Banca Mondiale: nei Paesi ricchi i posti di lavoro sono più esposti all'intelligenza artificiale

Il fattore della composizione del mercato del lavoro

Un secondo punto sollevato dall'istituzione riguarda invece i Paesi a basso reddito. In questi contesti, dove l'agricoltura e il lavoro informale pesano in misura maggiore sul totale degli occupati, l'esposizione diretta all'IA appare più contenuta. La Banca Mondiale avverte però che ciò non equivale a immunità: l'impatto potrebbe manifestarsi attraverso i mercati di esportazione, i flussi di investimento e la diffusione di strumenti accessibili via cloud anche senza infrastrutture locali di grandi dimensioni.

Il capo economista della Banca Mondiale, Indermit Gill, ha ribadito che le opportunità offerte dall'IA non sono limitate alle economie avanzate. "Sie benötigen keine großen Modelle oder Big-Data-Zentren, um von KI zu profitieren", ha dichiarato, con riferimento ai Paesi a reddito più basso. Secondo Gill, l'accesso a modelli leggeri, applicazioni pronte all'uso e servizi in linguaggio locale può permettere anche a imprese africane o dell'Asia meridionale di integrare l'intelligenza artificiale nei propri processi produttivi.

Le opportunità per i Paesi a basso reddito

Il rapporto richiama inoltre l'attenzione sui divari di preparazione. Nei Paesi ricchi, dove la forza lavoro è in media più istruita e digitalizzata, la riqualificazione professionale può contare su sistemi formativi già strutturati. Nelle economie più povere, invece, l'assenza di programmi di formazione continua rischia di lasciare i lavoratori senza strumenti per adattarsi, anche qualora l'IA non ne automatizzi direttamente le mansioni. La Banca Mondiale invita dunque i governi a investire in politiche attive del lavoro e in infrastrutture digitali di base.

Tra i Paesi citati come più esposti figurano gli Stati Uniti, dove il settore dei servizi professionali e finanziari è storicamente sviluppato, e la Corea del Sud, con un'industria manifatturiera avanzata e una forte presenza di grandi gruppi tecnologici. Nel rapporto vengono menzionati anche casi intermedi come il Messico, dove l'esposizione varia in misura significativa tra settori formali e informali. Per i Paesi a reddito medio-basso, l'istituzione segnala la necessità di monitorare l'impatto sui comparti manifatturieri legati alle catene globali del valore.

Le raccomandazioni ai governi

Il documento passa in rassegna anche situazioni di vulnerabilità specifica, come l'Egitto, dove ampie fasce della popolazione attiva sono impiegate in servizi pubblici e turismo, e l'Etiopia, dove la struttura occupazionale rurale limita l'esposizione diretta ma non quella indiretta. Il riferimento all'Afghanistan, invece, viene utilizzato dagli analisti per illustrare un caso estremo in cui l'assenza di dati aggiornati sul mercato del lavoro rende più difficile qualsiasi valutazione dell'impatto dell'IA sull'occupazione.

La Banca Mondiale colloca la sua analisi nel quadro dei lavori preparatori per il prossimo vertice sullo sviluppo, in cui i temi dell'innovazione tecnologica e della transizione digitale dovrebbero assumere un ruolo centrale. L'obiettivo dichiarato è evitare che la diffusione dell'IA amplifichi le disuguaglianze già esistenti tra Paesi ricchi e Paesi poveri, e che i benefici della nuova tecnologia si concentrino in poche economie avanzate.

Sul piano operativo, l'istituzione raccomanda ai Paesi a basso reddito di concentrare gli investimenti su connettività, elettricità affidabile e competenze digitali di base, più che sulla costruzione di centri dati di grandi dimensioni. Per i Paesi ad alto reddito, la priorità indicata è piuttosto la regolamentazione, la trasparenza degli algoritmi e il rafforzamento dei sistemi di protezione sociale, in modo da gestire la transizione senza traumi occupazionali su larga scala.

Secondo gli analisti della Banca Mondiale, il quadro che emerge è duplice: da un lato i Paesi ricchi devono prepararsi a una potenziale ristrutturazione del mercato del lavoro, dall'altro i Paesi più poveri hanno l'opportunità di adottare soluzioni di intelligenza artificiale a costi contenuti, purché siano accompagnate da politiche pubbliche coerenti. Gill ha concluso ricordando che la velocità di adozione dell'IA dipenderà in larga misura dalle scelte normative e formative dei singoli governi, più che dalla disponibilità di risorse computazionali.