Per gran parte della storia moderna, ci si aspettava che il progresso tecnologico alleggerisse il peso del lavoro. Keynes (1930) predisse che entro il 2030, l’aumento della produttività avrebbe consentito alle persone di lavorare 15 ore a settimana. Con l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei luoghi di lavoro, le prime prove suggeriscono un paradosso: invece di ridurre i carichi di lavoro, molti dipendenti dotati di IA sono più impegnati che mai. Mentre l’automazione e la delega basate sull’IA consentono ai lavoratori di completare gli stessi compiti in modo più efficiente, i dipendenti in occupazioni esposte all’IA potrebbero benissimo lavorare più ore e dedicare meno tempo alla socializzazione e al tempo libero.
La rapida diffusione dell’IA, esemplificata dall’introduzione di ChatGPT alla fine del 2022, ha riacceso le preoccupazioni sui suoi effetti sull’occupazione. Un ampio corpus di lavori esamina come l’IA stia sostituendo alcune funzioni lavorative e ne stia aumentando altre, ovvero l’ampio margine di occupazione (ad esempio Acemoglu et al. 2022, Albanesi et al. 2023, Bonfiglioli et al. 2024, Felten et al. 2019, Gazzani e Natoli 2024). È stata data meno attenzione a come l’IA influenza l’allocazione del tempo, ovvero l’intensivo margine di occupazione. Se i lavoratori mantengono il loro posto di lavoro, l’IA li fa lavorare di più o di meno? Il nostro studio (Jiang et al. 2025) esamina la relazione tra esposizione all’IA, durata della giornata lavorativa, allocazione del tempo e soddisfazione dei lavoratori.
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Utilizzando quasi due decenni di dati sull’uso del tempo tratti dall’American Time Use Survey (ATUS), colleghiamo i brevetti correlati all’IA con le descrizioni occupazionali per costruire una misura dell’esposizione all’IA nei vari lavori. Distinguiamo quindi l’IA che integra il lavoro umano, migliorando la produttività dei lavoratori, dall’IA che lo sostituisce, potenzialmente sostituendo i lavoratori.
L’esposizione complementare/sostitutiva all’IA varia significativamente tra le occupazioni, come illustrato nella Figura 1. In prima linea ci sono i responsabili dei sistemi informatici e informatici, i tecnici di bioinformatica e gli analisti di gestione, campi in cui l’IA aumenta la produttività anziché sostituire il lavoro. Al contrario, lavori come addetti all’immissione dati, cassieri e operatori di macchine per ufficio affrontano un’elevata esposizione sostitutiva all’IA ma poca complementarietà, affrontando il rischio di sostituzione anziché di aumento. Nel frattempo, occupazioni come ballerini e barbieri si trovano in fondo allo spettro dell’IA, in gran parte non toccati dai progressi dell’IA.
Figura 1 Complementarità con l’IA
Una terza categoria di esposizione all’IA, il monitoraggio guidato dall’IA, cattura il modo in cui le tecnologie di sorveglianza tracciano lo sforzo dei dipendenti. Questo framework consente di esaminare se l’IA allunga o accorcia la giornata lavorativa e se questi effetti variano nei mercati del lavoro.
I risultati, riassunti nella Figura 2, rivelano un modello: una maggiore esposizione all’IA è associata a orari di lavoro più lunghi e a un tempo libero ridotto. Nel periodo 2004-2023, i lavoratori in occupazioni ad alta intensità di IA hanno aumentato le loro ore di lavoro settimanali rispetto a quelli in lavori meno esposti. Un aumento dal 25° al 75° percentile nell’esposizione all’IA corrisponde a 2,2 ore di lavoro aggiuntive a settimana. Questa relazione si rafforza nel tempo, suggerendo che man mano che l’IA si integra nei luoghi di lavoro, il suo effetto sulle ore di lavoro si intensifica. Ciò sfida l’aspettativa che l’automazione consenta ai lavoratori di completare le attività più rapidamente e recuperare tempo libero.
Figura 2 Ore di lavoro settimanali ed esposizione all’IA
L’introduzione di ChatGPT fornisce uno shock inaspettato all’adozione dell’IA generativa e funge da esperimento naturale (Hui et al. 2023). Le occupazioni più esposte all’IA generativa hanno visto un aumento delle ore di lavoro subito dopo il rilascio di ChatGPT. Rispetto ai lavoratori meno esposti all’IA generativa (come i costruttori di pneumatici, i pompatori di pozzi e gli assistenti chirurgici), quelli nelle occupazioni ad alta esposizione (tra cui analisti di sistemi informatici, consulenti del credito e logistici) hanno lavorato circa 3,15 ore in più a settimana nel periodo successivo a ChatGPT. Questo cambiamento è stato accompagnato da un calo del tempo libero, rafforzando l’idea che l’IA integri il lavoro umano in un modo che aumenta l’offerta di lavoro anziché ridurla. Quando le ore di svago vengono ridotte, le attività non basate sullo schermo, in particolare l’intrattenimento e la socializzazione, ne subiscono il peso. Le attività ricreative svolte davanti a uno schermo, come guardare la televisione e giocare ai videogiochi, rimangono relativamente stabili, il che suggerisce che i lavoratori sono più propensi a sacrificare attività che richiedono una partecipazione attiva piuttosto che un consumo passivo, segnalando uno spostamento verso tempi di inattività più isolati e sedentari.
Due meccanismi chiave aiutano a spiegare questo risultato. In primo luogo, l’IA aumenta la produttività dei lavoratori, creando incentivi per orari più lunghi. Quando l’IA integra il lavoro umano anziché sostituirlo, il processo rende ogni ora di lavoro più preziosa. Questo effetto è più forte nei lavori in cui l’IA aiuta i dipendenti a svolgere i compiti in modo più efficiente, come finanza, ricerca e settori tecnici. I datori di lavoro possono aspettarsi una maggiore produzione; i lavoratori, incentivati da una retribuzione legata alla produttività, possono estendere i loro orari. Le occupazioni esposte all’IA hanno effettivamente visto aumenti salariali, il che suggerisce che le aziende stanno condividendo alcuni guadagni di produttività. Tuttavia, salari più alti non si sono tradotti in più tempo libero. Invece, i lavoratori sembrano sostituire guadagni aggiuntivi per orari più lunghi, un modello coerente con il principio economico secondo cui quando il lavoro diventa più gratificante, le persone possono scegliere di farlo di più.
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Il secondo meccanismo è il monitoraggio delle prestazioni basato sull’intelligenza artificiale. Gli strumenti di sorveglianza digitale si sono ampliati, in particolare negli ambienti di lavoro remoti e ibridi. L’intelligenza artificiale consente il monitoraggio in tempo reale degli sforzi dei dipendenti, portando a orari di lavoro più lunghi. Il nostro studio esamina il periodo COVID-19 come un esperimento naturale, quando il monitoraggio basato sull’intelligenza artificiale è aumentato a causa del lavoro da remoto. I lavori che erano più “fattibili da remoto” all’inizio del COVID-19 hanno registrato un netto miglioramento nel monitoraggio del lavoro da remoto nei due anni successivi. Le occupazioni con elevata esposizione alle tecnologie di sorveglianza AI, come rappresentanti del servizio clienti, addetti al magazzino e all’evasione degli ordini, dispatcher e autotrasportatori, hanno registrato orari di lavoro più lunghi dopo il COVID, anche dopo che i lavoratori sono tornati in ufficio. Questo effetto era assente tra i lavoratori autonomi, confermando che non è semplicemente la natura dei lavori esposti all’intelligenza artificiale, ma le dinamiche di occupazione principale-agente a determinare orari di lavoro più lunghi. Il monitoraggio aumenta la supervisione del datore di lavoro e rafforza le aspettative di prestazione, spesso a scapito dell’equilibrio tra lavoro e vita privata. In alcuni ruoli che richiedono un uso intensivo dell’intelligenza artificiale sono stati introdotti punteggi di prestazione automatizzati, che hanno spinto i dipendenti a impegnarsi di più per evitare di restare indietro rispetto ai colleghi nelle valutazioni basate su algoritmi.
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La domanda più ampia è: chi trae vantaggio dai guadagni di produttività guidati dall’intelligenza artificiale? Mentre i lavoratori esposti all’intelligenza artificiale possono vedere aumenti salariali, questi guadagni non si traducono in un miglioramento del benessere. I dati sulla soddisfazione dei dipendenti di Glassdoor mostrano che una maggiore esposizione all’intelligenza artificiale è associata a valutazioni inferiori di soddisfazione lavorativa e di equilibrio tra lavoro e vita privata. Mentre l’intelligenza artificiale può aumentare la produzione e la retribuzione, non migliora necessariamente la qualità della vita dei lavoratori. Molti dei guadagni di produttività dell’intelligenza artificiale vanno a vantaggio di aziende e consumatori piuttosto che dei lavoratori.
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La concorrenza nel mercato del lavoro e dei prodotti plasma queste dinamiche. In primo luogo, l’impatto dell’IA sulle ore di lavoro è amplificato nei mercati del lavoro competitivi, dove i lavoratori hanno meno potere contrattuale perché ci sono solo pochi datori di lavoro che dominano le assunzioni locali. In tali ambienti, i dipendenti sono meno in grado di richiedere orari più brevi o una migliore retribuzione per una maggiore produttività. In secondo luogo, nei mercati dei prodotti altamente competitivi (dove i prodotti nel settore sono simili), le aziende hanno un incentivo a trasferire i guadagni di produttività ai consumatori sotto forma di prezzi più bassi o servizi migliori, piuttosto che condividerli con i lavoratori attraverso carichi di lavoro ridotti. Il risultato è che mentre l’IA rende i lavoratori più produttivi, non vedono necessariamente miglioramenti corrispondenti nell’equilibrio tra lavoro e vita privata. Invece, lavorano più ore per mantenere il loro impiego.
Il ruolo dell’IA nel futuro del lavoro non è predeterminato. La misura in cui porta a orari più lunghi o più corti dipende da come le aziende implementano la tecnologia e da come rispondono i decisori politici. La nostra ricerca fornisce approfondimenti su questo dibattito, dimostrando che l’IA non è intrinsecamente liberatoria o oppressiva. L’impatto dell’IA sulle ore di lavoro è modellato dagli incentivi e dai vincoli dei mercati del lavoro, dei prodotti e dei capitali. Se l’IA deve migliorare le vite, saranno necessari approcci più deliberati e ben ponderati per distribuire equamente i suoi benefici.
Riferimenti
Acemoglu, D, D Autor, J Hazell e P Restrepo (2022), “Intelligenza artificiale e posti di lavoro: prove dai posti vacanti online”, Journal of Labor Economics 40(S1): S293–S340.
Albanesi, S, A Dias da Silva, JF Jimeno, A Lamo e A Wabitsch (2023), “ Intelligenza artificiale e lavoro: prove dall’Europa ”, VoxEU.org, 29 luglio.
Bonfiglioli, A, R Crinò, G Gancia e I Papadakis (2024), “ Intelligenza artificiale e posti di lavoro: evidenze dalle zone pendolari degli Stati Uniti ”, VoxEU.org, 12 agosto.
Felten, EW, M Raj e R Seamans (2019), “L’effetto dell’intelligenza artificiale sul lavoro umano: un approccio basato sulle capacità”, Academy of Management Proceedings.
Hui, X, O Reshef e L Zhou (2023), “ Intelligenza artificiale e i suoi effetti a breve termine sull’occupazione ”, VoxEU.org, 1 dicembre.
Jiang, W, J Park, RJ Xiao e S Zhang (2025), “ AI e giornata lavorativa estesa: produttività, efficienza contrattuale e distribuzione degli affitti ”, documento di lavoro SSRN.
Keynes, JM (1930), “Possibilità economiche per i nostri nipoti”, Essays in Persuasion, New York: Harcourt Brace, 358–73.
Webb, M (2020), “ L’impatto dell’intelligenza artificiale sul mercato del lavoro ”, documento di lavoro SSRN.
Fonte: VoxEU
