Il dibattito sull'intelligenza artificiale e la perdita di posti di lavoro va avanti da anni, alternando ondate di panico e rassicurazioni. Ma il momento attuale sembra diverso. A lanciare l'allarme non sono scrittori di fantascienza o commentatori ansiosi. Sono i ricercatori che hanno creato questi sistemi.
Geoffrey Hinton, l'informatico noto come il "padrino dell'IA", ha affermato in un'intervista che l'IA avrà la "capacità di sostituire moltissimi posti di lavoro" entro il 2026. "Vedremo l'IA migliorare ulteriormente. È già estremamente avanzata", ha dichiarato Hinton. "È già in grado di sostituire i posti di lavoro nei call center, ma sarà in grado di sostituirne molti altri".
Su questo argomento vale la pena ascoltare Hinton, soprattutto perché non sta facendo una previsione dall'esterno. Ha dedicato decenni alla ricerca fondamentale sulle reti neurali, su cui si basa l'attuale generazione di modelli di intelligenza artificiale. Quando afferma che questi sistemi sono in grado di sostituire ampie categorie di lavoro umano, non sta speculando. Sta descrivendo ciò che osserva nell'architettura tecnica.
Hinton ha osservato che i progressi dell'IA significano che ogni sette mesi circa, essa è in grado di completare compiti che prima richiedevano il doppio del tempo. In un progetto di programmazione, l'IA può fare in pochi minuti ciò che prima richiedeva un'ora, e tra qualche anno sarà in grado di svolgere compiti di ingegneria del software che ora richiedono un mese di lavoro. "E allora ci sarà bisogno di pochissime persone per i progetti di ingegneria del software", ha previsto Hinton.
Questa tempistica è ambiziosa. Ma è in linea con quanto riportato dai team di sviluppo software aziendale. Airbnb ha dichiarato all'inizio di quest'anno che l'intelligenza artificiale scrive ormai il 60% del suo nuovo codice. Questa cifra è stata ampiamente condivisa sulle piattaforme tecnologiche e rappresenta un vero e proprio cambiamento nel modo in cui viene allocato il lavoro di ingegneria.
Il contrappunto
È opportuno precisare che la tesi della sostituzione è contestata. Molti economisti sostengono che l'intelligenza artificiale creerà nuove categorie di lavoro, pur eliminandone alcune esistenti, in modo simile a quanto accaduto con le precedenti ondate di automazione.
La rivoluzione industriale ha reso il lavoro fisico molto meno centrale per la produzione economica, ma non ha generato una disoccupazione di massa permanente. L'intelligenza artificiale potrebbe seguire un percorso simile, sebbene i tempi e la distribuzione dell'impatto potrebbero essere molto diversi questa volta.
Uno studio del MIT condotto a novembre ha rilevato che circa l'11.7% dei posti di lavoro attuali potrebbe già essere automatizzato utilizzando le tecnologie di intelligenza artificiale esistenti, e i venture capitalist del settore aziendale individuano il 2026 come il punto di svolta in cui l'IA passerà da strumento di potenziamento ad agente autonomo in grado di sostituire il lavoro umano in ambiti specifici.
💬 Segnale da Reddit: i thread su r/Futurology e r/artificial su questo argomento contano migliaia di commenti. Le discussioni più approfondite sono quelle che distinguono tra "lavori che potrebbero essere automatizzati" e "lavori che saranno automatizzati": il divario tra capacità tecnica e adozione economica è significativo, e la storia suggerisce che gli esseri umani trovano sempre il modo di inserirsi nei nuovi flussi di lavoro.
🐦 Segnale Twitter/X: i commenti di Hinton hanno generato un acceso dibattito su X. I thread che hanno riscosso maggiore successo erano quelli in cui le persone condividevano esempi specifici: lavori che erano già stati parzialmente sostituiti rispetto a lavori in cui l'IA aveva semplicemente reso i lavoratori più veloci. I dati raccontano una storia più complessa di un semplice ottimismo o di un allarme puro.
La verità è che nessuno sa con esattezza quanto velocemente ciò accada o quali categorie vengano colpite più duramente. Quel che è certo è che i lavoratori impiegati in ruoli basati su compiti cognitivi ripetitivi – elaborazione dati, creazione di contenuti di base, assistenza clienti standardizzata – stanno già subendo pressioni strutturali.
Adattarsi ora significa meno prevedere il futuro e più evitare di essere colti alla sprovvista quando il cambiamento accelererà.
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