Sono passati più di due anni da quando ChatGPT è stato reso pubblico da parte di OpenAI e da allora milioni di persone hanno cominciato – seppur con velocità diverse – ad interfacciarsi quotidianamente con l’intelligenza artificiale generativa, quella che permette di “conversare” con un sistema in grado di generare contenuti sulla base di richieste formulate in linguaggio naturale.
ChatGPT è stato il primo caso globale di questo tipo di applicazioni che, in poco tempo, si sono presentate in altre versioni, sviluppate da diverse aziende, ma sempre con lo stesso focus generativo, permettendo agli utenti di potersi confrontare con un nuovo modo di creare contenuti, siano essi testuali, immagini o altre forme di creatività digitale.
L’ambito lavorativo, essendo fatto di persone appunto, non poteva che essere contaminato da un paradigma di avanguardia come quello della generative AI ed oggi non è più così raro sentirsi raccontare di come ChatGPT (molto spesso usato per indicare una classe di applicazioni) sia riuscito a dare un mano in alcuni compiti che probabilmente avrebbe richiesto più tempo di quanto non ne serva ad una forma di intelligenza artificiale.
E’ chiaro che ci sono lavori e lavori e di conseguenza non tutti i settori potrebbero avere risentito in egual misura di questo fascino; motivo per il quale noi di Info Data ci siamo domandati quali fossero i settori più contaminati dalla IA.
Per farlo ci siamo serviti dei dati messi a disposizione da parte di Anthropic, giovane ma super affermata realtà americana fondata nel 2021, che ha condiviso i numeri relativi alla percentuale di conversazioni che i lavoratori americani hanno fatto con Claude, vale a dire la loro risposta al ChatGPT di OpenAI e a Gemini di Google.
Nel grafico che segue, sono riportati i valori che fanno riferimento alle principali macro occupazioni per quanto riguarda la rappresentanza del mondo del lavoro americano in fatto di persone (sulla sinistra in blu) e la percentuale di conversazioni con Claude sul totale (sulla destra in arancio).
Dando uno sguardo ai dati, senza troppe sorprese, appare lampante come il settore “Computer and Mathematical) che comprende anche la branca dello sviluppo software faccia la parte del leone con oltre un terzo (37,2%) sul totale di tutte le richieste pervenute a Claude, nonostante costituisca appena il 3,4% di tutta la popolazione lavorativa americana.
Basti pensare che lavorando bene a livello di prompt (in gergo si intende la richiesta che viene effettuata verso il sistema di AI) le applicazioni basate su LLM opportunamente addestrati sono in grado di restituire codice che diversamente andrebbe scritto riga per riga da uno sviluppatore e che quindi – pur necessitando di supervisione – può far risparmiare buona parte del tempo produttivo, così investibile in altre attività che possono richiedere meno “manovalanza” in senso stretto.
Tra gli altri settori maggiormente attirati dall’intelligenza artificiale troviamo “Art, Design, and Media” (10,3%) dove la capacità di generare contenuti visivi è sicuramente un acceleratore notevole se combinato alla capacità creativa umana che guida il processo, o anche il fronte dell’Education (9,3%) rappresentativo del 5,8% dei lavoratori.
Volgendo l’attenzione poi alle attività con le percentuali maggiori di persone impiegate, l’apporto dell’intelligenza artificiale è piuttosto eterogeneo come dimostrano le prime tre posizioni nella classifica per lo “share of workers”.
Se “Office and Admin Support” – prima con 12,2% di lavoratori ha generato il 7,9% delle conversazioni con Claude (quarto risultato più alto), “Transportation and Material Moving” – seconda con il 9,% – non va oltre un misero 0,3% di rappresentanza in fatto di richieste all’IA, mentre “Sales and Related” – terza con 8,8% sulla popolazione di lavoratori – è responsabile del 2,3% degli scambi col prodotto di Anthropic.
Siamo di fronte ad una rivoluzione che potrebbe segnare un passo fondamentale sia per la società che per il mondo del lavoro e, per quanto sia ovvio che ci saranno sempre settori meno “toccati” da questo tipo di innovazione, non è da escludere che nel prossimo (ed immediato) futuro le cose non cambino in maniera più improvvisa di quanto possiamo aspettarci.
Per approfondire.
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