IA e lavoro: L’incontro tra IA e lavoro rappresenta uno dei cambiamenti più significativi dell’ultimo secolo per il mercato del lavoro. L’avvento dell’intelligenza artificiale ha innescato trasformazioni profonde nelle modalità operative, nelle competenze richieste e nelle opportunità occupazionali. Un rapporto del World Economic Forum stima che entro il 2030 si creeranno 78 milioni di nuovi posti di lavoro collegati all’intelligenza artificiale, sebbene si perderanno 92 milioni in ruoli obsolete.
Per restare rilevanti, imprese e lavoratori devono prepararsi a una transizione verso modelli professionali integrati con l’IA – superando semplici timori di sostituzione e puntando a una collaborazione sinergica tra uomo e machine.
L’integrazione di IA e lavoro sta dando vita a professioni fino a pochi anni fa impensabili o marginali, come ad esempio la figura l’AI Engineer o ingegnere dell’intelligenza artificiale, responsabile dello sviluppo di sistemi di machine learning e deep learning all’interno delle imprese, ma tra le professioni più richieste nell’ambito dell’intersezione tra IA e lavoro troviamo anche il Data Scientist, una figura centrale per la gestione e l’interpretazione dei big data. Questo professionista analizza grandi quantità di dati per ricavarne informazioni strategiche, utili per prendere decisioni informate e ottimizzare i processi aziendali.
Accanto a lui, cresce la domanda di Machine Learning Specialist, esperti nella progettazione e implementazione di modelli predittivi basati sull’apprendimento automatico. Il loro lavoro è fondamentale per costruire algoritmi intelligenti che permettono ai sistemi di “imparare” dai dati e migliorare progressivamente le proprie prestazioni.
In un’epoca in cui l’intelligenza artificiale ha un impatto crescente sulla società, si afferma anche il ruolo dell’Ethicist dell’IA. Questa figura ha il compito di assicurare che le tecnologie sviluppate siano rispettose dei principi etici, promuovendo trasparenza, equità e inclusione nei processi decisionali automatizzati.
Infine, i professionisti della digital transformation sono essenziali per guidare le imprese nel percorso di adozione dell’IA operando come facilitatori del cambiamento, accompagnando aziende e organizzazioni nell’integrazione strategica delle nuove tecnologie nei loro modelli di business, con un occhio attento sia all’efficienza che alla sostenibilità a lungo termine.
L’intersezione tra IA e lavoro non si limita alle professioni focalizzate sull’IA, ma include processi aziendali più complessi come, per esempio, la Robotic Process Automation (RPA); questi software intelligenti automatizzano compiti ripetitivi legati, per esempio, alla gestione documentale, contabilità, e front-office. Svariati studi accademici mostrano che, in media, la domanda di abilità complementari (digitale, etica, collaborazione) cresce del 50% più di quelle sostitutive.
Questo implica quindi che l’IA e lavoro non significa solo sostituzione, ma richiede anche un complesso potenziamento delle competenze umane, rilanciando ruoli strategici e creativi.
La trasformazione legata a IA e lavoro porta anche sfide etiche, legali e sociali. Si delinea così la necessità di regole chiare su privacy, responsabilità e trasparenza, specie nelle risorse umane dove l’automazione del recruiting può introdurre bias.
Oltre alla digital literacy, che consente di utilizzare strumenti digitali in modo consapevole, diventano sempre più centrali abilità trasversali come il problem solving, la cybersecurity per proteggere dati e infrastrutture, e l’AI ethics, ovvero la capacità di comprendere le implicazioni etiche delle tecnologie intelligenti.
Un report della Banca d’Italia rileva come l’IA e lavoro in Italia stia evolvendo: professioni a compiti ripetitivi o cognitivi semplici sono le più esposte all’automazione, mentre chi possiede competenze digitali e multifunzionali avrà più successo.
In conclusione, Tra i settori strategici per il futuro italiano spiccano la sanità (diagnosi assistite, refertazione automatizzata), il fintech, la cybersecurity e la gestione intelligente delle risorse – in cui l’IA amplifica efficienza e innovazione.
Questo post è stato pubblicato il 25 Luglio 2025
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