In sintesi
- Fonte
- Humlum and Vestergaard (2025). Still Waters, Rapid Currents: Early Labor Market Transformation under Generative AI. NBER Working Paper 33777 (revised March 2026). doi:10.3386/w33777 · Non sottoposto a revisione tra pari: altri ricercatori non lo hanno ancora controllato per una rivista.
- Come è stato condotto
- Gli autori hanno collegato grandi indagini sull’uso dei chatbot ai registri ufficiali di paghe e ore. Hanno confrontato lavoratori e luoghi di lavoro che avevano adottato i chatbot con quelli che non lo avevano fatto, prima e dopo. Studio sul campo. Segue il lavoro reale in un’azienda e confronta il personale che aveva lo strumento con quello che non lo aveva ancora.
- Chi ha partecipato
- Lavoratori e luoghi di lavoro nelle professioni in cui i chatbot di IA sono rilevanti.
- Dove
- Danimarca.
“Technological change reshapes work well before it surfaces in earnings or hours.” [Il cambiamento tecnologico ridisegna il lavoro molto prima di emergere nelle retribuzioni o nelle ore lavorate.]
Che cosa ha trovato
- La maggior parte dei datori di lavoro nelle professioni studiate aveva adottato i chatbot. I lavoratori dichiaravano vantaggi di produttività.
- Retribuzioni e ore registrate non sono cambiate, né per i lavoratori né per i luoghi di lavoro. Le stime sono abbastanza precise da escludere effetti superiori al 2%.
- È cambiata la composizione del lavoro. I datori di lavoro hanno riorganizzato le attività e ne hanno create di nuove: generare contenuti, controllare ciò che produce l’IA e inserire l’IA nei sistemi esistenti.
- Alcuni utenti sono passati a professioni meglio pagate in cui i chatbot sono più utili. Erano troppo pochi per spostare la media.
Una versione precedente dell’articolo, del maggio 2025, era intitolata “Large Language Models, Small Labor Market Effects”. Riportava che gli utenti risparmiavano in media il 2,8% delle ore di lavoro (Becker Friedman Institute Working Paper 2025-56).
Quando vale il risultato
Lo studio guarda a un intero mercato del lavoro, non a una singola attività scelta con cura. Include aziende che hanno solo messo a disposizione i chatbot e aziende che hanno riprogettato il lavoro intorno a loro. Per questo le sue cifre sono molto più piccole di quelle degli esperimenti su una singola attività.
Limiti
- È un documento di lavoro non ancora pubblicato su rivista. Le cifre sono cambiate tra una versione e l’altra.
- Paghe e ore registrate possono non cogliere i vantaggi che si vedono come qualità migliore o come nuove attività.
Pratiche che usano questo studio
Questo studio sostiene:
- Misuri il tempo risparmiato per attività rispetto a una misurazione di partenza Registri quanto tempo richiede un’attività e quanto è buono il risultato prima di introdurre l’IA. Senza questo dato di partenza non può distinguere un guadagno reale da uno sperato. Prima di tutto · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Parta da un processo costoso, non da un’introduzione in tutta l’azienda Scelga un processo che costa tempo o denaro in modo evidente. Applichi lì l’IA, con una persona che controlla il risultato, ed estenda l’uso solo quando le cifre si muovono. Prima di tutto · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Riprogetti il flusso di lavoro invece di aggiungervi uno strumento Dare alle persone uno strumento di IA dentro un processo rimasto uguale cambia poco. Decida di nuovo chi svolge ogni passo, in che ordine e dove una persona controlla. Subito dopo · Impegno: alto (mesi, diversi gruppi di lavoro)