Susanna Riva Il 26 giugno 2026 è stata annunciata la nascita di RAISE US una coalizione bipartisan per supportare la riqualificazione dei lavoratori statunitensi colpiti dall’automazione basata sull’intelligenza artificiale. I promotori principali sono Gina Raimondo ex Segretario al Commercio, ed Eric Holcomb ex Governatore dell’Indiana, figure politiche rispettivamente legate ai due principali schieramenti.
La proposta punta a raccogliere 1 miliardo di dollari in fondi privati destinati a programmi di retraining e assistenza alla transizione occupazionale.
Nascita di RAISE US e protagonisti dell’iniziativa
La coalizione è stata presentata come un intervento pubblico-privato: tra i finanziatori figurano grandi aziende del settore tecnologico, tra cui OpenAIMicrosoftAnthropic e Amazon. Queste stesse imprese hanno investito somme rilevanti nello sviluppo dell’AI che oggi produce automazione e cambiamenti occupazionali.
Sul piano politico, la partecipazione di Raimondo e Holcomb conferisce un profilo bipartisan all’iniziativa, con l’obiettivo di attrarre consenso sia tra democratici sia tra repubblicani.
Dimensioni finanziarie: raccolta, investimenti e rapporto di scala
Al lancio sono stati resi noti 500 milioni già raccolti, cifra significativa ma limitata se confrontata con gli investimenti complessivi del settore.
Le stesse aziende fondatrici hanno speso, secondo i dati disponibili, oltre 100 miliardi di dollari in AI solo nel 2026: il confronto tra investimenti in automazione e risorse per la riqualificazione porta a un rapporto stimato di circa 200 a 1. Questo scarto solleva una domanda pratica: quale impatto reale può avere un fondo privato di questa entità rispetto alla portata della trasformazione tecnologica?
Il paradosso dei datacenter
La copertura mediatica dell’iniziativa ha evidenziato una frase che riassume bene la contraddizione economica: “Sorry we spent your wages on data centers” (Ci dispiace aver speso i tuoi stipendi per i datacenter). L’osservazione mette in luce che gran parte dei guadagni di produttività derivanti dall’automazione è rimasta agli azionisti, mentre solo una porzione ridotta viene reimpiegata in misure compensative come il fondo di riqualificazione.
Dati occupazionali e prove sull’efficacia del retraining
I numeri mostrano una trasformazione già in atto. Una ricerca basata su dati del mercato del lavoro segnala che 76.440 posti di lavoro sono stati eliminati direttamente a causa dell’AI nei dodici mesi precedenti al lancio di RAISE US. A livello globale, il World Economic Forum stima che entro la fine del decennio potrebbero essere a rischio circa 85 milioni di posti di lavoro per effetto dell’automazione. Queste cifre descrivono una scala che il solo finanziamento privato fatica a coprire.
Studi istituzionali forniscono ulteriori indicazioni: la Brookings Institution ha osservato che i programmi di riqualificazione negli ultimi trent’anni hanno spesso risultati modesti, con molti lavoratori che ritornano a occupazioni a salari inferiori rispetto al periodo pre-disoccupazione. Harvard ha documentato che i riqualificati in settori esposti all’automazione possono subire perdite salariali dell’ordine del 25-29% rispetto a colleghi non esposti, e che questi gap tendono a persistere nel tempo.
Queste evidenze suggeriscono che il problema non è solo la disponibilità di formazione, ma la struttura del mercato del lavoro: domanda locale per le competenze, barriere alla mobilità, reti professionali e fattori demografici influenzano pesantemente il successo del retraining. Con un budget implicito che, dividendo i 500 milioni raccolti per i 76.440 posti già persi, si traduce in circa 1.000 dollari per lavoratore, la capacità di offrire percorsi di riqualificazione completi appare limitata.
Chi beneficia davvero della coalizione?
I benefici diretti sono rivolti ai lavoratori che accederanno ai programmi di formazione e supporto: è un risultato non trascurabile. Tuttavia, la coalizione offre anche una narrativa di responsabilità sociale alle aziende fondatrici, utile in un contesto di aumentata pressione politica e regolatoria sull’impatto dell’AI. Gli enti formativi partner ricevono risorse che possono migliorare l’offerta didattica, ma resta il fatto che una donazione privata non equivale a una politica pubblica strutturale per la protezione del lavoro.
La domanda centrale rimane quindi politica e sistemica: se l’obiettivo è affrontare la disruption occupazionale su larga scala, servirebbero misure vincolanti e investimenti pubblici strutturali, dall’assicurazione contro la disoccupazione tecnologica a interventi per la redistribuzione dei guadagni di produttività. Nel frattempo, RAISE US rappresenta un tentativo pragmatico e limitato di attenuare gli effetti immediati della transizione.