AI Shock Index: i mestieri che stanno scomparendo e i nuovi lavori che domineranno il mercato

Cos’è l’AI Shock Index?

L’AI Shock Index è un indicatore innovativo che misura l’impatto dell’Intelligenza Artificiale sul mondo del lavoro. Questo indice non si limita a una valutazione qualitativa, ma si basa su dati concreti e misurabili che provengono da diversi dataset internazionali, analizzando principalmente l’automazione dei task professionali e l’adozione delle tecnologie AI nei vari settori.

Come viene calcolato l’AI Shock Index?

L’AI Shock Index si calcola combinando tre dimensioni principali che determinano l’esposizione di una professione nei confronti di automazione e AI:

• Analisi dei task professionali: ogni professione viene scomposta nei suoi task specifici per valutarne la ripetitività e standardizzazione.
• Tasso di adozione dell’AI nei settori: misura l’impatto previsto dell’AI in vari settori produttivi e professioni.
• Indicatori strutturali del mercato del lavoro: utilizza dati sui trend occupazionali e la digitalizzazione del mercato del lavoro.

Cosa significano i numeri da 1 a 5 dell’AI Shock Index?

L’AI Shock Index assegna a ciascun ruolo una valutazione numerica che indica il livello di esposizione all’AI, con una scala che va da 1 a 5, dove:

1 = Basso rischio
I lavori assegnati a questo punteggio sono meno esposti all’automazione e all’AI grazie alla complessità dei task, alla necessità di alta creatività e interazione sociale. Esempi: psichiatri, artisti, dirigenti, scienziati.

2 = Rischio moderato basso
Questi lavori richiedono competenze specialistiche e/o interazione sociale. Sono ruoli ibridi, difficili da automatizzare completamente, ma che potrebbero subire parziali trasformazioni grazie all’AI. Esempi: manager operativi, specialisti in marketing strategico, consulenti.

3 = Rischio medio
Ruoli che combinano task di routine e intellettuali, ma che rimangono vulnerabili ad una parziale automazione. Possono essere svolti in parte da algoritmi AI, pur necessitando di supervisione e competenze critiche. Esempi: analisti finanziari, project manager, assistenti amministrativi.

4 = Rischio alto
Professioni con un’alta componenti di task ripetitivi e standardizzati. Questi lavori sono facilmente sostituibili da sistemi AI e automazione. Esempi: operatori call center, addetti data entry, cassieri.

5 = Rischio critico
Questi ruoli sono sostituibili quasi completamente da AI generativa e automazione. L’automazione è avanzata, i task sono altamente ripetitivi e facilmente replicabili da un algoritmo. Esempi: operatori di helpdesk di basso livello, addetti al controllo qualità non qualificati.

Perché l’AI sta trasformando il lavoro: i 3 motori del cambiamento

La trasformazione del lavoro in atto non è il risultato di un’unica tecnologia, ma dell’interazione simultanea di più fattori che stanno modificando in profondità processi, competenze e modelli organizzativi.
L’Intelligenza Artificiale agisce come acceleratore sistemico di questi cambiamenti, comprimendo i tempi di trasformazione e rendendo obsolete molte professioni in tempi molto più rapidi rispetto alle precedenti rivoluzioni industriali.

Alla base di questo cambiamento vi sono tre grandi motori strutturali, che spiegano perché l’impatto dell’AI sul lavoro sia così rapido, trasversale e irreversibile.

1. L’automazione dei task ripetitivi e standardizzabili

Il primo grande motore del cambiamento è la sostituzione diretta dei task di routine, sia manuali che cognitivi. Grazie all’AI generativa, al machine learning e alla Robotic Process Automation (RPA), oggi è possibile automatizzare:

• attività di inserimento dati
• gestione documentale
• customer service di primo livello
• contabilità di base
• controllo qualità standardizzato
• reportistica automatica

Non vengono automatizzati i “lavori” nel loro complesso, ma i singoli task che compongono i lavori. Questo significa che molte professioni non scompaiono immediatamente, ma vengono svuotate delle loro funzioni principali, perdendo progressivamente valore economico.

• alta ripetitività,
• bassa variabilità decisionale,
• basso contenuto relazionale o creativo.

La digitalizzazione accelerata dei processi produttivi

Il secondo motore è l’integrazione dell’AI dentro i processi digitali aziendali: la sua applicazione spazia dai software gestionali (come ERP e CRM) ai sistemi di supply chain e logistica, trovando un impiego cruciale anche nel marketing data-driven, nella produzione industriale avanzata e nella gestione delle risorse umane.

Questo processo di integrazione porta a una ristrutturazione completa delle funzioni aziendali, innescando tre effetti principali: la riduzione dei ruoli operativi intermedi, un aumento dei ruoli di supervisione e controllo e una crescita esplosiva dei profili focalizzati sull’integrazione tecnologica (come AI, dati e infrastrutture).

Di conseguenza, le aziende che investono in AI diventano strutturalmente più efficienti, ma necessitano di meno personale con mansioni tradizionali e richiedono un numero sempre maggiore di profili altamente qualificati.

3. La polarizzazione del mercato del lavoro: high-skill vs low-skill

Il terzo motore è la polarizzazione occupazionale, uno degli effetti più rilevanti dell’AI sul mercato del lavoro. L’occupazione si sta riorganizzando lungo una linea di frattura molto netta: da un lato si registra una crescita dei ruoli ad alta specializzazione; dall’altro, diminuiscono drasticamente i ruoli a basso valore cognitivo e relazionale.

Questa polarizzazione produce tre conseguenze strutturali: un aumento delle disuguaglianze salariali tra chi possiede competenze avanzate e chi svolge lavori standardizzati, l’obsolescenza rapida delle competenze tradizionali (soprattutto in ambito amministrativo, operativo e di supporto) e una crescente domanda di reskilling, che si configura come una necessità sistemica e non più come una scelta individuale.
In questo scenario, il rischio di automazione non dipende tanto dall’età, dal settore o dal titolo di studio, ma è determinato dalla struttura delle competenze possedute.

La classifica dei 30 mestieri che stanno scomparendo

La digitalizzazione, l’automazione e l’intelligenza artificiale stanno progressivamente cambiando il panorama lavorativo. Alcuni mestieri, per la loro natura ripetitiva e standardizzata, sono particolarmente vulnerabili al rischio di sostituzione o trasformazione radicale.

Abbiamo individuato i 30 mestieri a maggior rischio di estinzione nei prossimi anni, basandoci su criteri oggettivi come la ripetitività delle attività e la facilità di automazione tramite intelligenza artificiale, robotica e sistemi automatizzati.

La metodologia dell’analisi
Questi 30 mestieri sono stati selezionati utilizzando i dati dell’AI Shock Index, abbiamo preso in esame esclusivamente i lavori a rischio alto e medio (quelli che hanno da 5 a 3 come punteggio).

🔴 AI Shock Index = 5 (Rischio critico – completamente automatizzabili)

1 Addetto data entry
2 Addetto trascrizioni / sbobinature
3 Centralinista / Operatore call center
4 Operatore customer service via email
5 Operatore di telemarketing
6 Addetto compilazione modulistica
7 Addetto verifiche documentali
8 Archivista / Addetto protocollo
9 Addetto inserimento pratiche assicurative
10 Operatore helpdesk IT

🟠 AI Shock Index = 4 (Rischio alto – alta sostituibilità parziale o totale)

11 Back office amministrativo
12 Impiegato amministrativo
13 Addetto bolle e fatturazione base
14 Impiegato contabile junior
15 Operatore prenotazioni hotel/viaggi
16 Operatore call center commerciale
17 Addetto controllo qualità semplice
18 Addetto catalogazione prodotti e-commerce
19 Addetto front-office PA
20 Operatore logistico semplice
21 Cassiere supermercato
22 Addetto mensa / casse self-service

🟡 AI Shock Index = 3 (Rischio medio-alto – rischio di trasformazione parziale)

23 Receptionist base
24 Impiegato HR L1 (screening CV)
25 Addetto reportistica base
26 Addetto merchandising in-store
27 Operatore sicurezza non armata (sorveglianza)
28 Autista consegne semplici
29 Addetto front store non qualificato
30 Addetto logistica con interazione diretta

Il rischio di automazione dei mestieri non riguarda solo quelli più semplici e manuali, ma anche professioni intermedie che combinano attività ripetitive a compiti cognitivi, come operatori di call center, amministrativi e servizi generici. L’intelligenza artificiale ha la capacità di trasformare e ridurre progressivamente la domanda di queste figure, rendendo necessarie nuove strategie di reskilling.

L’AI e le imprese italiane: dati, volumi e il divario digitale

Il 2024 segna un punto di non ritorno per l’economia digitale italiana. L’Intelligenza Artificiale smette di essere un territorio di sperimentazione per diventare un asset strutturale, delineando un mercato in iper-accelerazione ma caratterizzato da una profonda disomogeneità nell’adozione.

1. Il mercato vola oltre il miliardo di euro

L’Italia sta registrando una crescita senza precedenti. Nel 2024, il mercato dell’Intelligenza Artificiale ha toccato un valore stimato di 1,2 miliardi di Euro, segnando un incremento record del +58% rispetto all’anno precedente. Non si tratta di una crescita organica, ma di un vero e proprio salto dimensionale, trainato principalmente da un fattore: l’AI Generativa.
Questa tecnologia non è più un’opzione accessoria, ma copre ora il 43% del valore totale del mercato, confermandosi come il principale motore degli investimenti aziendali.

2. Il tasso di adozione dell’AI nelle imprese italiane

Se il mercato cresce in valore, la penetrazione tecnologica racconta una storia di forti divari.

Il tasso medio di adozione dell’AI nelle imprese italiane (con almeno 10 dipendenti) è salito dall’8,2% nel 2024 al 16,4% del 2025. Un progresso tangibile, che però nasconde una forbice dimensionale allarmante: oltre la metà delle grandi aziende (53,1%) ha già integrato soluzioni di Intelligenza Artificiale nei propri processi, mentre le PMI arrancano.
Nonostante il 70,2% delle PMI presenti un livello di digitalizzazione di base, il salto verso l’AI resta timido, frenato da budget limitati e carenza di competenze.

3. I settori trainanti

L’onda dell’AI non colpisce tutti i settori allo stesso modo. Gli investimenti si concentrano dove la gestione dei dati è critica per il business. I settori più reattivi, che stanno guidando la spesa in soluzioni AI, sono:

• Informatica / ICT (53%)
• Media e Produzione Audiovisiva (49,5%)
• Telecomunicazioni (37,3%)

Si segnala inoltre un boom di investimenti nel comparto Retail/GDO e Finance/Insurance, dove l’AI sta diventando lo standard per ottimizzare la customer experience, la logistica e l’analisi del rischio.

Prospettive di crescita: scenari e ambiti chiave

Sulla base dei dati attuali e delle tendenze di mercato, le prospettive per il periodo 2025–2030 indicano una forte continuazione del trend di crescita. L’espansione del mercato AI potrebbe accelerare ulteriormente se l’Italia riuscisse a colmare il divario con la media dell’Unione Europea (oggi 20% di imprese con AI contro l’attuale 16,4% italiano).

Sarà cruciale il ruolo crescente dell’AI Generativa e delle soluzioni che integrano AI, dati e processi digitali: progetti di ottimizzazione, marketing avanzato, customer experience, logistica e supply-chain si dimostrano i più promettenti sia per le PMI che per le grandi imprese.

Inoltre, l’unione tra industria, AI, automazione e digital supply-chain rappresenta un’importante opportunità per rilanciare la competitività del settore manifatturiero e dell’Industria 4.0. Per sfruttare appieno questo potenziale e ridurre il divario attuale, si rende necessaria l’implementazione di politiche di supporto per le PMI, attraverso investimenti in infrastrutture digitali, formazione, incentivi mirati e accesso facilitato a tecnologie a basso costo, elementi che diventeranno un fattore strategico per la competitività dell’intero sistema Paese.

I lavori nati grazie all’AI e che non esistevano 3 anni fa

L’esplosione dell’Intelligenza Artificiale generativa, della disponibilità di dati su larga scala e della potenza di calcolo accessibile hanno innescato una nuova ondata di creazione di mestieri.

Molte aziende — sia tech che tradizionali — hanno iniziato a integrare sistemi di AI non come progetti “sperimentali”, ma come asset strutturali.

Questo ha generato la domanda per figure professionali nuove, spesso ibride, che uniscono competenze tecniche, creative, manageriali e verticali in specifici ambiti.

Queste nuove professioni sono emerse negli ultimi 2–3 anni per rispondere a bisogni reali:

• Saper progettare e condurre modelli generativi (testo, immagine, audio, video)
• Rendere sicuro, etico e regolamentato l’uso dell’AI
• Integrare l’AI nei sistemi aziendali (backend, infrastruttura, produzione)
• Valorizzare la creatività aumentata dall’AI (marketing, contenuti, UX)
• Applicare l’AI a settori verticali (finanza, healthcare, IoT)

Di seguito, le 25 professioni emergenti più rappresentative divise per cluster, con descrizione e ambiti di applicazione.

Generative AI & Prompting

Prompt Engineer
Professionista che formula, affina e ottimizza i “prompt” (istruzioni testuali o dati) da dare a modelli di AI generativa (LLM, modelli multimodali), per ottenere output coerenti, pertinenti e di qualità. Il prompt engineer traduce esigenze di business in input efficaci per l’AI, riducendo la necessità di editing manuale.
Ambiti di pertinenza: aziende di software/servizi, marketing, content creation, media, comunicazione, customer support.

Generative AI Performance Engineer
Figura tecnica che si occupa dell’ottimizzazione delle prestazioni dei modelli AI generativi in ambienti di produzione: latenza, costi di inference, scalabilità, efficienza computazionale.
Ambiti di pertinenza: tech, SaaS, piattaforme AI, cloud services, gaming, entertainment.

AI World Builder
Specialista che progetta ambienti virtuali o ibridi intelligenti — realtà aumentata, virtuale, smart‑workspace, metaversi, training immersivi — sfruttando AI, IoT, dati real‑time.
Ambiti di pertinenza: formazione, training aziendale, entertainment, real estate virtuale, simulazione industriale.

AI Content Curator
Professionista che seleziona, modera e verifica i contenuti generati dall’AI: testi, immagini, video. Garantisce qualità, coerenza narrativa e aderenza del contenuto agli standard del brand o alle normative.
Ambiti di pertinenza: media, content marketing, comunicazione, publishing, social media, e‑commerce.

AI Prompt Engineer “Emozionale”
Ruolo specializzato nel progettare prompt che stimolano nei modelli generativi capacità di interpretare e replicare sfumature emotive, tono, empatia, adatto ad assistenti virtuali, chatbot per customer care, salute digitale, supporto psicologico.
Ambiti di pertinenza: healthtech, customer service, wellness, assistenza online, media & entertainment.

Gestione Etica e Governance dell’AI

Chief AI Officer (CAIO)
Figura di senior management responsabile della strategia AI aziendale, dell’integrazione dei progetti AI, dell’adozione etica e responsabile dell’AI, della compliance, e del coordinamento tra business, IT e governance.
Ambiti di pertinenza: tutte le grandi imprese che integrano AI, finanza, insurance, industria, tech.

AI Governance Specialist
Professionista che sviluppa e implementa politiche, framework e processi per l’uso responsabile e conforme all’AI in azienda, tenendo conto di regolamenti (es. AI Act), privacy, trasparenza, sicurezza e bias.
Ambiti di pertinenza: finance, insurance, pubblica amministrazione, grandi imprese, data‑driven companies.

AI Ethicist / Ethics Specialist
Esperto nell’analisi dell’impatto sociale, etico e dei bias degli algoritmi AI: valuta fairness, trasparenza, responsabilità, proponendo linee guida e best practice per un uso etico.
Ambiti di pertinenza: tech, università/ricerca, compliance regulation, public sector, aziende che gestiscono dati sensibili.

Ethical Algorithm Auditor
Auditor indipendente o interno che verifica che algoritmi di decision-making, raccomandazione o scoring siano conformi a criteri di equità, trasparenza e privacy; testa performance, bias, spiegabilità.
Ambiti di pertinenza: fintech, HR tech, servizi finanziari, assicurazioni, qualsiasi azienda che usa modelli per decisioni automatizzate.

AI Risk Manager
Professionista che identifica, valuta e mitiga i rischi legati all’adozione dell’AI: reputazione, compliance, errori algoritmici, gestione del dato, cybersecurity, rischi operativi.
Ambiti di pertinenza: corporate governance, industria, fintech/insuretech, consulenza, grandi aziende con sistemi AI.

Infrastruttura e Sviluppo AI

Digital Twin Engineer
Ingegnere che crea repliche digitali (digital twin) di macchine, impianti, processi fisici o sistemi complessi, integrando dati IoT, sensori e AI per simulazioni, manutenzione predittiva, ottimizzazione processi.
Ambiti di pertinenza: industria 4.0, manifattura, logistico, energia, smart manufacturing.

MLOps Engineer
Professionista che sviluppa e mantiene pipeline di machine learning, gestisce il deploy, il monitoraggio e la manutenzione dei modelli in produzione, assicurando scalabilità, qualità e continuità operativa.
Ambiti di pertinenza: aziende tech, data‑heavy companies, SaaS, prodotti software basati su AI, servizi cloud, ricerca & sviluppo.

AI Solution Architect
Architetto di sistema che progetta l’architettura complessiva per l’integrazione di soluzioni AI in infrastrutture esistenti, assicurando compatibilità, scalabilità, sicurezza e governance.
Settori utili: enterprise, grandi aziende, servizi IT, integratori software, cloud provider.

Data Fabric Engineer
Specialista nella costruzione di un’infrastruttura dati coerente e distribuita (on‑premise / cloud / multicloud), essenziale per alimentare sistemi AI su larga scala, garantendo qualità dei dati, governance e accessibilità.
Ambiti di pertinenza: fintech, retail omnicanale, grandi imprese con dati distribuiti, healthcare, industry data‑driven.

Applied Generative AI Specialist
Professionista che personalizza modelli generativi (testo, immagine, audio) su misura per casi d’uso aziendali specifici — ad esempio generazione contenuti, automazione documentale, creatività assistita.
Ambiti di pertinenza: marketing, content production, e‑commerce, digital agencies, media, creative industries.

User Experience e Contenuti Creati con l’AI

UX Developer (AI Interface)
Sviluppatore/designer focalizzato sulla creazione di interfacce e strumenti UX specificamente progettati per l’interazione con AI: chatbot, strumenti di generazione, dashboard intelligenti, interfacce conversazionali.
Ambiti di pertinenza: software, SaaS, app AI, servizi digitali, UX/UI design, prodotti consumer tech.

AI Trainer / Annotator Avanzato
Figura che si occupa di “allenare” modelli AI: annotazione e pulizia dati, revisione output, curatela dati, addestramento modelli di machine learning generativi e supervisione dei risultati.
Ambiti di pertinenza: data science, ricerca & sviluppo, aziende che sviluppano o usano modelli AI, servizi di data‑labeling, outsourcing AI.

AI Marketing Specialist
Professionista che utilizza AI per creare, ottimizzare e personalizzare campagne di marketing, contenuti, UX, customer journey, analisi dati e targeting avanzato.
Ambiti di pertinenza: marketing, e‑commerce, advertising, media, agenzie digitali, retail.

AI Visual Specialist / Designer
Designer che sfrutta modelli di generazione immagine/video per creare asset grafici, visual content, concept art, design visivo per campagne, prodotti, media, pubblicità — combinando creatività e AI.
Ambiti di pertinenza: advertising, media, graphic design, moda, entertainment, UX/UI, creatività digitale.

AI‑Enhanced Video Editor
Montatore/video maker che impiega strumenti AI per editing video, generazione di contenuti, voice‑over, color grading, automazione flussi video, gestione librerie e produzione multimediale avanzata.
Ambiti di pertinenza: media, produzione video, contenuti digitali, marketing video, entertainment, comunicazione.

AI Applicata a Settori Specifici

FinTech AI Risk Analyst
Specialista che utilizza modelli AI per analizzare il rischio in ambito finanziario: frodi, credito, scoring, compliance normativa, valutazione del rischio in tempo reale.
Ambiti di pertinenza: banche, fintech, finance, insurance, consulenza finanziaria, regtech.

Healthcare AI Specialist (Diagnostica / Dati Medici)
Professionista, spesso con background sanitario, che integra AI per diagnostica, analisi immagini, predizione clinica, gestione dati pazienti, drug‑discovery, medicina predittiva.
Ambiti di pertinenza: ospedali, cliniche, aziende medtech, ricerca farmaceutica, health‑tech, diagnostica per immagini, telemedicina.

Edge AI Developer
Sviluppatore che progetta, implementa e ottimizza modelli AI su dispositivi edge (IoT, sensori, droni, automazione industriale), dove le risorse di calcolo sono limitate e serve efficienza.
Ambiti di pertinenza: IoT, industrial automation, smart devices, logistica, industria 4.0, smart city.

AI Consultant (Integrazione Strategica)
Consulente strategico che guida le aziende nell’adozione dell’AI: analizza processi, definisce roadmap, gestisce il cambio tecnologico e culturale, consiglia investimenti in AI e tecnologie digitali.
Ambiti di pertinenza: consulenza, management, grandi imprese, PMI in trasformazione digitale, startup, ambito pubblico.

NLP Specialist (LLM Specialist)
Specialista in elaborazione del linguaggio naturale (NLP) focalizzato sui grandi modelli linguistici (LLM): adattamento, customizzazione, tuning, fine‑tuning, personalizzazione per applicazioni specifiche (chatbot, analisi testo, assistenti vocali).
Ambiti di pertinenza: software, AI products, customer service, sviluppo chatbot, traduzioni, ricerca, media & comunicazione.

Considerazioni sull’evoluzione futura

Molte di queste figure non erano praticamente immaginabili prima dell’avvento delle moderne AI generative e dei modelli di deep learning: nascono oggi come risposta diretta a una nuova tecnologia.

Alcuni ruoli (ad esempio Prompt Engineer, AI Ethicist, MLOps Engineer) diventano funzioni strutturali: non “una tantum”, ma parte stabile dell’organigramma aziendale.

Il mercato richiede figure ibride, che uniscano competenze tecniche, creative, analitiche, regolatorie e di business: la formazione sarà cruciale.

La varietà dei settori — da healthcare a finanza, da media a industria — dimostra che l’AI non è un fenomeno verticale ma trasversale: la domanda di professionisti AI attraversa l’intero tessuto economico.

I trend di crescita per le nuove professioni

Il panorama delle professioni sta cambiando a un ritmo accelerato grazie all’avanzamento dell’Intelligenza Artificiale (AI), che sta creando non solo nuovi mestieri, ma anche trasformando quelli già esistenti. Mentre alcuni lavori stanno scomparendo a causa dell’automazione, altri stanno emergendo con tassi di crescita superiori rispetto a quelli tradizionali.

Nei prossimi anni, i settori chiave che registreranno la maggiore crescita di professioni AI sono i seguenti:

Fintech & Cybersecurity: la crescente digitalizzazione delle transazioni e la necessità di protezione dei dati rende il settore finanziario e quello della cybersecurity sempre più rilevanti. Profili come FinTech AI Risk Analyst e Cybersecurity AI Specialist sono destinati a crescere esponenzialmente.

Healthcare & MedTech: l’adozione dell’AI per la diagnostica, la medicina predittiva e la gestione delle informazioni sanitarie sta creando una domanda per specialisti in AI per la salute e diagnostica assistita dall’AI. L’uso di modelli AI per l’analisi di immagini mediche, la gestione dei pazienti e la ricerca biomedica è destinato ad aumentare notevolmente.

AI Generativa e Machine Learning: la domanda di professionisti specializzati in AI generativa, deep learning e machine learning sta crescendo rapidamente. Profili come Generative AI Specialist, MLOps Engineer e AI Solution Architect sono tra i più ricercati.

Automazione Industriale e IoT: con l’espansione dell’Industria 4.0, cresce la domanda di ingegneri e specialisti in AI applicata alla manifattura, automazione industriale, e Internet of Things (IoT). Questi professionisti ottimizzano la produzione attraverso l’analisi dei dati in tempo reale e l’automazione dei processi industriali.

Retail & E-commerce: l’e-commerce e i settori retail stanno rapidamente adottando AI per la personalizzazione dei contenuti, ottimizzazione delle scorte e analisi comportamentale. Profili come AI Marketing Specialist e AI Visual Designer sono destinati a vedere una forte crescita.

Ruoli in crescita: le professioni AI in espansione

Sulla base dei trend attuali, alcuni ruoli stanno registrando una crescita notevole:

• Generative AI Specialist
  L’ascesa dell‘AI generativa ha creato una forte domanda per specialisti in grado di progettare e implementare modelli che producono contenuti autonomamente (testo, immagini, video, musica). Questi ruoli sono particolarmente richiesti nei settori del marketing, della creazione di contenuti e del design.
• MLOps Engineer
  Con l’aumento dell’uso dei modelli machine learning (ML) nelle applicazioni aziendali, il ruolo di MLOps Engineer, che si occupa di integrare, monitorare e mantenere i modelli ML in produzione, è diventato cruciale. Il forte investimento in data science e infrastrutture cloud sta alimentando questa crescita.
• AI Solutions Architect
  Gli AI Solution Architect sono esperti nell’integrare AI nelle soluzioni aziendali esistenti, progettando sistemi scalabili che ottimizzano la gestione dei dati e l’automazione dei processi aziendali. Questi ruoli sono fondamentali nelle aziende che puntano a digitalizzare e ottimizzare i propri processi con AI.
• AI Risk Manager
  Con l’adozione crescente dell’AI, aumenta la necessità di gestire i rischi legati alla privacy, alla sicurezza dei dati e all’etica dell’intelligenza artificiale. Gli AI Risk Manager sono responsabili di identificare, analizzare e mitigare i rischi associati all’uso di AI nei processi aziendali.
• AI Health Specialist
  L’applicazione dell’AI nel settore sanitario è in forte crescita, con ruoli come Healthcare AI Specialist, che gestiscono sistemi diagnostici basati su AI per migliorare l’efficacia del trattamento e la gestione dei pazienti. Le tecnologie AI, come ladiagnostica per immagini e l’analisi dei big data sanitari, sono sempre più adottate nelle cliniche e ospedali.

Secondo il World Economic Forum e i report di settore, le professioni AI registreranno una crescita superiore all’80% entro il 2030.

I settori che subiranno l’aumento più rapido sono finanza, salute, automazione industriale e marketing digitale, con una domanda sempre maggiore di competenze in machine learning, data science e AI governance.

Quali sono le retribuzioni medie per i lavori creati dall’AI?

Con la crescente domanda di competenze legate all’AI, i ruoli specialistici stanno registrando retribuzioni sensibilmente superiori rispetto a ruoli tradizionali. L’adozione dell’AI non significa solo nuovi lavori, ma anche nuove soglie di reddito — sia per paesi come Stati Uniti e Europa occidentale, sia per l’Italia. Questo paragrafo analizza:

Retribuzioni globali e maggiorazione per competenze AI secondo studi internazionali

Secondo Alcor BPO, realtà specializzata in R&D e team remote, lo stipendio medio per uno sviluppatore/engineer AI senior in Europa occidentale è circa 106.000 $/anno.
Nel 2025, il PwC – Global AI Jobs Barometer evidenzia che i lavoratori con competenze AI ottengono una retribuzione maggiorata da competenza AI media del +56% rispetto a colleghi senza AI skills.
Secondo lo stesso Barometer, l’adozione su larga scala di AI ha portato a un raddoppio del tasso di crescita salariale nei settori più esposti rispetto a quelli meno esposti.

Tabella Retribuzioni medie globali per professioni AI (2024–2025)

La retribuzione media annuale si riferisce ai valori globali per ciascuna professione, calcolati in dollari (convertiti in EUR per facilitare il confronto europeo).
Per quanto riguarda la crescita salariale, l’incremento medio rispetto a professioni equivalenti ma senza competenze in AI è pari al 56% in più.

Retribuzioni in Italia: range e differenze per seniority

In Italia le retribuzioni per ruoli AI risultano più modeste rispetto allo standard internazionale — ma mostrano una gamma significativa che dipende da seniority, città, specializzazione, e dimensione azienda.
Dai dati disponibili ricavati da TechCompenso, lo stipendio medio per un AI Engineer in Italia è circa 34.786 €/anno. Secondo Glassdoor, la mediana per un AI Engineer è circa 34.000 €/anno. Alcune fonti riportano per neolaureati AI Engineer 31.000–39.000 €/anno e per posizioni senior cifre superiori, anche se variabili.

Le competenze che salvano dal rischio automazione

Con l’automazione che avanza a grandi passi, l’adozione dell’Intelligenza Artificiale sta riducendo la domanda di professioni che svolgono attività ripetitive e standardizzabili. Tuttavia, ci sono competenze chiave che rendono un lavoratore meno vulnerabile all’automazione e, anzi, più prezioso per le aziende del futuro.

In questo paragrafo, descriveremo le competenze professionali che permetteranno ai lavoratori di adattarsi alle nuove sfide del mercato del lavoro e di proteggersi dal rischio di automazione.

Mentre l’automazione gestisce le attività routinarie, le soft skills sono destinate a diventare ancora più centrali nel futuro del lavoro.

Le competenze trasversali, che comprendono abilità come la creatività, il pensiero critico, la leadership e la comunicazione, sono difficili da replicare per le macchine e resteranno essenziali in molti ruoli.

Le principali soft skills richieste per i lavori del futuro

Creatività: le macchine possono generare contenuti, ma la creatività umana è necessaria per pensare fuori dagli schemi, progettare soluzioni innovative e adattarsi ai cambiamenti del mercato.

Pensiero critico e problem-solving: l’abilità di risolvere problemi complessi e di pensare in modo analitico è irrinunciabile in un contesto in cui le AI sono utilizzate per ottimizzare i processi, ma non possono ancora prendere decisioni autonome con piena consapevolezza.

Collaborazione e adattabilità: le aziende avranno bisogno di professionisti che sappiano lavorare in team, adattarsi rapidamente e rispondere alle dinamiche di un mercato in continua evoluzione. L’AI non può (ancora) sostituire l’interazione umana che crea valore in un contesto sociale e aziendale.

Leadership e gestione del cambiamento: La capacità di guidare un team, motivare i collaboratori e gestire il cambiamento all’interno delle aziende digitalizzate è una competenza fondamentale.

Competenze specifiche legate alla tecnologia

Nonostante l’automazione in crescita, ci sono alcune competenze tecniche che sono essenziali per il futuro del lavoro. In particolare, le competenze legate all’AI, ai sistemi avanzati di machine learning, alla programmazione e alla gestione dei big data saranno sempre più richieste.

Le competenze tecniche più richieste per salvaguardare il proprio posto nel futuro del lavoro sono:

Data Science e Analisi Dati: le aziende accumulano enormi quantità di dati e necessitano di data scientist per analizzarli, interpretarli e prendere decisioni basate su informazioni concrete. La capacità di lavorare con i big data è quindi una competenza molto ricercata.

Machine Learning e AI: la conoscenza di modelli predittivi e algoritmi di machine learning permette di sviluppare sistemi intelligenti che possono automatizzare i processi, ma anche di collaborare con le tecnologie AI per migliorare i flussi di lavoro aziendali.

Sviluppo software e automazione: Le competenze legate alla programmazione (Python, Java, C++) e alla creazione di applicazioni intelligenti sono essenziali. Inoltre, gli esperti di automazione industriale saranno sempre più richiesti per ottimizzare i processi produttivi nelle fabbriche 4.0.

Cloud Computing: con l’aumento dell’utilizzo di piattaforme cloud per gestire l’AI, chi ha competenze nel cloud management sarà fondamentale per la gestione dei dati, l’infrastruttura e i modelli di AI nelle aziende.

Competenze legate alla gestione dell’AI

La gestione dell’intelligenza artificiale è un’area in forte espansione, che richiede professionisti capaci di integrare l’AI nei processi aziendali, supervisionare l’utilizzo etico dell’AI e monitorare l’impatto sociale della tecnologia. Professioni come l’AI Governance Specialist, l’AI Risk Manager e l’Ethics Officer sono destinate a crescere.

Inoltre, l’AI governance implica anche la capacità di valutare e gestire i rischi legati all’AI, come quelli associati alla privacy e alla sicurezza dei dati.

Le competenze legate alla gestione etica dell’AI sono ormai imprescindibili per le aziende che vogliono integrare l’AI in modo responsabile.

L’importanza dell’apprendimento continuo e della formazione

Il rischio di automazione non riguarda solo i lavori che scompariranno, ma anche quelli che saranno trasformati dalla digitalizzazione.

Per rimanere competitivi, i lavoratori dovranno continuamente aggiornare le proprie competenze e acquisire nuove capacità legate alla tecnologia e all’AI.

La formazione continua diventa quindi un elemento chiave per salvaguardare la propria carriera nel lungo periodo.

Le soft skills e le competenze tecniche devono essere aggiornate regolarmente, sia attraverso corsi specifici, programmi universitari, o formazione sul lavoro, per stare al passo con le tecnologie emergenti.

L’adozione crescente dell’AI è destinata a cambiare radicalmente il panorama lavorativo, ma non tutte le professioni sono a rischio.

Se il lavoratore non si adatta e non sviluppa competenze digitali, il rischio di essere sostituito dall’AI aumenterà.

Le competenze uniche e la capacità di gestire e interagire con l’AI saranno fondamentali per chi vorrà avere un futuro nel nuovo mercato del lavoro.

Fonti

ISTAT – Imprese e ICT 2024 (rapporto ufficiale)

ISTAT – Imprese e ICT 2025 (rapporto ufficiale)

Politecnico di Milano – Osservatorio Artificial Intelligence 2024

ESG360 – report su incremento mercato AI e adozione Generative AI 2024–2025

Maker Faire Rome – analisi digitalizzazione e adozione AI nelle imprese italiane 2024

Coursera trend AI jobs 2025 – 9 Artificial Intelligence (AI) Jobs to Consider in 2026

The rising demand of AI roles and skills trends 2025 – https://www.dypatilonline.com/blogs/ai-career-trends-top-skills-learn

Analisi del mercato del lavoro AI 2025–2026 e crescita delle AI‑job listings – https://www.upskillist.com/blog/how-to-identify-high-demand-ai-roles/

Budapest College – Fastest Growing Jobs in 2025

World Economic Forum – Future of Jobs Report 2025

OECD – Employment Outlook 2024

Alcor BPO – AI Engineer Salary by Country 2023/2025

PwC – Global AI Jobs Barometer 2025

TechCompenso – Database stipendi medi AI Engineer Italia

Glassdoor – Mediana e range stipendi AI Engineer Italia

Adecco / fonti di mercato — Range indicativi per junior/senior in Italia