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Chi si domanda quali siano i lavori più a rischio con l’avanzata dell’intelligenza artificiale ha ora una risposta che arriva, curiosamente, proprio dalle macchine. Il quadro di partenza non è dei più tranquillizzanti, dato che entro il 2030 fino a 92 milioni di posti di lavoro potrebbero essere sostituiti a livello globale per effetto dell’AI e delle trasformazioni del mercato. Sottoponendo la stessa domanda a ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity, con la richiesta di classificare le dieci professioni più esposte all’automazione nei prossimi anni, le liste che ne escono si somigliano molto più di quanto ci si potrebbe aspettare.
Il servizio clienti, l’unico punto su cui nessuno discute
Su un ruolo il consenso è totale, senza eccezioni: l’addetto al servizio clienti di primo livello compare in tutte e quattro le classifiche. La spiegazione più diretta arriva da Perplexity, che elenca senza giri di parole cosa i chatbot e gli assistenti vocali già sanno fare oggi, ovvero rispondere alle domande frequenti, controllare lo stato degli ordini, reimpostare account, fissare appuntamenti, gestire resi semplici e smistare le richieste. Il tutto 24 ore su 24, senza pause, senza ferie, senza giorni di malattia. Chiunque abbia provato a raggiungere una persona vera dopo mezz’ora di menu automatico sa che questa sostituzione non sempre coincide con un miglioramento, spesso somiglia più a una riduzione del servizio travestita da efficienza.
Sotto il servizio clienti, le sovrapposizioni tra i quattro modelli disegnano uno schema riconoscibile. ChatGPT, Gemini e Perplexity mettono in fila gli addetti all’inserimento dati, perché copiare informazioni da un formato a un altro è esattamente il compito ripetitivo e basato su regole dove le macchine danno il meglio. Gli stessi tre concordano su impiegati contabili e della gestione stipendi, oltre ad assistenti legali e paralegali, tutti ruoli costruiti su documenti strutturati, ricerche in archivio e procedure standardizzate.
C’è poi un ruolo che tocca un nervo scoperto, segnalato da ChatGPT, Claude e Perplexity: il redattore di contenuti e il copywriter di base. Non lo scrittore creativo, non il giornalista investigativo, ma chi produce testi di routine, descrizioni di prodotti, comunicati standard. La vulnerabilità non nasce dal fatto che l’AI scriva meglio, ma dal fatto che scrive abbastanza bene a un costo incomparabilmente più basso. ChatGPT e Gemini aggiungono operatori di telemarketing, venditori telefonici e sviluppatori software junior, cioè le versioni di ingresso di mestieri che ai livelli alti restano molto più solidi. Gemini e Claude convergono su traduttori e interpreti, campo dove i progressi sono enormi ma sfumature culturali, contesto e registro rimangono terreno scivoloso.
Ogni modello poi tira fuori una carta che nessun altro gioca. ChatGPT è l’unico a citare i grafici, Gemini inserisce gli analisti di base per ricerche di mercato e dati finanziari, Claude nomina annunciatori radiofonici e conduttori di programmi automatizzati, Perplexity chiude con archivisti e addetti alla gestione documenti.
La prevedibilità è il vero fattore di rischio
Il filo che tiene insieme tutte queste previsioni è la prevedibilità. L’automazione arriva prima dove il lavoro si basa su regole strutturate, recupero di dati, generazione di testo standard o transazioni di routine. Non perché si tratti di mestieri facili, molti richiedono competenze concrete, ma perché il risultato finale è abbastanza regolare da poter essere replicato da un sistema che segue schemi. All’estremo opposto restano ben più resistenti le professioni che chiedono destrezza fisica in ambienti disordinati, intelligenza emotiva, responsabilità strategica pesante o abilità manuali specialistiche, dai medici agli elettricisti, dagli idraulici agli strateghi aziendali.
Contano i compiti, non le etichette professionali
La domanda utile, allora, non è se il proprio mestiere compaia in una lista, ma quanta parte di quel mestiere sia prevedibile. L’automazione non cancella professioni intere, cancella compiti. Un contabile che passa l’80% del tempo a inserire dati e il 20% a consigliare i clienti è molto più esposto di un collega che fa l’esatto contrario. Uno sviluppatore che scrive codice standard rischia più di chi progetta architetture complesse. Il suggerimento che nessuno dei quattro chatbot formula in modo esplicito, ma che tutti lasciano intendere, punta nella stessa direzione: spostare il peso del proprio lavoro verso creatività, giudizio, relazione umana e gestione dell’imprevisto, le aree che nessuna AI, almeno per ora, sa coprire.
