L’accelerazione impressa allo sviluppo dell’intelligenza artificiale sta producendo un mutamento che non assomiglia a nessuna delle transizioni tecnologiche precedenti. Le parole pronunciate da Mustafa Suleyman, oggi alla guida della divisione AI di Microsoft, hanno avuto l’effetto di una scossa improvvisa: secondo lui, la quasi totalità delle mansioni d’ufficio potrebbe essere automatizzata nel giro di dodici-diciotto mesi, un arco temporale talmente breve da mettere in discussione l’intero impianto organizzativo del lavoro contemporaneo . Non si tratta di un’iperbole lanciata da un osservatore esterno, ma della valutazione di un dirigente che opera nel cuore di uno dei centri di ricerca più finanziati e strategici del pianeta.
Suleyman ha descritto un panorama in cui figure professionali tradizionalmente considerate “protette” – avvocati, contabili, project manager, specialisti di marketing – vedranno progressivamente trasferite alle macchine le attività che oggi costituiscono il nucleo della loro operatività quotidiana. L’esempio più evidente è quello dell’ingegneria del software: gli assistenti di programmazione basati su AI generano già la maggior parte del codice prodotto in molte aziende, trasformando radicalmente il ruolo dello sviluppatore umano, sempre più simile a un supervisore che a un autore materiale .
Ma al di là delle dichiarazioni più spettacolari, il quadro reale è più sfaccettato. L’introduzione massiccia di strumenti di AI generativa sta infatti generando un fenomeno inatteso: la cosiddetta “AI fatigue”, documentata da diverse analisi e riportata anche da Business Insider. I lavoratori, pur raggiungendo obiettivi più ambiziosi in termini di produttività, sperimentano un aumento del carico cognitivo e una sensazione di pressione costante, come se l’asticella delle aspettative si alzasse di settimana in settimana. Il risultato è un livello di esaurimento professionale che non trova precedenti recenti e che mette in discussione l’idea che l’AI sia automaticamente sinonimo di benessere organizzativo.
Questa tensione si inserisce in un contesto globale dominato dalla corsa verso l’AGI, l’intelligenza artificiale generale. I principali laboratori – OpenAI, Anthropic, Google DeepMind – competono per raggiungere un traguardo che, fino a pochi anni fa, apparteneva alla fantascienza. Demis Hassabis, CEO di DeepMind, ha ammesso che la società non è affatto pronta a gestire le implicazioni di sistemi più intelligenti degli esseri umani, un pensiero che lui stesso definisce fonte di inquietudine personale. Sam Altman, al contrario, sostiene che l’arrivo dell’AGI avrà un impatto sociale molto meno traumatico di quanto si tema, e che il passaggio potrebbe risultare sorprendentemente rapido e indolore.
In questo scenario, l’Europa e l’Italia non possono limitarsi a osservare. La posta in gioco è duplice: proteggere il lavoro e costruire una sovranità tecnologica reale, capace di ridurre la dipendenza da infrastrutture e modelli sviluppati altrove.
Sul fronte europeo, l’AI Act rappresenta un primo tentativo di governare l’innovazione, ma da solo non basta. Occorre affiancarlo a misure che garantiscano trasparenza nell’adozione dell’AI nei luoghi di lavoro, obblighi di valutazione d’impatto, percorsi di consultazione sindacale e strumenti di tutela per chi rischia di essere espulso dalle mansioni automatizzabili. Parallelamente, programmi come Digital Europe e le iniziative per la sovranità dei dati – tra cui Gaia-X – devono essere potenziati e orientati alla creazione di un ecosistema europeo dell’AI che non sia subalterno ai colossi statunitensi e cinesi.
L’Italia, dal canto suo, ha già definito una Strategia Nazionale per l’Intelligenza Artificiale, ma la distanza tra i documenti programmatici e la realtà industriale resta ampia. Per colmarla servono investimenti mirati: data center nazionali ad alta efficienza, poli di supercalcolo accessibili anche alle PMI, incentivi fiscali per lo sviluppo di modelli linguistici addestrati su dati italiani ed europei, e soprattutto un piano di formazione continua che accompagni i lavoratori nella transizione. Senza queste infrastrutture – fisiche, digitali e culturali – l’Italia rischia di diventare un semplice mercato di consumo per tecnologie sviluppate altrove.
La sicurezza nazionale è un altro elemento cruciale. Delegare a server esteri l’elaborazione di dati sensibili, o basare processi decisionali critici su modelli opachi e non controllabili, significa esporsi a vulnerabilità strategiche. Per questo è indispensabile definire standard di certificazione per i sistemi AI utilizzati in settori chiave, creare un registro nazionale delle applicazioni ad alto rischio e dotare le autorità competenti di poteri ispettivi reali.
La trasformazione in atto non è un destino già scritto, ma un campo di possibilità. L’automazione può liberare tempo, ridurre attività ripetitive, migliorare la qualità del lavoro. Oppure può generare precarietà, concentrare potere e amplificare disuguaglianze. La differenza la faranno le scelte politiche, industriali e culturali dei prossimi anni
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