Guida autonoma: l’impatto sul mondo del lavoro, lo studio IRU

2 February 2021

IRU (International Road Transport Union) ha di recente pubblicato un rapporto che presenta i risultati dello studio condotto sulle possibili implicazioni occupazionali della guida connessa e automatizzata (CAD). Lo studio è stato realizzato per conto della Direzione generale per la ricerca e l’innovazione (DG RTD) della Commissione europea su posti di lavoro, occupazione, competenze e conoscenze. Inoltre, sono state elaborate possibili opzioni in settori politici chiave per consentire all’Unione europea di agire tempestivamente.

Lo studio si pone due obiettivi: l’analisi e la valutazione degli impatti a breve, medio e lungo termine del CAD su posti di lavoro, occupazione, competenze e conoscenze, tenendo conto di possibili cambiamenti nei modelli di lavoro e nell’ambiente di lavoro, nei modelli aziendali e operativi. E, in secondo luogo, l’indagine e l’elaborazione di opzioni in aree politiche chiave, vale a dire posti di lavoro, occupazione, competenze, crescita, trasporti e R&I, affinché l’Unione Europea possa agire tempestivamente per la salvaguardia e il miglioramento degli effetti positivi, e la prevenzione o la mitigazione degli effetti negativi del CAD su posti di lavoro e occupazione. Queste opzioni tengono conto di possibili implicazioni e correlazioni con altre aree politiche come l’energia, l’ambiente, la sicurezza e l’ambiente e salute.
Questi due obiettivi si traducono in due compiti principali, che sono la valutazione dell’occupazione e l’impatto sociale del CAD, e l’analisi delle opzioni politiche.

Lo studio delinea quattro scenari per esplorare diverse condizioni per l’adozione della guida autonoma e la composizione del parco macchine fino al 2050. Gli scenari comprendono due condizioni che analizzano la massima e la minima ripresa e due casi intermedi:

Scenario 1: Veloce, privato, senza restrizioni e parzialmente distribuito (Assorbimento massimo);
Scenario 2: Veloce, privato, limitato e parzialmente distribuito (Assorbimento intermedio);
Scenario 3: Moderato, condiviso, ristretto e con distribuzione limitata (Assorbimento moderato);
Scenario 4: Lento, condiviso, limitato e a distribuzione limitata (Basso assorbimento).
Gli scenari sono progettati tenendo in considerazione una serie di fattori tra cui la tempistica dell’adozione dei veicoli CAD; il modello di mobilità personale; le condizioni per la circolazione dei veicoli CAD nelle aree urbane e rurali; la diversa distribuzione nel tempo nelle aree urbane e rurali nei diversi Paesi europei, il grado di accettazione degli utenti e il costo dei veicoli e servizi.

Per avere una visione completa degli impatti sull’occupazione delle tecnologie CAD, è necessario considerare gli effetti indiretti, cioè gli effetti secondari. La transizione verso il trasporto automatizzato accelera la crescita attraverso una spinta al rinnovo della flotta, ai veicoli di maggior valore e agli investimenti in infrastrutture e impianti. Questo non riguarda solo i settori manifatturiero e dei servizi, ma aumenta anche la domanda aggregata nell’economia nel suo complesso, che indirettamente guida l’occupazione.

Una maggiore crescita economica può anche facilitare la transizione verso nuovi requisiti di competenze e aiutare a migliorare alcune delle conseguenze negative dell’introduzione del CAD (perdite di posti di lavoro). Dato che un’economia prospera aumenta la potenziale creazione di entrate del governo, i governi saranno in una posizione migliore per rispondere alle sfide che vengono con il CAD. L’aumento delle entrate potrebbe essere usato per il sostegno agli investimenti, gli sforzi di riqualificazione per i lavoratori licenziati, o i sussidi di disoccupazione.

Il tasso di crescita annuale medio del PIL per l’UE negli anni dal 2020 al 2050 è dell’1,25%. L’adozione del CAD cambia leggermente lo sviluppo del PIL rispetto allo scenario di base. Nello scenario 1, il tasso medio annuo di crescita del PIL dell’UE tra il 2020 e il 2050 è dell’1,29%. Per gli altri scenari, l’impatto del CAD è positivo, ma meno pronunciato che nello scenario 1. L’aumento della domanda di veicoli automatizzati e i necessari investimenti in impianti di produzione e infrastrutture stimolano l’economia. Sia gli investimenti che il consumo dei trasporti sono più alti nello scenario 1, con una rapida adozione del CAD e un focus sul trasporto privato di passeggeri. Gli scenari 2 e 3 mostrano uno sviluppo simile del PIL, ma diversi fattori trainanti. Lo scenario 2 dimostra una maggiore importanza del consumo dei trasporti a causa di una rapida e privata adozione del CAD. Nello scenario 3, il CAD ha un impatto positivo sul PIL a causa degli investimenti richiesti per i servizi di condivisione. Questi spingono il PIL soprattutto dopo il 2040 e compensano il minor numero di veicoli venduti. Lo scenario 4 mostra un profilo simile, anche se ritardato nel tempo.

L’aumento del PIL e i suoi effetti indiretti positivi sull’occupazione possono compensare parzialmente la perdita di occupazione nei servizi di trasporto. Tuttavia, non è sufficiente a compensare completamente le grandi perdite di posti di lavoro. L’introduzione del CAD diminuisce l’occupazione totale in tutti gli scenari rispetto alla linea di base nel 2050.

I due modelli economici utilizzati, ASTRA (ASsessment of TRAnsport strategies model) e NEMESIS (New Econometric Model for Environment and Strategies Implementation for Sustainable Development), concordano sul fatto che l’occupazione totale si sviluppa negativamente a causa dell’introduzione del CAD. Quando il CAD arriva presto e senza restrizioni sul mercato, l’impatto negativo sull’occupazione totale è più grave perché si perdono più posti di lavoro nei servizi di trasporto. Entrambi i modelli mostrano simili effetti aggregati sull’occupazione, ma rispondono in modo diverso ai rispettivi driver economici. ASTRA si concentra sull’effetto di produttività degli investimenti nel CAD; invece in NEMESIS gli sviluppi sono guidati dalla diminuzione dei costi di trasporto del CAD che migliora la competitività e le esportazioni.

Il trasporto su strada è un settore cruciale per l’economia europea, non solo per la connettività che fornisce a persone e merci, ma anche per l’occupazione che crea in tutta l’UE. Nel 2020 circa 4,5 milioni di persone saranno impiegate nel trasporto merci su strada e 2,1 milioni nel suo equivalente per i passeggeri in tutta l’UE. L’introduzione del CAD ha un profondo impatto sulla domanda di posti di lavoro nel settore del trasporto stradale, specialmente nel trasporto merci.

Allo stesso tempo, si può notare un cambiamento nella domanda di posti di lavoro, che offre opportunità per altre categorie di lavoro legate al trasporto stradale. Inoltre, come risultato della diffusione del CAD, saranno creati posti di lavoro nell’industria delle costruzioni e ulteriori posti di lavoro sono generati nell’industria manifatturiera, in particolare nei settori dell’elettronica, dei computer e dell’IT che sviluppano e producono la tecnologia CAD. Oltre a questi cambiamenti del mercato del lavoro, ci sono ulteriori cambiamenti sociali, legati per esempio alle competenze richieste, all’equilibrio di genere, alla distribuzione anagrafica e ai livelli di reddito. Tali cambiamenti contribuiscono a un quadro sociale e occupazionale in evoluzione nel trasporto stradale e nelle industrie correlate che cambia nel tempo con una velocità di cambiamento che varia a seconda dello scenario.

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Fonte: PIARC