Ogni volta che si parla di intelligenza artificiale e lavoro, prima o poi si arriva alla stessa domanda: "l’IA ci sostituirà?"
È una domanda comprensibile, ma continuo a pensare che sia formulata male.
Non perché il rischio non esista. Alcune attività verranno automatizzate, determinate mansioni richiederanno meno persone e molte professioni cambieranno.
Secondo uno studio pubblicato nel 2025 dall’International Labour Organization, circa un lavoratore su quattro nel mondo svolge un’attività con qualche grado di esposizione all’IA generativa. La stessa ricerca sottolinea però che, poiché la maggior parte delle professioni comprende ancora compiti che richiedono un intervento umano, è più probabile una trasformazione del lavoro che la sua completa sostituzione.
La domanda che trovo più interessante è un’altra: "quanto del nostro lavoro dipende realmente dalla competenza e quanto, invece, dalla capacità di ripetere bene qualcosa che abbiamo già fatto molte volte?"
Quando il lavoro segue uno schema
L’IA generativa riconosce strutture, relazioni e schemi appresi e produce nuove combinazioni a partire da essi. Questo non significa che non possa sorprenderci o proporre qualcosa di originale perché può certamente farlo, e spesso lo fa. Diventa però particolarmente efficace quando il lavoro da svolgere può essere ricondotto a modelli, procedure e soluzioni già conosciute.
Pensiamo alla comunicazione. Possiamo chiederle una grafica, un testo pubblicitario, dieci titoli, cinque proposte di concept, una landing page e una serie di contenuti per i social. In pochi minuti possiamo ottenere materiale che, fino a poco tempo fa, avrebbe richiesto ore di lavoro.
La grafica può essere gradevole, il testo corretto e il tono adeguato. Ma rimane una domanda: qual è l’idea?
Immaginiamo una campagna costruita su un’associazione inattesa tra un prodotto e qualcosa di apparentemente lontanissimo dal suo settore. L’IA può aiutarci a svilupparla, scrivere i testi, generare le immagini e produrre cinquanta varianti. Qualcuno, però, deve prima intuire che quell’associazione ha senso e, soprattutto, deve saper distinguere un’idea interessante da qualcosa che è semplicemente strano.
È qui che entra in gioco la competenza.
Il problema non è competere con l’IA
Il punto è imparare a utilizzarla per spostare il nostro lavoro su ciò che richiede maggiore capacità di valutazione.
Se può produrre rapidamente alternative, sviluppare varianti, creare prime bozze e automatizzare attività ripetitive, non vedo perché dovremmo ostinarci a eseguire manualmente proprio quella parte del processo. Posso lasciare che generi venti ipotesi e utilizzare il mio tempo per capire quale valga la pena sviluppare. Posso partire da una sua proposta e concentrarmi su ciò che non funziona. Posso esplorare direzioni che in passato avrei escluso perché troppo lente o costose da verificare.
Il rischio nasce quando utilizziamo uno strumento nuovo soltanto per fare più velocemente ciò che facevamo prima.
Se le nostre campagne seguono sempre lo stesso schema, se le presentazioni si assomigliano tutte, se gli articoli cambiano argomento ma non struttura e se di fronte allo stesso problema proponiamo automaticamente la stessa soluzione, stiamo lavorando in modo ricorsivo.
Ed è precisamente il terreno sul quale l’IA è più forte.
A quel punto dovremmo chiederci quanto di ciò che chiamavamo esperienza fosse davvero competenza e quanto fosse, invece, padronanza di un processo ripetibile.
Il professionista competente sa giudicare il prodotto "standard". Sa quando è sufficiente, quando è mediocre, quando è fuori contesto e quando, invece, bisogna andare oltre con altre idee o rappresentazioni. L’intelligenza artificiale può rendere tutti più capaci di produrre qualcosa di plausibile ma non rende, almeno fino ad oggi, automaticamente tutti capaci di giudicarlo.
Un testo può essere scritto benissimo e non dire praticamente nulla, mentre una grafica gradevole può risultare in uno specifico contesto completamente anonima. Una presentazione può sembrare professionale ed essere poco efficace, mentre un’analisi può contenere numeri corretti e portarci alla conclusione sbagliata.
Il problema dell’incompetenza, spesso, è proprio questo: non riconoscere che ciò che sembra buono da quello che è soltanto standard.
Quando l'utilizzo dei modelli di IA diventerà normale, e dire “io uso l’intelligenza artificiale” avrà più o meno lo stesso valore che avrebbe oggi dire “io uso Internet”, il vantaggio tornerà nella conoscenza del mestiere, nell’esperienza, nella capacità critica e nell’originalità.
Soprattutto, sarà nella capacità di riconoscere quando la soluzione che abbiamo davanti è semplicemente quella più probabile e non quella migliore.
L’IA può alzare enormemente il livello minimo a disposizione di tutti. e potrà rendere un inesperto più produttivo e un professionista molto più veloce.
Ma, quando tutti avranno accesso agli stessi strumenti, usare l’IA non sarà più un vantaggio competitivo. A quel punto torneremo probabilmente a vedere con maggiore chiarezza la distanza tra chi sa produrre qualcosa e chi sa davvero capire se ciò che ha prodotto merita di essere utilizzato.
NB: Ovviamente la foto utilizzata è generata dall'IA e non racconta un furto di una valigetta realmente accaduto... fino ad ora.
È una domanda comprensibile, ma continuo a pensare che sia formulata male.
Non perché il rischio non esista. Alcune attività verranno automatizzate, determinate mansioni richiederanno meno persone e molte professioni cambieranno.
Secondo uno studio pubblicato nel 2025 dall’International Labour Organization, circa un lavoratore su quattro nel mondo svolge un’attività con qualche grado di esposizione all’IA generativa. La stessa ricerca sottolinea però che, poiché la maggior parte delle professioni comprende ancora compiti che richiedono un intervento umano, è più probabile una trasformazione del lavoro che la sua completa sostituzione.
La domanda che trovo più interessante è un’altra: "quanto del nostro lavoro dipende realmente dalla competenza e quanto, invece, dalla capacità di ripetere bene qualcosa che abbiamo già fatto molte volte?"
Quando il lavoro segue uno schema
L’IA generativa riconosce strutture, relazioni e schemi appresi e produce nuove combinazioni a partire da essi. Questo non significa che non possa sorprenderci o proporre qualcosa di originale perché può certamente farlo, e spesso lo fa. Diventa però particolarmente efficace quando il lavoro da svolgere può essere ricondotto a modelli, procedure e soluzioni già conosciute.
Pensiamo alla comunicazione. Possiamo chiederle una grafica, un testo pubblicitario, dieci titoli, cinque proposte di concept, una landing page e una serie di contenuti per i social. In pochi minuti possiamo ottenere materiale che, fino a poco tempo fa, avrebbe richiesto ore di lavoro.
La grafica può essere gradevole, il testo corretto e il tono adeguato. Ma rimane una domanda: qual è l’idea?
Immaginiamo una campagna costruita su un’associazione inattesa tra un prodotto e qualcosa di apparentemente lontanissimo dal suo settore. L’IA può aiutarci a svilupparla, scrivere i testi, generare le immagini e produrre cinquanta varianti. Qualcuno, però, deve prima intuire che quell’associazione ha senso e, soprattutto, deve saper distinguere un’idea interessante da qualcosa che è semplicemente strano.
È qui che entra in gioco la competenza.
Il problema non è competere con l’IA
Il punto è imparare a utilizzarla per spostare il nostro lavoro su ciò che richiede maggiore capacità di valutazione.
Se può produrre rapidamente alternative, sviluppare varianti, creare prime bozze e automatizzare attività ripetitive, non vedo perché dovremmo ostinarci a eseguire manualmente proprio quella parte del processo. Posso lasciare che generi venti ipotesi e utilizzare il mio tempo per capire quale valga la pena sviluppare. Posso partire da una sua proposta e concentrarmi su ciò che non funziona. Posso esplorare direzioni che in passato avrei escluso perché troppo lente o costose da verificare.
Il rischio nasce quando utilizziamo uno strumento nuovo soltanto per fare più velocemente ciò che facevamo prima.
Se le nostre campagne seguono sempre lo stesso schema, se le presentazioni si assomigliano tutte, se gli articoli cambiano argomento ma non struttura e se di fronte allo stesso problema proponiamo automaticamente la stessa soluzione, stiamo lavorando in modo ricorsivo.
Ed è precisamente il terreno sul quale l’IA è più forte.
A quel punto dovremmo chiederci quanto di ciò che chiamavamo esperienza fosse davvero competenza e quanto fosse, invece, padronanza di un processo ripetibile.
Il professionista competente sa giudicare il prodotto "standard". Sa quando è sufficiente, quando è mediocre, quando è fuori contesto e quando, invece, bisogna andare oltre con altre idee o rappresentazioni. L’intelligenza artificiale può rendere tutti più capaci di produrre qualcosa di plausibile ma non rende, almeno fino ad oggi, automaticamente tutti capaci di giudicarlo.
Un testo può essere scritto benissimo e non dire praticamente nulla, mentre una grafica gradevole può risultare in uno specifico contesto completamente anonima. Una presentazione può sembrare professionale ed essere poco efficace, mentre un’analisi può contenere numeri corretti e portarci alla conclusione sbagliata.
Il problema dell’incompetenza, spesso, è proprio questo: non riconoscere che ciò che sembra buono da quello che è soltanto standard.
Quando l'utilizzo dei modelli di IA diventerà normale, e dire “io uso l’intelligenza artificiale” avrà più o meno lo stesso valore che avrebbe oggi dire “io uso Internet”, il vantaggio tornerà nella conoscenza del mestiere, nell’esperienza, nella capacità critica e nell’originalità.
Soprattutto, sarà nella capacità di riconoscere quando la soluzione che abbiamo davanti è semplicemente quella più probabile e non quella migliore.
L’IA può alzare enormemente il livello minimo a disposizione di tutti. e potrà rendere un inesperto più produttivo e un professionista molto più veloce.
Ma, quando tutti avranno accesso agli stessi strumenti, usare l’IA non sarà più un vantaggio competitivo. A quel punto torneremo probabilmente a vedere con maggiore chiarezza la distanza tra chi sa produrre qualcosa e chi sa davvero capire se ciò che ha prodotto merita di essere utilizzato.
NB: Ovviamente la foto utilizzata è generata dall'IA e non racconta un furto di una valigetta realmente accaduto... fino ad ora.
