Tre saggi, molte domande, una certezza: questa trasformazione va governata, non subita.
Nelle scorse settimane tre contributi hanno dato nuova intensità al dibattito sull’impatto dell’IA nel mondo del lavoro.
Il tema non è nuovo: il rapporto tra trasformazione tecnologica e occupazione è, da sempre, al centro di importanti riflessioni sulla società e sulla sua evoluzione.
Ma ci troviamo di fronte a un fenomeno che presenta due caratteristiche del tutto peculiari: la capacità trasformativa dell’intelligenza artificiale e la velocità con cui questa evoluzione si sta compiendo.
I tre saggi che meritano di essere letti
Il primo contributo è il lungo saggio di Dario Amodei, fondatore e CEO di Anthropic — l’azienda che ha sviluppato la famiglia di modelli Claude — intitolato The Adolescence of Technology (https://www.darioamodei.com/essay/the-adolescence-of-technology). Il saggio affronta numerose questioni, parlando in gran parte dei rischi per la sicurezza posti da una “intelligenza artificiale potente”, la cui comparsa, dice l’autore, potrebbe attestarsi nell’arco di uno-due anni (o forse di più). Una simile intelligenza viene descritta come “un paese di geni in un data center”.
Secondo Amodei, è necessario analizzare adesso, in modo obiettivo, con realismo e pragmatismo, lo scenario in cui tale IA prenderà campo: solo così sarà possibile equipaggiarsi per fronteggiare i rischi che stanno emergendo. L’autore sottolinea l’importanza della pianificazione, pur nell’incertezza – legata a previsioni di evoluzione e non a sviluppi già compiuti – e indica alcune misure per mitigare l’impatto che la nuova tecnologia avrà sul mercato del lavoro. Tra esse sono comprese la creazione di una carta fondamentale dell’IA, che ponga ai modelli limiti e guardrails invalicabili, lo sviluppo di una scienza dell’analisi interna dei sistemi, il monitoraggio continuo e – non da ultimo – la necessità di lavorare a livello di società e di istituzioni.
Ma il punto che più ci interessa in questa sede è il passaggio economico del saggio: secondo Amodei, l’impatto dell’IA sul mercato del lavoro costituisce una sfida senza precedenti. L’IA può agire non già come sostituto per compiti specifici e ripetitivi, bensì come sostituto generale del lavoro umano, essendo una tecnologia omni-purpose, estremamente duttile e capace di adattarsi ad una pluralità di contesti. L’autore stima che, nei prossimi uno-cinque anni, il 50% delle posizioni impiegatizie di livello base sarà a rischio. La velocità di questa transizione è di per sé il problema: i mercati del lavoro e gli esseri umani sono lenti a reagire e a trovare un nuovo equilibrio.
Il secondo testo è il paper di Andrea Pignataro, fondatore e CEO del gruppo finanziario britannico Ion Group, dal titolo The Wrong Apocalypse (https://ionanalytics.com/wp-content/uploads/2026/02/The_Wrong_Apocalypse.pdf). Pignataro offre una prospettiva più sfumata e più inquietante rispetto ad Amodei. Egli introduce il concetto di fallacia della sostituzione, che salverebbe l’uomo dall’irrilevanza: il lavoro umano è immerso in “giochi linguistici”, ossia quel complesso di regole non scritte, giudizi sociali e aspettative, che le macchine non sono ancora in grado di replicare.
Finché il “lavoratore artificiale” non imparerà a integrarsi nella struttura organizzativa in cui viene inserito, non potrà sostituire il professionista umano.
Il rischio più subdolo, tuttavia, è un altro: le aziende, adottando sistemi di IA e addestrandoli sui propri dati, insegnano alle piattaforme la “grammatica” del proprio linguaggio di settore. Questo apprendimento potrà rendere superflua l’intermediazione umana. Non è una rotazione settoriale, né un ciclo: è una trasformazione strutturale delle relazioni tra intelligenza, lavoro e valore economico.
Anche Pignataro propone delle misure di mitigazione, invocando un intervento a livello regolamentare, per consentire una transizione digitale organizzata, progressiva e sostenibile, anziché una rivoluzione improvvisa, nonché consigliando un freno a livello aziendale per proteggere il valore del proprio lavoro, investendo in modelli di IA open source da addestrare in base ai propri dati ed alle proprie necessità.
Il terzo contributo è il post di Matt Shumer, fondatore e CEO di OthersideAI, dal titolo Something big is happening (https://shumer.dev/something-big-is-happening), che descrive una trasformazione già in atto, segnalando quanto sia pericoloso il divario tra la percezione pubblica – spesso formata sull’esperienza con versioni gratuite o obsolete dei sistemi di IA – e le reali capacità dei modelli avanzati, oggi già in grado di completare compiti complessi, che richiederebbero ore a un esperto umano. Le misurazioni più recenti indicano che questa capacità raddoppia circa ogni sette mesi.
I dati che non possiamo ignorare
Al di là delle sfumature, gli scenari proposti e le preoccupazioni avanzate meritano attenzione, anche perché i tre autori sono tecnici del settore, ai vertici di aziende hi-tech, che con l’intelligenza artificiale lavorano e la sviluppano ai massimi livelli. Essi appartengono a un ecosistema che influenzerà l’aspetto e l’assetto delle società future.
Forse, in tempi più dilatati rispetto ai più infausti pronostici, ma questa tecnologia è senz’altro destinata a segnare in modo indelebile gli sviluppi della nostra società. Quand’anche si creasse una bolla e questa scoppiasse, saremmo comunque al cospetto di un trend irreversibile.
In un tempo piuttosto breve, le ricadute occupazionali dell’uso di sistemi di IA in tanti settori si faranno sentire. I dati già disponibili sono indicativi: il solo 2024 si è chiuso, nel settore della progettazione software, con oltre 150.000 licenziamenti nelle principali aziende tech. Le 15 più importanti realtà della Silicon Valley hanno assunto il 25% in meno di giovani. Una scelta che si ripercuoterà negativamente sull’intero settore, perché formare giovani inesperti è la precondizione per far emergere i leader esperti di domani.
A livello di sistema è fondamentale agire in tempo, approntando un piano complessivo di misure proattive: riqualificazione professionale, sostegno al reddito, ridistribuzione più equa della ricchezza generata dall’innovazione.
Il quadro, tuttavia, è più complesso di quanto sembri.
Infatti, i dati mostrano anche un’altra storia: uno studio di CodeRabbit, pubblicato nel dicembre 2025 (https://www.coderabbit.ai/blog/state-of-ai-vs-human-code-generation-report) ha rilevato che il codice prodotto da IA generativa crea mediamente 1,7 volte più problemi del codice di origine umana. Nello stesso senso si colloca l’esito di un’indagine di Stack Overflow (https://survey.stackoverflow.co/2025/), che ha mostrato come la percentuale favorevole all’utilizzo dell’IA tra gli sviluppatori è scesa dal 70 al 60% tra il 2024 e il 2025. Molti progetti pilota non hanno prodotto un ritorno economico apprezzabile.
La giusta prospettiva: separare l’intelligenza dall’azione
L’IA non è inutile, tutt’altro. Ma occorre valutarla tenendo separato il concetto di “intelligenza” da quello di “azione”.
Ciò che mette a rischio i posti di lavoro non è il fatto che l’IA sia “intelligente”, nel senso pieno del termine, ma che renda molte attività, soprattutto quelle standardizzate, facilmente e più efficacemente eseguibili da una macchina.
Pertanto, questa trasformazione, per non essere catastrofica, dovrà essere governata con la vera intelligenza e con un approccio etico, che orienti la tecnologia verso il bene sociale. Non un bene inteso in senso astratto e romantico, ma come positiva influenza orientata al benessere collettivo e alla promozione dell’uomo.
Ciò significa, in primo luogo, assicurare la presenza dell’intelligenza umana in tutte le fasi di progettazione, sviluppo e azione dell’IA. Non si tratta di un controllo puntuale su ogni output della macchina – nessuno verifica a mano un calcolo matematico per controllare se la calcolatrice abbia sbagliato – ma di una visione globale, di una verifica di alto livello.
È qui che entra in gioco il concetto di esperto di dominio: l’uomo competente nel settore in cui l’agente artificiale è chiamato ad operare. Per attribuire valore e fiducia a un’azione dobbiamo sapere chi la compie, come la esegue, e chi risponde in caso di problemi. Capacità, trasparenza, responsabilità. In assenza di questi elementi, ogni output è inficiato da un “vizio originario”, che consiste nell’incertezza circa la possibilità di fidarsi di esso.
Ecco il senso del concetto di “Trustworthy AI” europeo.
C’è però un avvertimento che vale per tutti noi, già oggi, nell’immediato. Shumer lo dice con chiarezza: il vantaggio competitivo nel nuovo mercato del lavoro non appartiene a chi teme l’IA, né a chi la usa superficialmente come un motore di ricerca più sofisticato. Appartiene a chi sa dominarla.
Usare l’IA seriamente significa integrarla nei processi lavorativi più critici, dimostrare come essa possa ridurre i tempi di lavoro da giorni a ore, mantenere però la propria esperienza di dominio – quel capitale semantico fatto di competenza, contesto, giudizio – che la macchina non possiede. Significa non delegare all’IA le decisioni che richiedono responsabilità, ma usarla per liberare energie intellettuali da dedicare a ciò che davvero conta.
Il ruolo della Politica. E il nostro
Questa trasformazione è un tema politico, con la P maiuscola. Non riguarda solo i tecnici, non riguarda solo le imprese, non riguarda solo i legislatori. Riguarda ciascuno di noi, nelle nostre scelte quotidiane di lavoratori, imprenditori, professionisti, cittadini.
La competitività e la sostenibilità delle organizzazioni – e della società nel suo complesso – passeranno per un’integrazione equilibrata tra uomo e macchina.
Secondo l’indagine ISTAT “Imprese e ICT 2025” https://www.istat.it/wp-content/uploads/2025/12/Statreport_ICT2025.pdf, solo il 16,4% delle imprese italiane con almeno 10 addetti ha adottato almeno una tecnologia di intelligenza artificiale – un dato ancora lontano da quello dei principali partner europei: secondo il Digital Intensity Index 2025 della Commissione Europea, in Germania la quota raggiunge il 26%, in Francia il 18,1%. Il divario si amplia ulteriormente se si guarda alla dimensione aziendale: tra le grandi imprese italiane l’adozione arriva al 53,1%, mentre tra le PMI si ferma al 15,7%. Questo gap di competenze rappresenta un rischio concreto, non solo per le singole imprese, ma per l’intero sistema Paese.
Il tempo – forse superiore ai più infausti pronostici – è ciò che renderà possibile, se ne saremo capaci, di orientare questa tecnologia verso il bene sociale. Ma quella capacità va costruita ora.
