L’inserimento nel mercato del lavoro degli immigrati è stato studiato con grande interesse nelle scienze economiche e sociali degli ultimi decenni. Lo scopo del presente contributo è valutare, attraverso l’utilizzo di un modello di tipo Probit, l’associazione tra l’essere o meno occupato e il livello di integrazione misurato con approccio multidimensionale distin-guendo tra gli ambiti culturale, sociale e politico. A tale scopo si fa ricorso ai dati dell’in-dagine campionaria su «Condizione e integrazione sociale dei cittadini stranieri», condotta dall’Istat nel 2011-2012. I risultati indicano che integrazione culturale e sociale sono fortemente associate alla probabilità di occupazione degli immigrati, mentre la dimensione dell’integrazione politica non pare svolgere un ruolo di rilievo. Tali evidenze sottolineano il ruolo centrale giocato dall’integrazione nell’inserimento lavorativo, sebbene con impor-tanti differenze in base a età e genere.

L’intelligenza artificiale attraversa la sua terza «primavera», caratterizzata dall’avvento dell’IA generativa e dall’accelerazione impressa dal lancio di ChatGPT nel 2022. A differenza delle precedenti stagioni, l’attuale fase di sviluppo appare destinata a un impatto duraturo anche grazie alla convergenza con altre tecnologie digitali quali Big Data, cloud computing e reti a banda ultralarga. Questo ecosistema tecnologico sta determinando trasformazioni profonde nel mercato del lavoro. Questo breve contributo si propone di analizzare queste trasformazioni passando in rassegna la letteratura scientifica che ha esaminato gli impatti dell’intelligenza artificiale sulle competenze e sull’occupazione. Vengono illustrati i due principali approcci metodologici sviluppati dalla ricerca internazionale: l’analisi task-based, che scompone le professioni nei compiti che le compongono per valutarne l’esposizione all’automazione, e l’analisi dei job posting online, che monitora l’evoluzione della domanda di competenze. Dal le evidenze esaminate emerge come l’IA colpisca prevalentemente lavoratori qualificati con mansioni cognitive avanzate, diversamente dalle precedenti ondate di automazione che interessavano principalmente il lavoro manuale. Per quanto riguarda specificamente il contesto italiano, si rilevano le criticità peculiari legate al significativo mismatch di competenze, al declino demografico e alla concentrazione territoriale dell’innovazione, sottolineando la necessità di politiche formative mirate e di un attento monitoraggio delle dinamiche del mercato del lavoro nella transizione digitale, bilanciando le opportunità di produttività con i rischi di ampliamento delle disuguaglianze.