Da inizio 2023 il mercato del lavoro negli Stati Uniti si è mosso secondo uno schema preciso che va sotto il nome di “low-hire, low-fire”. In pratica le aziende statunitensi non licenziano, ma smettono anche di assumere. In un recentissimo studio della Fed di St. Louis, Rodgers e Kassens, hanno cercato di capirne di più. Dopo aver spiegato quanto questo schema abbia eroso le opportunità occupazionali dei giovani negli Stati Uniti dal 2023 a oggi, gli autori si sono chiesti quali fattori economici specifici abbiano causato quell’erosione, prendendo in considerazione le diverse spiegazioni circolate finora, dal semplice calo di posti disponibili, alla diffusione dell’intelligenza artificiale, fino a variabili demografiche e settoriali.
Per trovare una risposta gli autori hanno messo sotto controllo 5 variabili: il calo delle offerte di lavoro, la crescita della domanda di competenze AI, la contrazione manifatturiera, il calo della popolazione straniera residente, le variazioni nell’occupazione federale femminile. Per queste 5 variabili è stato calcolato il contributo di ognuna ai cambiamenti di tasso di occupazione, disoccupazione e partecipazione alla forza lavoro tra i 18 e i 24 anni.
Il dato principale che esce è molto interessante: il calo delle offerte di lavoro, misurato sui dati JOLTS del Bureau of Labor Statistics, spiega da solo la parte più consistente del deterioramento occupazionale dei 18-24enni. Per i lavoratori tra 25 e 64 anni, invece, non emerge alcun peggioramento comparabile. Tradotto: la crisi occupazionale non è un fenomeno generalizzato, ma appare concentrata nella fascia d’età di ingresso nel mercato del lavoro.
L’AI, insomma, non sembra essere la principale colpevole, ma gioca comunque un ruolo non trascurabile. Il meccanismo che gli autori descrivono non è la sostituzione di lavoratori con macchine, ma un innalzamento dei requisiti di competenza da parte delle aziende. In altri termini, quando le aziende cercano personale da assumere, lo fanno scegliendo più spesso profili con competenze AI, alzando di fatto la soglia tecnica richiesta anche per i ruoli di primo impiego e rendendo più difficile l’ingresso a chi è alla prima esperienza.
Per misurare quest’ultimo aspetto, lo studio analizza gli annunci di lavoro raccolti da Lightcast, classificando come “posizioni AI” quelle che richiedono competenze in dieci ambiti, dal machine learning alla generazione automatica di contenuti. Il calcolo attribuisce a questa dinamica circa il 45% del calo del tasso di occupazione dei 18-24enni a livello nazionale, e circa un terzo dell’aumento della loro disoccupazione. L’effetto pesa di più tra i neolaureati: qui il calo delle offerte spiega 2,2 punti dell’aumento della disoccupazione, la domanda di competenze AI 1,7 punti — un divario molto più stretto della media. I neolaureati restano comunque relativamente occupabili, con un tasso di occupazione al 79% a livello nazionale nel primo trimestre 2026, ma la loro concentrazione in ruoli di primo impiego li rende più esposti quando i requisiti tecnici si alzano.
Un mese prima, la Fed di New York aveva raccontato la stessa crisi con una lente diversa. Nell’analisi pubblicata su Liberty Street Economics, Natalia Emanuel e colleghi indicavano nel lavoro da remoto — quadruplicato dai tempi pre-pandemia — la causa principale, fino al 64% dell’aumento della disoccupazione tra i neolaureati. Il meccanismo, in questo caso, è la formazione sul campo: le aziende sarebbero più riluttanti ad assumere neolaureati in team distribuiti perché è più difficile trasmettere competenze a distanza. A sostegno di questa tesi, gli autori riportavano il caso di una grande azienda tecnologica (il nome non è indicato nello studio), che aveva ridotto le assunzioni di neolaureati nel periodo di maggior utilizzo del lavoro da remoto, per poi tornare ad assumerli quando aveva reintrodotto l’obbligo di presenza in ufficio. Nel confronto tra professioni “remotizzabili”, come lo sviluppo software, e professioni che richiedono presenza fisica, come l’infermieristica, la disoccupazione dei laureati sotto i 29 anni nelle prime è salita di circa un punto percentuale tra il 2017-2019 e il 2022-2024; tra i laureati più esperti, nello stesso periodo, è invece scesa, da 1,9% a 1,8%.
Gli autori dello studio della fed St. Louis restano prudenti nelle conclusioni: l’AI non sta eliminando posti di lavoro nell’economia nel suo complesso, ma sta alzando l’asticella proprio nel punto in cui i giovani cercano di entrarci — il punto in cui le imprese, quando le assunzioni rallentano, sentono meno l’urgenza di pubblicare annunci e formalizzare offerte.
Resta da vedere cosa succederà quando il ciclo tornerà a girare. Se il problema è soprattutto congiunturale, una ripresa delle assunzioni potrebbe colmare il divario generazionale in pochi trimestri. Se invece i requisiti tecnici più stringenti e la riorganizzazione del lavoro da remoto si consolidano come tendenze strutturali, l’effetto AI potrebbe pesare sempre di più.
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