Il mercato occupazionale globale si trova di fronte a un punto di rottura che mette in discussione decenni di strutture aziendali consolidate. In uncconfronto tra il co-fondatore di Anthropic, Jack Clark e il giornalista del NYT Ezra Klein, emerge un quadro in cui il binomio AI e lavoro non riguarda più soltanto l’efficienza produttiva, ma la sopravvivenza stessa delle carriere d’ingresso nel mondo dei colletti bianchi. La velocità del progresso tecnologico sta creando dei “punti di taglio” che obbligano a ripensare non solo come lavoriamo, ma come le nuove generazioni possano acquisire le competenze necessarie per diventare i leader di domani.
Indice degli argomenti:
Il declino dei ruoli entry-level e la ridefinizione della seniority
Uno degli aspetti più allarmanti della trasformazione in atto è la rapidità con cui le posizioni lavorative di base vengono assorbite dai sistemi di automazione. Secondo le stime condivise dai vertici di Anthropic, l’intelligenza artificiale potrebbe arrivare a sostituire metà di tutti i lavori d’ufficio entry-level nel giro di pochissimi anni. Questa non è una previsione teorica, ma una tendenza che aziende all’avanguardia stanno già sperimentando internamente.
La capacità dei modelli di gestire compiti tecnici complessi, come la programmazione, sta rendendo obsoleta la figura dell’apprendista tradizionale. All’interno di realtà come Anthropic, la maggior parte del codice viene ormai generata dall’intelligenza artificiale, portando a un drastico cambiamento nelle priorità di assunzione.
Jack Clark osserva che la distribuzione del valore umano sta cambiando radicalmente: «Il valore delle persone più esperte con intuizioni e gusto ben calibrati sta aumentando, e il valore delle persone più giovani è un po’ più dubbio».
Questo scenario crea un paradosso formativo: se l’intelligenza artificiale svolge i compiti di base che storicamente servivano ai giovani per imparare il mestiere, il rischio è di interrompere la catena dell’apprendimento. Il valore dei senior aumenta proprio perché possiedono un’intuizione derivata da anni di pratica manuale, una pratica che oggi viene delegata alle macchine. «Quello di cui abbiamo bisogno è qualcuno con tonnellate di esperienza» , sottolinea Clark, evidenziando come le attività di base che un tempo erano il trampolino di lancio per i neolaureati siano ora gestite con estrema facilità dai sistemi automatizzati.
Il rischio del “lavoro junk-food” e la perdita di competenze artigianali
La delega massiccia di compiti laboriosi all’intelligenza artificiale potrebbe portare a quello che viene definito un “junk-food work experience”, ovvero un’esperienza lavorativa superficiale che appare produttiva ma non genera reale apprendimento. La preoccupazione principale di Ezra Klein risiede nel fatto che la creatività e il pensiero critico siano indissolubilmente legati alla fatica della ricerca e della scrittura di prime bozze, processi che ora vengono abbreviati drasticamente.
Senza lo sforzo cognitivo richiesto dai compiti più umili, i futuri professionisti potrebbero non sviluppare mai quel “gusto” e quell’intuizione necessari per supervisionare l’intelligenza artificiale. Per contrastare questa deriva, sarà necessario adottare una “filosofia in stile gilda” per mantenere l’eccellenza umana, dove le organizzazioni scelgono intenzionalmente di insegnare e preservare abilità artigianali che l’automazione tenderebbe a erodere.
La teoria O-ring e lo spostamento verso la gestione umana
Per comprendere come evolverà il rapporto tra AI e lavoro, è utile ricorrere alla teoria dell’automazione O-ring. Questo concetto economico suggerisce che l’automazione è limitata dall’anello più lento della catena produttiva. In una struttura aziendale, man mano che si automatizzano parti di un processo, le risorse umane tendono a concentrarsi su ciò che è meno automatizzato, migliorandone la qualità fino a quando anche quel segmento non diventa maturo per l’intervento tecnologico.
Questo significa che, anziché una scomparsa totale del lavoro, assisteremo a una migrazione continua degli esseri umani verso i colli di bottiglia della produzione. Ogni lavoratore è destinato a diventare un manager. Non si tratterà più di essere scrittori o programmatori nel senso tradizionale, ma di agire come editor e product manager che coordinano schiere di agenti digitali.
La risorsa più preziosa in questa nuova economia sarà la capacità di dare una direzione e un senso al lavoro prodotto dalle macchine. Clark spiega che «la cosa che sarà la parte più lenta sarà avere buon gusto e intuizioni su cosa fare dopo». Tuttavia, lo sviluppo di questo gusto richiede un’immersione nelle fonti primarie e una partecipazione diretta che l’automazione rischia di bypassare. Se gli esseri umani non si specializzano nel coltivare questa intuizione, si ritroveranno circondati da sistemi super-produttivi ma privi di una visione strategica utile.
L’ascesa dei micro-imprenditori e l’economia AI-to-AI
Nonostante le sfide per i lavoratori dipendenti, l’integrazione di AI e lavoro apre praterie per l’iniziativa individuale. Siamo entrati nell’era del micro-imprenditore, dove la possibilità di avviare un’attività online è resa infinitamente più semplice dall’abbattimento dei costi di “schlep work”, ovvero tutto quel lavoro burocratico e di routine necessario per lanciare un business.
Grazie agli agenti digitali, un singolo individuo con una visione chiara può ora competere in ambiti che prima richiedevano intere squadre di collaboratori. «Puoi essere operativo per pochi centesimi rispetto al dollaro» , afferma Clark, prevedendo l’emergere di un’intera economia “da IA a IA”, dove agenti digitali e aziende basate sull’intelligenza artificiale faranno affari tra loro. Questo scenario potrebbe dare vita a organizzazioni completamente nuove, come studi legali specializzati esclusivamente in contratti stipulati tra intelligenze artificiali.
Politiche di protezione e la gestione dell’abbondanza economica
La velocità della trasformazione tecnologica rischia di creare “punti di taglio” sociali che richiedono una risposta politica immediata. Il problema principale non è necessariamente la mancanza di lavoro nel lungo periodo, ma la velocità con cui le persone devono adattarsi. Clark suggerisce che l’intervento politico più robusto per aiutare i lavoratori in una fase di transizione sia, banalmente, il tempo.
Fornire alle persone il tempo necessario per cercare un nuovo impiego o riqualificarsi è fondamentale per evitare che cadano in una spirale di declino economico. Tuttavia, a differenza di precedenti shock economici come quello derivato dalla globalizzazione produttiva, l’attuale rivoluzione tecnologica avviene in un contesto di potenziale crescita massiccia del PIL.
Se l’economia dovesse “correre” a tassi di crescita senza precedenti grazie alla produttività dell’intelligenza artificiale, si creerebbe lo spazio fiscale per finanziare grandi progetti sociali e nuove tipologie di impiego pubblico. La sfida per i decisori politici sarà comunicare che questa trasformazione non è temporanea: non esiste un punto di arresto naturale per questa tecnologia, e i cambiamenti che essa apporta continueranno a comporsi con il resto della società.
La gestione di questa transizione richiederà un cambiamento radicale nella volontà politica, accettando che l’abbondanza generata dalle macchine debba essere utilizzata per proteggere la dignità e il benessere degli esseri umani che, in questo nuovo panorama, stanno perdendo il loro ruolo tradizionale di esecutori per diventare, volenti o nolenti, i supervisori di una forza lavoro digitale inarrestabile.
FAQ: Intelligenza Artificiale
Quali sono i tipi di intelligenza artificiale?
L’intelligenza artificiale si può classificare in due grandi filoni: l’AI debole e l’AI forte. L’AI debole identifica sistemi tecnologici in grado di simulare alcune funzionalità cognitive dell’uomo senza però raggiungere le reali capacità intellettuali tipiche dell’uomo (programmi matematici di problem-solving per la risoluzione dei problemi o per consentire alle macchine di prendere decisioni). L’AI forte invece si riferisce a “sistemi sapienti” che possono sviluppare una propria intelligenza senza emulare processi di pensiero o capacità cognitive simili all’uomo ma sviluppandone una propria in modo autonomo. Questa distinzione sta alla base della differenza tra Machine learning e Deep learning, due ambiti di studio che rientrano nella più ampia disciplina dell’intelligenza artificiale.
Cos’è l’AGI o Intelligenza Artificiale Generale?
L’AGI (Intelligenza Artificiale Generale), definita anche come AI forte, è un tipo di intelligenza artificiale che si sviluppa in maniera molto ampia, per creare hardware o software in grado di emulare il ragionamento umano. Si differenzia dalle applicazioni di AI tradizionale proprio perché mira a riprodurre abilità cognitive generali, come il ragionamento, la pianificazione, l’adattamento a scenari complessi e la comprensione del linguaggio naturale in maniera dinamica. Non esiste ancora una definizione universalmente accettata, ma in termini ampi può essere descritta come “la capacità di un sistema intelligente di comprendere o apprendere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano è in grado di svolgere”. Il raggiungimento di risultati concreti in campo AGI è ancora una chimera alquanto lontana, ma molti ricercatori sono propensi a ritenere che i sistemi AGI probabilmente raggiungeranno l’abilità umana complessiva intorno alla metà del 21° secolo.
Come funziona il Machine Learning?
Il Machine Learning è caratterizzato da sistemi che servono ad “allenare” il software in modo che correggendo gli errori possa apprendere a svolgere autonomamente un compito/attività. Ad esempio, un braccio meccanico supportato dall’AI è in grado di montare un pezzo anche se questo non si trova dove dovrebbe perché l’algoritmo di controllo anziché fornire le coordinate attiva un riconoscimento ottico che cerca il pezzo in tutta l’area che il braccio può raggiungere. E se la macchina o l’uomo che porge i pezzi ripete più volte l’errore, il robot impara che quella è la nuova posizione e va subito a cercare il pezzo lì. Il Machine Learning si sta evolvendo lungo una linea di ricerca basata sull’uso di reti neurali organizzate in più livelli di profondità, detta Deep Learning, che emula la mente umana attraverso modelli di apprendimento ispirati alla struttura ed al funzionamento del nostro cervello.
Cos’è l’intelligenza artificiale generativa?
L’intelligenza artificiale generativa rappresenta una risorsa preziosa per la creazione di prodotti e servizi innovativi. Fino a poco tempo fa, questi modelli erano principalmente utilizzati come strumenti di ricerca, ma grazie all’evoluzione tecnologica e alla crescita esponenziale delle capacità di calcolo, sono diventati parte del quotidiano di persone e aziende. È utile non solo nella creazione di contenuti, ma anche nella simulazione e nell’ottimizzazione di operazioni aziendali complesse. Ad esempio, può identificare nuovi modi per ridurre gli scarti di produzione o per migliorare l’efficienza dei processi. I modelli generativi possono anche proporre nuove “idee” basate sui dati di ingresso, sperimentando nuove configurazioni o metodi di processo che potrebbero non essere stati considerati in precedenza. Esempi di AI generativa includono ChatGPT, un chatbot sviluppato da OpenAI, e DALL-E, un sistema capace di produrre immagini da descrizioni testuali.
Quali sono le principali applicazioni dell’intelligenza artificiale?
L’intelligenza artificiale trova applicazione in numerosi settori. Nel marketing, viene utilizzata per analizzare in real-time grandi moli di dati per la comprensione del “sentiment” e delle esigenze delle persone, fino alla previsione dei comportamenti di acquisto. Nel settore sanitario, l’AI migliora sistemi già in uso da persone con disabilità e aiuta nella diagnosi e cura di tumori e malattie rare, analizzando un bacino infinito di dati a velocità inimmaginabile per l’uomo. Nella sicurezza informatica, l’AI è impiegata per la prevenzione delle frodi attraverso analisi sofisticate che correlano dati, eventi, comportamenti e abitudini. Nella supply chain, ottimizza e gestisce la catena di approvvigionamento e distribuzione connettendo e monitorando tutta la filiera. Nella sicurezza pubblica, analizza dati in tempo reale per migliorare l’efficienza e l’efficacia, prevenendo crimini e gestendo crisi in casi di calamità naturali. Nel settore aziendale, l’AI viene utilizzata per automatizzare compiti, migliorare l’efficienza, prendere decisioni migliori e creare nuovi prodotti e servizi.
Come è nata l’intelligenza artificiale?
L’interesse della comunità scientifica per l’intelligenza artificiale ha inizio da molto lontano: il primo vero progetto di artificial intelligence risale al 1943 quando i due ricercatori Warren McCulloch e Walter Pitt proposero al mondo scientifico il primo neurone artificiale. Seguì poi nel 1949 il libro The Organization of Behaviour di Donald Olding Hebb, grazie al quale vennero analizzati in dettaglio i collegamenti tra i neuroni artificiali ed i modelli complessi del cervello umano. Il termine artificial intelligence parte “ufficialmente” dal matematico statunitense John McCarthy (nel 1956) e con esso il “lancio” dei primi linguaggi di programmazione (Lisp nel 1958 e Prolog nel 1973) specifici per l’AI. Alla fine degli anni ’50 risale il primo modello di rete neurale: il “percettrone”, proposto nel 1958 da Frank Rosenblatt, una rete con uno strato di ingresso e uno di uscita e una regola di apprendimento intermedia basata sull’algoritmo ‘error back-propagation’. La prima svolta importante dal punto di vista tecnologico arriva tra la fine degli anni ’70 e il decennio degli anni ’80 con lo sviluppo delle Gpu che hanno ridotto notevolmente i tempi di addestramento delle reti.
Quali sono i modelli linguistici più avanzati di intelligenza artificiale?
Tra i modelli linguistici più avanzati di intelligenza artificiale troviamo GPT-4o, presentato il 13 maggio 2024, che rappresenta un passo significativo verso un’interazione uomo-computer più naturale e intuitiva. Questo modello rivoluzionario abilita una comunicazione fluida e versatile attraverso la combinazione di testo, audio, immagini e video, riuscendo a riconoscere le emozioni umane e a interagire in maniera naturale. Prima di questo, GPT-4V ha debuttato a ottobre 2023, con una “capacità senza precedenti di elaborare input multimodali interlacciati in modo arbitrario”, potendo contare oggetti, analizzare tabelle e testi, eseguire l’apprendimento nel contesto ed essere condizionato dal codice su input visivi. Altri modelli avanzati includono Google Gemini, rilasciato a maggio 2024, che offre funzionalità avanzate come la generazione di testo, l’estrazione di dati, l’analisi di sentiment, la generazione di immagini e la ricerca di informazioni, e Llama 3.1 di Meta, presentato a luglio 2024, un modello di base che si attesta su 405 miliardi di parametri, addestrato su oltre 15 trilioni di token.
Quali sono i rischi dell’intelligenza artificiale?
L’intelligenza artificiale presenta diversi rischi significativi. Uno dei principali è la sua capacità di amplificare problemi come la discriminazione algoritmica (bias), la sorveglianza di massa e la diffusione di disinformazione. I sistemi di riconoscimento facciale, ad esempio, vengono impiegati da regimi autoritari per monitorare e reprimere i cittadini, sollevando serie preoccupazioni riguardo alla privacy e ai diritti umani. Gli algoritmi possono perpetuare e persino amplificare pregiudizi esistenti, con conseguenze tangibili per individui e comunità vulnerabili. Un altro rischio è la capacità dell’AI di generare e diffondere contenuti falsi o fuorvianti in modo convincente. Deepfake e chatbot sempre più sofisticati possono essere utilizzati per creare notizie false, influenzare l’opinione pubblica e minare la fiducia nelle istituzioni democratiche. Inoltre, l’automazione può portare a perdite di posti di lavoro, in particolare per le mansioni a bassa qualifica, con impatti sproporzionati su determinate fasce demografiche e regioni geografiche. Per affrontare questi rischi, è fondamentale che governi, aziende tecnologiche e società civile collaborino per sviluppare normative e standard etici per l’uso responsabile dell’AI.
Come sta evolvendo il mercato dell’intelligenza artificiale?
Il mercato dell’intelligenza artificiale sta crescendo rapidamente. In Italia, secondo gli ultimi dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il mercato delle soluzioni e dei servizi AI nel 2023 ha raggiunto il valore di 760 milioni di euro, facendo registrare un tasso di crescita del 52% nell’ultimo anno, in deciso aumento rispetto al +32% registrato a fine 2022. Ben 6 grandi aziende italiane su 10 (61%) hanno all’attivo, almeno a livello di sperimentazione, un progetto di AI. La maggior parte degli investimenti riguarda soluzioni di analisi e interpretazione testi per la ricerca semantica, la classificazione, la sintesi e la spiegazione di documenti, così come gli agenti conversazionali tradizionali. I progetti di Generative AI pesano, al momento, solo per il 5%, sebbene vi sia un grande interesse intorno a questa tecnologia. A livello globale, secondo l’Artificial Intelligence Index Report 2025 dello Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI), la ricerca sull’intelligenza artificiale è guidata dall’Asia, con l’Asia Orientale e il Pacifico che hanno generato il 34,5% del totale delle pubblicazioni scientifiche sull’AI nel 2023, superando l’Europa e l’Asia Centrale (18,2%) e il Nord America (10,3%).
Intelligenza artificiale: cos’è
L’intelligenza artificiale è una branca dell’informatica che si occupa della creazione di sistemi capaci di svolgere compiti che normalmente richiederebbero l’intelligenza umana.
Questi compiti includono:
- riconoscimento vocale
- comprensione del linguaggio naturale
- visione artificiale
- processo decisionale
- traduzione tra lingue
L’IA può essere suddivisa in due categorie principali: IA ristretta (o debole), progettata per compiti specifici, e IA generale (o forte), capace di comprendere, apprendere e applicare la conoscenza in una vasta gamma di contesti.
Come funziona l’IA
L’intelligenza artificiale (AI) è un campo complesso e in rapida evoluzione, con molte sfaccettature diverse. In parole semplici, si tratta di un ramo dell’informatica che mira a creare macchine in grado di simulare l’intelligenza umana. Questo può includere una serie di abilità, come la capacità di apprendere e ragionare, risolvere problemi, prendere decisioni e percepire e interagire con il mondo.
Esistono molti approcci diversi all’IA, ma alcuni degli algoritmi più comuni includono:
- Apprendimento automatico o machine learning :questo tipo di AI consente ai sistemi di imparare da dati senza essere esplicitamente programmati. Può essere utilizzato per attività come il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e la previsione.
- Reti neurali: questi algoritmi sono ispirati al cervello umano e sono in grado di imparare modelli complessi dai dati. Sono spesso utilizzati per attività come il riconoscimento vocale e la traduzione automatica.
- Apprendimento rinforzo: questo tipo di AI consente ai sistemi di apprendere per tentativi ed errori, interagendo con il loro ambiente. Può essere utilizzato per attività come il gioco e la robotica.
L’AI è già utilizzata in una vasta gamma di applicazioni, tra cui:
- Assistenti virtuali: come Siri, Alexa e Google Assistant utilizzano l’IA per comprendere e rispondere ai comandi degli utenti.
- Auto a guida autonoma: i veicoli autonomi utilizzano l’IA per percepire il loro ambiente, prendere decisioni di navigazione ed evitare ostacoli.
- Diagnosi medica: i sistemi di AI possono essere utilizzati per analizzare immagini mediche e aiutare i medici a diagnosticare le malattie.
- Raccomandazioni personalizzate: i siti web di e-commerce e i servizi di streaming utilizzano l’IA per consigliare prodotti o film che potrebbero interessarti.
L’IA è un campo in rapido sviluppo con il potenziale di rivoluzionare molti aspetti della nostra vita. Man mano che la tecnologia continua a evolversi, è probabile che vedremo emergere applicazioni AI ancora più innovative e sorprendenti.
Cosa sono Machine Learning e Deep learning
Il machine learning è una sottocategoria dell’IA che consente alle macchine di imparare dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmate.
Una forma avanzata di machine learning è il deep learning, che utilizza reti neurali artificiali ispirate alla struttura del cervello umano. Queste reti sono composte da strati di nodi (neuroni) che processano i dati, permettendo al sistema di riconoscere modelli complessi e fare previsioni accurate.
Quali sono le ultime applicazioni dell’Intelligenza Artificiale?
L’intelligenza artificiale (AI) sta evolvendosi rapidamente e nuove applicazioni vengono sviluppate continuamente. Ecco alcuni esempi recenti e degni di nota:
Generazione AI:
- Generazione di testo: l’AI può ora creare testi realistici e creativi, come articoli di notizie, poesie, script e persino codici. Questo viene utilizzato per generare contenuti realistici per siti web, chatbot e assistenti virtuali.
- Generazione di immagini: l’ AI può creare immagini realistiche e originali da testo o da altre immagini. Questo viene utilizzato per creare arte, pubblicità e contenuti personalizzati per i social media.
- Generazione di musica: AI può comporre musica in diversi generi e stili. Questo viene utilizzato per creare musica di sottofondo, brani personalizzati ed esperienze audio immersive.
Applicazioni AI per le aziende:
- Chatbot: basati sull’intelligenza artificiale possono ora gestire conversazioni complesse con i clienti, fornendo supporto e rispondendo a domande. Questo viene utilizzato per migliorare il servizio clienti, aumentare le vendite e ridurre i costi.
- Gestione documenti: l’intelligenza artificiale può automatizzare l’estrazione di dati, la revisione e la classificazione di documenti. Questo viene utilizzato per migliorare l’efficienza aziendale, ridurre i rischi e garantire la conformità.
- Assistenti legali: l’intelligenza artificiale può aiutare gli avvocati con ricerche giuridiche, revisione di contratti e generazione di documenti legali. Questo viene utilizzato per migliorare l’efficienza legale, ridurre i costi e migliorare la qualità del lavoro.
Ottimizzazione AI:
- Assistenti AI: gli assistenti AI possono aiutare a gestire le attività aziendali, programmare appuntamenti e rimanere organizzati.
- Programmare app: l’intelligenza artificiale può aiutare a creare app senza scrivere codice. Questo viene utilizzato per creare app aziendali, app educative e app di gioco.
- Migliorare l’audio: l’AI può migliorare la qualità dell’audio rimuovendo il rumore di sottofondo e migliorando la chiarezza. Questo viene utilizzato per cuffie, auricolari e videochiamate.
Strumenti AI:
- Piattaforme CRM: l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per personalizzare le interazioni con i clienti, prevedere le vendite e automatizzare le attività di marketing. Questo aiuta le aziende a migliorare le relazioni con i clienti, aumentare le vendite e aumentare la fidelizzazione.
- Analisti di dati: l’intelligenza artificiale può analizzare grandi quantità di dati per identificare modelli e tendenze. Questo aiuta le aziende a prendere decisioni migliori, migliorare l’efficienza e ridurre i rischi.
- Istruzione: l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per personalizzare l’apprendimento, fornire feedback agli studenti e valutare i progressi. Questo aiuta gli studenti a imparare più efficacemente, raggiungere il loro pieno potenziale e prepararsi per il futuro.
Quali sono i rischi e le sfide dell’intelligenza artificiale?
Nonostante i numerosi vantaggi, l’IA presenta anche alcune sfide e rischi. Tra i principali rischi vi sono la perdita di posti di lavoro a causa dell’automazione, la privacy dei dati e la possibilità che gli algoritmi perpetuino pregiudizi esistenti.
È essenziale che lo sviluppo dell’IA sia accompagnato da un’attenta regolamentazione e da un dibattito etico per garantire che i benefici siano equamente distribuiti e che i rischi siano gestiti in modo appropriato. In Europa, l’intelligenza artificiale è stata regolamentata dall’AI Act.
Quali sono le future applicazioni dell’AI?
L’intelligenza artificiale ha il potenziale per trasformare radicalmente vari aspetti della nostra vita, migliorando efficienza, precisione e personalizzazione in numerosi settori:
- Formazione continua: è fondamentale investire nell’educazione continua dei lavoratori per prepararli ai cambiamenti portati dall’IA e garantirne l’occupabilità in un mercato del lavoro in evoluzione.
- Collaborazione macchina-uomo: promuovere un modello di collaborazione tra esseri umani e macchine per sfruttare al meglio le capacità di entrambi, migliorando produttività e innovazione.
- Regolamentazione proattiva: sviluppare e implementare normative che anticipino le sfide poste dall’IA, piuttosto che reagire a posteriori, per garantire uno sviluppo sostenibile e sicuro della tecnologia.
L’intelligenza artificiale è qui per rimanere, e con un approccio ponderato e responsabile, possiamo sfruttarne appieno il potenziale per il bene comune.
