IA: 24% dei posti di lavoro mondiali esposti — BofA

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Bank of America Global Research ha pubblicato una nota il 2 maggio 2026 stimando che circa il 24% dei posti di lavoro a livello mondiale potrebbe essere "esposto" all'automazione guidata dall'intelligenza artificiale. Questa cifra di headline, descritta da BofA come "quasi un quarto" dei ruoli globali, rialloca immediatamente il caso d'investimento per i settori intensivi di lavoro e per le società che forniscono infrastrutture e servizi per l'IA. Investitori e consigli di amministrazione aziendali dovrebbero considerare la stima come uno shock direzionale piuttosto che come una previsione deterministica: esposizione non equivale a dislocamento istantaneo, ma segnala un rischio significativo di riallocazione tra le occupazioni. Questo articolo colloca la stima di BofA in un contesto storico e tra agenzie, presenta un'analisi approfondita di cosa significhi quantitativamente "esposizione" e delinea possibili vincitori e perdenti settoriali, pur segnalando i rischi politici e di transizione che potrebbero alterare gli esiti.

Contesto

Il risultato di BofA arriva in un periodo di rapida implementazione dell'IA negli stack IT aziendali, nei servizi clienti e nei flussi di lavoro creativi. Negli ultimi tre anni i fornitori cloud e i produttori di chip hanno accelerato la spesa in capitale: i documenti pubblici mostrano una crescita del capex dei hyperscaler a due cifre anno su anno in diversi trimestri dal 2023, a supporto di cicli di addestramento e distribuzione di modelli IA più rapidi. Allo stesso tempo, i mercati del lavoro nelle economie sviluppate sono strutturalmente contratti; i datori di lavoro affrontano costi di assunzione elevati e pressioni salariali, che possono rendere gli investimenti in automazione più appetibili economicamente nonostante l'elevato capex iniziale. L'interazione tra un'offerta di lavoro più ristretta, un costo per inferenza del modello più basso e capacità IA migliorate è un contesto chiave per comprendere perché una stima di esposizione del 24% sia presa sul serio dagli investitori istituzionali.

BofA caratterizza l'"esposizione" come la quota di ruoli in cui una parte sostanziale delle mansioni potrebbe essere automatizzata o materialmente aumentata dalle capacità IA attuali o a breve termine, non come la quota di lavori che scompariranno da un giorno all'altro. I precedenti storici — come la meccanizzazione dell'agricoltura nel XX secolo — mostrano che l'automazione delle mansioni tende a modificare il contenuto del lavoro più spesso di quanto elimini intere occupazioni in un solo passaggio. Tuttavia, gli effetti di transizione possono essere rapidi per coorti occupazionali ristrette: i ruoli amministrativi, le funzioni ripetitive di back‑office e alcuni compiti legali e contabili possono essere riprogettati o consolidati in una finestra temporale breve una volta che le aziende standardizzano gli strumenti IA. Per gli analisti del credito societario e del reddito fisso questo è importante perché i profili di EBITDA e le traiettorie dei costi del lavoro potrebbero discostarsi dal consenso man mano che le imprese reinvestono i risparmi o riallocano il personale.

Approfondimento sui dati

La nota di ricerca di BofA del 2 maggio 2026 fornisce la cifra del 24% come stima centrale; la banca non ha affermato che il 24% equivalga a disoccupazione a breve termine, ma l'ha utilizzata per segnalare una possibile esposizione attraverso le tassonomie occupazionali. Quel 24% si confronta con altri studi importanti: il rapporto OCSE del 2019 stimava circa il 14% dei posti di lavoro ad alto rischio di automazione e un ulteriore 32% probabilmente destinato a subire cambiamenti significativi, mentre l'analisi di McKinsey del 2017 prevedeva che fino a circa il 30% delle ore lavorate potesse essere automatizzato entro il 2030 nello scenario centrale. Le differenze tra queste cifre riflettono le metodologie — l'OCSE si è concentrata sulla routine delle mansioni e sulla regolazione del lavoro tra paesi, McKinsey ha modellato ore e sostituzione economica, e BofA ha inquadrato l'esposizione specificamente nel contesto delle capacità contemporanee e generative dell'IA (BofA, 2 mag 2026).

Per tradurre l'esposizione in scala: se si accetta un tasso di esposizione del 24% rispetto a una popolazione lavorativa di circa 3,0–3,5 miliardi di occupati a livello globale (le stime ILO variano per annata), l'implicazione aritmetica è una coorte nell'ordine delle centinaia di milioni di ruoli in cui il contenuto delle mansioni e il valore del lavoro potrebbero essere riallocati. Il conteggio preciso dipende dall'intensità lavorativa a livello nazionale nei servizi e nella manifattura: le economie avanzate con una maggiore quota di occupazione white‑collar potrebbero vedere una maggiore esposizione proporzionale, mentre i mercati emergenti a basso salario con una quota maggiore di lavoro informale e manuale possono osservare modelli diversi di adozione dell'automazione. La nota di BofA esplicita che la tempistica, la profondità e la concentrazione geografica dell'esposizione ai lavori determineranno gli esiti macroeconomici e aziendali.

Implicazioni settoriali

I fornitori di tecnologia e gli operatori dell'infrastruttura IA sono i beneficiari più diretti nello scenario delineato da BofA: le aziende che possiedono capacità cloud, AI a livello applicativo e acceleratori sono posizionate per catturare ricavi ricorrenti dall'hosting dei modelli, dall'inferenza e dalle catene di strumenti. I leader di mercato con suite integrate di cloud e software enterprise — insieme ai produttori di chip che forniscono processori ad alte prestazioni — sono nelle condizioni di espandere i margini se l'adozione accelera e il ricavo per utente cresce. Per questo motivo azioni come MSFT e NVDA (tra le altre) sono spesso citate nei commenti di mercato come soggette a rialzo nella misura in cui la spesa per l'IA si disaccoppia dai budget IT generali, pur mentre le attività software e di servizi cicliche possono affrontare pressioni sui margini se devono sovvenzionare pesantemente la migrazione per grandi clienti aziendali.

Al contrario, le aziende con grandi organici di back‑office e margini ridotti si troveranno davanti a due leve: investire per automatizzare e proteggere i margini, o mantenere la manodopera e accettare costi operativi in aumento. I settori finanziario, dei servizi professionali e della vendita al dettaglio tradizionale sono esempi in cui i modelli di business si biforcheranno: quelli che investono in IA potrebbero comprimere la crescita dell'organico ma ampliare la scala e le linee di prodotto, mentre coloro che non investono rischiano l'erosione dei margini. Per gli investitori in credito societario questa biforcazione aumenta il rischio idiosincratico; due società con rating simili nello stesso settore potrebbero divergere nettamente nelle metriche di credito a seconda della strategia di adozione e dell'esecuzione.

Valutazione dei rischi

Il rischio di transizione è il pericolo principale nel breve termine. Un'automazione rapida in un insieme concentrato di occupazioni può portare a shock della domanda, stagnazione salariale nelle coorti interessate e reazioni politiche che si concretizzano come regolamentazione o tutele del lavoro. I responsabili politici nelle principali giurisdizioni