Da quando OpenAI ha lanciato ChatGPT poco più di due anni fa, i chatbot AI sono diventati tra le tecnologie adottate più rapidamente nella storia, rivaleggiando con il personal computer di trent’anni fa. La loro popolarità ha creato e distrutto intere professioni, facendo schizzare le valutazioni aziendali alle stelle — salvo poi riportarle con i piedi per terra.
Eppure, uno dei primi studi che analizza l’uso dell’AI in relazione ai dati occupazionali rivela che l’effetto della tecnologia su tempo e denaro è trascurabile.
“I chatbot AI non hanno avuto un impatto significativo sui guadagni o sulle ore lavorate in nessuna occupazione”, scrivono gli economisti Anders Humlum ed Emilie Vestergaard in un working paper pubblicato questa settimana dal National Bureau of Economic Research (NBER).
Humlum, professore associato di economia presso la Booth School of Business dell’Università di Chicago, e Vestergaard, dottoranda in economia all’Università di Copenaghen, hanno analizzato i dati di 25.000 lavoratori in 7.000 ambienti di lavoro, focalizzandosi su professioni considerate vulnerabili all’impatto dell’AI: contabili, operatori del servizio clienti, consulenti finanziari, professionisti HR, tecnici IT, giornalisti, legali, esperti di marketing, impiegati amministrativi, sviluppatori software e insegnanti.
Lo studio ha utilizzato dati provenienti dalla Danimarca, un Paese con tassi di adozione dell’AI e pratiche di assunzione/licenziamento simili a quelli degli Stati Uniti, ma con una registrazione dei dati molto più dettagliata, che ha permesso di incrociare anonimamente le risposte ai sondaggi con i dati reali su ore lavorate e retribuzioni.
In media, chi usa l’AI al lavoro ha registrato un risparmio di tempo del 3%, secondo i ricercatori. Alcuni hanno risparmiato più tempo, ma non hanno visto un aumento della retribuzione: solo il 3%-7% dei guadagni di produttività si è tradotto in un incremento dello stipendio.
In altre parole, pur non avendo rilevato una sostituzione di massa dei lavoratori umani, lo studio non mostra nemmeno un’impennata della produttività o aumenti significativi per chi usa l’AI.
“Anche se l’adozione è stata rapida e le aziende stanno investendo molto per sbloccare il potenziale tecnologico, gli impatti economici restano limitati”, scrivono gli autori.
Produttività, interrotta
I risultati sorprendono, considerata l’adozione aggressiva dell’AI da parte delle aziende: da Duolingo che ha sostituito i collaboratori con l’AI, a Shopify che assume esseri umani solo se non può usare l’AI. Intanto, gli investitori continuano a far salire le quotazioni delle aziende coinvolte nell’AI.
Tuttavia, il documento dell’NBER non contraddice gli studi precedenti sull’incremento di produttività dovuto all’AI, ha detto Humlum — li completa.
La maggior parte delle ricerche precedenti, ha spiegato, si è concentrata “esattamente sulle professioni in cui il risparmio di tempo è maggiore”.
“Software, scrittura di codice, creazione di testi marketing, scrittura di annunci di lavoro per l’HR: queste sono le attività che l’AI può velocizzare. Ma in un’indagine più ampia, dove l’AI può ancora essere utile, i risparmi sono molto più modesti”, ha detto.
Altri fattori che spiegano l’impatto limitato dell’AI includono il supporto del datore di lavoro e la gestione del tempo da parte dei dipendenti.
“Posso risparmiare tempo scrivendo un’email con un modello linguistico, ma la vera domanda è: come uso quel tempo guadagnato?”, ha detto. “La nuova attività a cui mi dedico è davvero produttiva?”
I lavoratori dello studio hanno dedicato oltre l’80% del tempo risparmiato ad altre attività lavorative (meno del 10% ha detto di aver fatto più pause o preso tempo libero), incluse nuove mansioni nate dall’uso dell’AI, come la revisione di testi generati dall’AI o, nel caso di Humlum, l’adattamento degli esami per evitare che gli studenti copino con l’AI.
Va anche detto che i luoghi di lavoro reali sono molto più caotici degli esperimenti controllati.
“Nella realtà, molti lavoratori usano questi strumenti senza l’approvazione esplicita del capo. Alcuni non sanno nemmeno se sia permesso usarli; altri possono farlo, ma non sono incentivati”, ha detto Humlum. “In un contesto in cui l’uso non è incoraggiato, è difficile andare dal capo a dire: ‘Voglio più lavoro perché sono diventato più produttivo con l’AI’, figuriamoci chiedere un aumento.”
E ovviamente, i dipendenti potrebbero non voler far sapere quanto l’AI li rende più efficienti — considerando il vecchio adagio che la ricompensa per i lavoratori efficienti è… più lavoro.
Alcuni dati su ore e salari nei luoghi dove l’AI non è usata “suggeriscono che i lavoratori non stiano esattamente bussando alla porta del capo per chiedere più mansioni”, ha detto Humlum.
Grandi aspettative, risultati medi
Il documento dell’NBER arriva dopo altri segnali che indicano come il potenziale dell’AI, pur enorme, sia stato largamente sovrastimato dai media e dai mercati.
Klarna, il sistema di pagamenti che aveva fatto scalpore dichiarando di preferire un’AI super-produttiva ai dipendenti umani, ha recentemente ridimensionato il tono.
Un’indagine IBM su 2.000 CEO ha rivelato che solo il 25% dei progetti AI raggiunge i risultati attesi. Il principale motore dell’adozione sembra essere il FOMO aziendale, con quasi due terzi dei CEO che ammettono: “Il timore di restare indietro ci spinge a investire in alcune tecnologie prima ancora di averne compreso a fondo il valore”, secondo lo studio.
Il premio Nobel Daron Acemoglu, esperto di automazione e lavoro, stima che l’aumento della produttività dovuto all’AI sarà compreso tra l’1,1% e l’1,6% del PIL nel prossimo decennio — un incremento significativo per un’economia avanzata come quella statunitense, ma lontano dal raddoppio del PIL previsto da alcuni ottimisti della tecnologia.
Il pericolo, secondo Acemoglu, è che “l’hype continuerà ancora a lungo e farà molti più danni di quanto gli esperti prevedano”. Infatti, “ottenere guadagni di produttività da una tecnologia richiede aggiustamenti organizzativi, una serie di investimenti complementari e miglioramenti delle competenze dei lavoratori, tramite formazione e apprendimento sul campo”.
Un punto confermato anche da Humlum e Vestergaard, il cui studio mostra che i maggiori guadagni di produttività si verificano quando i datori di lavoro incoraggiano e formano i dipendenti all’uso dell’AI.
Potrebbe comunque essere solo una questione di tempo. Dopotutto, la rivoluzione industriale è durata un secolo, trasformando il lavoro e la vita ben oltre l’invenzione della macchina a vapore.
“Ci sono voluti decenni prima di capire che si poteva alimentare una catena di montaggio con l’elettricità invece che con una macchina a vapore centrale”, ha concluso Humlum.
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