Un recente articolo del MIT Technology Review, pubblicato il 6 aprile 2026, evidenzia come l'elasticità dei prezzi sia il dato fondamentale per analizzare l'impatto effettivo dell'intelligenza artificiale sul mercato del lavoro. La notizia, ripresa anche da testate come AI Sec Watch e AI Against Humanity, critica l'approccio attuale che si limita a misurare l'esposizione di un'occupazione all'AI, definendolo insufficiente per prevedere reali cambiamenti occupazionali.
Il punto cruciale è che se l'AI rende la produzione più efficiente e meno costosa, la conseguente riduzione dei prezzi può stimolare un aumento della domanda tale da creare nuovi posti di lavoro o trasformare quelli esistenti, anziché semplicemente sostituirli. Senza una raccolta sistematica di dati sull'elasticità dei prezzi a livello economico, economisti e legislatori si trovano a operare con stime imprecise sull'evoluzione dell'occupazione.
Per colmare questa lacuna, è necessario un impegno su vasta scala, definito come un "progetto Manhattan" per la raccolta dati. Questo richiede partnership pubblico-private e una rigorosa attenzione alla privacy dei dati. In Europa, l'applicazione del GDPR (Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati) rende la raccolta e l'aggregazione di tali informazioni una sfida complessa, ma non insormontabile, spingendo verso soluzioni innovative per la condivisione anonima e sicura dei dati. Questa infrastruttura di misurazione consentirebbe ai governi di indirizzare in modo più efficace i fondi per lo sviluppo delle competenze e di progettare reti di sicurezza più mirate per i lavoratori.