In sintesi
- Fonte
- Brynjolfsson, Chandar and Chen (2025). Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. Stanford Digital Economy Lab working paper (revised 12 August 2026). digitaleconomy.stanford.edu · Non sottoposto a revisione tra pari: altri ricercatori non lo hanno ancora controllato per una rivista.
- Come è stato condotto
- Gli autori hanno usato i dati mensili delle buste paga di ADP, una grande società statunitense di servizi paghe, e hanno confrontato l’occupazione per fascia d’età nelle professioni più e meno esposte all’IA. Analisi di dati. Costruisce una misura a partire da dati esistenti, come registri di professioni e attività.
- Chi ha partecipato
- Dati delle buste paga di milioni di lavoratori statunitensi, fino a giugno 2026.
- Dove
- Stati Uniti.
“It operates primarily through reduced hiring of young workers rather than increased separations.” [Agisce soprattutto attraverso meno assunzioni di giovani lavoratori, più che attraverso un aumento delle uscite.]
Che cosa ha trovato
Una professione conta come esposta quando l’IA può svolgere molte delle sue attività.
- Nessun segno di perdite di posti in tutta l’economia. Gli autori non trovano prove di una sostituzione diffusa.
- Giovani nelle professioni esposte. L’occupazione dei 22–25enni nelle professioni esposte all’IA è del 19% sotto il livello che avrebbe se avesse tenuto il passo dei coetanei meno esposti. I lavoratori esperti non mostrano un divario simile.
- Un divario che si allarga. Il divario è cresciuto costantemente da quando gli autori lo hanno segnalato per la prima volta, nell’agosto 2025.
- Meno assunzioni, non più uscite. Il divario viene soprattutto da meno giovani assunti, non da più persone che se ne vanno.
- Dove l’IA sostituisce le attività. Il calo si concentra nelle professioni in cui le persone usano soprattutto l’IA per svolgere le attività al posto loro. Dove le persone usano soprattutto l’IA per farsi aiutare, l’occupazione è stabile o in crescita, in particolare per i lavoratori esperti.
- Posti, non retribuzioni. Le aziende stanno adeguando il numero di persone che impiegano, non la paga base.
Quando vale il risultato
La cifra è cambiata tra una versione e l’altra dell’articolo. Il 19% viene dalla revisione del 12 agosto 2026, con dati fino a giugno 2026. Le versioni precedenti riportavano divari più piccoli. Citi la versione e la sua data.
Lo studio misura chi viene assunto. Gli studi che misurano le persone già al lavoro, o l’economia nel suo insieme, trovano finora effetti molto più piccoli o nessun effetto. Se l’IA stia riducendo le assunzioni d’ingresso è controverso.
Limiti
- Lo studio descrive che cosa va insieme. Non mostra che sia stata l’IA a causare il divario. Altri cambiamenti, come i tassi di interesse o i tagli nel settore tecnologico, potrebbero coincidere con l’esposizione.
- I dati di ADP non coprono tutta l’economia statunitense in modo proporzionale. Il divario è più ampio nei dati ADP che nelle indagini nazionali, e si restringe quando si tiene conto dell’istruzione dei lavoratori.
- Il punteggio di esposizione di una professione non equivale al fatto che un’azienda usi davvero l’IA.
- Solo gli Stati Uniti. Un documento di lavoro, non sottoposto a revisione tra pari.
Pratiche che usano questo studio
Questo studio sostiene:
Questo studio limita o contraddice: