Luciano Floridi, Claudio Novelli e Jessica Morley — Digital Ethics Center di Yale e Scienze giuridiche a Bologna — sottopongono a verifica ventisei fra le previsioni più diffuse sull’impatto dell’AI sul mercato del lavoro, pubblicate fra il 2012 e il 1° maggio 2026 da società di consulenza, banche, organizzazioni sovranazionali e gruppi di ricerca accademici e industriali. La data del paper è il 24 maggio 2026, la pubblicazione su SSRN il 10 giugno. Il caso fondativo è il 47% di Frey e Osborne, Oxford Martin School, 2013, che è anche la lezione di metodo più utile del paper perché gli autori lo difendono prima di smontarlo. Il paper del 2013 era disciplinato: dichiarava un metodo, analizzava 702 professioni, documentava le fonti, e qualificava il 47% come quota di posti ad alto rischio di computerizzazione, cioè una misura di capacità tecnologica, non una previsione di posti perduti. Ma «i caveat erano scritti in un registro che la stampa scrosta». Nei titoli, nei brief e nei discorsi il 47% è passato da quota di lavori a rischio di automazione a quota a rischio, e infine a quota da perdere, e nessuno dei due autori è mai intervenuto a correggere la conversione mentre diventava visibile. I dati realizzati: l’occupazione civile americana era intorno ai 144 milioni nel 2013, a marzo 2026 è 162,8 milioni. Alcune professioni ad alto rischio si sono contratte — telemarketer, addetti all’inserimento dati, tecnici di biblioteca — ma i periti assicurativi, a cui era stata assegnata una probabilità di computerizzazione del 99%, sono passati da circa 93.000 a 108.000 fra il 2013 e il 2024, e i paralegali, al 94%, da circa 277.000 a 376.200. La rianalisi OCSE del 2016, basata sui compiti e non sulle professioni, dava il 9% ed era più vicina al vero. C’è poi un caveat che vale da solo, perché è la forma pura del problema. Il paper del 2013 annunciava che avrebbe «evitato di fare previsioni sul processo legislativo e sull’accettazione pubblica del progresso tecnologico». Sembra prudenza. Ma legislazione, regolazione, accettazione pubblica, cambiamento organizzativo, prezzo del capitale e istituzioni del mercato del lavoro sono le variabili che determinano se e quando la computerizzazione avvenga: metterle da parte non isola un sottoproblema trattabile, mette al riparo l’affermazione, perché qualunque cosa il mercato del lavoro faccia poi si può addebitare alle variabili escluse invece che al 47%. Gli autori lo chiamano il predicamento di Duhem–Quine in miniatura: un’affermazione che esclude in anticipo le proprie ausiliarie si organizza da sé l’immunità dall’evidenza. Il contributo più esportabile è però il vocabolario. La letteratura confonde di continuo sei quantità diverse, e finché non si separano nessun confronto è possibile. Esposizione: la quota di compiti che un sistema AI potrebbe plausibilmente toccare, a prescindere dalla convenienza economica e dall’adozione — è il limite superiore di ciò che è tecnologicamente concepibile. Potenziale di automazione: la quota di compiti tecnicamente sostituibili per intero. Automazione economicamente conveniente: quelli che è anche profittevole sostituire ai prezzi correnti — Svanberg e colleghi, sulla visione artificiale, stimano che solo il 23% della retribuzione esposta sarebbe conveniente da automatizzare oggi. Sostituzione: i posti effettivamente eliminati. Variazione netta dell’occupazione: creazione meno sostituzione. Incremento di produttività: guadagni di output per ora lavorata. Le prime tre sono soffitti annidati, ciascuna dentro la precedente; la sostituzione cambia genere di quantità, perché si conta in posti e non in compiti ed è ciò che risulta quando l’automazione conveniente viene impiegata e non è compensata dai nuovi compiti che l’automazione stessa crea; le ultime due stanno a valle e contengono il termine di sostituzione dentro la propria aritmetica. Da qui la regola di commensurabilità che disciplina tutto il resto: un’affermazione formulata in una metrica è confermata o smentita soltanto da un esito formulato nella stessa metrica. La maggior parte delle contraddizioni catalogate non sono contraddizioni: sono violazioni di questa regola commesse nel tragitto fra il rapporto e il titolo. Il catalogo delle incoerenze è la parte che si cita. Il Future of Jobs Report del World Economic Forum, strumento ricorrente e sostanzialmente comparabile fra edizioni, ha previsto +12 milioni netti nel 2020, −14 milioni nel 2023 e +78 milioni nel 2025: tre edizioni, due cambi di segno, e nessuna che si misuri con la precedente. Il McKinsey Global Institute ha pubblicato 400–800 milioni di lavoratori sostituiti entro il 2030 nel 2017, il 30% delle ore americane automatizzabili entro il 2030 nel 2023, e il 57% delle ore già automatizzabili nel 2025 — tre metriche diverse presentate come una traiettoria continua di preoccupazione crescente, con il 2025 che sembra confermare e intensificare il 2017 e che non può farlo, perché misura un’altra cosa. Goldman Sachs nel marzo 2023 stimava due terzi delle professioni americane esposte, con il titolo dei 300 milioni di posti; due anni dopo il suo stesso follow-up riporta che «gli impatti aggregati sul mercato del lavoro sono ancora trascurabili». Le due affermazioni non sono incoerenti, riguardano fenomeni diversi — ma la stampa ha trattato la prima come previsione di sostituzione e tratta ora la seconda come una giravolta, e le fonti originali non hanno corretto né l’una né l’altra lettura. La diagnosi finale è di Lakatos, e non è un insulto ma una classificazione. Un programma di ricerca progressivo si guadagna il pane prevedendo fatti non ancora noti; uno degenerante spende le proprie energie ad accomodare fatti già acquisiti, proteggendo un nucleo fisso con aggiustamenti fatti dopo l’evento. Il genere qui campionato è degenerante: il suo nucleo — che l’automatizzabilità tecnica si traduca in sostituzione di massa — è sopravvissuto a quasi un secolo di smentite, da Keynes che nel 1931 conia «disoccupazione tecnologica» fino a Leontief che nel 1982, su Scientific American, avvertiva che l’automazione avrebbe reso il lavoro umano marginale come il cavallo; e vi è sopravvissuto non per revisione ma per una successione di mosse ausiliarie: l’orizzonte che slitta quando la data è passata, la ritirata dalla sostituzione all’esposizione quando i posti non spariscono, la variabile esclusa a cui addebitare ogni ammanco. Il punto che il sito porta via è però quello del paragrafo in corsivo del paper: la divulgazione non è una cortesia ma la precondizione di un test severo. Una previsione che trattiene metodo, dati e incertezza si è collocata fuori dalla portata di una verifica severa, qualunque precisione di superficie esibisca, e un’affermazione che non può fallire alcun test non può nemmeno ottenere il verdetto che si attribuisce. È il criterio con cui si legge un rapporto di consulenza senza doverne discutere le conclusioni — e i nove contributi che il paper indica come esempi di lavoro disciplinato condividono quattro requisiti verificabili dall’esterno: metodo pubblicato, dati pubblici, incertezza dichiarata, confronto esplicito con le stime precedenti.

WR

Codice attribuito retroattivamente il 23 agosto 2026, all’introduzione della notazione: è una ricostruzione dichiarata, non una registrazione in presa diretta.