Il World Economic Forum prevede che il 39% dei set di competenze attuali sarà trasformato o obsoleto entro il 2030. McKinsey stima 3 trilioni di dollari di valore generato da AI e robot entro la stessa data. Ma l’AI non elimina il lavoro umano: ne sposta la gravitazione. Ecco dove.
Il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, elaborato sulla base delle prospettive di oltre 1.000 datori di lavoro globali che rappresentano più di 14 milioni di lavoratori in 55 economie, prevede che la creazione e la distruzione di posti di lavoro ammonteranno al 22% dei lavori totali attuali nel periodo 2025-2030: 170 milioni di nuovi posti di lavoro creati, 92 milioni di posti di lavoro eliminati, per un saldo netto positivo di 78 milioni di posti. In questo scenario, il pensiero analitico rimane la competenza più richiesta dai datori di lavoro, seguita da resilienza, flessibilità e agilità, e da leadership e influenza sociale. AI e big data guidano la lista delle competenze a più rapida crescita. Questo articolo analizza quale combinazione di competenze tecniche e umane garantisce rilevanza professionale nell’era AI, partendo dalla ricerca più recente del McKinsey Global Institute e del WEF, per arrivare a un framework operativo di sviluppo professionale applicabile oggi.
Introduzione
Qualche settimana fa, durante una sessione di formazione con un gruppo di manager di una media impresa italiana, ho posto una domanda semplice: “Alzate la mano chi pensa che la propria posizione lavorativa sia al sicuro nei prossimi cinque anni.”
Meno della metà ha alzato la mano. L’altra metà — persone con anni di esperienza, ruoli consolidati, competenze specializzate — era paralizzata da una paura non articolata ma viscerale.
Ho capito allora che il problema non era tecnico. Era narrativo. Queste persone avevano assorbito una storia sbagliata: l’AI arriva, prende i lavori, fine. Una storia catastrofica e — nei dati — non supportata.
La realtà che la ricerca disegna è molto più sfumata, e per certi versi più stimolante. Le tecnologie esistenti potrebbero automatizzare task che costituiscono più della metà delle ore lavorative americane oggi. Ma questo numero grande non si traduce in una scomparsa massiccia di posti di lavoro. La maggior parte del cambiamento avverrà perché le persone faranno cose diverse nella loro giornata lavorativa. La forza lavoro non diventerà obsoleta. Ma dovrà affidarsi a competenze diverse — e in fretta. [aijobcampus.com]
Il punto non è se l’AI cambierà il lavoro. Lo cambierà. Il punto è capire dove si sposta il valore, e come posizionarsi in anticipo su quel nuovo terreno.
Background: La Mappa della Trasformazione
Quanto velocemente si stanno trasformando i set di competenze nel mercato del lavoro globale?
In media, i lavoratori possono aspettarsi che i due quinti (39%) dei loro set di competenze attuali vengano trasformati o diventino obsoleti nel periodo 2025-2030. Tuttavia, questa misura di “instabilità delle competenze” ha rallentato rispetto alle edizioni precedenti del report: dal 44% del 2023 e dall’alto del 57% nel 2020 sulla scia della pandemia. Questo potrebbe essere dovuto a una quota crescente di lavoratori — il 50% — che hanno completato misure di formazione, reskilling o upskilling, rispetto al 41% nell’edizione 2023.
Il rallentamento dell’instabilità non è una buona notizia travestita da dato rassicurante. È un segnale che la trasformazione sta diventando strutturale e stabile — non un’onda che passa, ma un nuovo equilibrio che va capito e presidiato.
Oggi le persone hanno il doppio delle probabilità di acquisire competenze AI rispetto al 2018. Globalmente, i professionisti stanno aggiungendo ai propri profili un set di competenze il 40% più ampio rispetto al 2018. In ruoli che in passato erano meno propensi a valorizzare le competenze umane, l’importanza di queste competenze specifiche è cresciuta del 20% dal 2018. Nelle occupazioni che erano meno propensi a vedere il valore delle competenze AI — come recruiter, marketer, venditori e professionisti sanitari — la probabilità di aggiungere competenze AI è ora sette volte maggiore rispetto a sei anni fa. [thetechtrends.tech]
Analisi Scientifica: Tre Categorie di Competenze per l’Era AI
Quali competenze specifiche sopravvivono, crescono o scompaiono nell’era dell’AI?
Categoria 1 — Le Competenze che Crescono: Il Binomio AI-Umano
Le competenze a più rapida crescita nel periodo 2025-2030 sono: AI e big data in testa, seguite da reti e cybersicurezza e da literacy tecnologica. Completando queste competenze tecnologiche, il pensiero creativo, la resilienza, flessibilità e agilità e la curiosità e l’apprendimento permanente sono anch’esse destinate a continuare a crescere di importanza. Il pensiero analitico rimane la competenza più richiesta, con sette datori di lavoro su dieci che la considerano essenziale nel 2025.Le offerte di lavoro che richiedono fluency nell’AI sono aumentate di quasi sette volte in soli due anni, più velocemente di qualsiasi altra competenza. Questo lascia intendere cambiamenti molto più grandi in arrivo. [aijobcampus.com]
Nella mia esperienza, questo dato merita di essere compreso nella sua piena implicazione: la fluency nell’AI non è una competenza tecnica di nicchia riservata agli sviluppatori. È una competenza trasversale che si applica al marketing, alle risorse umane, alla finanza, alle operations, alla gestione dei progetti. Chi aspetta che “ci pensi il reparto IT” sta già accumulando un ritardo che sarà difficile da colmare.
Categoria 2 — Le Competenze Irreversibilmente Umane
Man mano che l’AI assorbe più compiti come setacciare informazioni, organizzare dati e redigere contenuti di base, i lavoratori dovranno fare più affidamento sulle capacità che le macchine non offrono ancora: giudizio, costruzione di relazioni, pensiero critico ed empatia. Gli strumenti AI non stanno eliminando la necessità di competenze umane, ma stanno cambiando ciò in cui le persone devono essere brave.Più del 70% delle competenze che i datori di lavoro cercano oggi sono rilevanti sia per il lavoro automatizzabile che per quello non automatizzabile, mentre un altro 12% rimane interamente umano (per ora). In breve, la stragrande maggioranza delle capacità umane sopravvive nell’era dell’AI; quello che cambia è dove vengono utilizzate e come le persone le combinano con gli strumenti intelligenti. [aijobcampus.com]
Questo 12% “interamente umano” merita attenzione speciale. In questo cluster troviamo: leadership in situazioni di crisi, gestione di conflitti interpersonali ad alta tensione, creatività originale non derivativa, fiducia relazionale costruita nel tempo, navigazione di ambiguità etiche complesse. Sono competenze che i Large Language Model possono simulare ma non possedere — e la differenza, in contesti ad alta posta, è fondamentale.
Categoria 3 — Le Competenze in Declino: Non Solo i Lavori Manuali
Le competenze in declino più netto includono destrezza manuale, resistenza fisica e precisione — con il 24% dei datori di lavoro che prevede una diminuzione della loro importanza. In termini di ruoli, i Lavoratori Amministrativi e Impiegatizi — inclusi Cassieri, Assistenti Amministrativi e Segretari Esecutivi — si aspettano il maggior calo in termini assoluti. I ruoli a più rapida diminuzione includono anche Impiegati del Servizio Postale, Cassieri Bancari e Addetti all’Inserimento Dati.
Osservando questo dato per trent’anni dalla trincea della consulenza IT, noto che la novità non è il declino dei ruoli di esecuzione ripetitiva — quello era atteso. La vera novità è la velocità con cui il confine si sta alzando: anche task che richiedevano competenze di media complessità, come la redazione di report standard o l’analisi di dati strutturati di routine, stanno rientrando nell’area di automazione.
Il Paradosso della Complementarità
Perché le soft skills crescono proprio quando l’AI diventa più potente?
Paradossalmente, la maggiore attenzione alla tecnologia significa anche che le competenze umane sono più richieste. Man mano che le organizzazioni comprendono la piena portata di ciò che l’AI può fare, stanno anche facendo i conti con tutto ciò che non può fare — quei task che richiedono le competenze unicamente umane di cui ogni business ha bisogno. [thetechtrends.tech]
Il meccanismo è semplice quanto controintuitivo: più l’AI automatizza il lavoro di esecuzione, più il lavoro residuo umano è concentrato sui task ad alta complessità relazionale e cognitiva. L’AI elimina la banalità, lasciando solo ciò che è davvero difficile. Non è un regalo — è una sfida. Ma è una sfida che sposta la gara su un terreno in cui gli esseri umani hanno ancora un vantaggio strutturale.
Il Framework della Triplice Fluency
Le competenze specifiche per l’interazione umano-AI includono: formulare problemi in modo che l’AI possa risolverli efficacemente, supervisionare gli output dell’AI, interpretare i risultati, gestire le eccezioni e sapere quando escalare le decisioni. Il successo dovrebbe essere misurato da quanto bene le persone e l’AI creano valore insieme, non dal volume di strumenti deployati. [aijobcampus.com]
Personalmente, ho cominciato a usare il framework della Triplice Fluency con i miei clienti:
- AI Fluency — Saper operare con gli strumenti AI: formulare prompt efficaci, valutare output, integrare agenti nei workflow quotidiani.
- Domain Fluency — Saper applicare il giudizio di dominio per validare e contestualizzare ciò che l’AI produce. L’AI senza il contesto di chi conosce il settore produce output plausibili ma potenzialmente sbagliati.
- Human Fluency — Saper costruire relazioni di fiducia, gestire conflitti, motivare team, comunicare in contesti ad alta ambiguità. Questa è la competenza più difficile da formare e più impossibile da automatizzare.
Il Costo dell’Inazione: 11 Lavoratori su 100 a Rischio
La scala del reskilling e upskilling attesi rimane significativa: se la forza lavoro mondiale fosse composta da 100 persone, 59 avrebbero bisogno di formazione entro il 2030. Di questi, i datori di lavoro prevedono che 29 potrebbero essere aggiornati nel loro ruolo attuale e 19 potrebbero essere aggiornati e ridistribuiti altrove nell’organizzazione. Tuttavia, 11 avrebbero poche probabilità di ricevere il reskilling o upskilling necessario, lasciando le loro prospettive occupazionali sempre più a rischio.
Questo 11% è la sfida più urgente per le politiche pubbliche e per il management responsabile. Non sono lavoratori privi di capacità — sono lavoratori che il mercato, senza un intervento strutturato, lascerà indietro.
Implicazioni Pratiche: Come Costruire la Tua Strategia di Competenze
Qual è il piano d’azione concreto per individui e organizzazioni?
Come primo passo, è necessario identificare i workflow in cui ampie parti dei ruoli attuali possono essere reimmaginate e definire come gli esseri umani contribuiranno all’interno di quei processi ridisegnati. Come secondo passo, occorre individuare le competenze di cui i lavoratori — e i manager in particolare — avranno bisogno per collaborare efficacemente con l’AI. Come terzo passo, è necessario costruire un piano di skills-mapping e reskilling che aiuti i lavoratori a spostarsi verso i ruoli del futuro, rafforzando le capacità umane più importanti e creando percorsi verso ruoli adiacenti.L’85% dei datori di lavoro prevede di dare priorità all’upskilling della propria forza lavoro. Il 70% prevede di assumere personale con nuove competenze. Il 40% prevede di ridurre il personale le cui competenze diventano meno rilevanti. Il 50% prevede di riposizionare il personale da ruoli in declino a ruoli in crescita. [aijobcampus.com]
Per i professionisti che mi leggono, il messaggio che porto da trent’anni di trasformazioni digitali è questo: ogni grande ondata tecnologica ha penalizzato chi ha aspettato che la necessità fosse urgente, e premiato chi ha iniziato a costruire le nuove competenze quando ancora sembrava prematuro. Questa ondata non fa eccezione — anzi, si muove più velocemente di tutte le precedenti.
Conclusioni
Il titolo “Skill o Kill” non è iperbole. I gap di competenze sono considerati categoricamente il maggior ostacolo alla trasformazione aziendale dal Future of Jobs Survey, con il 63% dei datori di lavoro che li identifica come una barriera importante nel periodo 2025-2030.
Ma il messaggio finale che voglio lasciare non è catastrofico. L’AI trasformerà i task. Ma il lavoro umano sopravviverà. Le aziende che avranno successo saranno quelle che investono nelle persone come asset fondamentale, non solo nella tecnologia. Le organizzazioni che aiutano le persone a costruire le competenze necessarie per lavorare con l’AI cattureranno molto più valore di quelle che semplicemente deployano nuovi strumenti. [aijobcampus.com]
Torno alla stanza di formazione con cui ho aperto questo articolo. Alla fine della sessione, dopo aver analizzato i dati insieme, ho riformulato la domanda: “Alzate la mano chi pensa di avere competenze umane — giudizio, empatia, creatività, capacità di costruire fiducia — che nessun algoritmo può replicare davvero.”
Tutti hanno alzato la mano.
Ecco il punto di partenza.
Riferimenti
- Krivkovich, A., & Madgavkar, A. (2026, January 6). Human Skills Will Matter More Than Ever in the Age of AI. McKinsey Global Institute / Wall Street Journal. https://www.mckinsey.com/mgi/media-center/human-skills-will-matter-more-than-ever-in-the-age-of-ai
- LinkedIn / World Economic Forum. (2025, January 21). AI Is Shifting the Workplace Skillset. But Human Skills Still Count: Work Change Report. WEF Annual Meeting Davos 2025. https://www.weforum.org/stories/2025/01/ai-workplace-skills/
- World Economic Forum. (2025, January 7). The Future of Jobs Report 2025. World Economic Forum. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/
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