Prima l’AI ti fa licenziare, poi si lava la coscienza con un po’ di formazione

RAISE US è nata il 26 giugno 2026 come coalizione bipartisan per la riqualificazione dei lavoratori americani colpiti dall’AI. I fondatori sono Gina Raimondo, ex Segretario al Commercio dell’amministrazione Biden, ed Eric Holcomb, ex Governatore dell’Indiana in quota repubblicana. L’obiettivo dichiarato è raccogliere 1 miliardo di dollari per programmi di retraining. Quello che la comunicazione ufficiale non mette in primo piano è chi finanzia l’iniziativa: OpenAI, Microsoft, Anthropic e Amazon — ovvero le aziende che hanno investito centinaia di miliardi di dollari nello sviluppo dell’AI che ha reso obsolete le competenze che RAISE US si propone di riqualificare.

I 500 milioni già raccolti sono una cifra significativa in termini assoluti. In rapporto agli investimenti nel settore AI, sono irrisori. Le stesse aziende fondatrici di RAISE US hanno investito complessivamente oltre 100 miliardi di dollari in AI solo nel 2025. Il rapporto tra investimento nell’automazione e investimento nella riqualificazione è di circa 200 a 1. Non è una critica moralistica: è un dato che aiuta a contestualizzare le aspettative realistiche su cosa RAISE US possa ottenere con le risorse disponibili.

Il conto dei posti di lavoro: 76.000 eliminati, 85 milioni a rischio

La coalizione RAISE US nasce in risposta a una tendenza già in corso e misurabile. Secondo una ricerca SSRN che analizza i dati del mercato del lavoro americano, 76.440 posti di lavoro sono stati eliminati direttamente a causa dell’AI nei dodici mesi precedenti al lancio di RAISE US. Non sono stime: sono dati di disoccupazione dichiarata con causalità documentata.

Il World Economic Forum stima che entro la fine del decennio siano a rischio 85 milioni di posti di lavoro globali per effetto dell’automazione AI. Non tutti verranno eliminati: alcuni si trasformeranno, altri verranno compensati da nuove figure professionali. Ma la velocità della trasformazione supera storicamente la velocità di adeguamento del sistema formativo. Ogni ciclo tecnologico precedente — dall’automazione industriale all’informatizzazione degli anni ’90 — ha prodotto un periodo di transizione in cui i lavoratori con competenze obsolete hanno pagato il costo del cambiamento prima che il mercato producesse nuove opportunità equivalenti in volume e qualità.

L’AI è più rapida e più pervasiva dei cicli precedenti. Tocca simultaneamente il lavoro manuale e quello cognitivo, i ruoli di bassa qualifica e quelli specializzati, il settore privato e quello pubblico. Il lavoratore di 50 anni con 25 anni di esperienza in un ruolo che l’AI sta automatizzando ha un profilo di rischio molto diverso da quello di un giovane laureato che entra nel mercato del lavoro in questa transizione — e i programmi di retraining raramente distinguono tra questi due profili con l’attenzione necessaria.

Cosa dice la ricerca sull’efficacia del retraining

La Brookings Institution ha analizzato l’efficacia dei programmi di riqualificazione lavorativa negli ultimi trent’anni con una conclusione scomoda: i risultati sono sistematicamente deludenti. I lavoratori che completano programmi di retraining ottengono in media salari inferiori rispetto al loro livello pre-disoccupazione. Il jobless boom — crescita economica senza crescita occupazionale — è già in corso in alcuni settori, e i programmi di retraining non sembrano invertire la tendenza strutturale, con tassi di occupazione stabile che raramente superano il 60% nel medio periodo. Le ragioni sono strutturali: i programmi si concentrano su skill tecniche che invecchiano rapidamente, non affrontano le barriere geografiche e di mobilità, e non tengono conto del contesto del mercato locale.

Harvard ha documentato uno specifico effetto AI sui lavoratori in settori esposti all’automazione: i lavoratori che completano programmi di riqualificazione in ruoli adiacenti a quelli automatizzati ottengono salari tra il 25 e il 29% inferiori rispetto ai colleghi non esposti alla disruption AI. Il gap persiste nel tempo e tende ad ampliarsi, non a ridursi. I programmi di retraining non restaurano il livello salariale precedente: abbassano il piano su cui il lavoratore ricomincia.

L’evidenza empirica suggerisce che il problema non è la disponibilità di formazione ma la struttura del mercato del lavoro che i lavoratori riqualificati devono re-entrare. Un programma di sei mesi su competenze data analytics non basta se il mercato locale non ha domanda per quelle competenze, se il lavoratore non ha reti professionali nel nuovo settore, se l’età e le responsabilità familiari limitano la mobilità geografica. RAISE US non affronta queste barriere strutturali con il budget attuale. Mille dollari per lavoratore — la cifra implicita se si dividono i 500 milioni per 76.000 persone già colpite — non copre un programma serio di riqualificazione.

Il paradosso di The Register: “Ci dispiace aver speso i tuoi stipendi per i datacenter”

Il sottotitolo che The Register ha usato per coprire il lancio di RAISE US è “Sorry we spent your wages on data centers” — e cattura la contraddizione meglio di qualsiasi analisi di policy. Le aziende che finanziano RAISE US hanno aumentato i propri margini operativi sostituendo lavoratori con AI. Parte di questi margini viene ora reinvestita in programmi per i lavoratori sostituiti. La matematica non torna: i guadagni di produttività all’interno delle aziende sono stati trattenuti dagli azionisti, non redistribuiti ai lavoratori; ora una frazione ridottissima di quegli stessi guadagni viene versata in un fondo filantropico.

Questo non è cinismo: è la struttura normale del mercato capitalistico in cui RAISE US opera. Ma è importante non confondere la filantropia con la politica industriale. Un miliardo di dollari in fondi privati non è un programma di welfare strutturale: è una donazione volontaria che non cambia le condizioni di fondo che hanno prodotto il problema. La politica pubblica sull’AI e il lavoro in Europa si muove in una direzione diversa — non sostituzione ma obbligo di consultazione e salvaguardia — ma negli Stati Uniti il framework è ancora prevalentemente volontario.

Chi guadagna davvero da RAISE US

I beneficiari diretti di RAISE US sono i lavoratori che accederanno ai programmi — ammesso che i programmi siano efficaci, circostanza su cui l’evidenza empirica è scettica. Ma ci sono beneficiari indiretti la cui posizione merita di essere analizzata.

Le aziende fondatrici ottengono una narrativa di responsabilità sociale in un momento in cui la pressione politica e regolatoria sull’impatto dell’AI sull’occupazione è in aumento. RAISE US non risolve il problema, ma crea lo spazio retorico per rispondere alle critiche con un “stiamo investendo nella soluzione”. Il bipartisanismo della coalizione — Raimondo democratica, Holcomb repubblicano — amplia questo spazio retorico verso entrambi gli schieramenti politici.

Gli enti formativi che riceveranno i fondi di RAISE US per sviluppare programmi di retraining ottengono finanziamenti per attività che avrebbero comunque senso ma che raramente ricevono capitali adeguati. In questo senso, RAISE US ha un impatto positivo reale — anche se limitato — sulla capacità del sistema educativo di rispondere alla trasformazione del mercato del lavoro.

La domanda giusta per valutare RAISE US

La domanda giusta non è se RAISE US abbia buone intenzioni — quasi certamente ce le ha. La domanda è se sia progettata per risolvere il problema o per gestire la sua visibilità politica. I dati sull’efficacia del retraining, il rapporto tra fondi disponibili e scala del problema, la struttura volontaria dell’iniziativa — tutti questi elementi suggeriscono che RAISE US è una risposta proporzionata alla necessità politica delle aziende fondatrici di dimostrare responsabilità, non alla scala reale della disruption occupazionale che l’AI sta producendo.

Una risposta proporzionata alla scala del problema richiederebbe politiche pubbliche vincolanti, non fondi privati volontari. Richiederebbe un ripensamento dei modelli di welfare legati all’occupazione — assicurazione contro la disruption tecnologica, ridistribuzione dei guadagni di produttività, investimenti strutturali nel sistema formativo — che nessuna coalizione privata può finanziare o implementare da sola. RAISE US è utile nei limiti di ciò che può fare. Ma i limiti di ciò che può fare sono molto più stretti di ciò che la narrativa del lancio suggerisce.