L’intelligenza artificiale (AI) resta al centro delle discussioni sullo scenario macroeconomico, sulle dinamiche sociali e sulle prospettive d’investimento. Per gli investitori, uno degli interrogativi principali riguarda la sua capacità di incrementare la produttività e generare nuove opportunità occupazionali, oppure di sostituire il lavoro umano a una velocità superiore a quella con cui il mercato riesce a riorganizzarsi. Secondo Lloyd McAllister, Head of Sustainable Investment, e Rita Wyshelesky, Senior Responsible Investment Analyst di Carmignac, una trasformazione appare probabile, ma dovrebbe svilupparsi progressivamente, senza produrre cambiamenti improvvisi.
La sostituzione dei lavoratori potrebbe concentrarsi soprattutto nelle attività in cui i risultati sono facilmente misurabili e l’automazione offre un vantaggio economico. A frenare l’adozione su larga scala interverrebbero invece diversi fattori: la rigidità delle strutture aziendali, i costi di implementazione, la regolamentazione, le dinamiche demografiche, i limiti infrastrutturali e la resistenza dei lavoratori. Come accaduto con altre tecnologie di portata generale, anche l’AI potrebbe quindi attraversare una fase di sperimentazione prima di trasformare diffusamente l’economia, incontrando nel percorso numerosi ostacoli.
Intelligenza artificiale e disoccupazione: cresce la preoccupazione
I timori legati all’impatto occupazionale dell’AI sono già ampiamente diffusi. Il 59% delle persone manifesta preoccupazione nei confronti dell’intelligenza artificiale, anche per le possibili conseguenze sulla disponibilità di posti di lavoro¹ ². Secondo i sistemi di monitoraggio che rilevano gli effetti dell’AI sull’occupazione, da gennaio 2023 sarebbero circa 370.000 i posti di lavoro tagliati e attribuiti a questa tecnologia. Negli Stati Uniti, inoltre, l’AI è stata menzionata in relazione a circa il 7% dei tagli occupazionali registrati nel gennaio 2026³.
Diversi autorevoli ricercatori del settore hanno espresso forti timori sulla capacità di gestire adeguatamente le ricadute sociali di questa trasformazione. Anche il World Economic Forum attribuisce agli effetti negativi dell’AI un peso decisamente maggiore nelle valutazioni a dieci anni rispetto alle prospettive di breve periodo⁴. Nel frattempo, il suo ambito di applicazione si sta ampliando dalle attività digitali a quelle fisiche, grazie ai progressi della robotica e dell’embodied AI, l’intelligenza artificiale incorporata in sistemi fisici. Le tensioni possono manifestarsi anche all’interno delle imprese: controversie sindacali di particolare rilievo, come quelle che hanno interessato Samsung, evidenziano come la resistenza dei lavoratori possa aumentare quando i vantaggi dell’innovazione vengono percepiti come distribuiti soprattutto a favore degli azionisti e del management.
Perché la diffusione dell’AI sarà più importante delle sue capacità
Per gli esperti di Carmignac, il primo elemento da considerare nel rapporto tra AI e disoccupazione riguarda la velocità con cui la tecnologia viene adottata, più che le prestazioni raggiunte dai modelli. La diffusione richiede infatti tempi lunghi, perché comporta una trasformazione dell’intero sistema organizzativo e non dipende unicamente dalle possibilità offerte dagli strumenti tecnologici. Le imprese devono identificare le applicazioni più utili, collegare le nuove soluzioni ai sistemi esistenti, ripensare i processi operativi, preparare i dipendenti, verificare l’affidabilità dei risultati e affrontare i rischi informatici e quelli connessi alla gestione dei dati. Occorre inoltre definire chiaramente le responsabilità in caso di malfunzionamenti. In numerose situazioni, la spesa necessaria per introdurre l’AI rimane superiore ai risparmi potenzialmente ottenibili sul costo del personale, rendendo più conveniente un suo impiego mirato a supporto delle attività rispetto a un’automazione estesa.
Le trasformazioni del passato aiutano a comprendere il ruolo di questi fattori complementari. Negli Stati Uniti, tra il 1920 e il 1970, il peso dell’occupazione agricola sulla forza lavoro è passato dal 41% a circa il 5%. Il cambiamento, tuttavia, non è stato determinato soltanto dall’arrivo dei trattori: macchinari per la raccolta, miglioramenti delle sementi, innovazioni logistiche e nuovi processi produttivi hanno contribuito a modificare il settore nell’arco di diversi decenni⁵. Una dinamica analoga ha caratterizzato frequentemente le tecnologie digitali, con un andamento della produttività riconducibile alla cosiddetta curva a J⁶ ⁷. Nel caso dell’AI, oggi la sua adozione procede più rapidamente della riorganizzazione effettiva delle imprese. Un’indagine Gallup del 2026 ha rilevato che metà degli adulti occupati utilizzava l’intelligenza artificiale almeno saltuariamente. Eppure, nelle organizzazioni che già impiegavano questa tecnologia, soltanto circa un lavoratore su dieci dichiarava di essere pienamente d’accordo sul fatto che il proprio lavoro fosse stato trasformato⁸.
Un secondo aspetto evidenziato dagli esperti riguarda il rapporto tra aumento della produttività e domanda di lavoro, che non è necessariamente negativo. I miglioramenti di efficienza possono infatti tradursi in servizi di qualità superiore, nuove attività professionali, maggiori volumi produttivi e riduzioni dei prezzi, capaci a loro volta di sostenere la domanda. È una dinamica assimilabile al paradosso di Jevons applicato all’occupazione. La storia offre diversi esempi, come l’industria del cotone, la produzione di acciaio e i veicoli a motore: in questi settori, l’introduzione dell’automazione non ha impedito una crescita simultanea della produzione e dell’occupazione, favorita da un’espansione prolungata della domanda⁹.
Esseri umani e macchine: sostituti o complementi?
L’evoluzione dell’occupazione non dipende soltanto dal grado di esposizione dei singoli mestieri all’intelligenza artificiale, ma dal bilanciamento tra sostituzione delle attività umane, incremento della produttività e nascita di nuove mansioni¹⁰. Da qui deriva la terza osservazione degli esperti di Carmignac: le professioni fondate sulla capacità di giudizio, sull’assunzione di responsabilità e sulle relazioni interpersonali tendono a essere maggiormente complementari all’AI, mentre le attività cognitive ripetitive risultano più facilmente automatizzabili. Un esempio è rappresentato dalla radiologia. Nonostante le previsioni secondo cui l’AI avrebbe sostituito parte del personale, il settore continua a registrare carenze di professionisti, perché la richiesta di diagnostica per immagini cresce più rapidamente della capacità disponibile¹¹ ¹². Una situazione paragonabile si osserva nella programmazione informatica: l’intelligenza artificiale può rendere più efficiente lo sviluppo del software, ma l’elevata frequenza degli errori rende ancora più importanti competenze come debugging, architettura dei sistemi, cybersecurity e valutazione critica¹³.
Questi elementi aiutano a interpretare un quadro occupazionale in cui le evidenze rimangono ancora non univoche¹⁴. Aziende come Amazon, Meta e HSBC hanno richiamato il ruolo dell’AI nel descrivere alcune modifiche ai propri organici, ma i tagli sono stati contenuti in rapporto al numero complessivo dei dipendenti. Meta ha inoltre ammesso successivamente che alcune scelte erano state anticipate rispetto ai tempi effettivi, poiché integrare la tecnologia si è rivelato più complesso del previsto¹⁵. Secondo gli esperti, diventa quindi difficile stabilire quanto le riduzioni occupazionali siano realmente riconducibili all’AI e quanto, invece, dipendano da una fase economica debole o da normali processi di ristrutturazione. Del resto, l’innovazione ha sempre modificato profondamente la struttura del lavoro: circa il 60% delle professioni attuali non esisteva nel 1940¹⁶.
Data center, energia e regolamentazione: i limiti alla diffusione dell’AI
Sebbene l’intelligenza artificiale sia una tecnologia software, molti degli ostacoli alla sua espansione sono, secondo gli esperti, di natura fisica. Per sostenere la crescita servono maggiori capacità computazionali, disponibilità energetica e materie prime strategiche. I costi dei data center, ad esempio, sono stimati in aumento dai 7,7 milioni di dollari per MW del 2020 a circa 11,3 milioni per MW nel 2026. Parallelamente, le previsioni indicano che l’offerta di rame potrebbe coprire soltanto il 70% della domanda, mentre la produzione di semiconduttori resta fortemente concentrata a Taiwan, un’area caratterizzata da sensibilità geopolitica¹⁷ ¹⁸.
Alle limitazioni infrastrutturali si affiancano quelle istituzionali. Le trattative salariali di Hyundai, ad esempio, hanno incluso questioni relative all’impiego di robot dotati di AI, mentre in Cina alcuni tribunali hanno contestato licenziamenti motivati esclusivamente con la sostituzione dei lavoratori attraverso questa tecnologia. Di fronte a conseguenze occupazionali evidenti, i governi potrebbero intervenire introducendo programmi di riqualificazione, strumenti di sostegno al reddito o persino forme di tassazione degli utili generati dall’intelligenza artificiale.
Un ulteriore fattore è rappresentato dalla struttura competitiva del mercato. Se lo sviluppo dei modelli di AI più avanzati continuasse a essere dominato da pochi fornitori con elevato potere di determinazione dei prezzi, la diffusione potrebbe procedere più lentamente. Al contrario, una maggiore concorrenza e la disponibilità di modelli meno costosi potrebbero accelerare tanto i miglioramenti produttivi quanto la sostituzione del lavoro. Nelle valutazioni di Carmignac, saranno necessari almeno altri cinque anni perché i sistemi avanzati di AI diventino prodotti standardizzati e largamente accessibili. Nel complesso, ostacoli e interventi di questa natura potrebbero contenere la velocità di adozione, distribuendo su un periodo più lungo i costi della trasformazione.
Demografia e automazione: l’AI può rispondere alla carenza di lavoratori
Il confronto sulle conseguenze occupazionali dell’intelligenza artificiale parte spesso dall’ipotesi di un eccesso di manodopera. Tuttavia, molte economie avanzate potrebbero trovarsi davanti alla situazione opposta, caratterizzata da una progressiva diminuzione della popolazione in età lavorativa. Le proiezioni dell’OCSE indicano che, entro il 2060, il numero di persone tra i 20 e i 64 anni si ridurrà dell’8%, mentre il rapporto di dipendenza degli anziani passerà dal 31% registrato nel 2023 al 52%¹⁹. Mantenendo gli attuali andamenti della produttività, la crescita annua pro capite rischierebbe inoltre di scendere dall’1,0% allo 0,6%²⁰. Già oggi l’assistenza informale comporta un costo economico stimato tra lo 0,8% e il 4,9% del PIL, per effetto della diminuzione delle ore lavorate e della produttivitಹ.
In questo scenario, secondo Carmignac, l’automazione sostenuta dall’AI potrebbe diventare indispensabile per preservare la produzione e i servizi essenziali, considerando che una forza lavoro più contenuta dovrà provvedere alle necessità di una popolazione dipendente più numerosa. Il Giappone offre un esempio concreto di questa evoluzione: l’utilizzo dei robot si sta estendendo nei servizi e nell’assistenza agli anziani, e almeno il 26% degli operatori dell’assistenza a lungo termine ha già introdotto robot destinati a queste attivitಲ. Se accompagnati da immigrazione, formazione e aumento della partecipazione al mercato del lavoro, i guadagni di produttività legati all’AI potrebbero dunque contribuire a ridurre la carenza di personale, anziché determinare un eccesso complessivo di lavoratori.
Mercato del lavoro: i rischi potrebbero precedere i licenziamenti di massa
L’ipotesi di una trasformazione graduale del mercato occupazionale non significa, per gli esperti di Carmignac, che il processo sia destinato a svolgersi senza effetti negativi. I primi segnali di indebolimento potrebbero infatti comparire attraverso una riduzione delle nuove assunzioni, un fenomeno che sembra già manifestarsi in alcune attività. Ricerche condotte da Stanford e dal Census hanno individuato un calo relativo dell’occupazione compreso tra il 12% e il 16% tra i lavoratori più giovani impiegati nelle professioni maggiormente esposte all’AI²³. Una situazione di assunzioni persistentemente bloccate potrebbe incidere negativamente sui redditi, sulla mobilità professionale e sulla domanda. Inoltre, una minore disponibilità di posizioni junior ridurrebbe le occasioni per acquisire capacità decisionali, competenze relazionali con i clienti, abilità comunicative ed esperienza professionale, compromettendo così lo sviluppo dei futuri dirigenti.
A questi problemi si aggiunge un possibile rischio legato al ciclo economico. Se l’attuale espansione degli investimenti nell’AI e gli effetti positivi sulla ricchezza generati dai mercati azionari dovessero interrompersi o invertirsi, un rallentamento del PIL e una compressione dei margini aziendali potrebbero incentivare ulteriormente l’automazione, aggravando la disoccupazione associata alla recessione.
Non va esclusa neppure la possibilità che le capacità dell’intelligenza artificiale migliorino più velocemente di quanto le organizzazioni e le politiche pubbliche riescano ad adeguarsi, superando le attese. Il Remote Labour Index del Centre for AI Safety ha rilevato che, attualmente, l’AI riesce a raggiungere o superare le prestazioni umane nel 16% delle attività freelance con valore economico²⁴. Un’altra ricerca, realizzata dal MIT Media Lab, ha evidenziato una relazione tra l’utilizzo intensivo di strumenti di assistenza basati sull’AI e una diminuzione delle capacità di analisi autonoma e memorizzazione²⁵. La tecnologia può favorire un apprendimento più rapido, ma, in assenza di adeguati sistemi di governance e formazione, potrebbe anche determinare una perdita di competenze e un indebolimento del giudizio individuale. Gli esperti sottolineano quindi che, al di là della disoccupazione su cui si concentra gran parte dell’attenzione mediatica, le conseguenze dell’AI sulle capacità umane e sul mercato del lavoro sono molteplici e richiederanno un monitoraggio costante.
Investire nell’intelligenza artificiale: dall’adozione alla creazione di valore
Per Carmignac, l’intelligenza artificiale costituisce un tema d’investimento centrale, collocato all’incrocio tra dinamiche geopolitiche, sviluppi economici e fattori ESG. La competizione tra Stati Uniti e Cina assume caratteristiche simili a quelle di una corsa agli armamenti, alimentando la spesa in capacità di calcolo, semiconduttori ed energia, nonostante permangano dubbi sui ritorni economici nel breve periodo. Questa dinamica, insieme agli investimenti nella difesa e alle limitazioni dell’offerta, potrebbe contribuire a mantenere elevati l’inflazione e il costo del capitale, rallentando ulteriormente la diffusione dell’AI.
In tale contesto, Carmignac ha costruito in modo selettivo la propria esposizione al settore lungo diversi segmenti della catena del valore dell’intelligenza artificiale, includendo società come Nvidia, TSMC e ASML, oltre agli hyperscaler e a operatori specializzati quali Nitto Boseki, Innodisk e Asia Vital²⁶. Secondo gli esperti, le aziende con maggiori probabilità di affermarsi saranno quelle in grado di convertire l’utilizzo dell’AI in incrementi di produttività sostenibili nel tempo, senza compromettere la resilienza organizzativa, le competenze dei dipendenti o l’accettazione sociale della tecnologia. Carmignac utilizza inoltre un framework proprietario denominato Responsible AI, che esamina le imprese attraverso sette pilastri, concentrandosi in particolare su governance, gestione dei dati e trasparenza. Lo strumento contribuisce a identificare le società considerate meglio attrezzate per beneficiare dell’intelligenza artificiale e, contemporaneamente, contenere i rischi operativi, regolamentari e sociali associati al suo utilizzo.
Intelligenza artificiale e occupazione: le prospettive per gli investitori
Nello scenario delineato da Carmignac, l’intelligenza artificiale trasformerà il mercato del lavoro, ma con modalità verosimilmente progressive, differenti tra settori e accompagnate da resistenze. Alcune professioni saranno eliminate, molte altre cambieranno e si creeranno nuove opportunità occupazionali. L’ipotesi, spesso evocata nel dibattito pubblico, di un vero e proprio “Armageddon dei posti di lavoro” non rappresenta dunque lo scenario centrale della società, che la considera poco probabile. Vincoli economici, istituzionali, infrastrutturali e demografici dovrebbero infatti contenere la velocità con cui l’AI verrà adottata. Per chi investe, la questione fondamentale sarà quindi individuare le imprese capaci di trasformare il potenziale tecnologico dell’AI in applicazioni diffuse, economicamente vantaggiose e gestite in maniera responsabile.
1Roshni Modhvadia, Tvesha Sippy, Octavia Field Reid e Helen Margetts, «How Do People Feel About AI?» (Ada Lovelace Institute e The Alan Turing Institute, 2025).
2UK Government Department for Science, Innovation and Technology (2024) – Public attitudes to data and AI – tracker survey report.
3https://www.challengergray.com/wp-content/uploads/2026/02/CR126007123.pdf.
4World Economic Forum – Global Risks Report (2026).
5US Department of Agriculture (2005) The 20th Century Transformation of US Agriculture and Farm Policy.
6Brynjolfsson, Erik, Daniel Rock e Chad Syverson, “The Productivity J-curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies,” American Economic Journal: Macroeconomics, 2021, 13 (1), 333–372.
7https://www.gallup.com/workplace/704225/rising-adoption-spurs-workforce-changes.aspx.
8https://www.gallup.com/workplace/704225/rising-adoption-spurs-workforce-changes.aspx.
9James Bessen, “AI and Jobs: the role of demand,” NBER Working Paper 24235 (2018), https://doi.org/10.3386/w24235.
10Acemoglu, Daron e Pascual Restrepo. 2019. “Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor.” Journal of Economic Perspectives 33 (2): 3–30.
11https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ&themeRefresh=1.
12Royal College of Radiologists, “Staff shortages are a ‘ticking time bomb’ for cancer patients, doctors warn” (2025).
13CodeRabbit, State of AI vs. Human Code Generation Report (dicembre 2025).
14https://www.bls.gov/news.release/jolts.t05.htm.
15Zuckerberg says Meta made ‘mistakes’ in AI workforce shift | Reuters.
16Goldman Sachs (2025) – How will AI affect the global workforce.
17JLL (2026) 2026 Global Data Centre Market Outlook.
18IEA Global Critical Minerals Outlook 2025.
19Setting the scene: Demographic change, economic growth and intergenerational inequalities: OECD Employment Outlook 2025 | OECD.
20Causa, O. et al. (2025), “Labour shortages and labour market inequalities: Evidence and policy implications”, OECD Economics Department Working Papers, n. 1832, OECD Publishing, Parigi, https://doi.org/10.1787/14e62ec0-en.
21https://wkc.who.int/resources/news/item/01-10-2024-supporting-informal-long-term-caregivers-for-older-people.
22Tosaka, Y., Funada, S. e Goto, R. Organization-level factors associated with the adoption of care robots in long-term care providers: insights from a 3-year pooled cross-sectional study in Japan. BMC Health Serv Res 26, 252 (2026). https://doi.org/10.1186/s12913-026-14082-4.
23Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar e Ruyu Chen, “Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence” (Stanford Digital Economy Lab, novembre 2025).
24Centre for AI Safety (1° giugno 2026) A Significant Increase in Digital Labor Automation.
25Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task — MIT Media Lab.
26I riferimenti a specifici titoli sono inclusi esclusivamente a scopo illustrativo, per descrivere il processo di investimento o la costruzione del portafoglio, e non devono essere considerati una raccomandazione né un’indicazione della composizione passata, attuale o futura del portafoglio. Il portafoglio è soggetto a modifiche senza preavviso.
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