“Lo dicono i numeri” è una di quelle frasi che dovrebbe suonare come rassicurante ma di fatto mi attiva un campanello di allarme. Non perché i numeri non debbano essere presenti in una conversazione,anzi, ma perché di solito vengono introdotti nella conversazione unicamente con l’intenzione di chiuderla, appoggiandosi a un dato numerico che nella mente di chi lo presenta dovrebbe essere espressione di verità assolute, e quindi nemmeno da dibattare ulteriormente.
Questo è di fatto un bias che dimentica che i numeri possono essere scelti e selezionati con un attento cherry picking, prendendo in considerazione solo quelli che fanno comodo alla tesi proposta, o limitando l’analisi aun campione parziale. Inoltre, non diamo per scontato che le competenze statistiche di chi dice “lo dicono i numeri” siano adeguate per tradurre e interpretare la lingua dei numeri.
La riflessione nasce anche dall’attualità, perché nella narrazione dei numeri, per quanto riguarda il lavoro, pare si stia vivendo un periodo storico molto favorevole: il tasso di occupazione ha toccato il picco storico del 62,9%, la disoccupazione generale è crollata al 5,7%, almeno secondo l’opuscolo governativo che prendo per buono, e riproposto dai principalil
Questi numeri in effti sembrano indicare una certa solidità del mercato del lavoro e presi così in assoluto sono certamente positivi. Ma è tutto oro quello che luccica? Perché la narrazione rispetto al lavoro è molto spesso romanzata, a tesi e soprattutto, raramente condotta da esperti in materia, quanto piuttosto da espertissimi in “lo dicono i numeri”, il che non è una qualifica tranquillizzante.
Nella narrazione mediatica mi pare che fosse appena finito il periodo delle “grandi dimissioni”, grande trend derivato da una traduzione di articoli americani ma mai veramente arrivato in Italia (lo dicono i numeri eh), che il tasso di disengagement fosse a livelli negativi storici, che gli articoli sui licenziamenti da AI fossero pane quotidiano. Ora scopro che a occupazione siamo a un picco positivo occupazionale, che mai siamo andati così bene? Non comincio nemmeno a discutere della“qualità” di questa occupazione (ma che 1 su 10 degli occupati è un working poor, ovvero che pur lavorando non esce dalla soglia di povertà, lasciatemolo dire…) ma proviamo a guardare questi benedetti numeri un po’ più in dettaglio.
Spunti interessanti, in termini di letture più approfondite dei dati disponibili sul lavoro, arrivano dai flussi occupazionali, cioè dai movimenti delle persone tra occupazione, disoccupazione e inattività. Nel 2025, ultimo anno in cui sono disponibili dati non aggregati, sia gli ingressi nell’occupazione, cioè le persone che hanno cominciato da inoccupati un lavoro, sia le uscite (dal lavoro alla disoccupazione) hanno fatto registrare livelli molto bassi rispetto al recente passato. Nel grafico, preso a prestito da un articolo di Eliana Viviano su lavoce.info, questa dinamica è molto evidente. E aggiungo, non vedo tracce di “grandi dimissioni” di cui sopra, almeno come fenomeno statisticamente rilevante.
Il picco in entrata corrisponde alla ripresa dopo il Covid, che ha segnato una forte ripresa occupazionale.
Però direte voi non si passa solo dal nulla al lavoro e viceversa, per molti di noi l’esperienza più tipica è quella di passare da lavoro a lavoro. E secondo i dati Eurostat disponibili, pure le transazioni job-to-job, cioè i passaggi diretti da un’impresa a un’altro hanno toccato un minimo storico.
Quello che pare incontrovertibile è che possiamo considerare il lavoro in una fase di stabilità, in cui si assume meno, ma si licenzia anche meno. E il fatto che ci siano più assunzioni in termini assoluti e relativi rispetto ai licenziamenti alle uscite per pensioni (il tasso di occupazione totale dei 50-64enni tra il 2015 e il 2025 è passato dal 55,9% al 66,5%, quello femminile dal 45,1% al 56,2%) ha fatto crescere il montante degli occupati.
E dunque la stabilità è bene? Lasciando stare la risposta ovvia che dovrebbe essere si, ci sono anche effetti in chiaroscuro che vanno considerati. La mobilità job to job, che tendenzialmente segue la normale dinamica di carriera per cui una persona cambia verso aziende e posizioni più competitive è uno dei principali motori della crescita della produttività aggregata, uno degli storici talloni di Achille dell’economia del nostro Paese.
E inoltre, anche senza scomodare studi rigorosi è evidente come la crescita salariale rischia di risentirne. I cambi di lavoro volontari sono spesso motivati da stipendi migliori,mentre la crescita salariale interna nella stessa azienda segue di media, una dinamica più lenta, salvo eccezioni di carriere folgoranti e raccomandazioni di ferro.
Questi due passaggi possiamo considerarli piuttosto oggettivi nelle letture mentre sulla minore propensione a assumere e a licenziare posso solo azzardare ipotesi.
Per le aziende medio grandi la fase attuale è caratterizzata da un forte hype sull’adozione di soluzioni AI oriented. Per ora l’impatto è tutto sommato limitato, siamo in una fase di valutazione e studio e l’adozione di soluzioni è ancora limitata e spesso a basso impatto. Ci si rende condo che il miraggio di maggiori automazioni realmente impattanti resta tale se non è supportato da un’analisi organizzativa rigorosa e da una seria revisione dei processi, attività in cui storicamente le aziende, in generale ma specialmente quelle italiana, di media non eccellono. Quindi la sensazione che lo stato attuale sia quello di “vigile attesa”, per scomodare un’infausta espressione...pochi movimenti in termini di personale visto la non chiarezza degli orizzonti…orizzonti che potrebbero prevedere molto meno persone, e quindi meno problemi e costi nell’illuminata ottica capitalistica. Una probabile quiete prima della tempesta dunque, e vorrei tanto dire che mi sbaglio.
Intanto, ancora approfondendo, e prendendo ancora in prestito grafici dall’ottimo lavoro di Eliana Viviano, quello che è certo che è che sempre meno giovani entrano nel mercato del lavoro.
La picchiata della linea nera qua sopra stride con lo scenario scintillante che ci viene proposto. Le cause dei minori ingressi di giovani sono certamente anche demografiche (ci sono meno giovani in assoluto) e dovute a effetti migratori (tra il 2011 e il 2024 sono emigrati circa 630 mila giovani tra i 18 e i 34 anni, con un saldo migratorio negativo di 441 mila) ma nel breve credo si possa annovera nelle cause anche l’impatto dell’AI.
Benché sia un fenomeno in divenire, lo studio di Stanford (Brynjolfsson e coautori, 2025, "Canaries in the Coal Mine") documenta un calo relativo dell'occupazione del 16% tra i lavoratori 22‑25enni nelle occupazioni più esposte all'IA dopo l'uscita di ChatGPT, in particolare nei settori dello sviluppo software e customer support. Nel settore tech ci sono ulteriori dati, sempre relativi al mercato statunitense, sulle assunzioni entry‑level: un'analisi di SignalFire ha rilevato un calo del 25% delle assunzioni entry‑level nelle 15 maggiori aziende tech tra il 2023 e il 2024, e i dati LinkedIn di luglio 2025 mostrano assunzioni entry‑level in calo del 23% rispetto ai livelli pre‑pandemia, più delle assunzioni complessive (‑18%). Il che è coerente con l’esperienza che dato il livello di maturità tecnologica, oggi l'IA automatizza compiti "da principiante" e operativi, che tradizionalmente rappresentano quelli che vengono affidati ai giovani nelle organizzazioni.
Insomma, ai numeri bisognerebbe molto spesso porre domande migliori e non fermarsi a livelli di lettura statistica elementare. Se è comprensibile la necessità propagandistica della politica, specie con elezioni a vista, alla politica andrebbe anche chiesto quale visione e progettualità a medio termine si vuole avere sul lavoro, perché il ruolo dello stato, regolatorio e assistenziale sarà fondamentale. E’ del tutto evidente anche ai fan della mano invisibile del mercato che tutto aggiusta, insieme spesso sovrapponibile a “lo dicono i numeri” personas, che se l’automazione sarà solo un fatto privato lasciato in balia del capitalismo, allora l’impatto sull’occupazione sarà molto importante, e non positivo. A meno che di non voler credere alla favoletta che professioni come i machine learning specialist et similia che sostituiranno numericamente le numerose professionalità principalmente operative che verrano falciate dall’AI. O che le aziende, notoriamente inclini a una rigorosa dottrina sociale e non unicamente orientate a massimizzare produttività e profitto, si regoleranno usando il recupero di produttività per un benessere più diffuso, investendo nel famos reskilling, per liberare tempo strategico di qualità (questa fa davvero molto ridere).
Insomma di politica, di buona politica, e non di slogan e opuscoli abbiamo ora più che mai estremamente bisogno, perchè se la fotografia statica pare incoraggiante, dovremmo aver imparato a diffidare dalle fotografie in posa do anni di social media, la dinamicità e le evoluzioni potenziali mostrano sfide, criticità e insidie che vanno affrontate per tempo, e con una chiara visione.
Soprattutto la visione è fondamentale perché se l’ottica rimane non disturbiamo il mercato che poi ci aggiustiamo, il risultato sembra scritto…un ristretto numero di persone che ne trarranno beneficio, un numero sempre più ampio di popolazione in difficoltà.
Il lavoro novencentesco è finito, è ora di modellarne uno nuovo e la direzione non può essere quella di modellarlo sulle enormi potenzialità di uno strumento ma intorno a una chiara visione dell’essere umano e della società.