reportUndici milioni di lavoratori americani potrebbero dover cambiare occupazione entro il 2035. McKinsey Global Institute stima che circa 770.000 persone dovranno spostarsi di gruppo occupazionale ogni anno - un ritmo 3,6 volte superiore alla media storica. Tanguy Catlin, senior partner e direttore di MGI, ha detto a Charter che quella scala e quella durata non hanno precedenti: "È esattamente il tipo di migrazione occupazionale che abbiamo vissuto durante il Covid", ha dichiarato. "Ma mentre la pandemia è durata due anni, questo è qualcosa che durerà dieci anni."
Il nodo è che solo uno su sette di questi lavoratori ha oggi un percorso chiaro per arrivarci.
L'economia americana potrebbe creare più posti di lavoro di quanti ne elimini l'automazione - con salari mediamente più alti di quelli persi - ma questa prospettiva rimane irraggiungibile per chi non riesce a compiere la transizione. La mobilità, più della scarsità di lavoro, è la sfida che il mercato fatica ad affrontare.
Nel frattempo, una frattura già in atto divide chi è dentro e chi rimane fuori dall'adozione dell'AI. PwC ha classificato quasi 50.000 lavoratori intervistati in 48 paesi in quattro fasce di competenza. I "front-runner", con forti capacità AI, sono il 14% del totale. Gli "AI insurgents", utenti attivi con competenze più diffuse, sono il 18%. Gli "indispensables", con alte competenze non-AI ma in ritardo sull'apprendimento digitale, sono l'11%. La fascia più larga - il 56% - è quella definita "engine room": lavoratori senza competenze specializzate e poco avanzati nell'uso dell'AI.
Pete Brown, global workforce leader di PwC, ha avvertito che "c'è un rischio reale che la forza lavoro globale stia iniziando a muoversi a velocità diverse." I lavoratori della fascia più alta mostrano il 29% di probabilità di cambiare lavoro nell'anno successivo, con fiducia nella propria sicurezza lavorativa. Quelli della fascia inferiore sono, al contrario, i meno propensi a sentirsi pronti ad adattarsi, e solo la metà si sente sicura del proprio posto.
Questo dato potrebbe essere letto come una mappa della distribuzione del potere adattivo nella forza lavoro. Chi ha già imparato a usare gli strumenti AI consolida la propria posizione; chi è rimasto indietro perde terreno ogni settimana che passa - indipendentemente dal fatto che il suo lavoro esista ancora.
Il paradosso è strutturale. Le aziende hanno bisogno che l'"engine room" continui a far funzionare le operazioni quotidiane. Ma questo stesso gruppo è il meno attrezzato a trasformarsi, e i percorsi di riqualificazione disponibili faticano a raggiungerlo con la scala e la velocità necessarie.
McKinsey stima che in settori come l'assistenza infermieristica - storicamente in carenza di personale - l'AI potrebbe persino alleviare il sovraccarico di lavoro. Ma la condizione è che i lavoratori riescano a spostarsi verso quei ruoli, e che i sistemi di formazione siano in grado di accompagnarli.
Catlin ha descritto la portata del fenomeno come "molto, molto significativa". Una mobilità occupazionale su questa scala probabilmente non è mai stata gestita prima, né dai sistemi di formazione né dalle politiche del lavoro. La domanda che rimane aperta riguarda quanti lavoratori riusciranno a raggiungere i posti che il mercato creerà - e attraverso quale percorso.