Nelle società moderne e contemporanee, il lavoro ha cessato di essere soltanto un mezzo di sussistenza economica per diventare una dimensione fondamentale dell'identità dell'individuo. La carriera professionale non solo determina la stabilità finanziaria di una persona, ma agisce anche come un potente indicatore di status all'interno della società (Gati & Kulcsár, 2021). Inoltre, il rapporto con il lavoro influisce direttamente sulla salute mentale e sull'equilibrio emotivo, poiché è spesso attraverso di esso che troviamo scopo, realizzazione e un senso di appartenenza e utilità sociale.

Data questa centralità, la scelta di una professione si configura come un compito particolarmente importante e complesso. Questa decisione coinvolge una combinazione di fattori individuali (come interessi, valori, motivazioni e capacità) ed un ampio spettro di variabili contestuali, che includono le dimensioni sociali, economiche, culturali e ambientali che modellano la realtà di ciascuna persona. Questa complessità, insita nella decisione, viene significativamente amplificata nel XXI secolo, in un contesto di profonde e accelerate trasformazioni nel mondo del lavoro. La Rivoluzione Tecnologica, unita alla globalizzazione dell'economia, ha provocato, infatti, una crescente mobilità ed internazionalizzazione dei mercati del lavoro, nonché l'emergere di nuove e diversificate forme di impiego (Tokunova et al., 2024). Il risultato è uno scenario in costante mutamento, segnato dalla precarizzazione e dall'instabilità dei rapporti di lavoro. Le carriere non sono più quelle che erano per i nostri genitori o nonni. Il vecchio ideale del "posto fisso a vita" ha lasciato il posto a traiettorie dinamiche, non lineari, imprevedibili. E questo rende la scelta professionale e l'adattamento al lavoro sfide ancora più complesse (Duarte et al., 2017; Ackerman & Kanfer, 2020; Fonseca et al., 2020).

È in questo scenario, già di per sé volatile, che emerge l'Intelligenza Artificiale (IA), la quale si pone non come una semplice continuazione della rivoluzione tecnologica, ma piuttosto come uno dei suoi agenti più trasformativi, aumentando esponenzialmente la complessità e l'incertezza che caratterizzano il mondo del lavoro contemporaneo. L'IA agisce sull'economia. Agisce sulle strutture sociali. E agisce, in modo particolarmente intenso, sull'idea stessa di lavoro e sul ruolo di chi lavora. Sul futuro, le opinioni divergono e gli/le esperti/e si dividono tra due prospettive contrapposte.

Per alcuni lo scenario è fosco. Costanti partono dal fatto che l'IA è particolarmente efficiente in ambienti ripetitivi e orientati ai compiti, dove grandi volumi di dati possono essere analizzati per identificare modelli e fondare decisioni, come avviene nei settori bancario e finanziario. Questa caratteristica suggerisce che l'IA potrebbe iniziare a sostituire un numero significativo di impieghi di carattere ripetitivo, spesso eseguiti manualmente e che richiedono bassa specializzazione (Huang et al., 2021). L'aspetto veramente dirompente dell'automazione basata sull'IA risiede, tuttavia, nella sua capacità di operare in modo autonomo, "imparando" dai dati, invece di limitarsi ad eseguire schemi predefiniti. È questo apprendimento automatico che estende lo spettro dell'automazione alle professioni di alta qualificazione, aggravando l'esposizione alla sostituzione tecnologica persino dei lavoratori e delle lavoratrici altamente specializzati/e. Nel campo della diagnosi medica, ad esempio, operano già diversi sistemi di IA (e.g., VizAI, PathAI, Buoy Health, Enlitic) che attualmente completano il lavoro degli/delle specialisti/e, ma che, in futuro, potrebbero sostituirli totalmente nell'interpretazione dei sintomi e nella consulenza sui trattamenti. È, a partire da questa constatazione, che si erge una visione pessimistica sul futuro del lavoro. Diversi/e economisti/e ed esperti/e di tecnologia avvertono che l'IA sostituirà il lavoro umano su una scala così vasta che le attuali organizzazioni socio-economiche saranno profondamente scosse, rendendo necessaria la concezione di nuove forme di organizzazione sociale post-lavoro (Danaher, 2019).

Ma non tutti guardano al futuro con pessimismo. In contrapposizione a queste visioni più catastrofiche, ci sono, infatti, economisti/e e storici/che che rifiutano l'idea che la disoccupazione tecnologica di massa sia inevitabile (Moghaddam et al., 2020). Per questi ottimisti, l'IA non verrà a distruggere posti di lavoro, ma verrà invece a crearne. Questi/e autori/autrici sostengono che l'intelligenza artificiale risulterà in un aumento netto dell'occupazione, creando nuove funzioni e compiti che attualmente non possiamo nemmeno immaginare. Questa visione, d’altro canto, si appoggia sulla storia dell'automazione fino ad oggi, la quale dimostra come le nuove tecnologie abbiano costantemente generato nuovi posti di lavoro, sia direttamente che indirettamente (David, 1990). In un'importante revisione della letteratura che combina un approccio storico con una prospettiva centrata sui compiti, Ernst e colleghi (2019) concludono che l'IA, a differenza delle precedenti ondate tecnologiche, potrebbe aumentare la produttività e potenziare una crescita economica più inclusiva, a patto che vengano adottate misure educative adeguate nei Paesi integrati nelle catene lavorative globalizzate. In questa ottica ottimistica, l'automazione e l'ascesa dell'intelligenza artificiale si configurano come un'opportunità per risolvere problemi di produttività e costituire un punto di partenza per un nuovo ciclo di crescita economica. Un argomento aggiuntivo che sfida gli scenari distopici riguarda la natura qualitativa dei lavori che l'IA potrebbe offrire. Diversi/e ricercatori/ricercatrici suggeriscono che l'IA potrebbe rendere i lavori, sia quelli esistenti che quelli nuovi, più soddisfacenti ed umanamente gratificanti (Paschkewitz & Patt, 2020). Simultaneamente, l'IA potrebbe contribuire a migliorare significativamente le condizioni lavorative, riducendo l'esposizione a rischi professionali in ambienti pericolosi, promuovendo la salute e la sicurezza sul lavoro e aumentando l'accessibilità a determinate funzioni per persone con disabilità o limitazioni, rendendo il mercato del lavoro più inclusivo e diversificato. In questa prospettiva, l'automazione intelligente si configura non come una minaccia, ma come un'opportunità per umanizzare il lavoro, mettendo la tecnologia al servizio del benessere e della dignità dei lavoratori e delle lavoratrici.

Così, il dibattito attorno all'impatto dell'Intelligenza Artificiale nel mondo del lavoro si polarizza, fondamentalmente, in due prospettive contrastanti. Da un lato, i pessimisti. Per questi, l'IA è una forza dirompente con la capacità di sostituire il lavoro umano su una scala così profonda da scuotere le stesse strutture sociali ed economiche. E dall'altro lato, gli ottimisti. Questi, in contrapposizione con i precedenti, rifiutano l'idea di una disoccupazione tecnologica di massa, appoggiandosi ad evidenze storiche che dimostrano come le innovazioni tecnologiche abbiano costantemente creato nuovi posti di lavoro. Per loro, l'intelligenza artificiale non è una minaccia, ma piuttosto un'opportunità. Un'opportunità storica per promuovere migliori condizioni di lavoro, avanzare nella giustizia sociale e mettere la tecnologia al servizio della dignità umana e dei diritti del lavoro.

In mezzo a questo dibattito, comprendiamo che il futuro non arriva con un copione prestabilito né è predeterminato. La tensione tra pessimisti e ottimisti mostra esattamente questo: che l'impatto dell'IA dipenderà, in larga misura, dalle scelte politiche, economiche e sociali che faremo. L'Intelligenza Artificiale non è buona né cattiva per natura. Non è intrinsecamente una minaccia. Non è nemmeno, di per sé, una promessa. L'IA è uno strumento. E come tutti gli strumenti, il suo impatto sarà plasmato dal modo in cui le società decideranno di utilizzarlo. Pertanto, la sfida non è meramente tecnologica. È, soprattutto, umana. E, proprio per questo, è indissolubilmente legata a questioni di giustizia sociale, inclusione e diritti umani.

È fondamentale, pertanto, la creazione di sistemi educativi adattati alle nuove realtà, che non solo preparino tecnicamente i lavoratori e le lavoratrici, ma che promuovano una cittadinanza critica e consapevole delle sfide etiche dell'automazione. Sono necessarie politiche robuste di riqualificazione professionale che raggiungano, in modo equo, i gruppi più vulnerabili, garantendo che la transizione digitale non approfondisca le disuguaglianze esistenti, ma anzi contribuisca a mitigarle. E si impongono reti di protezione sociale che accompagnino e sostengano le transizioni nel mercato del lavoro, assicurando che nessun lavoratore e nessuna lavoratrice venga lasciato/a indietro in una logica di “sopravvivenza del più adatto/a".

In questo modo, l'equilibrio tra sostituzione e creazione, tra automazione e valorizzazione del lavoro umano, non verrà dagli algoritmi. Verrà dalla nostra capacità collettiva di anticipare i cambiamenti, di investire nel potenziale umano e di garantire che la dignità del lavoro venga preservata e rafforzata. Più che una questione di efficienza economica, ciò che è veramente in gioco è la costruzione di società inclusive. Società in cui la tecnologia sia al servizio dello sviluppo umano e non il contrario.

Il futuro del lavoro sarà, così, il riflesso delle decisioni che prenderemo oggi e del coraggio che avremo come società di mettere la giustizia sociale e i diritti umani al centro della rivoluzione tecnologica. 

Bibliografia 

Ackerman, P. L., & Kanfer, R. (2020). Work in the 21st century: New directions for ageing and adult development. American Psychologist, 75(4), 486–498. https://doi.org/10.1037/amp0000615

Danaher, J. (2019). Automation and Utopia: Human Flourishing in a World without Work. Harvard University Press

David, P. (1990). The dynamo and the computer: an historical perspective on the modern productivity paradox. American Economic Review, 80(2), 355–36. 

Duarte M. E., Silva J. T., & Paixão, M. P. (2017). Career adaptability, employability, and career resilience in managing transitions. In K. Maree (Ed.), Psychology of career adaptability, employability and resilience (pp. 241–261). Springer.

Ernst, E., Merola, R., & Samaan, D. (2019) Economics of artificial intelligence: Implications for the future of work. IZA Journal of Labor Policy, 9(1), 1–35. DOI: 10.2478/izajolp-2019-0004

Fonseca, G., Silva, J. T., Paixão, M. P., Crespo, C., Relvas, A. P. (2020). Future hopes and fears of Portuguese emerging adults in macroeconomic hard times: The role of economic strain and family functioning, Emerging Adulthood, 8(6), 476–484. doi:10.1177/2167696819874956 

Gati, I., & Kulcsár, V. (2021). Making better career decisions: From challenges to opportunities. Journal of Vocational Behaviour, 126, 1–18. https://doi.org/10.1016/j.jvb.2021.103545 

Huang, H. (2021). Algorithmic management in food‐delivery platform economy in China. New Technology, Work and Employment, 38(2), 185–205. DOI: 10.1111/ntwe.12228

Moghaddam, Y., Yurko, H., Demirkan, H., Tymann, N., & Rayes, A. (2020). The future of work: How artificial intelligence can augment human capabilities. Business Expert Press.

Paschkewitz, J., & Patt, D. (2020). Can AI make your job more interesting? Issues in Science and Technology, 37(1), 74–78. 

Tokunova, A., Zvonar,V., Polozhentsev,D., Pavlova, V., & Fedoruk,O. (2024). Economic consequences of artificial intelligence and labour automation: employment recovery, transformation of labour markets, and dynamics of social structure in the context of digital transformation. Financial Engineering, 2, 1–12. DOI: 10.37394/232032.2024.2.1