L'IA è già in uso nei luoghi di lavoro europei, ma non a spese dei giovani lavoratori

Il rilascio di ChatGPT nel novembre 2022, seguito dalla rapida adozione di grandi modelli linguistici, ha portato a numerose analisi volte a stabilire se la tecnologia abbia prodotto uno shock occupazionale negativo per i giovani che entrano nel mercato del lavoro. Diversi studi iniziali focalizzati sugli Stati Uniti hanno sostenuto che il calo delle assunzioni all'inizio della carriera fosse guidato dalla tecnologia (Brynjolfsson et al., 2025; Dominski e Lee, 2025; Massenkoff e McCrory, 2026). Altri suggeriscono che i recenti risultati negativi sull'occupazione per i giovani lavoratori siano guidati dall'aumento del lavoro da remoto piuttosto che dall'intelligenza artificiale generativa (IA) (Lambert e Schindler, 2026). Inoltre, analisi focalizzate sull'area euro mostrano che la recente debolezza dell'occupazione giovanile è seguita a un periodo di creazione di posti di lavoro insolitamente forte e può essere interpretata in parte come un normale riequilibrio del mercato del lavoro (Chaloupka e Dias da Silva, 2026).

Questo articolo contribuisce a questi dibattiti confrontando i risultati del mercato del lavoro nell'UE27 per i giovani lavoratori (dai 15 ai 29 anni) e quelli in età avanzata (tra i 30 e i 49 anni) tra il 2011 e il 2025. Si differenzia dalla maggior parte dei lavori esistenti sotto due aspetti. Primo, testa la rivendicazione specifica dei giovani rispetto a un gruppo di confronto su una finestra di tempo sufficiente a distinguere uno shock da una tendenza. In secondo luogo, utilizza una misura dell'uso dell'IA generativa piuttosto che dell'esposizione all'IA per monitorare se i risultati sul mercato del lavoro per i lavoratori giovani e in età avanzata divergono in base a quanto la tecnologia sia effettivamente stata adottata nelle professioni in cui lavorano.

Ambientato sullo sfondo della ripresa post-pandemica, gli sviluppi recenti nelle assunzioni sono in linea generale con le dinamiche cicliche del mercato del lavoro. Le assunzioni sono state forti nel 2022, al picco della ripresa, e mostrano una progressiva normalizzazione successiva (Figura 1). Il tasso di assunzione giovanile, che include tutti i giovani tra i 15 e i 29 anni in un lavoro iniziato nei 12 mesi precedenti come quota di tutte le persone di quella fascia d'età, sia che sia nel mercato del lavoro che meno, è stato del 16,5% nel 2019; è salito al 17,9% nel 2022 e è sceso al 15,9% nel 2025. Il tasso di età prime ha seguito lo stesso percorso, dal 9,6% nel 2019 al 10,2% nel 2022 e all'8,9% nel 2025. Per i giovani lavoratori, le oscillazioni sono più ampie in entrambe le direzioni, coerenti con la maggiore reattività al ciclo, ma il profilo è lo stesso per entrambe le fasce d'età: forte creazione di posti di lavoro fino al 2022, seguita da un raffreddamento che ha lasciato entrambi i tassi leggermente al di sotto dei livelli pre-pandemia, del 3,5% per i giovani e del 7,4% per i lavoratori in età avanzata.

La disoccupazione è l'unica area in cui i giovani hanno perso terreno rispetto a quelli in età lavorativa ideale (Figura 2). Entrambi i gruppi chiudono il 2025 con un tasso di disoccupazione inferiore rispetto al 2019, ma il tasso di età migliore è diminuito ulteriormente. Il tasso di disoccupazione giovanile è passato dall'11,97% all'11,73% e quello in età principale è sceso dal 5,99% al 5,09%. Indicizzandosi sul valore di ogni gruppo nel 2019, i giovani sono a 98 nel 2025 mentre il valore per quelli nella fascia d'età principale è 85. Nella Figura 2 si possono distinguere due fasi separate. Primo, la pandemia ha fatto aumentare la disoccupazione giovanile del 12,5% rispetto al 5,6% di chi era in età lavorativa ideale; questo divario non si è mai ripreso dopo la pandemia. In secondo luogo, dal 2023 il tasso di disoccupazione tra i lavoratori in età primaria è continuato a diminuire mentre quello giovanile è tornato al livello del 2019. Ambientata in contrasto con la tendenza pre-pandemica, quando le due serie si sono mosse quasi in sincronia, la crescente divergenza tra le serie dopo il 2020 è degna di nota.

All'interno della coorte giovane, il raffreddamento del mercato del lavoro non è specifico dei laureati. Coloro che hanno un livello di istruzione terziario concludono il 2025 nella posizione più forte dei tre gruppi di istruzione acquisita: il loro è l'unico tasso di occupazione superiore al livello del 2019, in aumento del 3,0%, mentre il tasso di disoccupazione è inferiore dell'1,7% rispetto al livello del 2019 (Figura 3). Inoltre, coloro che hanno un livello medio di istruzione mantengono quasi esattamente la posizione del 2019 su tutti e tre gli indicatori, con il tasso di occupazione invariato e il tasso di disoccupazione leggermente inferiore. Il deterioramento del tasso di occupazione è concentrato nel gruppo con basso livello di istruzione: il tasso di occupazione è sceso del 4,1% rispetto al livello del 2019, quasi tutto nel 2025, e il tasso di disoccupazione è l'unico a chiudere il periodo sopra il livello pre-pandemico.

Figura 3

Labour market position of young people aged 15–29 by educational attainment, EU27, 2019–2025, indexed values

Notes: Index for 2019 = 100. Each panel indexes the three attainment groups relative to their own 2019 value. ISCED 0–2 corresponds to less than primary, primary and lower secondary education; ISCED 3–4 corresponds to upper secondary and post-secondary non-tertiary education; ISCED 5 and above corresponds to tertiary education, including short-cycle tertiary, bachelor’s, master’s and doctoral programmes. The employment rate is the percentage of employed people as a share of the population; the unemployment rate is the percentage of unemployed people as a share of the labour force; the hiring rate is the number of people who have started a job within the previous 12 months as a share of the population. Workers whose start date in a job is not recorded are counted in the population but not among recent hires, so hiring levels are slightly understated.

Fonte: Author, based on EU-LFS extractions; EU27 aggregate.

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L'occupazione nell'UE27 si sta spostando verso le occupazioni in cui l'IA è effettivamente utilizzata, e questo cambiamento è comune a entrambe le fasce d'età (Figura 4). Tra il 2019 e il 2025, il numero di giovani dipendenti in occupazioni ad alto utilizzo (vedi la nota sulla Figura 4 per come sono definiti questi gruppi occupazionali) è aumentato del 16,4%, da 9,07 milioni a 10,6 milioni, mentre l'occupazione in età principale nelle stesse professioni è aumentata del 15,0%, da 30,7 milioni a 35,3 milioni. All'estremo opposto della distribuzione, entrambi i gruppi hanno perso occupazione: le occupazioni a basso utilizzo hanno perso il 7,2% dei giovani dipendenti e l'11,4% dei dipendenti in età avanzata nello stesso periodo. Le occupazioni caratterizzate da un uso medio dell'IA si collocano tra i due gruppi: l'occupazione giovanile lì è aumentata dell'1,2% mentre quella in età principale è diminuita del 4,4%. Questo schema precede l'uso dell'IA generativa. L'occupazione nelle occupazioni ad alto utilizzo era in aumento sia per i giovani che per i lavoratori in età avanzata dal 2013, quando si attestava all'86% del livello 2019 per i giovani e al 92% per chi era in età lavorativa ideale. Invece di segnare una rottura con questa tendenza, gli anni successivi al 2022 continuano quindi un cambiamento strutturale nell'occupazione – in corso da più di un decennio – verso occupazioni più propense a utilizzare l'IA.

Figura 4

Occupational AI use by employees aged 15–29 and 30–49, EU27, 2011–2025, indexed values

Notes: Index for 2019 = 100. The dashed vertical lines indicate the release of ChatGPT in November 2022. Occupations are ranked by the share of workers reporting that they had used an AI-powered tool in their main job in the previous 12 months, as measured in the AIM-WORK survey conducted by the European Commission’s Joint Research Centre (JRC). They are divided into three groups of roughly equal employment size, using employment before 2022, so each group contains about a third of all employees rather than a third of all occupations. Low, medium and high AI use refer to the proportion of workers in that occupation who use AI. Examples of occupations that report high AI use are information and communications technology professionals and business and administration professionals. The medium use group includes science and engineering associate professionals, health professionals and sales workers. The low use group includes personal service workers, drivers, mobile plant operators and building trades.

Fonte: Author, based on EU-LFS extractions; JRC AIM-WORK survey 2024–2025; EU27 aggregate.

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La Figura 5 analizza le tendenze di assunzione per i lavoratori giovani e in età avanzata nei tre diversi gruppi di utilizzo dell'IA. Ogni linea riporta la quota di assunzioni della fascia d'età che hanno assunto un lavoro in quel gruppo nei 12 mesi precedenti. Le tre quote sono in totale 100 per ciascuna fascia, mentre le due fasce sono direttamente comparabili. La cifra mostra che, dal 2011, la composizione occupazionale si è spostata costantemente verso occupazioni in cui viene utilizzata l'IA. Tra i giovani, la quota di nuovi assunti che entrano in occupazioni ad alto utilizzo è aumentata dal 23,1% nel 2011 al 27,7% nel 2019 e al 30,3% nel 2025, mentre la quota che entra in occupazioni a basso utilizzo è scesa dal 35,5% nel 2011 al 29,4% nel 2025. Un modello simile emerge per i lavoratori in età elevata: tra il 2011 e il 2025, la percentuale è passata dal 25,8% al 34,8% nel gruppo ad alto utilizzo e scesa dal 42,1% al 32,8% nella categoria a basso utilizzo. Tuttavia, la cifra mostra anche un calo in due settori. I giovani sono meno concentrati rispetto ai lavoratori in età avanzata nei lavori in cui l'IA è utilizzata: nel 2025, il 30,3% delle assunzioni in questi lavori erano giovani, mentre il 34,8% aveva tra i 30 e i 49 anni. E dal 2022, la quota di giovani assunti in occupazioni ad alto utilizzo è diminuita di 0,7 punti percentuali, mentre quella che si dedica a occupazioni di uso medio è aumentata di 1,3 punti.

Figura 5

Share of new hires by occupational AI use, EU27, 2011–2025 (% of the age band’s hires)

Notes: ‘Hires’ refer to people who have been in their job for 12 months or less. The dashed vertical lines indicate the release of ChatGPT in November 2022. Occupations are ranked by the share of workers reporting that they had used an AI-powered tool in their main job in the previous 12 months, as measured in the AIM-WORK survey. They are divided into three groups of roughly equal employment size, using employment before 2022, so each group contains about a third of all employees rather than a third of all occupations. Low, medium and high AI use refer to the proportion of workers in that occupation who use AI. AI use ranges from 1.3% to 17.2% of workers across the occupations in the low-use group, from 17.4% to 36.7% in the medium-use group, and from 36.9% to 58.8% in the high-use group.

Fonte: Author, based on EU-LFS extractions; JRC AIM-WORK survey 2024–2025; EU27 aggregate.

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Le evidenze raccolte qui non supportano l'affermazione che l'IA generativa abbia prodotto uno shock occupazionale specifico per i giovani nell'UE. L'assunzione si è rallentata dal 2022 sia per i lavoratori giovani che per quelli in età avanzata e in tutti e tre i gruppi di occupazioni che utilizzano l'IA. Ciò segue una crescita eccezionalmente elevata dell'occupazione nel 2022 piuttosto che una base stabile. L'occupazione continua a spostarsi verso le occupazioni in cui la tecnologia è più utilizzata, e lo avviene sia per i giovani che per i lavoratori in età avanzata, continuando una riallocazione strutturale del lavoro in corso dal 2013. In termini di effetto sul reclutamento, il rallentamento più marcato delle assunzioni nelle professioni caratterizzato da un alto utilizzo dell'IA avvenuto dopo il 2022 riguarda i lavoratori in età avanzata e quelli giovani in proporzioni uguali. Confrontati con il 2019, le assunzioni si sono infatti raffreddate meno per i giovani in ogni gruppo di occupazioni che utilizzano l'IA.

Due questioni meritano di essere menzionate. La prima riguarda la disoccupazione, l'unico settore in cui i giovani hanno perso terreno rispetto a quelli in età lavorativa ideale. Tuttavia, questo divario si è aperto durante la pandemia piuttosto che dopo novembre 2022 (quando è stato rilasciato ChatGPT) e da allora è continuato ad ampliarsi. In effetti, il tasso di disoccupazione tra i giovani è tornato ai livelli pre-pandemico mentre quello dei lavoratori in età elevata ha continuato a diminuire. Il secondo è la rilevanza del livello di istruzione. All'interno della coorte giovanile, il calo dell'occupazione è concentrato tra coloro con un basso livello di istruzione, il cui tasso di occupazione nel 2025 era inferiore del 4,1% rispetto al livello del 2019 e il cui tasso di disoccupazione è l'unico superiore al livello pre-pandemia.

Nel complesso, le evidenze indicano un mercato del lavoro in cui l'IA viene utilizzata, ma non uno in cui i giovani lavoratori sopportano un costo occupazionale sproporzionato.