L’AI (non) ci ruberà il lavoro?

Bentornati a The Bull, il tuo podcast di finanza personale.

Ok quello di oggi non è un episodio di finanza personale.
Ma il suo contenuto si trova perfettamente all’intersezione tra due tematiche che invece hanno un peso potenzialmente devastante sulle sorti delle nostre finanze personali.

Parliamo fondamentalmente di due cose:
Di AI, il tema ultra dominante dei mercati finanziari degli ultimi tre anni, nonché dell’economia tutta, perché sullo sviluppo dell’AI riposano esattamente le aspettative – se non le speranze – per un boost alla produttività globale, che controbilanci le grandi minacce che gravano sul futuro della nostra prosperità.
Su tutti:
Debiti pubblici sempre più pesanti e
Inarrestabile calo demografico.

L’altro tema è il lavoro, che è la base base base della finanza personale. Senza un lavoro e un reddito tutti i discorsi che facciamo qui si ritrovano senza la sua base fondamentale.

Che l’AI abbia avuto un peso spropositato negli ultimi anni sui destini della finanza globale ci sono pochi dubbi.

Nel suo ultimo Eye on the Market di gennaio

l’eminente Michael Cembalest – che è il gran capo degli strategici di JP Morgan – ha messo giù alcuni numeri che danno un’idea incontrovertibile di come stanno le cose.

Dal lancio di ChatGPT nel novembre del 2022 circa il 70% del rendimento, degli utili e del capital spending delle società dell’S&P 500 l’hanno fatto le 42 società più esposte all’intelligenza artificiale.

Ora, attenzione sempre a queste considerazioni.
Non vuol dire che l’S&P 500 è una fuffa che si regge sull’illusione che il miracolo AI si realizzi, perché potrei fare il discorso inverso e dire per esempio: escludendo le banche, negli ultimi 3 anni lo Stoxx Europe 600 avrebbe fatto schifo.

Considerando che il settore bancario pesa circa un quinto dello Stoxx 600, è facile immaginare che senza di esso il risultato dello Stoxx sarebbe stato solo marginalmente positivo in questi 3 anni.

La distribuzione dei rendimenti è sempre asimmetrica, ci sono sempre settori che portano il grosso della performance e singole aziende che fanno l’heavylifting per tutto l’indice.

Tornando all’AI, però, è che chiaro che il suo peso esorbitante nel più grande indice del mondo lo pone come il tema assolutamente dominante dell’era economico-finanziaria che stiamo vivendo.
E non è solo un discorso strettamente di performance sui mercati.

La spesa per investimenti in intelligenza artificiale nel 2025, in rapporto al PIL degli Stati Uniti, è stata quasi pari alla somma di tutti i più grandi progetti di investimento strutturale del secolo scorso:

Parliamo di quasi il quadruplo della spesa per mandare l’uomo sulla luna negli anni ’60 o di quasi 5 volte il progetto Manhattan per realizzare la bomba atomica prima dei Nazisti.

Tra l’altro soprattutto negli Stati Uniti c’è un tema sempre più sentito: l’AI consuma un botto di elettricità e i costi delle bollette soprattutto dove ci sono i datacenters è decollato, per la gioia della popolazione locale

In Italia non è che siamo pieni di datacenter, ma se tanto mi dà tanto, i costi energetici tendono a propagarsi sui mercati globali, soprattutto per i Paesi, come il nostro, che importano praticamente il 100% di energia.
Sai mai che pure qui i costi delle bollette impennano, io farei un giretto su facile.it per confrontare le offerte disponibili sul mercato e trovare l’offerta migliore per risparmiare.
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Ora, come sempre accade con l’ascesa di nuove tecnologie, anche con la crescita dell’AI sono nate tante preoccupazioni sugli impatti potenzialmente negativi di questa rivoluzione potenzialmente dirompente.

Le preoccupazioni più diffuse sono due:
Se l’AI deluderà le grandi promesse trasformative su cui tante aspettative sono riposte, allora ci sarà stata una montagna di soldi investita in perdita, con un impatto economico esorbitante sui profitti delle aziende più coinvolte.

Secondo la Fed di St. Louis, quasi il 40% della crescita reale del PIL degli Stati Uniti nei primi 9 mesi del 2025 dipende dagli investimenti in AI.
C’è quindi una larga parte dell’impressionante crescita economica americana che si sta reggendo sull’immensa spesa in investimenti strutturali su questo tema.

Quindi primo timore: se l’AI non funziona come dovrebbe, abbiamo sprecato trillions.

Se invece l’AI funziona – e diciamo pure: se funziona troppo bene – abbiamo la paura opposta, ossia che sarà in grado a tal punto di sostituire l’attività umana che un’enorme fetta di impiego dei white-collar, dei lavoratori impiegati in attività diciamo “non manuali”, sarà spazzata via.

Il primo timore non è l’argomento di oggi.
Ne abbiamo parlato spesso in episodi passati e – long story short – la mia insignificante opinione che mi sono fatto sull’argomento è questa:
Probabilmente deluderà nel breve e molti miliardi saranno stati investiti in perdita;
Nel medio-lungo termine i suoi benefici diverranno tangibili;
I veri vincitori dell’AI non saranno necessariamente gli hyperscaler di oggi – o non tutti – ma realtà che scaleranno gli investimenti degli hyperscaler, beneficeranno di una tecnologia sempre meno costosa e creeranno modelli di business monetizzabili.

In breve: l’AI trasformerà l’economia, la società e il mondo. Senza dubbio.
Ma sarà un processo meno lineare di come oggi ci sembra e tendo ad escludere tutti gli scenari estremi:
Sia quelli troppo ottimistici che vede l’AI panacea di ogni problema economico-sociale del mondo;
Sia quelli troppo pessimistici che credono che l’AI sia un bluff e che il suo vero impatto sarà marginale.

Oggi parliamo dell’altro tema: l’impatto sul mondo del lavoro.

Durante il World Economic Forum di Davos, incredibile ma vero c’è stato anche altro oltre al famigerato intervento di Trump sulla Groenlandia, in cui il Presidente con le migliori risonanze magnetiche della storia della medicina si è portato a casa uno straordinario successo diplomatico, risolvendo un problema mai esistito che lui stesso aveva creato e ottenendo sulla Groenlandia esattamente le stesse identiche cose già previste da un trattato del 1951.

C’è stata per esempio l’uscita della direttrice del Fondo Monetario Internazionale Kristalina Georgieva che ha detto che l’AI sta colpendo il mercato del lavoro come uno Tsunami, cosa che per altro aveva già detto a luglio – ma ovvio che se dici qualcosa a Davos fa più effetto.

In un suo recente articolo aveva scritto che nei Paesi sviluppati circa il 60% degli impieghi è potenzialmente impattato dall’AI e che di questi, circa metà rischia di essere completamente sostituibile

Non è la prima a parlare in questi termini.
Jamie Dimon, il CEO di JP Morgan, ha dichiarato che l’AI permetterà alla sua banca e a tutte le altre di impiegare meno persone.
Dario Amodei, il fondatore di Antropic, la società dietro Claude, ha ipotizzato che la prossima generazione di LMM potrebbe cancellare fino a metà dei lavori entry-level.

Insomma, motivi di potenziale preoccupazione possono essercene certamente.
Da capire però se queste preoccupazioni siano “over-blown”, siano un po’ sovradimensionate, oppure se siamo davvero di fronte ad una minaccia terribile.

Sicuramente ci sono due preoccupazioni fondate:
La PRIMA è che qualunque impatto avrà l’AI sul mondo del lavoro, è probabile che colpirà principalmente posizioni di impiegati entry level. Paradossalmente i neolaureati sono i più esposti.

Già, in parte almeno, questo trend si sta vedendo bene sia negli Stati Uniti che per esempio nel Regno Unito.

E quindi possibile che molti ruoli entry level a basso valore aggiunto possano essere colpiti da un’adozione massiva di AI da parte delle aziende.
Poi commento ulteriormente questo punto, perché mi convince solo in parte.
Per ora prendiamolo per buono tout cour: i giovani neolaureati sono i più a rischio.

L’altra comprensibile preoccupazione è che l’AI polarizzi ulteriormente le disuguaglianze economiche:
La fascia più alta e qualificata trarrebbe ulteriore beneficio da un’adozione su larga scala dell’AI, aumentando in maniera più che proporzionale reddito e patrimonio;
La fascia media invece si assottiglierebbe e in parte scivolerebbe in quella che ha un reddito più basso, perché incapace di adattarsi in un mondo del lavoro che richiede competenze diverse o in cui certe professionalità sono completamente sostituibili.

Makes sense.

Però, bisogna dirlo, questo è stato vero praticamente per qualunque trasformazione tecnologica.
Dalla rivoluzione industriale nell’800, che ha portato le persone dalle campagne alle città, alla rivoluzione di internet, che ha reso molti lavori obsoleti ma ne ha anche creati di nuovi, ogni innovazione tende sempre ad avere lo stesso effetto:
Cancella vecchie professioni
Crea nuove professioni.

A volte la transizione può essere dolorosa, ma in passato il saldo netto tra vecchie professioni rese obsolete e nuove professioni create è stato sempre positivo.

In un bell’articolo di Ruchir Sarma uscito il 27 gennaio sul FT
viene avanzata una tesi molto intelligente.

Lui giustamente dice: “attenzione le preoccupazioni legate all’impatto devastante sul mondo del lavoro che avrebbe avuto internet sono simili a quelle di oggi legate all’AI, ma non dimentichiamoci che si stima che dagli anni ’90 in poi, internet abbia cancellato 3,5 milioni di posizioni professionali negli Stati Uniti e che ne abbia create 19 milioni di nuove”.

Questo è coerente con quanto mostrato dal Professore dell’MIT e premio Nobel per l’economia nel 2024 Daron Acemoglu, che insieme a Pascual Restrepo ha fatto vedere che metà della crescita di occupazione negli Stati Uniti dal 1980 al 2015 è dipesa proprio dalla nascita di nuove professioni.

Il punto più importante dell’articolo del Financial Times però è un altro: ci stiamo tanto preoccupando degli impatti dell’AI sul mondo del lavoro, ma stiamo facendo il classico errore di concentrarci sull’evangelica pagliuzza nell’occhio dell’altro senza vedere la trave nel nostro.

Il mondo sta drammaticamente invecchiando.
Il problema più grave che tutte le grandi economie presto o tardi dovranno affrontare non sarà tanto la mancanza di opportunità di lavoro, quanto la carenza di personale da impiegare.
In questo senso l’AI “comes to the rescue” come si dice, verrebbe in soccorso per compensare una parte della scarsità di offerta di forza lavoro dovuta al grande inverno demografico che stiamo vivendo.

L’aumento della produttività per lavoratore, lungi dal cancellare posti di lavoro netti nell’economia globale – e per netti intendo il saldo netto tra vecchi lavori cancellati e nuovi lavori creati – dicevo, lungi dal cancellare posti di lavoro servirà quanto meno a tamponare una domanda di forza lavoro che sarà sempre più difficile da soddisfare.

Ora, prima di andare al nocciolo della questione e provare a capire dove sta il punto di equilibrio tra le diverse posizioni, iniziamo a fare chiarezza su una cosa.

Negli ultimi mesi ho visto un numero fastidiosamente elevato di volte grafici come questo

che farebbero vedere come, esattamente in concomitanza con il lancio di ChatGPT, il mercato azionario sia decollato mentre invece il numero di nuovi posti di lavoro aperti negli Stati Uniti sia crollato.

Questo si chiama “how to lie with statistics”, per citare il vecchio classico, come mentire con le statistiche.
Ed è anche un caso di confusione tra causa e correlazione.

Nel caso del mercato azionario c’è un ovvio rapporto causale: il lancio di ChatGPT è stato il principale fattore che lo ha fatto esplodere quando si trovava al fondo del bear market del 2022, e che ci ha portati sino ad oggi.
Nel caso dell’occupazione, invece, cascasse il mondo non ci credo neanche morto che il lancio di ChatGPT c’entri in maniera significativa con il calo di posti di lavoro.

Signori, come disse Elrond a Gandalf ricordando la prima battaglia contro Sauron,

IO ERO Lì!
Nel 2020-2022 io ero sul mercato del lavoro, mi occupavo di digital e it, e gli altri miei colleghi head hunter seguivano gli altri settori.
Durante il Covid il mondo si era fermato.
Poi non appena i vaccini hanno cominciato a debellare la pandemia tutto è cambiato.
Il periodo esatto è stato tra febbraio e marzo del 2021.
Mi ricordo con precisione come in poche settimane è cambiato tutto con una forza travolgente.

Nessuno aveva mai visto un mercato del lavoro così schizofrenico come ci sarebbe stato nei 12 mesi successivi.
Tutti assumevano
Tutti avevano una fretta della madonna
Nei settori esposti al digitale e alla tecnologia manco ve lo sto a dire
Tutti erano disposti a strapagare i nuovi assunti pur di riuscire a portarli a bordo in tempi brevi.

Tutto è durato fino a metà del 2022, quando poi gli effetti della guerra in Ucraina, dell’inflazione e del rialzo dei tassi di interesse si sarebbero finalmente riverberati sull’economia reale ponendo fine a quella bonanza, al mercato del lavoro più euforico da decenni.

E la stessa cosa si è vista in Italia, in tutta Europa forse con eccezione del Regno Unito che ha continuato a pagare un costo salato per la sua sciagurata decisione di fare la Brexit, e ovviamente negli Stati Uniti e in Asia.

Lavoravo per una società presente in una trentina di Paesi e ogni mese sapevamo come le cose stessero andando ovunque.

Il calo dell’occupazione è cominciato prima di ChatGPT.
Già nell’estate del 2022 le big tech americane avevano cominciato a tagliare posti di lavoro con la mannaia e lo stesso stava accadendo anche in Europa.

Mi ricordo perfettamente che io e il mio team eravamo passati da gestire 10-15 ricerche di personale a testa, contemporaneamente, per i nostri clienti, a 3 o 4 al massimo nell’arco di pochi mesi.

Di quello che è successo sul mercato del lavoro globale negli ultimi 3 anni e passa, ci metto la mano sul fuoco:
Il 10-20% magari sarà anche dovuto allo sviluppo dell’AI che avrà un po’ ottimizzato la domanda di lavoro in alcuni settori;
Ma l’80-90% della storia è che c’era stato un massiccio overhiring globale, che peraltro in molti casi ha alzato notevolmente alcune retribuzioni senza corrispondenza al reale valore aggiunto che il neoassunto poteva portare, e quindi in uno scenario macroeconomico mutato molte aziende hanno dovuto bruscamente rallentare per sostenere i costi.

Da allora siamo entrati in una fase di “low hire, low fire” un po’ ovunque, soprattutto negli Stati Uniti.

Bassa creazione di nuovi posti di lavoro;
Bassa disoccupazione.

Il mondo delle imprese si è dovuto riadattare dopo l’euforia post covid e ottimizzare la forza lavoro in essere.

Quindi:
Ad oggi, l’AI non sta cancellando opportunità di lavoro, o comunque non sembra ci siano evidenze oggettive di questa cosa;

secondo questo studio del Budget Lab della Yale University

In questi primi tre anni dal lancio di ChatGPT non è emerso alcun collegamento diretto significativo tra AI e calo nella domanda di lavoro umano.

È invece possibile che in futuro determinerà qualche disruption.

E dico che è una gigantesca stronzata che l’AI abbia già avuto un impatto netto negativo sul mercato del lavoro non solo perché ho vissuto in prima linea quelle dinamiche e quindi la cosa non mi torna, ma anche perché ci sono dati che effettivamente vanno in un’altra direzione.

Sull’Economist è uscito questo articolo dal titolo Why AI won’t wipe out whit-collar jobs, perché l’Ai non spazzerà via i lavori impiegatizi.

È un articolo piuttosto americanocentrico, ma dato che i trend iniziano sempre lì e poi si propagano da noi, credo che valga la pena prendere per buoni gli insights che emergono.

Dal 2022 ad oggi il numero di impiegati negli Stati Uniti è addirittura aumentato di 3 milioni di unità, mentre quello degli operai è rimasto piatto, proseguendo un trend che in realtà va avanti dagli anni ‘80

Anche le retribuzioni hanno continuato a crescere, nonostante la flessione del 2022 dovuta al picco dell’inflazione che ovviamente curva verso il basso la crescita reale.
E anche l’Economist sostiene che il calo di assunzioni di entry-level sia stato più dovuto all’aumento dei tassi di interesse e alla generale incertezza sulle prospettive economiche delle aziende, che non all’avvento degli LLM.

Infatti il tasso di disoccupazione dei neolaureati rispetto alla media nazionale è stato costantemente in crescita dal 2009 in poi.
C’è stata un flessione post-covid per i motivi che spiegavo prima e per la folle e disperata ricerca di personale in quel periodo, ma poi si è semplicemente normalizzata.

Ora, sicuramente quello dell’intelligenza artificiale si presta molto bene ad essere uno di quei casi in cui dire: “questa volta è diverso”.

Rispetto alle altre disruption tecnologiche, l’AI ha delle caratteristiche potenzialmente inaudite:
Per la prima volta si tratta di una tecnologia che va a sostituire, in parte, delle attivit à puramente cognitive dell’uomo.
Finora abbiamo creato macchine. Ma siamo sempre stati noi a pensare.
Per la prima volta abbiamo uno strumento che fa qualcosa che apparentemente assomiglia alla parte più meccanica del nostro intelletto.

Per la cronaca: l’intelligenza artificiale non pensa. Ad oggi è solo in grado di prevedere in maniera piuttosto accurata la migliore combinazione di parole successive ad una determinata istruzione o a un prompt.
In questo è formidabile, ma il linguaggio è una cosa, il pensiero è un’altra.

Ciò non toglie, però, che è in grado di fare cose che qualitativamente non avevamo mai visto nella storia.

La seconda cosa è che la velocità con cui si sta sviluppando, sta migliorando e si sta diffondendo non si è mai vista nella storia e quindi c’è un tema di capacità di adattamento ad una trasformazione potenzialmente epocale che corre molto più veloce di qualunque altra ci sia mai stata.

Questa coppia di fattori pone sicuramente un tema.
Le implicazioni reali dell’AI sono difficilmente prevedibili e qualche shock lungo la strada è assolutamente possibile.

Di solito una innovazione tencologica cosa fa?
Crea un displacement nel mondo del lavoro, perché alcune mansioni vengono automatizzate e trasferite dall’uomo alla macchina – e quindi c’è un trasferimento di valore dal lavoro al capitale;
Questo crea un aumento di produttività; ma allo stesso tempo
Ciò aumenta la domanda di nuove mansioni non automatizzate in cui il lavoro ha un nuovo vantaggio competitivo.

Si tratta quindi sempre di come si controbilanciano due forze in gioco:
L’effetto di displacement di una nuova tecnologia che automatizza mansioni umane e
L’effetto di reintegrazione del lavoro in nuove mansioni a valore aggiunto.

L’esito dell’adozione di massa dell’AI, quindi, resta comunque incerto perché si tratta di capire come si bilanceranno le due variabili: l’automazione dei task da un lato e la creazione di nuova domanda di lavoro dall’altra.

La mia sensazione è che oggi molti vedano questa cosa a tinte fosche per un bias molto semplice:
È molto facile prevedere quali lavori verranno probabilmente spazzati via dell’AI. Sono gli stessi che anche prima dell’AI stavano subendo un declino strutturale
Figure di back-office;
Customer service
Grafici e programmatori di base
Insomma tutti i ruoli a bassa specializzazione o altamente ripetitivi e facilmente automatizzabili

Più difficilmente l’AI avrà un impatto negativo su:
Ruoli tecnici ad alta specializzazione
Figure con ruoli commerciali e in generale client-facing;
Figure che si occupano di cura della persona
E in generale tutte le figure con responsabilità decisionali. Ai può mettere insieme un trilione di dati, ma poi serve il giudizio umano per trarre conseguenze e prendere decisioni.

Quello che invece è molto più difficile fare è immaginarsi i ruoli che verranno creati.

Nel 1999 era impossibile concepire che milioni di persone avrebbero lavorato come App Developer, UX Designer, Digital Marketer, come E-commerce Manager, come Social Media Manager, come blogger, podcaster, youtuber e così via.
E questo solo per rimanere limitati alle più ovvie conseguenze dell’esplosione di internet.

Pensate ai milioni di lavori direttamente o indirettamente legati all’introduzione degli Smartphone, della pubblicità su internet, del cloud, dello streaming, delle piattaforme di prenotazione online e continuate voi questo elenco sterminato.

Chiedete in giro, la maggior parte delle persone sarà portata a dire:
L’AI cancellerà dei lavori, perché intuisce quali sono quelli che non ci saranno più
Ma farà più fatica a dire l’AI creerà altrettanti (o forse più) nuovi lavori, perché immaginarsi ciò che non esiste è molto più difficile che dimenticarsi di quello che esiste.

Su questo non è che voglio essere ingenuamente ottimista a tutti i costi.
Magari sarò il primo a non avere più un lavoro perché un domani i podcast saranno completamente AI based.

Però bisogna fare un po’ di attenzione quando si tende a confondere: TASK e JOB, cioè mansione e professione.

L’idea generale è che l’AI cancellerà molti JOB.
Sono invece molto più dell’idea che l’AI cancellerà molti TASK.

Ci sono tante singole mansioni in cui l’AI sarà facilmente in grado di sostituirci – e pure con risultati nettamente migliori dei nostri.

Un JOB però nella maggior parte dei casi è composto anche da elementi non routinari e non automatizzabili che difficilmente possono venire automatizzati.

Sempre l’articolo dell’Economist riporta i risultati di una ricerca di Anthropic secondo cui solo il 4% dei lavori negli Stati Uniti usa l’AI per oltre 3 quarti delle sue attività.
Si parla di “jagged intelligence”, di intelligenza frastagliata.
Anche se ChatGPT, Claude o Gemini performano bene nel 95% dei task, non sono comunque in grado di sostituire il JOB perché è proprio nel 5% in cui falliscono che è decisiva la capacità di discernimento umana – almeno per ora.

Uno studio di Goldman della scorsa estate aveva stimato che solo il 2,5% dell’intera forza lavoro corre davvero il rischio di una totale automazione.

In futuro però naturalmente le cose potrebbero cambiare.
E ci sono sicuramente molte mansioni che in prospettiva possono risultare estremamente esposte all’AI.

Per esempio possiamo creare una matrice in cui mettiamo:
Il livello di standardizzazione di una professione e
Il livello di responsabilità, di ownership, cioè quanto il suo output dipende dalla qualità delle decisioni discrezionali del lavoratore.

Dai vari incroci possiamo farci un’idea del livello di rischio sostituzione a cui è esposto un certo JOB.

Job a bassa responsabilità e alta standardizzazione sono quelli che abbiamo citato prima e che comunque già erano soggetti ad una contrazione della domanda; sono quelli esposti ad alto rischio di sostituzione integrale.
Job con alta responsabilità e task standard potrebbero essere le versioni manageriali di quei ruoli, che probabilmente manterrebbero buona parte del proprio ruolo per necessità di coordinamento e decisioni strategiche;
Mentre Job con bassa standardizzazione e bassa responsabilità sono ruoli tipicamente junior ma con un valore tecnico specifico.

queste ultime due categorie hanno rischio più legato ai task che al job in sé.
Molto fa la capacità del singolo di lavoratore di fare upskilling costante per non rimanere tagliato fuori.

Infine i job ad alta responsabilità e bassa standardizzazione sono quelli meno esposti in assoluto, perché qui il fattore umano resta determinante.

Quindi il takeway dell’episodio non è: “raga, tutt’appost, stiamo sereni”.
Immaginatevi qualcuno oggi che prova a fare qualunque lavoro ignorando completamente l’esistenza di internet.
In alcuni casi avrebbe delle piccole difficoltà;
In altri avrebbe dei grossi impedimenti strutturali;
In altri ancora sarebbe completamente tagliato fuori dal suo mercato del lavoro.

Stessa cosa verosimilmente si applicherà all’AI.
Di per sé “non ci toglierà il lavoro”.
Saranno le persone che sapranno usare meglio l’AI di noi che ce lo toglieranno – o che comunque ci metteranno in una posizione marginale.

L’AI determinerà sicuramente dei cambiamenti sul mondo del lavoro.
Non ne conosciamo la velocità e gli impatti.
Questi per ora sono stati risibili.
Ma aspettiamoci grandi sorprese per il futuro – che non è tra 20 anni, è praticamente dopodomani.

Per non saper né leggere né, ci sono tre consigli pratici che mi sentirei di dare – e che mi sentirei di dare tanto ad un giovane, quanto a chiunque oggi si trovi già dentro al mercato del lavoro e che, come dire, deve stare in campana.

Non solo per proteggersi dall’avanzata dell’AI, ma possibilmente per piegarla a proprio favore.

NUMERO UNO, consiglio quasi banale: imparare ad usare gli LLM in maniera strutturata e sistematica, non per le cazzate.
Ciascuno oggi, nel proprio lavoro, deve chiedersi:
“quali sono i time killer della mia attività?”
Ci sono attività a basso valore aggiunto che posso automatizzare?
Ci sono cose che ho sempre fatto in un certo modo e che magari Chat GPT e Gemini possono spiegarmi come farle meglio?

Questa cosa è talmente banale che la maggior parte delle persone non la fa.
Come lo so?
Per esempio uno studio di aprile 2025 della Banca d’Italia sull’adozione dell’AI qua da noi ha rilevato che meno del 6% della popolazione ha usato tool di AI negli ultimi 12 mesi più di una volta a settimana e il 74% manco quello.

Invece un paper sempre sull’Italia ma questa volta della Bank of International Settlment

ha messo in luce soprattutto la disuguaglianza nell’utilizzo.
E siamo sempre ai soliti sospetti

Le fasce di popolazione con reddito più elevato e maggiore istruzione sono quelli che utilizzano di più gli strumenti AI.
Lo studio associa l’utilizzo di AI ad un incremento del 2% della retribuzione, ma probabilmente è una correlazione legata al fatto che c’è una maggiore adozione proprio tra persone più istruite e con un livello di reddito più elevato (e quindi probabilmente una professionalità che già in partenza è più elevata).

Comunque sia, il messaggio è banale:
L’AI va usata di più
Va usata meglio ma soprattutto
Va usata in maniera sistematica per tagliare tutte le attività a basso valore aggiunto, aggiungere competenze e incrementare la produttività.

Tra l’altro, non per dire, ma, per la prima volta nella storia dell’umanità abbiamo la possibilità di farci insegnare una competenza dalla competenza stessa.
Cioè:
se voglio imparare a giocare a scacchi, non è che posso chiedere alla scacchiera di insegnarmelo.
Se invece voglio imparare ad usare ChatGPT o Gemini in maniera più efficiente nel mio lavoro, tutto quello che devo fare è semplicemente chiedere a ChatGPT o Gemini di spiegarmi come fare.

NUMERO DUE, è questa è già un po’ più sottile: bisogna investire in un set di soft-skill che contribuiscono a dare un valore differenziale rispetto a ciò che l’AI è in grado di automatizzare.

Ce ne sono almeno 4 che mi sembrano altamente strategiche:
Sviluppo del pensiero critico, cioè la capacità di formulare idee in modo chiaro e verificabile, verificando le fonti e identificando le fallacie logiche.
Conoscere i principali bias a cui siamo tipicamente soggetti quando pensiamo è sicuramente un buon punto di partenza.

Per chi ha voglia di leggersi un bel mattonazzo c’è sempre l’insuperabile Pensieri Lenti e Veloci di Daniel Kahneman.
Ma se volete una scorciatoia, anni fa lessi Die Kunst des klarens Denkens di Rolf Dobelli, che in italiano è l’arte di pensare chiaro – forse l’avevo già citato in passato.

Il libro è molto bello e ad ogni bias dedica un paio di pagine, quindi si scorre che è un piacere.
Mi sta un po’ sulle palle perché era un amico di Taleb e poi saltò fuori che gli copiò delle cose che aveva letto nel manoscritto non ancora pubblicato di Antifragile e da lì mi è un po’ sceso.
Però il libro merita.

Seconda cosa: imparare la statistica di base e sviluppare un approccio al ragionamento analitico. Poche cose come la capacità di interpretare i numeri e prendere decisioni data driven dà un vantaggio competitivo così formidabile.

Anche qui, ChatGPT vi fa il corso se volete.
Gli ho dato un prompt semplice e secondo lui i pilastri da conoscere sarebbero:
Alfabetizzazione statistica di base (medie, mediane, correlazione, causalità, ecc.)
Pensiero probabilistico
Ragionamento numerico applicato
Pensiero critico basato sui dati
Decision-making quantitativo e
Metacognizione statistica, per valutare l’affidabilità del ragionamento statistico.

Terza cosa: sviluppare capacità di comunicazione efficace e soprattutto di negoziazione.

Una cosa importante che ho imparato nel mio lavoro precedente è questa: Everything is sales!
Non mi riferisco solo a chi di lavoro fa il commerciale – perché quello è ovvio.
Mi riferisco ad ogni interazione professionale in qualunque ruolo.
La capacità di affermare le proprie idee in maniera costruttiva, di risolvere i conflitti, di pensare a soluzioni che massimizzano l’output del proprio lavoro è una competenza cruciale.

Quarta cosa: capacità di pensare in termini di progetto, immaginando flussi di attività, tempistiche, risorse necessarie, costi, potenziali ostacoli e così via.

Non solo un project manager deve pensare in questi termini.
Oggi tutto è progetto, non esistono più flussi di lavoro rigidi.
La velocità dell’economia accelera sempre di più, questo richiede una mentalità flessibile e la capacità di ridefinire in maniera progettuale quello che si sta facendo per adattarsi meglio ad un contesto in cui l’unica costante è il cambiamento – giusto per dire una banalità che non aveva mai detto nessuno.

NUMERO TRE: smettere di considerare l’incertezza e le trasformazioni come un fatto negativo e abbracciare invece la prospettiva secondo la quale la dinamicità di un contesto che cambia in maniera dirompente è una fonte di opportunità.

Esattamente come investire in azioni.
Investire in azioni per ottenere un rendimento più alto che in bond significa scommettere sull’incertezza, altrimenti uno si tiene i soldi in un fondo monetario.

Lo stesso si applica al mondo reale fuori dai mercati.

Una decina di anni fa andava di moda l’acronimo V.U.C.A.
Volatilty
Uncertainty
Complexity
Ambiguity.

Il mondo in cui viviamo è sempre più volatile, incerto, complesso e ambiguo.
E l’AI potrà solo accelerare l’estremizzazione di queste caratteristiche.

Le quattro competenze di cui sopra, sempre per citare Nassim Taleb, servono a sviluppare un approccio antifragile all’interno di un contesto socio-economico in cui le disruption diventano qualcosa non più di eccezionale, ma quasi un evento periodico.

Per chi non ha letto Taleb, Antifragile non vuol dire resiliente.
Resiliente è uno che sopporta bene le crisi, si rialza e riparte;
Antifragile è uno che trae beneficio dal caos, dagli stress, dal disordine, da una situazione VUCA.

L’AI determinerà senza dubbio un cambiamento epocale.
E renderà i vecchi modelli obsoleti ad una velocità a cui non siamo abituati.
È però anche lo strumento più potente mai esistito per trasformare le nostre competenze in tempi infinitesimali rispetto a solo 3 anni.

Mettiamola così.

L’AI è in grado di fornirci una quantità mai vista di puntini.
Sta poi a ciascuno di noi la capacità di unire i puntini.
E unire i puntini continua a rimanere una capacità prettamente umana.

Bene cari miei, fine dell’episodio di oggi.
Spero vi sia piaciuto e che vi abbia dato qualche coordinata per pensare in maniera costruttiva all’AI, ai suoi impatti sul mondo del lavoro e al modo migliore per farsi trovare mentalmente preparati alle trasformazioni che potrebbe portare.

Nel frattempo vi invito come sempre a mettere segui e attivare le notifiche su Spotify, Apple podcast e Youtube per supportarci e permetterci di continuare a produrre contenuti che vi spiegano perché l’Ai non vi ruberà il lavoro ma anche perché sarà chi saprà usare l’AI meglio di voi a rubarvelo sempre nuovi.

Per questo episodio invece è davvero tutto e noi ci rivediamo lunedì prossimo con un nuovo appuntamento assieme, sempre qui, naturalmente con The Bull – il tuo podcast di finanza personale.