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I posti di lavoro a rischio automazione

Sono diversi e Unioncamere ha provato a stimare quanti saranno dal 2018 al 2022
di Redazione

Ogni rivoluzione porta con sé delle incertezze. Quella in atto nel mondo del lavoro, con l’impiego di nuove tecnologie, con l’automazione dei processi produttivi, l’impiego di robot e intelligenze artificiali, non rappresenta un’eccezione. Un report curato da Unioncamere e Anap stima che nei prossimi cinque anni (anche grazie al turn over) in Italia si avrà bisogno di almeno 2,5 lavoratori, dipendenti o autonomi. L’automazione, però, ne metterà a rischio molti altri, che saranno sostituiti da una applicazione, da un robot o da un algoritmo.

Lo studio ha provato a quantificarne il numero, basandosi sui dati contenuti in un dossier dell’Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo economico (Ocse) dedicato all’Italia, in cui si stima la percentuale di occupazione «a rischio» per i diversi profili professionali. Ecco con quali risultati. In un arco di tempo abbastanza breve, che va dal 2018 al 2022, potrebbero essere almeno 300mila, pari al 12% dei 2,5 milioni che andranno creati, dicono Unioncamere e Anap.
Alcuni comparti sono considerati più a rischio di altri, ovviamente: secondo lo studio, le più colpite saranno le professioni non qualificate nelle attività commerciali, i negozi, la ristorazione e la ricettività, ma anche quelli in cui il “made in Italy” va forte (alimentare, moda e mobili).
C’è anche un altro aspetto da considerare: attualmente risulta difficilissimo poter quantificare quanti posti di lavoro potranno essere creati nei prossimi anni. Il perché è presto detto: le ricerche condotte oggigiorno considerano i lavori attuali, tralasciando i nuovi mestieri che potrebbero nascere in futuro, grazie proprio all’innovazione tecnologica. Un recente studio realizzato dal WEF, il World Economic Forum, sostiene che il 65% dei bambini che oggi frequentano le scuole elementari da adulto farà un mestiere che ad ora non esiste. Ciò è accaduto anche in passato, ma con una differenza sostanziale: le precedenti rivoluzioni industriali si sono sviluppate più lentamente rispetto alla velocità con cui riusciamo ad introdurre oggi le nuove tecnologie.

 

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