Chi sta guadagnando dall'aumento di produttività dell'intelligenza artificiale?

Un'analisi sui vincitori e i perdenti del trasferimento di valore da lavoro a capitale

Introduzione: la stessa storia, un meccanismo diverso

L'anno scorso un gruppo di ricercatori dell'Università di Chicago e di ADP Research ha pubblicato un paper che ha fatto discutere molto (Hurst, Patterson, Richardson & Wang, Sticky Wage Norms and the Real Wage Cost of Unexpected Inflation, BFI Working Paper 2026-108, agosto 2026). La domanda era: se i salari reali sono scesi durante l'inflazione del 2021-2024, chi ha guadagnato? La risposta del paper è esplicita: le imprese e i loro azionisti.

Oggi, con l'intelligenza artificiale che sta entrando massicciamente nei processi produttivi, la stessa domanda torna con una posta in gioco molto più alta. Il primo studio su larga scala basato su dati amministrativi di payroll (Apollo Global Management, luglio 2026) mostra che il primo effetto misurabile dell'adozione dell'AI non sono i licenziamenti di massa, ma la compressione salariale. I vincitori saranno gli stessi di ieri? Analizziamo le evidenze.

1. La lezione dell'inflazione: come le "norme salariali" appiccicose spostano valore

Il paper di Chicago (basato su dati ADP di ~16 milioni di lavoratori al mese) documenta un meccanismo preciso: la maggior parte delle aziende applica una "wage norm" — un aumento modale (tipicamente il 3%) concesso in modo uniforme a quasi tutti i lavoratori. Quando l'inflazione è salita al 9%, queste norme si sono adeguate solo debolmente. Il risultato:

• 43% dei lavoratori rimasti nella stessa azienda ha perso salario reale tra dicembre 2020 e dicembre 2024, con una perdita media del 9% tra chi è rimasto indietro;
• Inclusi i cambia-lavoro, il 37% di tutti i lavoratori ha subito un calo reale;
• I "job-changers" sono stati l'eccezione: chi cambiava azienda ha avuto aumenti quasi 1:1 con l'inflazione (oltre il 12% nominale al picco), mentre i pensionati erano protetti dall'indicizzazione della Social Security.

La conclusione degli autori è che il salario non ricevuto sia un "trasferimento dai lavoratori alle imprese che beneficiano dei minori costi del lavoro" (riga 242 del paper). La verifica empirica è impressionante: la quota profitti/PIL è salita di 1,7 punti percentuali (dall'11,4% al 13,1%), il massimo sostenuto in mezzo secolo, esattamente nel range previsto (1,2-2,4 punti) dal calo salariale.

2. L'era AI: gli stessi segnali, già nei dati

I primi dati dell'era dell'AI suggeriscono che il trasferimento da lavoro a capitale non solo continua, ma accelera:

• La quota lavoro è crollata: secondo S&P Global (giugno 2026), la labor share americana è scesa al 54,1%, il valore più basso da decenni, e l'adozione dell'AI "potrebbe accentuare il trend".
• Profitti alle stelle, salari al palo: secondo l'analisi del Wall Street Journal citata da The Economy (febbraio 2026), dal 2019 i salari orari reali sono cresciuti di circa il 3%, mentre i profitti aziendali sono saliti del 43%. Il paragone emblematico: IBM nel 1985 — l'azienda più preziosa d'America — impiegava ~400.000 persone; Nvidia, che vale circa 20 volte IBM in termini reali, ne impiega un decimo.
• Compressione salariale, non licenziamenti: il white paper The Impact of AI on the U.S. Labor Market di Edlich e Slok (Apollo, luglio 2026), basato sui dati reali di utilizzo dell'Anthropic Economic Index, trova che le occupazioni ad alta esposizione all'AI hanno visto la crescita salariale reale calare del 6,7% dopo il 2023, senza effetti significativi sull'occupazione — "le imprese catturano i guadagni di produttività dell'AI attraverso la compressione salariale". Il trasferimento stimato è di ~28 miliardi di dollari l'anno su 5,8 milioni di lavoratori.

Il meccanismo è lo stesso del paper sull'inflazione, con una differenza cruciale: la "norma salariale" appiccicosa resta, ma ora l'AI riduce anche le vie di fuga (meno offerte esterne, meno job-hopping), che nel 2021-24 erano l'unico canale di difesa dei lavoratori.

3. Chi perde davvero: i dati sono inequivocabili

Le ricerche più recenti abbattono il mito del "lavoro ormai garantito perché serve supervisione umana". Le evidenze (IMF Staff Discussion Note gennaio 2026; Dallas Fed, febbraio 2026; studio ADP/Stanford su 3 milioni di CV, 2025) convergono su tre gruppi:

1. I giovani all'ingresso — è la scoperta più controintuitiva. L'AI automatizza la conoscenza codificabile (quella da manuale/università che è il valore principale di un neolaureato) ma non la conoscenza tacita (quella che si accumula con l'esperienza). Brynjolfsson e colleghi, usando dati ADP, trovano che l'occupazione dei lavoratori 22-25enni in occupazioni altamente esposte è calata del 13-16% rispetto al trend dopo ChatGPT, mentre i senior sono rimasti stabili. Al contrario del periodo inflazionistico — dove i giovani vincevano grazie alla mobilità — ora sono proprio i giovani i primi sostituiti: la carrier ladder si sta svuotando dal basso.
2. I bassi salari nei servizi: il quartile salariale più basso ha perso -10,7% di crescita salariale reale nelle occupazioni esposte; i lavoratori dei servizi (assistenti, addetti, ecc.) addirittura -24,3% (Apollo, 2026).
3. I lavoratori 50+: meno riqualificazione, meno mobilità, più esposti alle norme rigide — gli stessi che persero di più con l'inflazione (nel paper di Chicago, il 55% degli over-50 aveva chiuso in perdita reale).

L'IMF aggiunge un dato sull'intera economia: nelle aree dove le nuove competenze AI si diffondono, non c'è alcun guadagno di occupazione (e in alcuni gruppi un calo), mentre i nuovi skill "normali" generano +2,3% di salari e +1,3% di occupazione. Il divario non è tra "lavoratori e robot", ma tra chi ha competenze complementari all'AI e chi no.

4. Chi guadagnerà nei prossimi 5 anni

Sintetizzando le evidenze, i beneficiari netti saranno probabilmente:

• Il capitale: azionisti e imprese con potere di mercato, che catturano i guadagni di produttività come hanno catturato i salari reali persi nell'inflazione (quota profitti ai massimi storici, labor share in calo ovunque);
• Il settore dell'AI stessa: chi possiede infrastruttura (chip, data center, energia) e modelli — l'equivalente tecnologico delle aziende che nel 2021-24 incassavano il risparmio salariale;
• I "lavoratori complementari": gli esperti con conoscenza tacita, gli early adopter che si riqualificano, i talenti che cambiano azienda — l'analogo dei job-changers che battevano l'inflazione;
• Nuovi entranti a basso costo: la ricerca di Lukas Althoff (Stanford SIEPR, luglio 2026) mostra che l'AI "semplifica" i compiti e abbatte le barriere all'ingresso: i solopreneur e i piccoli operatori potrebbero ridurre il monopsonio delle grandi imprese, e i lavoratori meno qualificati potrebbero guadagnare di più (stime: +15-45% di guadagni di carriera);
• I consumatori: se e quando i risparmi di costo si trasmetteranno ai prezzi.

5. Differenza fondamentale: zero-sum vs. positive-sum

L'inflazione era un gioco a somma zero: il potere d'acquisto perduto dai lavoratori diventava profitti (e, per trasferimento implicito, beneficiava i debitori a tasso fisso e lo Stato, che vedeva eroso il debito reale). L'AI è in teoria a somma positiva: la produttività cresce, e il guadagno potrebbe andare a tutti.

Ma il paper di Chicago insegna che la distribuzione non è automatica: con norme salariali rigide e poco potere contrattuale, anche la produttività che cresce non arriva ai salari — va alla quota capitale. Il punto non è se l'AI creerà ricchezza, ma chi se la approprierà. E oggi nessuna istituzione (indicizzazione, sindacati forti, politiche fiscali sui super-profitti, o concorrenza reale nel mercato del lavoro) garantisce che la torta più grande venga condivisa.

Conclusione

Tra 5 anni, con l'inerzia istituzionale attuale, i beneficiari netti dell'aumento di produttività dell'AI saranno in gran parte gli stessi di oggi: chi possiede capitale, chi possiede competenze complementari all'AI, chi ha la mobilità per cambiare ruolo. I perdenti — i giovani all'ingresso, i bassi salari dei servizi, i lavoratori maturi — saranno nuovi e vecchi allo stesso tempo: nuovi perché colpiti da un canale tecnologico invece che monetario, vecchi perché il motore del trasferimento, il potere di mercato delle imprese sul lavoro, è esattamente lo stesso.

Le variabili che possono davvero ribaltare l'esito non sono tecnologiche: sono i rapporti di forza (sindacati, come già mostra il modello tedesco dove la rappresentanza ha ridotto il displacement degli incumbent), la fiscalità sui profitti AI e la concorrenza — se l'AI abbatte le barriere all'imprenditoria, il monopsonio vacilla e la torta si redistribuisce.

Fonti citate: Hurst, Patterson, Richardson & Wang (BFI WP 2026-108, agosto 2026) · S&P Global Market Intelligence (giugno 2026) · Edlich & Slok, The Impact of AI on the U.S. Labor Market, Apollo Global Management (luglio 2026) · Dallas Fed Economics, Scott Davis (febbraio 2026) · IMF Staff Discussion Note SDN/2026/001 (gennaio 2026) · Stanford SIEPR, Althoff & Reichardt (luglio 2026) · The Economy / WSJ (febbraio 2026) · Brynjolfsson et al., Stanford Digital Economy Lab (CANARIES, 2025).