"L'intelligenza artificiale renderà superflua l'immigrazione su larga scala per sostenere i mercati del lavoro occidentali."
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Xpert.Digital bei Google bevorzugenⓘPubblicato il: 23 gennaio 2026 / Aggiornato il: 23 gennaio 2026 – Autore: Konrad Wolfenstein
"L'intelligenza artificiale renderà superflua l'immigrazione su larga scala per sostenere i mercati del lavoro occidentali" – Immagine: Xpert.Digital
Intelligenza artificiale e cambiamento del mercato del lavoro: una nuova valutazione della tesi di Karp
Intelligenza artificiale, migrazione e futuro del lavoro
Nel gennaio 2026, Alex Karp, il polarizzante co-fondatore e CEO del gigante dell'analisi dei dati Palantir, ha utilizzato il palco del World Economic Forum di Davos per una delle previsioni di politica economica più audaci del decennio.
La sua tesi coglieva appieno il contesto di un mondo globalizzato in continua evoluzione: il rapido sviluppo e l'applicazione dell'intelligenza artificiale, sosteneva Karp, avrebbero reso praticamente obsoleta l'immigrazione su larga scala a supporto dei mercati del lavoro occidentali. In un'epoca in cui l'invecchiamento della società e la carenza di competenze dominano l'agenda delle nazioni industrializzate, questa affermazione appare inizialmente un rifiuto radicale della dottrina economica convenzionale. Tuttavia, chiunque liquidi l'argomentazione di Karp come mera propaganda politica trascura la fondamentale trasformazione tecnologica già chiaramente evidente nei dati economici.
Il dibattito avviato da Karp richiede un esame più approfondito, che vada oltre le consuete battaglie tra partiti. Ci obbliga a considerare due delle forze più potenti del nostro tempo – il rapido sviluppo tecnologico e le migrazioni globali – non separatamente, ma nella loro interazione. Dati recenti del Wharton Budget Model e della Federal Reserve statunitense supportano l'ipotesi che siamo all'inizio di un'impennata di produttività paragonabile all'avvento di Internet o addirittura dell'elettrificazione. Se i sistemi di intelligenza artificiale possono aumentare significativamente la produzione economica complessiva e automatizzare fino al 40% delle ore di lavoro entro il 2035, la domanda è: continueremo ad aver bisogno di un'immigrazione quantitativa su scala come quella che abbiamo visto finora, o la domanda si sposterà verso una qualità di lavoratori altamente selettiva?
Allo stesso tempo, uno sguardo più attento ai settori della sanità, dell'edilizia e dell'artigianato specializzato rivela i limiti delle soluzioni puramente computazionali. La visione di un'autosufficienza supportata dall'intelligenza artificiale si scontra con la realtà fisica e umana dei divari strutturali del mercato del lavoro che il software da solo non può colmare.
Questo articolo analizza la validità della tesi di Karp alla luce dei più recenti dati economici. Esaminiamo la tensione tra il potenziale teorico dell'automazione e le realtà pratiche del mercato del lavoro, indaghiamo il ruolo dei modelli di immigrazione mirata basati sull'esempio canadese e ci chiediamo criticamente: l'intelligenza artificiale è la salvezza sperata dello stato sociale o un acceleratore di nuove disuguaglianze sociali?
Adatto a:
L'affermazione che l'automazione non significa necessariamente perdita di posti di lavoro
La tesi di Alex Karp merita un'attenta riflessione, più di quanto il solito acceso dibattito consenta. L'argomentazione del CEO di Palantir non è irrealistica se si considerano i recenti dati economici, ma piuttosto implica sottili sfumature che molti media trascurano. La domanda fondamentale non è se l'intelligenza artificiale sostituirà gli esseri umani, ma quanto velocemente avverrà questo processo e quali lavori scompariranno effettivamente e quali si limiteranno a trasformarsi.
Il Wharton Budget Model di settembre 2025 prevede che l'intelligenza artificiale aumenterà la produttività complessiva dell'1,5% entro il 2035, del 3% entro il 2055 e del 3,7% entro il 2075. Questi effetti cumulativi sono sostanziali. Il risparmio di manodopera grazie all'uso dell'intelligenza artificiale è calcolato in media al 25%, con una potenziale crescita fino al 40% nei prossimi decenni. Allo stesso tempo, il modello mostra che il 40% dell'attuale prodotto interno lordo (PIL) potrebbe essere significativamente influenzato dall'intelligenza artificiale. Le persone che si trovano nel terzo superiore della fascia di reddito sono le più colpite, mentre quelle nelle posizioni più alte in assoluto sono meno colpite, e i percettori di reddito basso sono i meno colpiti. La Federal Reserve Bank di St. Louis documenta che i settori legati all'intelligenza artificiale hanno già contribuito per 0,97 punti percentuali alla crescita economica reale nei primi tre trimestri del 2025, superando i dati raggiunti durante il boom delle dot-com. Questa non è una nota a piè di pagina, ma un motore economico fondamentale.
Un aspetto spesso trascurato negli studi sull'adozione dell'IA è la distinzione tra l'automazione di singole attività e la perdita di interi posti di lavoro. La Sloan School of Management del MIT ha documentato nel 2025 che l'occupazione in professioni fortemente colpite ha continuato a crescere nonostante l'automazione. Questo perché quando l'IA assume il controllo di singole attività all'interno di un lavoro, i dipendenti possono concentrarsi su attività di maggior valore in cui l'IA è meno efficiente, come il pensiero critico o la generazione di idee. I dipendenti con redditi elevati in ruoli fortemente influenzati dall'IA hanno persino visto un aumento della loro quota di occupazione di circa il 3% in cinque anni. Ciò contraddice il timore diffuso di ingenti perdite di posti di lavoro a causa dell'IA. L'OCSE ha rilevato nel 2023 che, nonostante l'elevato impatto dell'IA, non si è verificato alcun rallentamento percepibile nella domanda di lavoro. I lavoratori altamente qualificati hanno persino registrato aumenti occupazionali rispetto ai lavoratori meno qualificati nell'arco di un periodo di dieci anni. L'effetto di miglioramento della produttività ha superato l'effetto di sostituzione in questa fase iniziale di adozione.
Anche la prospettiva storica supporta la posizione di Karp. Goldman Sachs sottolinea che oggi il 60% di tutti i lavoratori americani è impiegato in lavori che non esistevano nel 1940. Ciò significa che oltre l'85% della crescita occupazionale dal 1940 è derivata dalla creazione di posti di lavoro guidata dalla tecnologia. Ogni ondata di rivoluzione tecnologica, dall'elettrificazione all'informatizzazione a Internet, ha inizialmente portato a timori di perdita di posti di lavoro ma, a lungo termine, a guadagni netti in termini di occupazione e prosperità. L'intelligenza artificiale potrebbe seguire questo schema, ma con una differenza fondamentale: la velocità e la portata della rivoluzione potrebbero essere senza precedenti.
Stanno effettivamente emergendo nuove professioni. Posizioni come data scientist, ingegnere di apprendimento automatico, esperto di etica dell'intelligenza artificiale e ingegnere di pronto intervento non esistevano un decennio fa. Il World Economic Forum 2025 prevede una crescita significativa in lavori pratici come agricoltori, autisti di consegne e operai edili, nonché nel settore dell'assistenza con lavoratori qualificati, assistenti sociali e assistenti personali, misurata in numeri assoluti. Le competenze "green", tra cui analisti di dati climatici e specialisti della sostenibilità, stanno riscontrando una domanda superiore all'offerta. Stanno proliferando ruoli ibridi che combinano competenze tecniche con il giudizio umano. Se il mercato del lavoro sarà sufficientemente flessibile da creare nuove categorie, la disoccupazione causata dall'intelligenza artificiale potrebbe essere limitata.
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Punti invece di frontiere aperte: il modello canadese potrebbe risolvere i problemi della Germania?
Selezione mirata invece di immigrazione di massa: un modello funzionante
Un elemento centrale della tesi di Karp non è il rifiuto generale dell'immigrazione, ma la sua ristrutturazione attraverso la selezione. Paesi come Canada, Australia e Nuova Zelanda hanno implementato sistemi di selezione basati su punti che si sono dimostrati efficaci. Il Canada utilizza tale sistema dal 1967 e ha regolamentato l'85% della sua immigrazione economica attraverso un sistema a punti. Questi sistemi sono trasparenti, efficienti in termini di risorse e attraggono migranti altamente qualificati in modo molto più efficace rispetto al ricongiungimento familiare o all'immigrazione dei richiedenti asilo. Un confronto ha dimostrato che, mentre Stati Uniti e Canada erano attraenti per candidati con qualifiche simili, il Canada ha gestito con successo l'immigrazione attraverso il suo sistema a punti, mentre gli Stati Uniti hanno regolamentato a malapena questo flusso.
I migranti altamente qualificati pagano tasse più elevate e necessitano di minori sussidi sociali. Un afflusso di lavoratori qualificati potrebbe ridurre la disuguaglianza di reddito riducendo la relativa scarsità di lavoratori domestici altamente qualificati e riducendo così il loro sovrapprezzo salariale, mentre i lavoratori domestici meno qualificati diventerebbero relativamente più rari e potrebbero ottenere salari più elevati. I lavoratori qualificati provenienti dall'estero potrebbero stimolare l'innovazione e la produttività, promuovendo la crescita economica a lungo termine e l'aumento dei salari in tutta l'economia. Nelle società che invecchiano, dove l'onere dell'assistenza agli anziani sta aumentando drasticamente, i migranti hanno un impatto finanziario complessivamente positivo se si integrano con successo nel mercato del lavoro. Questo è un argomento a favore di una migrazione di alta qualità, non solo quantitativa.
Adatto a:
Nonostante l'automazione permangono lacune strutturali
La tesi di Karp, tuttavia, fallirebbe se persistessero lacune reali e insostituibili nel mercato del lavoro. In effetti, tali lacune esistono. Gli Stati Uniti prevedono una carenza di infermieri tra 200.000 e 450.000 entro il 2025, di medici tra quasi 40.000 e 124.000 entro il 2034 e oltre tre milioni di altri posti vacanti nel settore sanitario. Oltre il 40% degli infermieri sta valutando l'idea di abbandonare la professione a causa del burnout. Queste lacune sono strutturali, non temporanee. L'invecchiamento della popolazione sta trainando la domanda, mentre i lavoratori stanno abbandonando il settore. L'assistenza sanitaria richiede empatia, interazione fisica e giudizio etico, compiti che l'intelligenza artificiale non può replicare completamente. Gli studi dimostrano che meno dell'1% dei posti di lavoro nel settore sanitario è completamente automatizzabile.
Nel settore edile, le cifre sono altrettanto drammatiche. Il Nord America prevede oltre otto milioni di posti di lavoro vacanti entro il 2025, con lacune nei settori sanitario, edile e tecnologico. Nel settore edile, il 74% dei datori di lavoro segnala difficoltà a trovare lavoratori domestici. Decine di migliaia di posizioni di camionisti rimangono vacanti. I professionisti dell'ospitalità, compresi gli chef, vengono sempre più reclutati dall'estero. Il World Economic Forum prevede una crescita dei posti di lavoro nel settore edile in termini assoluti. E nel settore dell'istruzione, gli insegnanti qualificati stanno abbandonando la professione a causa del burnout e dei sottopagamenti più rapidamente di quanto i neolaureati entrino nel settore.
Questi ambiti dimostrano che l'intuizione di Karp è parzialmente corretta: non tutti i lavori sono ugualmente automatizzabili. I lavori fisicamente impegnativi, emotivamente intensi ed eticamente complessi sono resistenti all'automazione. Ma c'è una differenza significativa tra colmare un divario attraverso la tecnologia e attraverso l'immigrazione strategica. Canada, Australia e altri paesi hanno dimostrato che l'immigrazione mirata di personale qualificato, non l'apertura delle frontiere, può colmare le lacune del mercato del lavoro.
Adatto a:
Il puzzle della produttività e il fattore tempo
La tesi di Karp è complicata da un problema fondamentale di scala temporale. Il Fondo Monetario Internazionale (FMI) prevede che l'IA potrebbe contribuire tra 0,3 e 0,8 punti percentuali alla crescita economica globale nel medio termine. Si tratta di un dato sostanziale, ma distribuito su decenni. Il modello di Wharton mostra che il contributo massimo alla produttività si attesta intorno a 0,2 punti percentuali nel 2032, dopodiché l'effetto diminuisce. Dopo la saturazione del mercato negli anni '30, la spinta sostenuta scende ad appena 0,04 punti percentuali. In altre parole, gli incrementi di produttività si concentrano negli anni '20 e all'inizio degli anni '30, dopodiché la curva si appiattisce drasticamente.
Questo è cruciale per il dibattito sull'immigrazione. Se l'intelligenza artificiale dovesse effettivamente generare moderati guadagni di produttività per un decennio prima che il suo impatto diminuisca, il mercato del lavoro avrà comunque bisogno di immigrazione nei prossimi cinque-dieci anni per colmare i divari demografici, mentre l'automazione è ancora in fase di sviluppo. Inoltre, il modello Wharton e la ricerca del MIT mostrano che il 95% dei progetti pilota di intelligenza artificiale nelle aziende fallisce. L'implementazione non è scontata. L'implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale richiede tempo, richiede la riprogrammazione dei processi e la riqualificazione dei dipendenti. Quasi nessuna azienda è in grado di implementare immediatamente l'intelligenza artificiale su larga scala e in modo capillare.
Differenze regionali e specifiche del settore
Un altro problema della generalizzazione di Karp è la sua frammentazione geografica e settoriale. I guadagni in termini di produttività dell'IA non sono uniformi. I ruoli tecnici, professionali e manageriali vedono la maggiore richiesta di nuove competenze. Nel settore sanitario, la telemedicina e le competenze digitali sono in forte espansione. Nel marketing, le competenze nei social media sono in crescita. Questi benefici si concentrano nelle aree urbane con molti lavoratori altamente qualificati e accesso all'istruzione. Le regioni rurali e le vecchie aree industriali con lavoratori meno qualificati ne beneficiano meno. Una politica di accesso al mercato del lavoro che escluda completamente la migrazione potrebbe avere un effetto destabilizzante sulle regioni.
Adatto a:
La posizione politica di Palantir e i doppi standard critici
Karp stesso incarna l'ambiguità della sua posizione. È un intellettuale altamente istruito la cui carriera accademica si è concentrata su questioni di potere e società. Il suo passaggio politico da progressista a critico della politica di sinistra è ben noto. E mentre Palantir sta lanciando una borsa di studio per talenti neurodivergenti, offrendo stipendi da 110.000 a 175.000 dollari e non etichettandola esplicitamente come un'iniziativa "diversità", l'azienda collabora a stretto contatto con le agenzie militari e di intelligence e ha assistito le autorità per l'immigrazione nelle operazioni di deportazione. Questo non è privo di contraddizioni. Non si può contemporaneamente contestare l'ottimismo dell'IA per il mercato del lavoro e fornire la tecnologia per le deportazioni di massa. Le dichiarazioni di Karp possono essere intese come parte di un programma politico più ampio che utilizza la tecnologia per giustificare l'isolamento.
La situazione dei dati: quali sono gli argomenti a favore e contro?
Quali conclusioni si possono trarre dalla totalità dei dati? La tesi di Karp non è fondamentalmente errata, ma richiede importanti sfumature. In primo luogo, gli incrementi di produttività grazie all'intelligenza artificiale sono reali e significativi, ma si sviluppano nell'arco di decenni, non di anni. In secondo luogo, l'automazione di singole attività non porta necessariamente alla perdita di posti di lavoro, ma può aumentare la domanda di lavoro e abbassare i salari per alcuni gruppi. In terzo luogo, vengono creati nuovi posti di lavoro, ma potrebbero seguire modelli storici in cui l'85% della crescita è trainato dalla tecnologia. In quarto luogo, i divari strutturali nei settori della sanità, dell'edilizia, dell'istruzione e dell'assistenza non saranno colmati dall'intelligenza artificiale nel prossimo futuro. In quinto luogo, la migrazione mirata, non di massa, può essere un modello praticabile, come dimostrano Canada e Australia.
Il punto debole di Karp risiede nella sintesi. Se i lavoratori altamente qualificati ne traggono vantaggio mentre quelli poco qualificati vengono sostituiti e nuovi posti di lavoro vengono creati in altre regioni o settori, ma i divari demografici sono acuti a livello locale, allora un semplice "l'intelligenza artificiale rende superflua la migrazione" è troppo semplicistico. La risposta corretta è: l'intelligenza artificiale può rendere superflua la migrazione di massa di lavoratori non qualificati, ma non preclude la migrazione selettiva di lavoratori qualificati e non può colmare le lacune strutturali del mercato del lavoro in determinati settori. Questa affermazione è meno radicale di quella di Karp, ma è più in linea con i fatti reali.
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