In accademia le opinioni sono infinite. Aggiungerò un "but see" :-).
Comunque, Brynjolfsson è di un altro livello. Iscenko, tra l'altro, lavora
per Google, la dovremmo squalificare come gli Antropici ;-).

Giancarlo

On Mon, 20 Jul 2026 at 21:12, Stefano Quintarelli <[email protected]>
wrote:

>
>
> On 20/07/26 21:34, GC F wrote:
> > Il paper di Anthropic però dà un altro dato importante, che conferma le
> > risultanze di altro paper molto noto: Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar
> > and Ruyu Chen, 'Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent
> > Employment Effects of Artificial Intelligence' (Stanford Digital Economy
> > Lab Working Paper, August 2025): l'assunzione di giovani tra i 22 e 25
> > anni è diminuita nelle occupazioni esposte (Brynjolfsson, Chandar and
> > Chen: "The first careful study of generative AI's employment effects
> > found a 13 per cent relative decline in employment for early-career
> > workers in the most exposed occupations since late 2022, concentrated
> > among those aged 22 to 25, with older workers in the same occupations
> > largely unaffected"). Questo è un primo segnale preoccupante di quel che
> > potrà succedere a breve e che fornirebbe indizi circa l'inizio di un
> > processo che chiamo "career-path collapse" - il canarino appunto nella
> > miniera.
>
> il canarino nella miniera era morto prima, pero'...
>
> Se Chatgpt, il primo llm, avesse innescato il calo delle assunzioni
> entry-level, ci si aspetterebbe che il declino inizi dopo il suo lancio
> o almeno nello stesso periodo. Ma non è quello che mostrano i dati: un
> forte declino era già iniziato sei mesi prima. Se si guarda dove
> lavorano effettivamente i lavoratori «esposti all’intelligenza
> artificiale», si nota che sono prevalentemente concentrati nella
> tecnologia, nella finanza e nei servizi professionali (circa il 38% di
> loro, rispetto solo al 2% nelle occupazioni «meno esposte
> all’intelligenza artificiale»). Sono proprio questi i settori più
> sensibili ai tassi di interesse e ai costi di capitale: quando il denaro
> diventa costoso, queste industrie rinunciano prima ad assumere.
> Lo studio di Google mostra che la correlazione con l’andamento dei tassi
> di interesse è molto forte: nel marzo 2022, la Federal Reserve ha
> iniziato ad aumentare i tassi di interesse, dando il via al ciclo di
> stretta monetaria più aggressivo degli ultimi quattro decenni. Questo è
> esattamente il momento in cui le offerte di lavoro per le «occupazioni
> esposte all’intelligenza artificiale» hanno iniziato a diminuire. A ben
> vedere anche questa potrebbe non essere l’unica motivazione: nello
> stesso periodo negli USA è entrata in vigore una norma che ha modificato
> il trattamento contabile delle spese di ricerca e sviluppo, limitandone
> la deducibilità fiscale. Riporta Quartz che «pubblicamente, le aziende
> hanno citato come motivazioni per i licenziamenti organici pletorici e
> l’intelligenza artificiale, ma internamente i fogli di calcolo
> finanziari raccontavano una storia diversa. Le note del management
> contenute nei documenti finanziari hanno rivelato che la ricerca e
> sviluppo era diventata più costosa, e che l’organico rappresentava la
> spesa di ricerca e sviluppo più significativa nel settore tecnologico.
> Di conseguenza, ridurre il personale è diventato un modo semplice per
> ridurre i costi»
>
> Cfr. Z. Iscenko e F. Curto Millet, Looking for the Ladder: Is ai
> Impacting Entry-Level Jobs?, gennaio 2026:
> https://eig.org/wp-content/uploads/2026/01/TAWP-Iscenko-Millet.pdf.
>
> Cfr. C. Baab, The hidden time bomb in the tax code that’s fueling mass
> tech layoffs, «Quartz», 23 dicembre 2025:
>
> https://qz.com/tech-layoffs-tax-code-trump-section-174-microsoft-meta-1851783502
> .
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