L'AI e il futuro del lavoro: il 77% delle Pmi taglierà i profili entry-level

L'intelligenza artificiale sta ridisegnando il mercato del lavoro a una velocità senza precedenti, sollevando lo spettro di un impoverimento occupazionale e generazionale. Secondo i dati del Randstad Workmonitor, il 77% delle aziende italiane prevede che l'AI cancellerà la metà delle posizioni entry-level nei prossimi cinque anni, un cambiamento che impatterà sia l'efficienza operativa sia i percorsi di formazione dei talenti del futuro. Se le grandi aziende sfruttano l'automazione per ottenere efficientamenti miliardari, le piccole e medie imprese italiane - che rappresentano il 99% del tessuto produttivo, impiegano oltre 14 milione di lavoratori e sostengono il PIL nazionale - rischiano di subire gli effetti più pesanti di una transizione mal governata. Spaventate dall'esclusione digitale, molte PMI adottano queste tecnologie senza una pianificazione di lungo periodo, inseguendo la riduzione dei costi a breve termine. Come evidenziato da Carlotta Silvestrini, fondatrice e Co-CEO di Mudra, l'adozione dell'AI senza governance si trasforma in un vero e proprio debito tecnico, culturale e organizzativo, che agisce come un freno alla competitività anziché come una leva di crescita. Per invertire questa tendenza e trasformare lo strumento in risorsa, l'advisory company italiana ha tracciato cinque linee guida strategiche.

La prima sfida risiede nel risolvere il "paradosso dei dati fantasma". Le PMI possiedono spesso un vasto patrimonio informativo che tuttavia risulta inutilizzabile a causa di anagrafiche incomplete, documenti non strutturati e sistemi incompatibili. Integrare un modello di intelligenza artificiale avanzato su un'infrastruttura informativa carente è un'operazione fallimentare; il punto di partenza deve essere la mappatura e la verifica della qualità del dato. In secondo luogo, è fondamentale evitare il lock-in tecnologico, un rischio che si manifesta quando l'automazione dei processi critici e lo sviluppo del codice vengono affidati all'AI senza supervisione. Se i flussi aziendali diventano incomprensibili per il personale interno, l'azienda perde il controllo sui propri sistemi in caso di anomalie o cambi di condizioni da parte dei fornitori. Per questo motivo, è indispensabile mantenere un approccio human-in-the-loop, documentando ogni processo automatizzato in modo che possa essere gestito e corretto da persone in carne e ossa.

Un altro errore strategico è l'eliminazione dei profili junior nel tentativo di contrarre i costi nell'immediato. I modelli di intelligenza artificiale si basano sulle competenze accumulate dalle passate generazioni di professionisti; interrompere la filiera della formazione pratica significa privarsi dei manager senior di domani e compromettere il patrimonio di conoscenza aziendale. La prospettiva corretta consiste nell'usare l'AI per potenziare i giovani talenti, accelerando il loro apprendimento anziché escluderli. Infine, le PMI devono valutare con attenzione i costi reali di mantenimento delle tecnologie. Oltre alla licenza iniziale, l'adozione dell'AI comporta spese continuative legate a consumi energetici, API, manutenzione e aggiornamento dei modelli, che possono erodere i margini aziendali. Nella pianificazione del reale ritorno sull'investimento (ROI), Mudra suggerisce di prendere in considerazione le soluzioni open source o gli Small Language Models, ovvero modelli verticali e specializzati che risultano meno energivori, più economici e pienamente rispondenti alle necessità dimensionali di una piccola e media impresa.