Da qualche anno la parola “Intelligenza Artificiale” è uscita dai laboratori ed è entrata nel lessico quotidiano. Ma solo di recente, nei luoghi dove si decide il futuro dell’economia globale, si è iniziato a parlarne con il lessico delle catastrofi naturali. A Davos, tra le montagne svizzere, la direttrice del Fondo Monetario Internazionale, Kristalina Georgieva, ha descritto l’impatto dell’IA come uno “tsunami” pronto a investire il mondo del lavoro, destinato a toccare circa il 60% delle professioni nelle economie avanzate. Non è un dettaglio: significa che più di una persona su due, nei Paesi più sviluppati, vedrà il proprio mestiere trasformato, ridimensionato o cancellato.
Le stime che circolano al World Economic Forum parlano di decine di milioni di posti di lavoro a rischio entro il 2030, con scenari che indicano fino a 92 milioni di occupazioni destinate a scomparire o a cambiare natura in modo radicale. Di fronte a questo scenario, il WEF ha lanciato la cosiddetta “Reskilling Revolution”, un programma globale che punta a riqualificare milioni di lavoratori nelle competenze digitali e nell’uso dell’IA. L’idea è chiara: se il lavoro cambia, bisogna cambiare anche le persone, o meglio, dare loro gli strumenti per non essere espulse dal mercato.
Accanto agli allarmi, però, non mancano le letture più ottimistiche. Jensen Huang, numero uno di Nvidia, sostiene che l’IA non sarà solo una macchina di sostituzione, ma anche un motore di creazione di nuovi impieghi, soprattutto nei settori dell’energia, dei chip, delle infrastrutture digitali. In questa visione, l’IA non distrugge semplicemente lavoro: lo sposta, lo ricrea altrove, a patto che ci sia crescita, investimento tecnologico e una capacità reale di accompagnare la transizione.
Ma c’è un punto che spesso sfugge al dibattito pubblico: l’Intelligenza Artificiale non è più soltanto un software che gira su un computer. È diventata un’infrastruttura industriale, che ha bisogno di energia, di data center, di materie prime, di luoghi fisici dove installare server e cavi. È in questo contesto che si capisce l’interesse crescente per territori come la Groenlandia, ricchi di terre rare, potenziale geotermico e condizioni climatiche favorevoli al raffreddamento naturale dei server. Non è fantascienza: le grandi aziende tecnologiche guardano a questi luoghi come a una nuova frontiera, dove costruire città ipertecnologiche, spesso immaginate come “freedom city” con regimi fiscali e normativi speciali, pensati per attrarre capitali e sperimentare modelli di governance alleggeriti dai vincoli democratici tradizionali.
Dietro queste visioni ci sono nomi che conosciamo bene: investitori come Peter Thiel, Sam Altman, Bill Gates, Jeff Bezos, Michael Bloomberg. Lo stesso Altman, padre di ChatGPT, è coinvolto in progetti come Kobold, azienda che usa l’IA per analizzare enormi quantità di dati geologici e individuare nuovi giacimenti minerari. Le nuove mappe del tesoro non sono più pergamene con una X rossa, ma database di dati, algoritmi, modelli statistici. Chi controlla questi strumenti non solo trova le risorse, ma decide dove si svilupperà la prossima fase di crescita economica.
In questo quadro globale, la voce di Andrea Pignataro introduce un’altra angolatura, più inquieta e meno celebrativa. Pignataro, fondatore di Ion e oggi l’uomo più ricco d’Italia, ha costruito un impero nel software finanziario, fornendo piattaforme e infrastrutture digitali a banche, borse e operatori di mercato. Non è un teorico esterno al sistema: è uno dei suoi ingranaggi più potenti. E proprio per questo il suo allarme pesa. Nel suo intervento “The Wrong Apocalypse”, Pignataro sostiene che le imprese, adottando in modo massiccio strumenti di IA, stanno nutrendo ogni giorno gli stessi sistemi che stanno imparando a renderle superflue.
Il meccanismo che descrive è subdolo: ogni volta che un’azienda usa un modello di IA per scrivere codice, analizzare dati, redigere documenti, contribuisce ad addestrare quella stessa tecnologia sul linguaggio, sulle procedure, sulle logiche del proprio settore. Singolarmente, ogni impresa pensa di guadagnare efficienza e competitività; collettivamente, però, tutte insieme accelerano la capacità delle piattaforme di disintermediare intere filiere. Il rischio, avverte Pignataro, è un effetto a cascata in cui non solo alcuni lavoratori, ma interi modelli di business diventano superflui.
Pignataro non sostiene che domani mattina spariranno studi legali, banche o società di consulenza. Ricorda anzi che il lavoro dei cosiddetti colletti bianchi non si esaurisce nella produzione di testi o report: un praticante in uno studio legale, per esempio, non fa solo contratti, ma interpreta segnali, gestisce relazioni, calibra il tono, decide quando sollevare un problema e quando no. Sono dimensioni che non si replicano facilmente con un prompt. Ma il punto non è il presente: è la direzione di marcia. Se continuiamo a trasferire competenze tacite, linguaggi specialistici e processi decisionali dentro i modelli di IA, prima o poi questi modelli diventeranno abbastanza maturi da sostituire non solo singoli compiti, ma intere funzioni.
Qui entra in gioco la questione politica, che è poi il cuore della tua osservazione. Lo sviluppo dell’IA non può essere fermato: chi promette di “bloccarlo” vende illusioni. Può però essere indirizzato, regolato, accompagnato. Per farlo servirebbero lucidità, comprensione reale dei meccanismi tecnologici ed economici, regole efficaci e, soprattutto, velocità. Perché la tecnologia corre, mentre le istituzioni arrancano. E la nostra classe dirigente, nazionale ed europea, dà spesso l’impressione di non cogliere la scala del cambiamento: discute di IA come se fosse un tema tra gli altri, non come la struttura portante del prossimo ordine economico.
Questa asimmetria di velocità ha conseguenze precise. I benefici dell’IA tenderanno a concentrarsi nelle mani di chi dispone già di ingenti capitali, di infrastrutture, di competenze avanzate: grandi gruppi tecnologici, fondi di investimento, Stati non democratici che possono prendere decisioni rapide senza preoccuparsi del consenso. I costi, invece, ricadranno su chi ha pochi mezzi, su chi non ha accesso alla formazione continua, su chi vive in territori periferici, su chi svolge lavori facilmente automatizzabili. E il danno non sarà solo economico. Sarà anche psicologico: perdere il lavoro o vederlo svuotato di significato significa perdere il senso della propria utilità, la possibilità di progettare la propria vita, di sentirsi parte di qualcosa.
Se non interveniamo, rischiamo di costruire una società divisa tra chi “cavalca l’algoritmo” e chi lo subisce. Una minoranza che abita le nuove “freedom city” digitali e una maggioranza che vive in aree lasciate indietro, dove l’IA arriva solo come strumento di controllo o di riduzione dei costi. Non è un destino scritto, ma è una possibilità concreta.
Per evitarlo, non basta invocare genericamente l’innovazione. Serve una scelta politica netta: investire massicciamente nella formazione, garantire percorsi di riqualificazione accessibili anche a chi parte svantaggiato, costruire una regolazione dell’IA che non sia solo difensiva, ma che orienti gli investimenti verso obiettivi sociali chiari. E serve, soprattutto, che la classe dirigente accetti una verità scomoda: in questo campo, la lentezza è una forma di irresponsabilità. Lo tsunami non aspetta che la politica si metta d’accordo. Sta già cambiando il lavoro, i territori, le gerarchie del potere. La domanda non è se l’IA arriverà, ma chi guiderà la rotta e chi verrà lasciato indietro.
