Anthropic pubblica le previsioni economiche per il 2030: crescita economica rapida, diminuzione dei salari dei lavoratori

Fonte: Osservatorio Innovazione

La questione più discussa riguardo all’impatto dell’AI sul lavoro è sempre stata: provocherà una massiccia perdita di posti di lavoro?

Ma una nuova ricerca economica di Anthropic solleva una questione forse ancor più spinosa: cosa succede se l’AI, invece di portare al collasso economico, genera una fase di crescita rapida quasi mai vista nella storia umana?

La risposta non è necessariamente che tutti diventino più ricchi insieme.

Nello scenario più radicale delineato da Anthropic, entro il 2030 il PIL degli Stati Uniti potrebbe essere superiore del 32,4% rispetto al percorso “senza AI”, con un tasso di crescita annuo che raggiunge il 15,4%, e l’intera economia che raddoppierebbe circa ogni 4,5 anni. Nel frattempo, i salari dei lavoratori della conoscenza potrebbero scendere di oltre il 10%, il numero di posti di lavoro nel settore conoscenza si ridurrebbe drasticamente, e per la prima volta il reddito da capitale supererebbe quello da lavoro.

In altre parole, potrebbe emergere un futuro apparentemente controintuitivo: l’economia si espande a una velocità senza precedenti, mentre il lavoro e il reddito di molte persone diventano più instabili.

Recentemente, l’Anthropic Institute ha pubblicato il paper di lavoro «Economic Scenarios for Transformative AI», cercando di simulare in modo sistematico come tra il 2026 e il 2030 l’AI possa influenzare PIL, salari, occupazione, tasso di disoccupazione e distribuzione tra lavoro e capitale negli Stati Uniti.

Va sottolineato che Anthropic non definisce queste cifre come “previsioni”. Il team di ricerca dichiara chiaramente che si tratta di un insieme di scenari modellati: i ricercatori modificano i parametri relativi alle capacità AI, al tasso di adozione, al grado di automazione, all’aumento della produttività e alla velocità di ricollocamento della forza lavoro, osservando poi come evolve l’economia in condizioni diverse.

Proprio per questo, ciò che rende interessante questa ricerca non è “cosa accadrà sicuramente nel 2030”, ma il fatto che con il continuo rafforzamento delle capacità dell’AI, tra crescita economica, occupazione e distribuzione della ricchezza può emergere per la prima volta una dissociazione molto marcata.

Anthropic ha simulato tre scenari per il 2030

Anthropic divide il futuro in tre tipologie di scenari.

Il primo è quello del cambiamento relativamente moderato. L’AI, come Internet, diventa una tecnologia generale importante, ma la sua penetrazione non avviene rapidamente e l’impatto sull’economia resta entro limiti storicamente comprensibili.

Nel 2030, il PIL degli USA supera del 1,6% il percorso di base senza AI, arrivando a circa 34,1 trilioni di dollari. Il tasso di crescita economica passa dal 2% (senza AI) al 2,4%.

In questo caso, l’AI migliora sì l’efficienza, ma il mercato del lavoro non viene sconvolto: la disoccupazione complessiva resta intorno al 3,9%, i salari dei knowledge workers sono leggermente superiori a quelli previsti senza AI (+0,4%). In sostanza questo è il modello noto delle precedenti rivoluzioni tecnologiche.

Mercato del lavoro nei tre scenari tra il 2025 e il 2030

L’efficienza aziendale cresce, alcuni lavori spariscono, ne emergono di nuovi, ma l’economia assorbe l’impatto tecnologico.

Il vero cambiamento parte dal secondo scenario. Anthropic lo chiama “Substantial Change”, scenario di cambiamento significativo.

In questo mondo, entro il 2030 l’AI è già in grado di svolgere circa metà del lavoro di conoscenza, e una quota rilevante di questi compiti viene svolta autonomamente.

Ma “essere capace” non equivale a “essere adottata ovunque”. La velocità di diffusione dell’AI resta inferiore al suo progresso tecnologico, quindi molti compiti vengono ancora svolti da esseri umani. Tuttavia, le trasformazioni macroeconomiche sono già visibili.

Nel 2030 il PIL degli USA è superiore dell’8,3% rispetto allo scenario senza AI, toccando i 36,3 trilioni di dollari; la crescita annua del PIL raggiunge il 5,4%, più del doppio rispetto al 2% senza AI.

Ma qui avviene una divergenza importante. Il salario medio complessivo cresce del 2,1%, ma quello dei knowledge workers scende dello 0,3%.

Nel frattempo, le professioni non direttamente influenzate dall’AI vedono i salari salire del 5,9%. I posti di lavoro in ambito conoscenza scendono del 3,9% rispetto al 2026, il tasso di disoccupazione tra i lavoratori della conoscenza cresce dal 2,9% al 4,5%.

Aumento della disoccupazione nelle professioni della conoscenza

A questo punto emerge un problema spesso trascurato: i benefici in termini di produttività generati dall’AI non si distribuiscono equamente tra tutti i lavoratori.

Il terzo scenario, il più estremo, porta questa disuguaglianza a un livello radicalmente nuovo.

PIL in forte crescita +32%

Salari della conoscenza in calo

Anthropic definisce questa terza ipotesi come “Extreme Change”, scenario di cambiamento estremo. Questo è un mondo in cui l’AI ricostruisce realmente il lavoro della conoscenza.

Nel 2030 circa il 30% di tutti i compiti economici è influenzato dall’AI, pari a circa la metà dei compiti svolti dai knowledge workers nel 2025. E di questi lavori, il 90% viene automatizzato, mentre solo il 10% resta supportato dall’uomo.

Ancora più importante, il modello assume che l’AI crei pochissimi nuovi compiti per i knowledge workers. Questa è la grande differenza rispetto alle tecnologie passate: l’automazione cancellava vecchie mansioni ma ne creava di nuove.

Gli sportelli ATM hanno ridotto il lavoro degli impiegati di banca, ma hanno portato più personale a occuparsi di vendita e servizi al cliente; Internet ha eliminato alcune professioni offline, ma ha creato occupazione nell’e-commerce, nel marketing digitale, nell’IT.

Ma se l’AI può assimilare rapidamente anche i nuovi compiti intellettuali creati dagli umani, allora il ciclo “vecchi lavori spariscono – nuovi lavori emergono” potrebbe essere messo in discussione.

PIL e tasso di crescita nei tre scenari tra il 2025 e il 2030

Nel modello estremo di Anthropic, la produttività aumenta in modo stupefacente. Nel 2030 il PIL degli USA supera di oltre il 32,4% il percorso senza AI, arrivando a 44,4 trilioni di dollari. La crescita annuale raggiunge il 15,4%.

Se questo ritmo si mantenesse, l’economia raddoppierebbe ogni 4,5 anni; secondo il report tecnico, il reddito pro capite raddoppierebbe ogni cinque anni, mentre nel passato servivano circa 35 anni per raddoppiarlo. Un ritmo praticamente mai visto nella storia economica moderna.

Ma il mercato del lavoro non entra in una nuova età dell’oro. Anzi, il contrario: in questo scenario, pur se il salario medio è superiore del 9,7% rispetto al percorso senza AI, quello dei knowledge workers scende dell’11,5%. Le professioni non automatizzate dall’AI vedono i salari salire del 33,6%.

Il mondo di sviluppatori software, impiegati d’ufficio, customer service, vendite e professionisti rischia di essere radicalmente diverso da quello di elettricisti, infermieri, operai edili.

Il motivo è semplice. Quando la produttività del lavoro intellettuale cresce molto, servono meno persone per disegnare, approvare progetti, gestire ordini, scrivere codici. Il lavoro della conoscenza diventa “sovrabbondante”.

Contemporaneamente, l’aumento di produttività crea più domanda reale. Progettare un edificio è più veloce, perciò si costruiscono più immobili; la crescita aziendale richiede più operai, infermieri e servizi nel mondo fisico.

Nasce così un risultato controintuitivo: più l’AI padroneggia i lavori della conoscenza, meno tali lavori sono “scarsi”; le professioni che l’AI non può facilmente sostituire diventano invece più preziose. E il problema non è solo il salario.

Nel 2030, i posti di lavoro della conoscenza calano del 21,5% rispetto al 2026 nello scenario estremo. La disoccupazione tra i knowledge workers sale al 17,9%. La disoccupazione totale degli USA tocca l’11,9%.

Questo significa che l’AI può benissimo generare due numeri apparentemente in contrasto: una crescita economica del 15% e una disoccupazione vicina al 12%.

Tradizionalmente, prosperità economica e occupazionale sono state strettamente connesse. Nel modello di Anthropic, questi due indicatori potrebbero per la prima volta prendere direzioni completamente opposte e con velocità elevata.

Ciò che cambia veramente
potrebbe essere “chi si prende la crescita”

Letto fino a qui, lo studio potrebbe sembrare “solo” un ennesimo report sull’AI che ruba posti di lavoro.

Il vero nodo secondo Anthropic riguarda però un altro indicatore: la quota di reddito da lavoro. Oggi, negli USA, su ogni dollaro di nuovo PIL circa 60 centesimi vanno ai lavoratori, 40 al capitale.

Come viene distribuito il PIL tra lavoratori e capitale negli USA

Chiaramente, si tratta di una semplificazione macro, ma offre un punto di vista fondamentale: a chi va la ricchezza generata dalla crescita economica?

Prezzi dei fattori e quota lavoro nei tre scenari tra il 2025 e il 2030

I tre scenari di Anthropic danno risposte diverse. In quello moderato, nel 2030 il lavoro rappresenta ancora il 59,4% del PIL, il capitale il 40,6%. Nel caso di cambiamento significativo, il lavoro scende al 56,1%, il capitale sale al 43,9%.

Nello scenario estremo, si assiste a un’inversione: la quota lavoro scende al 45,2%, il capitale sale al 54,8%. La torta si allarga come mai prima.

Distribuzione della forza lavoro nel 2030 nello scenario estremo

Ma cambia anche il modo in cui viene tagliata. Il motivo: quando l’AI permette di svolgere lavori un tempo riservati solo agli umani utilizzando risorse computazionali, data center, chip, software e capitale, il capitale stesso diventa più centrale.

Le aziende hanno bisogno di più potenza di calcolo, data center più grandi, chip avanzati, e più infrastrutture per l’AI. Di conseguenza i benefici della maggiore produttività non si riflettono solo nei salari, ma sempre di più nei ritorni per chi possiede gli asset.

Nel caso estremo, questa dinamica è impressionante. Secondo il report tecnico di Anthropic, nel 2030 anche se il PIL è maggiore di circa un terzo, il reddito totale dei lavoratori rimane praticamente invariato rispetto allo scenario senza AI.

Lo si può spiegare con una semplice equazione: il PIL cresce del 32%, ma la quota lavoro passa dal 60% al 45%. Quindi la ricchezza aggiuntiva viene quasi tutta catturata dal capitale: il reddito da capitale cresce dell’81% rispetto al percorso senza AI.

Forse questa è la vera frase chiave dell’intero report: l’aspetto economico più delicato dell’AI non è se saprà creare sufficiente ricchezza, ma come verrà distribuita dopo esser stata creata.

Il dibattito passato sull’AI ruotava attorno alla produttività: un dipendente può fare il lavoro di tre persone? Un’azienda può ridurre i costi del 30%? Un team può completare in un giorno ciò che prima richiedeva un mese?

Ma guardando non la singola azienda ma l’economia nazionale il problema cambia. Se una persona lavora dieci volte più velocemente, non significa che il suo stipendio crescerà di dieci volte. E neppure che l’azienda avrà ancora bisogno di lui.

Il momento cruciale
potrebbe essere dopo il 2027

C’è un altro dettaglio interessante. Anthropic sottolinea che la vera divergenza tra i tre scenari emerge solo dopo il 2027. Perché tutti i modelli partono dai dati osservabili già oggi.

Nel breve termine, non ci sono grandi differenze. A fare davvero la differenza sarà la velocità futura con cui aumentano le capacità dell’AI, la sua adozione nelle aziende, e il rapporto tra “potenziamento umano” e “automazione diretta”.

In altre parole, se nel 2026 l’impatto dell’AI sul mercato non appare ancora vistoso, ciò non predice quale scenario vedremo alla fine. Potrebbe significare che l’AI rimarrà una tecnologia generale simile a Internet. Oppure solo che i cambiamenti più forti devono ancora arrivare.

Anthropic ha anche sondato 10.980 adulti americani sull’AI, chiedendo loro opinioni riguardo a capacità, adozione, autonomia, incremento di produttività, e tempi per ritrovare lavoro dopo la disoccupazione. Inserendo queste risposte nel modello, emergono risultati interessanti.

Le persone comuni negli USA non si attendono lo scenario più morbido, bensì qualcosa di più simile allo scenario del “cambiamento significativo” proposto da Anthropic.

Tra coloro che hanno risposto a tutte e cinque le domande, la mediana porta a un 2030 con: PIL più alto dell’8,6% rispetto allo scenario senza AI, crescita annua del 5,3%, posti di lavoro della conoscenza in calo del 4,2%, disoccupazione al 4,6%.

In altre parole, anche senza i presupposti più radicali di Anthropic, le aspettative diffuse puntano già verso un mondo in cui l’AI trasforma davvero la struttura economica.

La vera questione
non è più solo “l’AI mi sostituirà?”

Chiaramente, ci sono molte incertezze. La stessa Anthropic ricorda di non considerare il modello come una mappa affidabile per il 2030. Non considera pienamente politiche governative, cicli economici, volatilità finanziarie, variazioni della domanda, né rischi catastrofici.

Divide i lavoratori in macro-categorie, senza dettagliare per età, regione, competenze, azienda. E non include volutamente un rapido sviluppo dei robot umanoidi avanzati.

Se anche i robot entrassero in scena su larga scala, settori oggi “sicuri” come edilizia, manifattura, cura della persona e altri lavori fisici potrebbero essere impattati. Quindi i 44,4 trilioni di PIL e il 17,9% di disoccupazione dei knowledge worker non sono previsioni precise per il 2030 secondo Anthropic.

Questi risultati sono più un test di stress. La vera domanda che Anthropic pone è: il nostro sistema economico attuale potrebbe reggere un simile aumento della produttività, se l’AI diventasse davvero potente?

Negli ultimi due secoli ci siamo abituati a un ciclo: le macchine spingono la produttività, la produttività la crescita economica, le aziende investono, nuovi settori creano lavoro, i salari crescono. Rivoluzioni industriali, elettricità, auto, computer, Internet non hanno spezzato questa dinamica.

La vera incognita dell’AI sta nel fatto che potrebbe arrivare al cuore del ciclo: il lavoro umano.

Se una macchina sostituisce uno strumento, il lavoratore può imparare a usarlo. Se sostituisce un compito, può passare ad altri compiti. Ma se un’AI sempre più versatile può apprendere nuovi lavori di conoscenza, chiedersi “dove si sposteranno i lavoratori” diventa più difficile.

Il modello di Anthropic suggerisce anche che: i lavoratori non sono obbligati a restare senza alternative. La domanda reale potrebbe spostarsi massicciamente su sanità, assistenza, edilizia, elettricità, manifattura e servizi concreti. Ma passare da sviluppatore software a elettricista, da analista finanziario a infermiere, da impiegato d’ufficio a operaio edile non è solo questione di “reskilling”.

Dietro ogni professione ci sono istruzione, competenze, esperienza, territorio, aspettative di reddito e scelte personali. Adattarsi tecnologicamente richiede mesi, umanamente anche anni. Ed è in questo intervallo che nasce la disoccupazione. Perciò, la vera lezione del report di Anthropic non è “quanti lavori distruggerà l’AI”.

Bensì tre domande più profonde: Quanta nuova ricchezza crea l’AI? A chi apparterrà? Quanti anni serviranno alle persone espulse dalla tecnologia per reinventarsi?

Se l’AI crescesse con lentezza, avremmo una dinamica simile a Internet.

Ma se si evolvesse secondo scenari più radicali, entro il 2030 potremmo trovarci davanti a un nuovo dilemma economico: non con poca ricchezza, né con scarsa produttività, né con crescita lenta…

Bensì, paradossalmente, quando le macchine faranno crescere la “torta”, saremo chiamati a ridefinire come spartirla.

Fonte: Anthropic