Le 4 professioni che a breve scompariranno

Rubrica: AI per manager 

Stiamo commettendo un errore di prospettiva storico: giudichiamo l’Intelligenza Artificiale per ciò che sa fare oggi nei nostri browser, sottovalutando la velocità con cui i sistemi agentici (IA capaci di eseguire compiti complessi in autonomia) stanno riscrivendo i bilanci aziendali.

Mentre il dibattito pubblico si concentra ancora sulla capacità dei modelli linguistici di scrivere poesie o superare esami universitari, nelle stanze dei bottoni della finanza e dell’industria globale la transizione è già in corso.

I numeri parlano chiaro e provengono dalle massime istituzioni economiche mondiali. Secondo il World Economic Forum (Future of Jobs Report), entro la fine del decennio assisteremo alla distruzione di circa 92 milioni di posti di lavoro, a fronte della creazione di 170 milioni di nuovi ruoli che richiederanno però competenze radicalmente diverse.

Goldman Sachs stima che fino a 300 milioni di posti di lavoro a tempo pieno nel mondo siano esposti all’automazione,mentre il Fondo Monetario Internazionale (FMI) ha rilevato che l’adozione dell’IA ha già ridotto la domanda di nuove assunzioni di quasi il 10% nelle professioni più esposte.

A differenza delle precedenti rivoluzioni industriali, che hanno sostituito la forza fisica, questa ondata colpisce il lavoro cognitivo, d’ufficio e “entry-level”. Ecco le quattro professioni che, nella loro forma tradizionale, sono destinate a scomparire nel brevissimo periodo.

1. L’addetto al Data Entry e al Back-Office amministrativo

In cima alla lista delle professioni in via di estinzione stilata dal World Economic Forum figurano gli impiegati addetti all’inserimento dati (Data Entry Clerks), le segreterie amministrative e gli addetti alla contabilità di base.

Per decenni, il cuore pulsante della burocrazia aziendale si è basato su esseri umani che estraevano informazioni da fatture, PDF, email e moduli per inserirle in fogli di calcolo o gestionali ERP. Oggi, l’integrazione tra visione artificiale (OCR avanzato) e modelli linguistici permette ai software di leggere documenti non strutturati, comprenderne il contesto,verificare le discrepanze contabili e popolare i database in frazioni di secondo, con un tasso di errore prossimo allo zero e a una frazione infinitesimale del costo umano.

2. L’operatore di Customer Care di primo livello (Call Center)

Il settore dell’assistenza clienti è l’epicentro della prima vera ondata di sostituzione diretta. Le analisi di Goldman Sachs Research mostrano che l’occupazione nei call center è già scesa significativamente sotto il suo trend storico nelle principali economie sviluppate.

Non parliamo più dei vecchi e frustranti risponditori automatici basati su menu numerici, ma di agenti vocali IA dotati di latenza quasi nulla, capaci di comprendere il tono emotivo del cliente, parlare decine di lingue simultaneamente e accedere in tempo reale allo storico degli ordini per emettere rimborsi o modificare spedizioni. Secondo le proiezioni di Gartner, l’IA conversazionale ridurrà il bisogno di agenti umani nei contact center di miliardi di dollari in costi del lavoro entro i prossimi anni, lasciando agli esseri umani esclusivamente la gestione di reclami critici o ad altissima complessità emotiva.

3. Il traduttore editoriale e commerciale standard

La professione del traduttore sta subendo una contrazione strutturale senza precedenti. Se la traduzione letteraria d’autore (poesia, narrativa complessa) conserva ancora una nicchia protetta dalla sensibilità culturale umana, il mercato che sostiene economicamente la categoria — fatto di manualistica tecnica, contratti legali standard, localizzazione di siti web,sottotitolazione e cataloghi e-commerce — è stato assorbito dai modelli neurali.

Uno studio congiunto dell’Università della Pennsylvania e di OpenAI (GPTs are GPTs) ha classificato i traduttori e gli interpreti nella fascia di massima esposizione assoluta: oltre l’80% delle mansioni quotidiane di questi professionisti può essere eseguito dall’IA in modo istantaneo. La figura del traduttore che lavora “da zero” sta scomparendo, sostituita da un numero enormemente inferiore di revisori (post-editor) chiamati a validare il lavoro prodotto dalle macchine a tariffe sempre più compresse.

4. Il programmatore Junior e l’analista finanziario “Entry-Level”

Questo è il dato più controintuitivo e allarmante per le nuove generazioni: l’IA sta segando il primo gradino della scala aziendale. Come riportato dal New York Times e confermato dai dati di SignalFire e Goldman Sachs, le grandi banche d’affari (come la stessa Goldman Sachs e Morgan Stanley) e le aziende tecnologiche stanno riducendo drasticamente le assunzioni di profili junior.

Nel settore software, strumenti come GitHub Copilot e agenti di codifica autonomi svolgono già in pochi minuti il lavoro di scrittura di codice base (boilerplate), testing e debugging che un tempo veniva affidato ai neolaureati per farsi le ossa.Allo stesso modo, nella finanza e nella consulenza, la raccolta dati di bilancio e la creazione di presentazioni e modelli Excel preliminari vengono automatizzate. Il rischio non è la scomparsa dell’ingegnere del software o del consulente esperto, ma l’estinzione della figura dell'”apprendista” di concetto: un singolo professionista senior, affiancato dall’IA,oggi produce l’output che fino a tre anni fa richiedeva un team di cinque junior.

L’altra faccia della medaglia: i ruoli in esplosione secondo il WEF

Se la scure dell’automazione si abbatte sul lavoro impiegatizio standardizzato, la stessa spinta tecnologica sta generando un saldo netto positivo di 78 milioni di nuovi posti di lavoro a livello globale entro il 2030 (170 milioni di nuovi ruoli contro i 92 milioni cancellati). Tuttavia, come evidenzia il World Economic Forum, non si tratta di una semplice sostituzione uno-a-uno: le professioni in più rapida crescita richiedono un salto evolutivo nelle competenze e si dividono in due grandi blocchi.

1. Gli architetti dell’infrastruttura digitale (Crescita percentuale più alta) I ruoli che registrano l’espansione più vertiginosa in termini relativi sono quelli chiamati a costruire, addestrare, governare e proteggere i sistemi intelligenti:

• Specialisti in Big Data e Intelligenza Artificiale/Machine Learning: In assoluto le figure più ricercate sul mercato. Non si limitano a programmare, ma progettano le architetture algoritmiche e curano la qualità dei dati su cui le aziende basano le proprie decisioni strategiche.

• Ingegneri Fintech e sviluppatori di software avanzato: Mentre scompare il programmatore junior che scrive codice ripetitivo, esplode la domanda di ingegneri capaci di integrare la finanza decentralizzata, l’automazione dei pagamenti e i sistemi agentici complessi.

• Analisti di Cybersecurity e gestione del rischio: Con l’86% delle aziende che prevede una trasformazione profonda legata all’IA e l’aumento delle tensioni geopolitiche, proteggere le reti da attacchi informatici automatizzati e dal furto di proprietà intellettuale è diventata una priorità di sicurezza nazionale e industriale.

2. La transizione verde e l’economia della cura (Crescita per volume e resilienza) Accanto ai tecnologi puri, i dati del WEF mostrano un’impennata in settori dove l’IA funge da acceleratore scientifico o dove il fattore umano resta insostituibile:

• Ingegneri delle energie rinnovabili e dei veicoli autonomi/elettrici: La convergenza tra intelligenza artificiale e transizione ecologica (ottimizzazione delle reti elettriche smart grid, chimica delle batterie, guida autonoma) posiziona gli ingegneri ambientali ed energetici nella top 15 assoluta delle professioni del futuro.

• Professionisti della sanità, dell’istruzione e della gestione dei talenti: L’invecchiamento demografico nelle economie avanzate e il bisogno urgente di riqualificare i lavoratori rendono figure come infermieri specializzati, docenti della formazione superiore e responsabili dello sviluppo umano centrali per la tenuta del sistema economico.

Il messaggio che emerge dalle rilevazioni di Ginevra è inequivocabile: il mercato del lavoro si sta polarizzando. Da un lato un’élite tecnica capace di progettare e dirigere i sistemi autonomi; dall’altro, le professioni ad alta intensità relazionale, empatica e fisica che nessun modello linguistico può replicare. Nel mezzo, il deserto del lavoro d’ufficio tradizionale.

Il paradosso della transizione

Il vero pericolo che stiamo sottovalutando non è la disoccupazione tecnologica di massa nel lungo periodo, ma lo choc da disallineamento delle competenze nel breve termine. Come sottolinea il rapporto del McKinsey Global Institute, milioni di lavoratori dovranno cambiare categoria occupazionale entro il 2030. Chi svolge compiti ripetitivi, codificabili e basati sull’elaborazione di testi o numeri standardizzati non compete più con altri lavoratori, ma con un’infrastruttura digitale che raddoppia la propria efficienza ogni sei mesi. Sopravviverà sul mercato solo chi saprà spostarsi dall’esecuzione del compito alla direzione strategica, al pensiero critico e alla verifica del lavoro svolto dalle macchine.

FONTI CONSULTATE 

• World Economic Forum – Future of Jobs Report 2025 Studio sui macro-trend del mercato del lavoro globale entro il 2030 (da cui provengono le stime sui 92 milioni di ruoli sostituiti, i 170 milioni creati, il saldo netto di +78 milioni e le classifiche delle professioni in declino e in crescita). 🔗 weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/

• Goldman Sachs Research – The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth Analisi macroeconomica che stima l’esposizione all’automazione di circa 300 milioni di posti di lavoro a tempo pieno nel mondo e monitora i trend occupazionali nei settori ad alta intensità tecnologica e nei call center. 🔗 goldmansachs.com/insights/articles/generative-ai-could-raise-global-gdp-by-7-percent

• Fondo Monetario Internazionale (FMI) – Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work Staff Discussion Note sull’impatto dell’IA sul mercato del lavoro globale (40% dei lavori esposti a livello mondiale, fino al 60% nelle economie avanzate) e sulla contrazione delle offerte di lavoro nelle mansioni più esposte. 🔗 imf.org/en/Publications/Staff-Discussion-Notes/Issues/2024/01/14/Gen-AI-Artificial-Intelligence-and-the-Future-of-Work-542379

• Università della Pennsylvania & OpenAI – GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models Paper accademico (Eloundou et al.) che mappa l’esposizione delle singole mansioni professionali ai modelli linguistici, evidenziando l’altissima esposizione di traduttori, interpreti e addetti al trattamento dati. 🔗 arxiv.org/abs/2303.10130

• Gartner – Conversational AI & Customer Service Predictions Comunicato ufficiale sulle proiezioni di risparmio sui costi del lavoro (stimati in 80 miliardi di dollari) e sulla riduzione del fabbisogno di operatori umani nei contact center grazie all’IA conversazionale. 🔗 gartner.com (Comunicato stampa Contact Center & GenAI)

• McKinsey Global Institute – Generative AI and the Future of Work Rapporto sulle transizioni occupazionali necessarie entro il 2030 e sull’accelerazione dell’automazione nelle attività cognitive, amministrative e di servizio al cliente. 🔗 mckinsey.com/mgi/our-research/generative-ai-and-the-future-of-work-in-america

• The New York Times & SignalFire – Crollo delle assunzioni Junior ed Entry-Level (Finanza e Tech)Approfondimenti giornalistici e report di mercato (SignalFire State of Talent Report) sul ridimensionamento del reclutamento di neolaureati nelle grandi banche d’affari e nelle Big Tech in favore di flussi di lavoro automatizzati. 🔗 nytimes.com (Inchiesta sull’IA e gli analisti junior a Wall Street) 🔗 signalfire.com/blog/signalfire-state-of-talent-report

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AI per Manager è la rubrica  di Gravità Zero in collaborazione con Business Intelligence Portal e di Piemonte Impresa dedicata a manager e imprenditori, con consigli pratici per usare l’intelligenza artificiale nelle decisioni e nel lavoro di ogni giorno.

 

 

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