L’intelligenza artificiale farà davvero strage di posti di lavoro?

Le notizie che arrivano dal mondo delle aziende sembrano confermarlo. Block, la società fondata da Jack Dorsey che controlla Square e Cash App, ha annunciato il taglio di oltre quattromila dipendenti, attribuendo la decisione anche all’arrivo degli strumenti di IA. Anche Cloudflare ha eliminato circa il 20% della propria forza lavoro, sostenendo che molte delle mansioni attuali non saranno necessarie nel mercato del futuro.

Ma accanto alle aziende che licenziano ce ne sono altre che stanno facendo marcia indietro.

Quando l’Intelligenza artificiale non basta

Uno dei casi più significativi riguarda Ford, che ha deciso di riassumere centinaia di ingegneri esperti per affrontare problemi di qualità che i sistemi automatizzati non erano riusciti a risolvere.

Secondo Charles Poon, vicepresidente dell’ingegneria hardware dell’azienda, l’intelligenza artificiale è efficace solo quanto lo sono i dati utilizzati per addestrarla. Quando emergono situazioni impreviste, l’esperienza umana continua a fare la differenza.

Anche IBM ha scoperto i limiti dell’automazione. Dopo aver affidato all’IA circa il 94% delle attività di routine delle risorse umane, l’azienda si è resa conto che il restante 6% dei casi — quelli che richiedono valutazioni etiche o contestuali — non poteva essere gestito in modo affidabile dai sistemi automatici. Per questo ha annunciato un piano per aumentare le assunzioni di personale entry level.

I chatbot non ragionano

Per la sociologa di Princeton Zeynep Tufekci, molti osservatori stanno commettendo un errore di valutazione.

I moderni modelli linguistici non ragionano come esseri umani. Sono, piuttosto, dei “motori di plausibilità”: generano la risposta statisticamente più probabile sulla base dei dati con cui sono stati addestrati. Non verificano autonomamente se ciò che dicono sia corretto, logico o vero.

È questo, secondo la studiosa, che spiega alcuni dei fallimenti più noti dell’IA.

Meta ha dovuto affrontare casi di manipolazione dei propri sistemi automatici di assistenza. Air Canada è finita in tribunale dopo che un chatbot aveva promesso erroneamente un rimborso a un cliente. McDonald’s ha invece abbandonato il proprio assistente per gli ordini drive-through dopo una serie di errori diventati virali sui social.

Chi rischia davvero di perdere il lavoro

Questo non significa che l’IA non trasformerà il mercato del lavoro.

Secondo diverse analisi, le professioni più esposte sono quelle caratterizzate da attività ripetitive e standardizzate. Al contrario, i lavori che richiedono giudizio, esperienza, capacità relazionali e comprensione del contesto restano molto più difficili da automatizzare.

Medici, insegnanti, manager e professionisti che devono prendere decisioni in situazioni impreviste continuano infatti a fare affidamento su competenze che i modelli linguistici non sono ancora in grado di replicare in modo affidabile.

Il problema dei giovani

Il rischio maggiore potrebbe però riguardare chi si affaccia oggi al mondo del lavoro.

Secondo il Fondo Monetario Internazionale, le posizioni junior e le mansioni di ingresso sono tra quelle più esposte all’automazione generativa. Se le aziende sostituiscono queste attività con l’IA, potrebbero ridursi le opportunità attraverso cui i giovani accumulano esperienza e costruiscono competenze professionali.

È una preoccupazione che emerge anche dal caso IBM: senza nuove assunzioni oggi, chi diventerà il professionista qualificato di domani?

Oltre l’allarmismo

Per il teologo ed esperto di etica dell’IA Paolo Benanti, il dibattito rischia di concentrarsi sulla domanda sbagliata.

La questione non riguarda soltanto quanti posti di lavoro verranno creati o eliminati, ma quale tipo di lavoro sopravviverà e quali competenze saranno richieste in futuro.

Per questo motivo la vera sfida potrebbe non essere difendersi dall’intelligenza artificiale, ma imparare a lavorare accanto a una tecnologia sempre più potente, senza rinunciare a ciò che continua a renderci insostituibili: la capacità di comprendere il contesto, esercitare il giudizio e prendere decisioni che vanno oltre la semplice probabilità statistica.