ETD

• analisi regionale
• annunci di lavoro online
• artificial intelligence
• domanda di lavoro
• economic sectors
• intelligenza artificiale
• Italia
• Italy
• labour demand
• labour market
• mercato del lavoro
• occupational profiles
• online job advertisements
• profili professionali
• regional analysis
• sectoral diversity
• settori economici
• varietà settoriale

This thesis aims to address the limited regional evidence and the lack of an integrated view of the sectoral and occupational components of AI labor demand in Italy. It uses online job postings (Italy, 2022–2023), collected and provided by Lightcast, to answer the following research question: “How is labor demand in the AI domain configured in Italy?”. At the regional level, it is hypothesized that intensity, measured as the volume of AI-related postings, increases with sectoral variety and occupational variety, both estimated through Shannon entropy indices computed on the distributions of NACE and ESCO codes. The study first examines the territorial distributions and then tests the hypotheses using OLS (log counts) and PPML (Poisson) models, controlling for economic size and ICT endowments. Results show a negative and statistically significant association between intensity and sectoral variety and no robust effects for occupational variety. Overall, the evidence is consistent with a process of technological specialization, with demand concentrating in higher-intensity regions and within a relatively narrower sectoral perimeter.

Questa tesi nasce per colmare la limitata evidenza regionale e la mancanza di una lettura integrata delle componenti settoriale e professionale della domanda di lavoro AI in Italia. Il lavoro utilizza annunci di lavoro online (Italia, 2022-2023), raccolti e forniti da Lightcast, per rispondere alla seguente domanda di ricerca: “Come si configura il fabbisogno occupazionale in ambito AI in Italia?”. Viene ipotizzato, su base regionale, che l’intensità, misurata come volume di annunci AI, aumenti al crescere della varietà settoriale e della varietà professionale, stimate con indici di entropia di Shannon sulle distribuzioni dei codici NACE ed ESCO. Viene effettuata una prima analisi delle distribuzioni territoriali per poi testare le ipotesi con modelli OLS (log conteggi) e PPML(Poisson), con controlli per dimensione economica e dotazioni ICT. I risultati evidenziano un’associazione negativa e statisticamente significativa tra intensità e varietà settoriale e non mostrano effetti robusti per la varietà professionale. Nel complesso, l’evidenza è coerente con un processo di specializzazione tecnologica, con concentrazione nei territori a maggiore intensità ed entro un perimetro settoriale relativamente più ristretto.