I numeri più recenti sull’occupazione dipingono un quadro piuttosto cupo del mercato del lavoro e dell’apparente caos che l’intelligenza artificiale sta provocando su di esso. Dopo avvertimenti sulla disoccupazione tra i neolaureati All’inizio di quest’anno, il rapporto più recente suggerisce che l’impatto dell’intelligenza artificiale sta raggiungendo un gruppo più ampio di lavoratori. C’erano oltre 150.000 licenziamenti in ottobreil che lo rende il peggiore ottobre in termini di licenziamenti in oltre due decenni, e circa 50.000 di questi sono stati attribuiti all’intelligenza artificiale. Nel complesso, il 2025 ha visto più tagli di posti di lavoro rispetto a qualsiasi anno dal 2020.
È troppo presto per dire quale sia la reale colpa dell’intelligenza artificiale per queste perdite di posti di lavoro, anche se le aziende danno la colpa all’intelligenza artificiale nelle dichiarazioni pubbliche. Un team di ricercatori dello Yale Budget Lab e Brookings ha sostenuto che il mercato del lavoro in generale non viene sconvolto dall’intelligenza artificiale più di quanto lo sia stato da Internet o dai PC, e che i neolaureati vengono spostati a causa di fattori specifici del settore. Il CEO di Anthropic, Dario Amodei, tuttavia, ha previsto che l’intelligenza artificiale potrebbe eliminarne la metà dei lavori impiegatizi entry-level. Allora, qual è?
C’è molto che non sappiamo su cosa accadrà con l’intelligenza artificiale in generale: ti guardo, bolla AI – ed è troppo presto per dire se l’intelligenza artificiale manterrà effettivamente le sue promesse più ambiziose o sarà più trasformativa rispetto alle rivoluzioni tecnologiche del passato.
Ma, per far luce in particolare sulla questione del lavoro, ho chiamato Neil Thompsonprincipale ricercatore presso il Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) del MIT. Ha studiato tutto da perché i rendimenti decrescenti sui modelli di frontiera determineranno il futuro dell’intelligenza artificiale A come l’automazione cambia il valore del lavoro. La nostra conversazione è stata modificata per maggiore lunghezza e chiarezza.
Negli ultimi due anni, il tuo lavoro ha respinto sull’idea che l’automazione è sempre dannosa per i lavoratori e che l’intelligenza artificiale prenderà tutti i nostri posti di lavoro. Ma negli ultimi mesi abbiamo visto decine di migliaia di posti di lavoro persi attribuito all’AI. Cosa sta succedendo?
La mia ipotesi è che abbiamo due fenomeni diversi che accadono contemporaneamente. Il primo è che l’intelligenza artificiale sta diventando sempre più diffusa nell’economia. Penso che, in alcuni casi, come il servizio clienti, sia probabilmente abbastanza legittimo. In effetti, questi sistemi sembrano terribilmente bravi in questi compiti, e quindi ci saranno alcuni lavori che verranno rilevati da questi sistemi.
Allo stesso tempo, mi sorprenderebbe se questi sistemi fossero in grado di fare tante cose quante implicano i numeri della perdita di posti di lavoro. E quindi, sospetto che ci sia anche un mix di persone che decidono di tagliare i posti di lavoro e attribuire parte di quella colpa all’intelligenza artificiale, oppure stanno tagliando i posti di lavoro in anticipo con l’obiettivo di fare più intelligenza artificiale. In un certo senso stanno spingendo le loro attività verso questo obiettivo e vedono cosa succederà.
Perché c’è tale dissonanza tra coloro che dicono L’intelligenza artificiale ci porterà via metà del lavoro e quelli che dicono L’intelligenza artificiale non è il motivo stiamo assistendo a così tanti sconvolgimenti nel mercato del lavoro?
Un sacco di persone parlano di un cambiamento incredibilmente rapido: un aumento delle capacità, che potrebbe fare cose che gli esseri umani possono fare. Per la maggior parte delle aziende i costi dell’ultimo miglio legati all’effettiva adozione di questi sistemi sono molto elevati. Qualcuno che usa ChatGPT solo nell’interfaccia è molto diverso da “ora gestiamo la nostra attività e confidiamo che ogni volta che il sistema funzionerà, funzionerà correttamente”. Questo è un livello diverso. Spesso è necessario inserire dati specifici. Ci sono molti costi che ne derivano. Quindi, questi costi dell’ultimo miglio possono essere molto importanti e possono davvero rallentare l’adozione anche quando i sistemi sono abbastanza buoni.
A parte questo costo, c’è anche una questione se un sistema è buono e un sistema è abbastanza buono da essere migliore di un essere umano. Non sono proprio la stessa cosa.
All’inizio di quest’anno hai pubblicato una carta con il tuo collega del MIT David Autor che ha utilizzato l’esperienza come quadro per comprendere come l’automazione influisce sul valore del lavoro. Storicamente non è tutto negativo, giusto?
Quando pensiamo all’automazione, abbiamo in mente una sorta di scenario catastrofico, in cui, man mano che avviene l’automazione, il numero di posti di lavoro disponibili in quell’occupazione diminuisce, i salari in quell’occupazione diminuiscono e tu dici “ragazzo, questa è stata una storia davvero terribile”.
Ma se guardi agli ultimi 40 anni di automazione – questa non è automazione basata sull’intelligenza artificiale, è solo informatizzazione e cose del genere – sappiamo che molte attività di routine sono state automatizzate da questo processo. Se guardi le persone che avevano compiti di routine, quello che scopri è che un sacco di quelle cose sono state automatizzate, ma anche i loro salari non sono diminuiti. Alcuni sono saliti, altri sono scesi. E’ una specie di enigma.
Ciò che pensiamo stia succedendo è che, quando l’automazione avviene in una particolare occupazione, è davvero importante quali compiti di quella professione verranno automatizzati. In particolare, se hai l’automazione delle attività ad alto livello di esperienza – quindi le cose che fai da più esperti – questo ha un effetto, e se hai l’automazione nelle attività meno esperte, otterrai un effetto diverso.
Puoi farmi un paio di esempi?
Pensiamo ai tassisti. La cosa più esperta che hai fatto è stata conoscere tutte le strade di una città. Conoscevi tutte le stradine secondarie. Conoscevi tutte le piccole scorciatoie. Tu eri l’esperto in questo. Poi arrivano Google Maps e MapQuest e, all’improvviso, chiunque sappia guidare un’auto può fare un ottimo lavoro nel farlo. In tal caso, i tuoi compiti più esperti sono stati automatizzati. Poiché le cose più esperte se ne sono andate, il tuo stipendio diminuisce.
Ma, contrariamente a questa versione del ciclo catastrofico, i salari scendono, ma il numero di persone in quella professione aumenta, perché ora, un intero gruppo di persone che non conoscevano tutte le strade possono improvvisamente guidare un Uber.
All’estremo opposto, pensiamo ai correttori di bozze. Entra in gioco il controllo ortografico. Un sacco di cose che facevano prima sono ora automatizzate, ma era la cosa meno esperta che facevano. La cosa significativa che hanno fatto è stata riorganizzare i tuoi paragrafi e assicurarti che stavi pensando alla cosa giusta e formulando le cose nel modo giusto, non alla parte ortografica.
Quindi, se guardi cosa succede loro, i loro compiti meno esperti sono stati automatizzati. Ciò che restava era più esperto. E così, poiché utilizzavano le loro risorse professionali per la maggior parte del tempo, i loro salari sono effettivamente aumentati più velocemente della media, ma ora ce ne sono meno.
Quindi, abbiamo questo effetto interessante in cui i salari degli autisti Uber sono diminuiti, ma ce n’erano di più. E per i correttori di bozze, gli stipendi sono aumentati e ce n’erano meno. Ed entrambi hanno vantaggi e svantaggi.
Quindi, chiaramente, l’intelligenza artificiale non è la prima tecnologia ad automatizzare alcuni aspetti del lavoro nell’era dei computer. Ma lo stesso quadro di competenze è valido anche più indietro nella storia? Vedremmo modelli simili nella rivoluzione industriale e nell’automazione del lavoro dei lavoratori tessili?
Uno degli esempi di cui al mio coautore piace parlare sono gli artigiani qualificati. Pensa ai carrai, al fabbro e a tutte quelle persone, questi erano lavori incredibilmente esperti. E attraverso l’industrializzazione, abbiamo capito come farlo sulle linee di produzione e in altri luoghi dove la competenza media era inferiore, ma c’erano molte più ruote prodotte e molte più persone coinvolte nella produzione delle ruote.
E poi, ovviamente, abbiamo molti esempi moderni di quando arriva l’automazione, e alcune delle cose che facciamo vengono automatizzate, in realtà diventiamo più esperti nelle cose che stiamo facendo perché non dobbiamo più fare le cose basilari.
Aziende come Google e OpenAI promettono che la loro tecnologia farà molto di più che automatizzare le attività di base e stanno spendendo centinaia di miliardi di dollari in infrastrutture per realizzarlo, chiamandola intelligenza artificiale generale o superintelligenza. Stiamo ascoltando molto riguardo ad una bolla dell’intelligenza artificiale ultimamente, perché non è chiaro se questi strumenti funzioneranno effettivamente prima che il conto venga pagato. Come sapremo quando l’intelligenza artificiale avrà dato prova della sua validità?
Non penso che la domanda sia davvero se l’intelligenza artificiale si dimostrerà valida. Penso che sia chiaro che queste capacità stanno migliorando abbastanza velocemente. Sarà incredibilmente utile, penso, e penso che ci sarà molta adozione. I benefici che ne deriveranno saranno moltissimi.
Per me, la questione in termini di bolla dell’intelligenza artificiale riguarda più le valutazioni. Sarà utile, ma è la giusta valutazione? Avrà molta importanza. Avrà molti di questi effetti. La domanda è: stiamo costruendo ancora più velocemente di quanto questi effetti si manifesteranno, o il contrario?
UN recente sondaggio del Pew Research Center ha dimostrato che gli americani sono più preoccupati che entusiasti della tecnologia. Perché l’intelligenza artificiale è così impopolare?
Voglio essere titubante nel mettermi troppo nella testa delle persone, ma penso che sia comprensibile che le persone abbiano ansia su cosa farà l’intelligenza artificiale e su come cambierà il loro lavoro, perché è uno strumento molto potente. Penso che cambierà il lavoro di molte persone, incluso il tuo e il mio.
Penso che sia particolarmente difficile di fronte a ciò e non sapere quanta parte del lavoro verrà sostituita o quanto dovrò adattarmi in modi che potrebbero essere dolorosi. Penso che ne sapremo di più nei prossimi tempi.
C’è un secondo pezzo che è davvero, davvero difficile. Storicamente, con l’avvento delle nuove tecnologie e dell’automazione delle cose, gli esseri umani sono passati a svolgere nuovi compiti. Vengono creati nuovi compiti che prima non esistevano ma che in realtà sono importanti per l’occupazione. Non sappiamo davvero quali saranno questi nuovi compiti in anticipo. Questa mancanza di visibilità è una sfida. Ma vale la pena dire che, storicamente, c’è stata una notevole fonte di nuovi compiti e nuovi lavori emersi. E quindi, penso che dovremmo essere fiduciosi che ce ne saranno molti che arriveranno.
Ci sarà una transizione. In molti casi, dovremmo considerarlo simile alle trasformazioni precedenti. La domanda è quanto velocemente ciò accada. Se è a medio-lungo termine, gli esseri umani sono piuttosto bravi a dire: “ok, se questi sono compiti nuovi in cui siamo particolarmente bravi e la tecnologia non lo è, adattiamoci a svolgere quei compiti”. Ma se ciò accade tutto in una volta, e gran parte delle transizioni e degli spostamenti avvengono in un periodo di tempo compresso, ciò renderà molto più difficile per l’economia adattarsi.
Sembra che tu stia dicendo che c’è la paura dell’ignoto, e ci sono molte incognite in questo momento. Ma prima di questa abbiamo attraversato importanti trasformazioni tecnologiche. Semplicemente non sappiamo quanto tempo ci vorrà, o cosa faremo dall’altra parte. Non sembra molto confortante.
Vorrei solo aggiungere una piccola svolta a questo. È sicuramente vero che se si guarda al passato, abbiamo visto modelli in cui entrano in gioco le nuove tecnologie. C’è qualche agitazione nell’economia, alcune persone ne sono ferite, e dovremmo esserne consapevoli. Dovremmo aspettarci che ciò possa accadere anche adesso. Ma nel medio termine ci adeguiamo bene.
In termini di intelligenza artificiale, penso che possiamo trarre conforto da queste lezioni storiche. E la domanda è semplicemente: l’intelligenza artificiale è in qualche modo diversa dalle tecnologie precedenti che ci farebbero pensare che otterremmo risultati diversi?
Penso che le persone che pensano che arriveremo rapidamente all’AGI, la loro risposta sarebbe sì. Se può fare tutto ciò che possiamo fare noi, e può farlo l’anno prossimo o quello successivo, ciò è molto diverso rispetto alle tecnologie precedenti. Ciò rende piuttosto difficile adattarsi. Se viene implementato, svolge alcuni compiti, ci vuole molto tempo per svolgere altri compiti, beh, allora penso che siamo molto più in un mondo in cui possiamo adattarci come abbiamo fatto in passato.
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