Google prova a raffreddare una delle paure più diffuse sull’intelligenza artificiale: la sostituzione di massa dei lavoratori. Nel report Atlas v1.0, pubblicato il 23 luglio 2026, il gruppo spiega che l’uso attuale dell’AI nei luoghi di lavoro è soprattutto di supporto, non di piena automazione. La ricerca si basa su circa 15 milioni di interazioni anonimizzate raccolte in due settimane di aprile attraverso la app Gemini, Google AI Mode e Gemini API.
Il quadro che emerge è netto: le persone usano l’AI per ricercare, scrivere, correggere, fare troubleshooting e risolvere problemi, ma solo su una parte limitata delle attività che compongono il loro lavoro.
Il messaggio arriva in un momento delicato per Alphabet, la holding che controlla Google. La diffusione dell’AI ha alimentato timori su licenziamenti, compressione dei salari e aumento dei consumi energetici legati ai data center. Diverse aziende tecnologiche hanno collegato ristrutturazioni e tagli all’adozione dell’intelligenza artificiale, mentre il dibattito pubblico si è spostato dal fascino della tecnologia alla sua ricaduta sociale. Google, che con Gemini è uno dei grandi attori globali del settore, ha quindi un interesse diretto a sostenere una narrativa meno conflittuale: non l’AI che cancella posti, ma l’AI che aumenta la produttività di chi lavora.
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Un’AI usata in modo limitato e collaborativo
Il punto più importante del report riguarda la natura dell’uso. Secondo i ricercatori guidati dall’economista Scott Strand e dal chief economist di Google Fabien Curto Millet, l’adozione osservata è in gran parte “shallow”, superficiale. Significa che, nella maggioranza delle professioni, l’AI interviene su una quota ridotta dei compiti quotidiani, non sull’intero mestiere. Il lavoratore non cede il controllo alla macchina: la usa per accelerare una bozza, analizzare un’immagine, chiarire una norma, verificare un passaggio tecnico.
La distinzione è economica prima ancora che tecnologica. Un conto è l’automazione piena, come una cassa self-service che riduce il bisogno di cassieri. Un altro è una tecnologia complementare, che alza la resa del lavoratore senza sostituirlo. Nel report di Google, l’AI appare più vicina al secondo caso. Questo vale soprattutto per i compiti cognitivi non routinari, quelli in cui servono giudizio, adattamento al contesto e scelte non standardizzate. Un fotografo può usare l’AI per migliorare uno scatto; difficilmente può affidarle l’intero lavoro in modo ripetitivo, perché ogni immagine, cliente e destinazione d’uso cambia.
Non solo colletti bianchi
Un altro elemento rilevante del paper riguarda la distribuzione dell’adozione. I lavoratori con salari più alti e occupazioni più qualificate usano l’AI più della media, ma l’utilizzo non si ferma ai ruoli da ufficio. Google segnala un ricorso significativo anche tra mestieri manuali e tecnici, come elettricisti e meccanici auto, che impiegano immagini e video per diagnosticare guasti o trovare soluzioni operative. È un punto che si discosta da parte della letteratura precedente, spesso concentrata sui settori white collar.
Qui il dato va letto con attenzione. Il fatto che un elettricista interroghi Gemini per interpretare una foto di un impianto non significa che il mestiere sia automatizzato. Indica invece che l’AI può entrare anche in professioni dove la componente fisica, l’esperienza sul campo e la responsabilità pratica restano decisive. In termini economici, questo amplia il perimetro delle occupazioni “aumentate” dall’AI, ma non dimostra che i benefici siano distribuiti in modo uniforme. Anzi, Google stessa ammette che i lavoratori meglio pagati continuano a usare di più questi strumenti.
Il nodo che il report non scioglie: produttività reale
Il paper segnala un uso diffuso, ma è più prudente sui risultati. I ricercatori precisano che l’interazione con l’AI non prova automaticamente che un compito sia stato completato meglio, più in fretta o con un risparmio economico. In altre parole, tra adozione e guadagno di produttività non c’è equivalenza. Una persona può chiedere a Gemini di aiutarla a compilare un documento o impostare un budget domestico; resta da capire quanto tempo abbia davvero risparmiato e con quale qualità finale.
Questo limite è decisivo. Da mesi una parte del mercato sconta l’idea che l’AI generativa produrrà presto un salto di efficienza tale da ridurre il fabbisogno di personale. Ma il legame tra promessa tecnica e ritorno economico resta ancora incompleto. L’OCSE, in una rassegna pubblicata nel 2025 sugli effetti della generative AI su produttività e innovazione, rileva che i benefici esistono ma variano molto a seconda del tipo di mansione, del contesto organizzativo e delle competenze di chi la usa. Non basta installare uno strumento: servono processi, formazione e controllo.
Un mercato del lavoro che non crolla
Nel breve periodo, almeno negli Stati Uniti, i dati macroeconomici non mostrano un collasso occupazionale imputabile all’AI. Il Bureau of Labor Statistics ha indicato per giugno 2026 un tasso di disoccupazione al 4,2%, con variazioni contenute tra i principali gruppi demografici. Nella settimana chiusa il 18 luglio, le richieste iniziali di sussidio di disoccupazione sono scese a 187 mila, il livello più basso dal 1969 secondo il Dipartimento del Lavoro citato da Associated Press. Sono numeri che descrivono un mercato ancora resiliente, anche se con una crescita dell’occupazione meno brillante rispetto ai mesi precedenti.
Questo non significa che i rischi siano evaporati. Significa che la sostituzione generalizzata del lavoro non si vede ancora nei dati aggregati. I tagli ci sono, in particolare nella tecnologia e nelle funzioni amministrative, ma la fotografia complessiva non coincide con lo scenario di una disoccupazione di massa. La difficoltà, per economisti e policymaker, sta nel distinguere gli effetti dell’AI da quelli di cicli settoriali, correzioni dopo gli eccessi di assunzioni del periodo pandemico e scelte di ristrutturazione finanziaria.
Le notizie che complicano il quadro
Proprio nelle ultime settimane sono arrivate notizie che vanno in direzione opposta rispetto al messaggio rassicurante di Google. TechCrunch ha raccolto un elenco aggiornato dei principali licenziamenti del 2026 in cui l’AI è stata citata come fattore esplicito. Business Insider riferisce che Uber ha annunciato il taglio di circa il 10% del personale del customer service, attribuendolo anche all’avanzamento dell’AI, mentre Monday.com ha comunicato un piano di licenziamenti del 20% legato a una strategia di crescita definita “AI-driven”.
Questi episodi non smentiscono automaticamente il report di Google, ma mostrano un’altra faccia del fenomeno. Le imprese possono usare l’AI in due modi molto diversi: per assistere la forza lavoro esistente oppure per comprimere organici e costi. Nel primo caso l’effetto prevalente è l’aumento di produttività. Nel secondo si apre una redistribuzione del lavoro, spesso selettiva, che colpisce funzioni standardizzabili, attività di back office e ruoli di ingresso. È la differenza tra l’adozione osservata nei comportamenti individuali e le decisioni strategiche prese dai vertici aziendali.
I più esposti potrebbero essere i giovani
È qui che il paper di Google lascia aperta una domanda cruciale: cosa succede alle assunzioni junior quando i lavoratori più esperti riescono a fare di più con l’AI? Il report non risponde. Eppure il tema è centrale. Il World Economic Forum, in un briefing del gennaio 2026 sui lavori entry level, ha segnalato che l’AI può ridurre gli spazi d’ingresso per chi inizia la carriera, proprio perché automatizza o accelera le attività più ripetitive che tradizionalmente servivano a formare i profili junior.
La direttrice del Fondo monetario internazionale, Kristalina Georgieva, al World Economic Forum di Davos aveva avvertito che i giovani potrebbero essere i più esposti all’“onda” dell’AI sul lavoro.
Il Fondo monetario, già nel suo studio del 2024 sull’AI e il futuro del lavoro, aveva stimato che nelle economie avanzate circa il 60% dei posti è esposto all’AI. Ma esposizione non vuol dire destino unico: una parte dei ruoli può trarre vantaggio dall’integrazione con la tecnologia, un’altra può subirne effetti negativi. La linea di confine passa dalla qualità del compito, dal potere contrattuale del lavoratore, dal livello di istruzione e dalla capacità delle imprese di redistribuire i guadagni di efficienza.
Anche il lavoro domestico entra nei conti, ma non nel Pil
Uno degli aspetti meno discussi del report di Google riguarda l’uso dell’AI fuori dal lavoro retribuito. Le persone la impiegano per affrontare pratiche amministrative, costruire bilanci familiari, gestire riparazioni in casa o interpretare modulistica pubblica. È un miglioramento dell’efficienza quotidiana che difficilmente compare nelle statistiche classiche come il Pil, ma che può avere effetti concreti sul benessere e sul tempo disponibile.
Dal punto di vista economico, questa è una questione importante. Molto del valore creato dall’AI potrebbe restare invisibile agli indicatori tradizionali, almeno nel primo tratto della sua diffusione. Se una famiglia risolve da sola un problema burocratico o domestico con l’aiuto di un assistente digitale, aumenta la propria efficienza senza generare una transazione di mercato. È uno dei motivi per cui la misurazione degli effetti macroeconomici dell’AI resta difficile: una parte del guadagno è reale, ma non passa dai conti nazionali.
Le disuguaglianze restano sul tavolo
L’OCSE ha avvertito che l’AI generativa rischia di accentuare i divari territoriali tra aree più ricche e più povere, soprattutto nei Paesi avanzati. La Banca mondiale, nel suo Digital Progress and Trends Report 2025, ha insistito su quattro condizioni di base per un’adozione inclusiva: connettività, capacità di calcolo, dati e competenze. Senza questi fattori, l’AI tende a premiare chi parte già avvantaggiato.
Lo stesso vale per il lavoro. Se gli strumenti più potenti vengono adottati prima dai professionisti con redditi alti, istruzione elevata e accesso a imprese meglio organizzate, il risultato può essere un aumento della produttività accompagnato da una crescita delle differenze salariali.
L’Organizzazione internazionale del lavoro, nel working paper pubblicato nel 2025, segnala che un lavoratore su quattro nel mondo opera in un’occupazione con qualche grado di esposizione alla generative AI e che le mansioni clericali restano tra le più esposte. Non è una condanna automatica, ma un’indicazione chiara su dove le pressioni saranno più forti.
Google guadagna tempo, non chiude il caso
Il contributo del paper Atlas è utile perché fotografa l’uso dell’AI adesso, non solo il suo potenziale teorico. Molti studi precedenti avevano misurato l’esposizione dei lavori alla tecnologia partendo da ciò che l’AI può fare in astratto. Google prova invece a osservare ciò che le persone fanno davvero con questi strumenti. La differenza è sostanziale, e ridimensiona alcuni automatismi del dibattito pubblico. Oggi, almeno sulla base di questi dati, l’AI sembra soprattutto un moltiplicatore di capacità umane, non una macchina che rimpiazza intere professioni.
Il punto, però, resta il verbo al presente. L’evoluzione dei modelli, dei software aziendali e degli agenti autonomi può cambiare rapidamente il confine tra supporto e sostituzione. Per ora Google registra un uso collaborativo, parziale e diffuso anche fuori dai ruoli più tradizionalmente digitali. Ma i licenziamenti citati da alcune imprese, le pressioni sui lavori d’ingresso e i rischi di polarizzazione ricordano che la questione non è chiusa. La vera partita economica non riguarda soltanto ciò che l’AI sa fare, ma chi catturerà i guadagni di produttività che promette.
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