McKinsey ha pubblicato un report di oltre 50 pagine intitolato “Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI” in cui sostiene che entro il 2030 potrebbe essere “sbloccato” un valore economico di circa 2,9 trilioni di dollari negli Stati Uniti, grazie ad un’evoluzione radicale del modo in cui lavoriamo.
Una premessa provocatoria ma potente: il lavoro del futuro non sarà “solo umano” né “solo macchina”, ma una stretta collaborazione tra persone, agenti intelligenti e robot, tutti animati dall’AI.
come cambiano le competenze umane (e non svaniscono)
In un mondo dominato dalle macchine intelligenti, secondo McKinsey non verrà eliminato il fattore umano, ma piuttosto ridefinito. Il report mostra che oltre il 70% delle competenze ricercate oggi dai datori di lavoro sono usate sia in attività automabili sia in quelle non automabili.
Questo significa che non perdiamo abilità, le riapplichiamo in modi diversi: meno tempo passato a stendere documenti o fare ricerche banali, più tempo a formulare domande strategiche, interpretare risultati, dirigere e validare gli output generati da agenti o sistemi AI.
Per misurare questi cambiamenti, McKinsey ha creato un Skill Change Index (SCI): una metrica che valuta quanto ogni competenza sarà “esposta” all’automazione entro il 2030. Secondo l’indice, le abilità digitali e di elaborazione dell’informazione sono tra quelle più vulnerabili, mentre quelle legate al prendersi cura (assistenza, coaching, empatia) dovrebbero resistere di più.
L’esplosione della “fluency AI”
Un punto che McKinsey enfatizza molto è la domanda crescente di “AI fluency”: la capacità di usare e gestire strumenti AI. In soli due anni, questa competenza ha visto una crescita di sette volte nelle offerte di lavoro statunitensi.
Non stiamo parlando solo di data scientist o ingegneri AI: anche ruoli “complementari” emergono con forza, come controllo qualità, ottimizzazione di processo, formazione. E sì, anche lavori fisici (infermieristica, elettricisti) diventano più centrati su supervisione e collaborazione con agenti intelligenti.
2,9 trilioni: da dove saltano fuori?
Il valore di 2,9 trilioni di dollari non è una proiezione astratta su “quanta automazione potenziale esiste”. È calcolato con uno scenario medio di adozione al 2030 (midpoint), non con il massimo teorico.
Il modello McKinsey parte da un “technical automation potential”: ovvero, quante ore di lavoro esistenti potrebbero essere tecnicamente automatizzate oggi con le tecnologie dimostrate. Ma poi riduce quel potenziale con una “adozione realistica”: non tutte le aziende migreranno immediatamente, ci sono vincoli di integrazione, costi, cultura, normative.
Parte del valore è attribuito ad agenti intelligenti (soft-AI), parte a robot fisici, a seconda delle competenze richieste (cognitiva vs fisica).
McKinsey spinge un punto cruciale: per catturare quel valore non basta automatizzare task isolati. Serve ridisegnare interi workflow, pensare processi aziendali orientati a team misti di persone e macchine, cambiare ruoli, metriche e cultura d’impresa.
Implicazioni strategiche (nemmeno troppo rassicuranti)
Da CEO tecnologico, ci sono almeno tre spinte strategiche che emergono con forza:
- Investire nelle persone, non solo nelle macchine: la vera leva sarà formare i dipendenti nell’uso avanzato di agenti AI, non sostituirli.
- Riprogettare il lavoro, non solo rimpiazzare le mansioni: workflows che mettono insieme umano e macchina saranno la chiave per sbloccare valore.
- Guadagnare fiducia e governance: l’adozione dell’AI su larga scala richiederà policy, supervisione, sicurezza e trasparenza per evitare che questo “partnership con agenti” generi rischio reputazionale o etico.
Inoltre, l’analisi McKinsey non è solo uno scenario futuristico: è già in parte in corso. Diverse ricerche collegate mostrano che l’automazione generata dall’AI potrebbe accelerare i cambiamenti nelle ore lavorate.
Pericoli nascosti
Non tutto è rose e fiori. Anzitutto, l’adozione non è garantita: ridisegnare workflow non è facile, serve leadership forte e volontà di cambiare la struttura organizzativa. E poi:
- Se le aziende non investono in competenze umane complementari, rischiano di spingere solo verso l’automazione pura, perdendo il potenziale collaborativo.
- Ci sono rischi etici, di governance e disallineamento: un agente AI ben progettato può aggiungere valore, ma uno mal gestito può causare disastri reputazionali o errori sistemici.
- La disuguaglianza: non tutti i lavoratori saranno in grado di “riqualificarsi” per lavorare con AI, e non tutte le imprese avranno le risorse per ridisegnare i processi.
Il report McKinsey non è un manifesto utopico dell’AI che ci cancellerà dal mondo del lavoro. È piuttosto un monito realistico: se vogliamo sbloccare quei 2,9 trilioni di valore, dobbiamo ripensare radicalmente il modo in cui lavoriamo. Non è una questione di “macchine vs uomini”, ma di “uomini con macchine”: la vera sfida è la partnership.