condivido
stick to the annual reports
il personale ha iniziato ad essere ridotto da prima di chatgpt per
effetto del cambiamento fiscale negli ammortamenti.
ciao, s.
On 20/07/26 22:36, GC F wrote:
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] <mailto:[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
<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 <https://qz.com/tech-layoffs-tax-code-trump-
section-174-microsoft-meta-1851783502>.
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