in intelligenza artificiale. Al contrario, settori come le costruzioni, la sanità, le arti e l’intrattenimento, e i servizi alimentari mostrano un ritardo significativo nell’adozione intensiva della tecnologia.
Gli autori sottolineano inoltre che gli aumenti occupazionali osservati non si limitano a un singolo reparto aziendale, ma si distribuiscono in modo trasversale tra funzioni molto diverse tra loro: ingegneria, vendite, finanza e servizio clienti mostrano tutte segnali di crescita nelle aziende che investono pesantemente in intelligenza artificiale.
I limiti dello studio: correlazione, non causalità
Gli stessi ricercatori invitano alla cautela nell’interpretazione dei risultati. Lo studio utilizza un disegno econometrico di tipo “staggered adoption” (adozione scaglionata nel tempo), ma i suoi autori riconoscono esplicitamente che il risultato descrive una correlazione, non una prova di causalità diretta. Le aziende che investono pesantemente in Ai, spiegano gli stessi economisti, erano probabilmente già aziende più grandi, più orientate alla tecnologia e in fase di crescita più rapida ancora prima di iniziare a spendere in intelligenza artificiale.
Lo stesso studio, nella propria rassegna della letteratura scientifica, cita inoltre una ricerca di segno opposto: un lavoro di Brynjolfsson e colleghi del 2025 che rileva un calo occupazionale di circa il 16% tra i lavoratori più giovani impiegati in ruoli con una importante esposizione all’intelligenza artificiale. Un dato che, come notano gli stessi autori dello studio Ramp-Revelio, dimostra come i dati di spesa aziendale e i dati di esposizione occupazionale teorica possano raccontare storie diverse, a seconda del metodo di analisi utilizzato.
Cosa cu lascia questo studio
Al di là dei limiti metodologici riconosciuti dagli stessi autori, la ricerca di Ramp Economics Lab e Revelio Labs introduce un elemento di novità importante nel dibattito sull’impatto dell’intelligenza artificiale sul mercato del lavoro: la possibilità di osservare comportamenti aziendali reali, misurati attraverso la spesa effettiva, anziché affidarsi esclusivamente a sondaggi sulle intenzioni o a modelli teorici di sostituibilità delle mansioni.
