Crollo assunzioni di giovani: l’impatto dell’IA sul lavoro entry-level

Un recente studio segnala una contrazione del 16% nelle assunzioni di giovani tra i 22 e i 25 anni. L’Intelligenza Artificiale modifica gli equilibri del mercato entry-level, preservando i profili senior ma penalizzando i neolaureati in cerca di primo impiego nei settori digitali.

I "canarini nella miniera": l'analisi dei dati occupazionali

Il mercato del lavoro sta inviando segnali inequivocabili di una trasformazione strutturale profonda, paragonabile per impatto alle rivoluzioni industriali passate, ma con una velocità di esecuzione senza precedenti. Una ricerca condotta dalla Stanford University in collaborazione con il NBER (National Bureau of Economic Research), basandosi su un vasto set di dati amministrativi forniti da ADP, ha rilevato una dinamica allarmante per le nuove generazioni.

Gli studiosi Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar e Ruyu Chen definiscono i lavoratori junior come i "canarini nella miniera": indicatori precoci di un cambiamento che, sebbene mascherato da tassi di occupazione generale stabili, sta erodendo le fondamenta dell'ingresso nel mondo professionale. Nello specifico, si osserva che nelle mansioni fortemente esposte all'IA generativa — quali la stesura di codici informatici, il copywriting e il supporto clienti — la domanda di profili tra i 22 e i 25 anni ha subito una flessione relativa del 16%. Le aziende, invece di licenziare, stanno semplicemente "chiudendo i rubinetti" in entrata, riducendo drasticamente le opportunità per chi deve ancora costruire il proprio curriculum.

Il divario di competenze e il blocco delle assunzioni di giovani

La resilienza dei profili senior rispetto al crollo delle assunzioni di giovani evidenzia una distinzione cruciale nella natura del capitale umano: la differenza tra conoscenza codificata e conoscenza tacita. Mentre l'Intelligenza Artificiale eccelle nel replicare la prima — ovvero le competenze tecniche, nozionistiche e procedurali che costituiscono il bagaglio tipico di un neolaureato — fatica enormemente a simulare la seconda. La conoscenza tacita, posseduta dai lavoratori esperti, include la gestione delle complessità relazionali, la risoluzione di problemi non strutturati e l'intuizione derivante da anni di esperienza sul campo.

Di conseguenza, il valore aggiunto di un profilo junior, che tradizionalmente risiedeva nell'esecuzione operativa a basso costo, viene oggi assorbito dagli algoritmi. Questo scenario crea una barriera all'ingresso quasi insormontabile: le imprese mantengono i veterani per la supervisione strategica, ma delegano il lavoro di base al software, interrompendo quella catena di trasmissione del sapere che formava i professionisti del futuro.

Automazione sostitutiva e il paradosso della rigidità salariale

Un aspetto controintuitivo emerso dallo studio riguarda la dinamica retributiva. Secondo le leggi classiche della domanda e dell'offerta, una riduzione delle assunzioni di giovani dovrebbe tradursi in una flessione dei salari offerti. Tuttavia, i dati mostrano una sostanziale "rigidità salariale": le retribuzioni per i pochi junior che riescono a farsi assumere rimangono allineate agli standard storici. L'aggiustamento del mercato avviene quindi esclusivamente sulla quantità dei posti disponibili, non sul prezzo del lavoro. Gli autori della ricerca operano una distinzione netta tra tecnologie che "automatizzano" e tecnologie che "potenziano".

È proprio laddove l'IA agisce come sostituto completo di interi task lavorativi che l'occupazione giovanile precipita; al contrario, nei contesti in cui la tecnologia funge da amplificatore della produttività umana, i livelli occupazionali tendono a tenere. Siamo di fronte a una prova su larga scala che l'IA generativa sta impattando in modo asimmetrico e sproporzionato proprio su coloro che sono, paradossalmente, i nativi digitali per eccellenza.