Il grafico Anthropic sui lavori e l'AI: cosa insegna davvero

Gira da giorni un grafico di Anthropic. Due aree sovrapposte: una grande, blu, e una piccola, rossa, schiacciata al centro. Sui social viene condiviso con didascalie tipo "ecco i lavori che l'AI si prende". Quasi tutti guardano l'area blu e si preoccupano.

Guardano la cosa giusta. Ma la leggono male.

Vale la pena capire cosa misurano davvero quelle due aree, perché il grafico racconta cose meno spaventose di come viene presentato, e più utili per chi sta imparando a lavorare con l'AI.

Prima cosa da capire: capacità teorica vs uso reale

Del grafico, la cosa più importante non è la dimensione delle aree, ma la distanza tra loro.

L'area blu si chiama "capacità teorica": la quota di compiti di ogni professione che un modello potrebbe già svolgere, almeno il doppio più veloce di una persona. Adesso no. Ma in teoria, se venisse usato, sì.

L'area rossa è la "copertura osservata": quanto di quel potenziale viene davvero usato, ricavato dai dati reali di Claude. Anthropic fa una scelta onesta: pesa di più i casi in cui l'AI sostituisce il lavoro, non quelli in cui lo affianca. Già tarata verso lo scenario peggiore.

Categoria per categoria, il risultato è sempre uguale: l'uso reale è una frazione del possibile. Computer e Matematica: capacità teorica quasi al 94%, copertura reale ferma a circa un terzo. Su tutte le categorie il divario va da 48 a 74 punti percentuali. L'AI potrebbe toccare moltissimo. Ancora poco, per ora.

A capire la scala aiuta un dato: circa il 30% dei lavoratori ha copertura osservata pari a zero. Cuochi, meccanici, baristi. Nel loro lavoro di ogni giorno, l'AI non esiste.

Seconda cosa da capire: esposto non vuol dire sostituito

Questo è l'errore più comune.

Si vede che il proprio lavoro sta nell'area blu grande e si pensa: "sono in pericolo". Sbagliato. Alta esposizione teorica non significa che quei posti stiano sparendo.

Anthropic è esplicita: per ora non c'è evidenza chiara di sostituzione. Per chi è più esposto, la disoccupazione è rimasta piatta per tutto il 2024. Ci sono motivi concreti: vincoli legali, software da integrare, processi di verifica, catene di responsabilità. La capacità tecnica c'è, ma trasformarla in flusso di lavoro reale richiede tempo.

Gli esempi: scrivania vs cantiere, e il dato sui giovani

I lavori da scrivania sono in cima alla classifica: chi scrive codice, gestisce pratiche, lavora su contratti o bilanci. Professioni fatte di testo, documenti e dati. Terreno naturale di questi modelli.

I mestieri fisici e relazionali stanno in fondo: edilizia, agricoltura, riparazioni, ristorazione, cura della persona. La ragione non è che valgano meno: è che un modello che vive di testo non ti monta un condizionatore e non gira un paziente nel letto.

C'è un segnale concreto di pressione, però. Si misura un calo del 14% nelle assunzioni junior per le posizioni più esposte. Nessun licenziamento. Porte d'ingresso che si stringono. Vale la pena tenerlo d'occhio, perché chi non entra oggi non accumula l'esperienza per diventare senior domani.

Per chi si sta formando

Quello di Anthropic non è la mappa dei lavori condannati. Fotografa un potenziale enorme ancora quasi tutto fermo.

Chi lavora con le mani o con le persone ha tempo davanti. L'AI attuale non li tocca sul campo. Stare alla scrivania significa esposizione, sì, ma a essere trasformati prima che cancellati. Quella distanza enorme tra blu e rosso è lo spazio per muoversi adesso: usare l'AI per fare meglio e prima, non subirla quando arriva.

Quel potenziale fermo, per chi si muove, è un'opportunità.

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Fonti: Anthropic, Labor market impacts of AI · Anthropic Economic Index · Euronews, i lavori più esposti secondo Anthropic