Mitsubishi Motors porterà robot umanoidi nelle proprie fabbriche e punta a produrne fino a mille al mese. Dietro la corsa giapponese alla Physical AI non c’è soltanto l’innovazione tecnologica, ma un problema molto meno futuristico: mancano lavoratori. Una storia che l’Italia farebbe bene a osservare con attenzione.
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Ventidue per cento. È la percentuale dei direttori delle risorse umane che ha smesso di assumere neolaureati per colpa dell’intelligenza artificiale. Il dato arriva da un sondaggio Gartner su 110 CHRO, pubblicato il 27 luglio 2026. Semplice, netto, quasi banale nella sua brutalità numerica.
Mentre in Occidente ci si interroga se l’intelligenza artificiale sostituirà prima gli sviluppatori o i copywriter, a Pechino il dibattito è già passato alla fase pratica, con tribunali chiamati a decidere se un licenziamento motivato da un software può considerarsi legittimo. Wuhan ha i suoi taxi robot che scivolano silenziosi tra i palazzi, Hangzhou ha i suoi sceneggiatori che guardano un algoritmo scrivere quaranta episodi in una manciata di minuti, e in mezzo c’è una popolazione lavorativa di oltre un miliardo di persone che osserva la propria economia riscrivere le regole del gioco in tempo reale.
Il dibattito sull’intelligenza artificiale è spesso dominato da una domanda quasi ossessiva: quali professioni scompariranno? Ogni nuova generazione di modelli linguistici viene accompagnata da previsioni sulla fine dei programmatori junior, degli analisti, dei traduttori, dei creatori di contenuti o dei professionisti amministrativi. È una narrazione semplice, quasi cinematografica, che funziona perfettamente sui social network ma descrive soltanto metà della trasformazione. L’altra metà, molto meno spettacolare ma decisamente più interessante, riguarda la nascita di nuove professioni che fino a pochi anni fa non esistevano nemmeno nel lessico aziendale.
C’è un dettaglio che distingue questa dichiarazione dalle decine di manifesti sull’intelligenza artificiale pubblicati negli ultimi anni. Questa volta non sono soltanto accademici o osservatori esterni a lanciare l’allarme. Tra i firmatari figurano dirigenti e ricercatori delle aziende che stanno costruendo i modelli più avanzati del pianeta. Quando il direttore scientifico di Google Jeff Dean, la CFO di OpenAI Sarah Friar e il cofondatore di Anthropic Jack Clark sottoscrivono un documento che invita governi e istituzioni ad accelerare la preparazione all’impatto economico dell’IA, il messaggio assume un peso completamente diverso. È, in sostanza, l’industria che avverte il mondo dei rischi della tecnologia che essa stessa sta commercializzando.
Quando Oracle, nel giro di un anno, taglia circa ventunmila posti di lavoro mentre annuncia miliardi di investimenti nei data center per l’intelligenza artificiale, la tentazione di gridare alla catastrofe è forte.
E i numeri che circolano in queste settimane sembrano confermare le voci di chi urla alla catastrofe: il tracker ailayoffs.live, che prova a contare in tempo reale i posti “spostati” dall’IA in tutto il mondo e dove è possibile contarli, a metà giugno segnava 425.000 licenziamenti in tre anni, 142.000 in Europa, e nel giro di pochi giorni ha già superato quota 487.000.
L’International Labour Organization, ripresa in Italia da Consumers’ Forum, stima che un quarto dell’occupazione globale rientri in mansioni potenzialmente esposte all’automazione, percentuale che sale al 34% nei paesi ad alto reddito.
Prima di lasciarsi travolgere dalla cifra che lampeggia sullo schermo, conviene fare un passo indietro. Anzi, due secoli indietro. Perché questa non è la prima volta che una tecnologia promette di riscrivere il rapporto tra esseri umani e lavoro, e la rivoluzione industriale dell’Ottocento resta il termine di paragone più utile che abbiamo. Non per consolarsi a buon mercato, e nemmeno per spaventarsi di più, ma per capire dove finiscono le analogie e dove invece comincia qualcosa di realmente inedito.
Mentre in molte università occidentali il dibattito ruota ancora attorno a come integrare l’intelligenza artificiale nei corsi esistenti, la Cina ha scelto un approccio decisamente più radicale: riscrivere direttamente la mappa dell’istruzione superiore. I numeri raccontano una trasformazione di portata storica. Tra il 2021 e il 2025 le università cinesi hanno eliminato o sospeso 12.200 corsi di laurea triennale, introducendone contemporaneamente 10.200 nuovi. Secondo i dati del Ministero dell’Istruzione cinese, oltre il 30% dell’intera offerta universitaria nazionale è stato modificato nel giro di appena quattro anni.
L’adozione dei grandi modelli linguistici nei processi di selezione del personale sta accelerando con una velocità che molte direzioni HR faticano ancora a comprendere pienamente. Mentre il dibattito pubblico continua a concentrarsi sui rischi di discriminazione algoritmica, la maggior parte delle evidenze empiriche disponibili si è finora concentrata su curriculum in lingua inglese, costruiti secondo convenzioni tipicamente occidentali. Questo nuovo studio sposta l’attenzione verso un contesto raramente analizzato, quello giapponese, offrendo risultati che meritano particolare attenzione sia da parte delle imprese sia dei regolatori.
E se il problema non fosse quello di trovare i talenti nell’intelligenza artificiale ma di trovare quelli giusti? Quei collaboratori cioè in grado di integrare davvero l’AI nei processi aziendali, governarla, misurarne l’impatto e trasformarla da esperimento interessante a strumento operativo. Perché sono esattamente queste le competenze che il mercato continua a offrire in quantità limitata. Proprio da questa osservazione nasce AI Academy Direct, il nuovo “graduate programme” lanciato da Fusion AI Labs, centro di ricerca applicata e sperimentazione industriale sull’intelligenza artificiale con sede a Genova.
Mentre più di 500 mila maturandi italiani affrontano gli esami di Stato e centinaia di migliaia di studenti universitari sono alle prese con la pianificazione della sessione estiva, una ricerca internazionale di Docsity fotografa un cambiamento che si è consolidato negli ultimi anni e che oggi appare sempre meno come una conseguenza temporanea della pandemia e sempre più come una nuova normalità. Lo studio universitario si è trasferito a casa, spesso in solitudine e sempre più spesso con il supporto dell’intelligenza artificiale.
Brad Smith, vicepresidente e presidente di Microsoft, sceglie una postura insolita per un dirigente di Big Tech nel pieno ciclo espansivo dell’intelligenza artificiale: riconoscere il rumore, letteralmente, che arriva dalle platee universitarie. Le contestazioni durante i commencement speech negli Stati Uniti, con studenti che interrompono figure come Eric Schmidt alla University of Arizona o executive del settore immobiliare alla University of Central Florida, non sono episodi isolati di maleducazione accademica, ma un segnale aggregato di tensione culturale che la Silicon Valley tende spesso a leggere con un misto di sorpresa e autoassoluzione. Smith lo ammette e lo trasforma in un lungo documento pubblico che oscilla tra storia della tecnologia e ingegneria del consenso, come se il problema non fosse l’AI, ma la percezione dell’AI.
L’intelligenza artificiale che si valuta da sola sta deformando le previsioni sul lavoro, secondo uno studio della northwestern university
Il dibattito sulla sostituzione del lavoro umano da parte dell’intelligenza artificiale sta assumendo una forma sempre più autoreferenziale, quasi chiusa in un circuito epistemico che tende a consumare le proprie ipotesi senza validazione esterna. Una ricerca condotta presso la Northwestern University introduce una frattura metodologica significativa in questo ecosistema di previsioni, evidenziando come molte delle stime sull’automazione delle professioni derivino non da osservazioni empiriche indipendenti, ma da valutazioni espresse dagli stessi modelli linguistici chiamati a descrivere il proprio impatto futuro. Il risultato non è soltanto una distorsione statistica, ma un cortocircuito concettuale che mette in discussione la legittimità stessa di una parte consistente della letteratura contemporanea sul futuro del lavoro.
Apex-Agents
Nel 2024 molti dirigenti della Silicon Valley erano convinti che la sostituzione del lavoro intellettuale fosse ormai una questione di trimestri. Le dichiarazioni di Satya Nadella, secondo cui l’AI avrebbe trasformato radicalmente le professioni della conoscenza, sembravano coerenti con il ritmo di avanzamento dei modelli linguistici. Due anni dopo, però, il panorama appare molto più sfumato. I modelli sono diventati eccellenti nella ricerca documentale, nella sintesi, nella scrittura e persino nella pianificazione multi-step, ma avvocati, consulenti strategici, investment banker e professionisti della compliance continuano a presentarsi in ufficio ogni mattina.
La nuova ricerca pubblicata da Mercor attraverso il benchmark APEX-Agents offre una spiegazione interessante e, per certi versi, controintuitiva. Il problema non sembra essere l’intelligenza dei modelli. Il problema è il lavoro.
La notizia non riguarda soltanto McKinsey & Company. Riguarda un intero sistema industriale che per oltre quarant’anni ha trasformato PowerPoint, benchmark e riunioni interminabili in una delle macchine finanziarie più redditizie del capitalismo contemporaneo. Quando la più influente società di consulenza strategica al mondo, con un fatturato stimato vicino ai 18 miliardi di dollari, inizia a mettere in discussione il principio stesso delle ore fatturabili, significa che l’intelligenza artificiale non sta più semplicemente “aumentando la produttività”. Sta alterando la struttura economica della conoscenza professionale.
La narrativa della carriera professionale come una scala ordinata, con il primo gradino dedicato a compiti semplici e ripetitivi e l’ultimo riservato a decisioni strategiche, sta mostrando crepe evidenti proprio nel punto più fragile del sistema, quello iniziale. L’adozione accelerata dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali sta infatti erodendo una fascia storicamente fondamentale del mercato del lavoro, quella degli entry-level jobs, trasformando non solo il modo in cui le aziende operano, ma anche la struttura stessa della formazione del capitale umano. Secondo l’analisi attribuita a Michael Hansen, amministratore delegato di Cengage, la funzione educativa implicita dei ruoli junior, quella che per decenni ha permesso ai giovani professionisti di apprendere sul campo, sta venendo progressivamente automatizzata da sistemi capaci di gestire customer service, coordinamento amministrativo, reportistica e analisi di base con una precisione sufficiente e soprattutto a costo marginale quasi nullo. Il risultato è un cortocircuito silenzioso tra università e impresa, dove il tradizionale ponte dell’esperienza intermedia rischia di non essere più attraversabile.
Ricirdate l’idea della “delegated work economy” come inevitabile evoluzione del lavoro cognitivo? Non più software che assiste gli esseri umani, ma sistemi AI che eseguono direttamente attività complete; il manager supervisiona, il modello opera. “Vibe coding”, agenti autonomi, copiloti universali. Lessico seducente, soprattutto per board aziendali ossessionati dalla riduzione del costo marginale della conoscenza. Poi arriva un paper di Microsoft e improvvisamente il sipario si abbassa: i Large Language Models, lasciati lavorare troppo a lungo sui documenti, iniziano lentamente a corromperli. Non in modo spettacolare, ma nel modo peggiore possibile per un’impresa: silenziosamente.
Il dibattito sull’impatto dell’intelligenza artificiale sul lavoro è rimasto intrappolato in una liturgia prevedibile. Da una parte gli evangelisti della Silicon Valley, convinti che ogni automazione avrebbe “liberato creatività”; dall’altra gli apocalittici del collasso occupazionale, spesso incapaci di distinguere un modello linguistico da una macro Excel con marketing aggressivo. Nel mezzo, le aziende hanno fatto ciò che fanno sempre quando emerge una tecnologia realmente trasformativa: hanno aspettato abbastanza a lungo da capire chi avrebbe pagato il conto.
Mentre Mark Zuckerberg annuncia che il 2026 sarà l’anno in cui l’intelligenza artificiale cambierà radicalmente il modo di lavorare, i suoi dipendenti stanno rispondendo in modo decisamente meno entusiasta. In diverse sedi americane di Meta sono apparsi volantini di protesta contro il Model Capability Initiative, il programma che registra movimenti del mouse, click, battute di tastiera e, di tanto in tanto, persino istantanee dello schermo dei computer aziendali introdotto dall’azienda.
Ogni ciclo tecnologico produce la stessa liturgia apocalittica. Prima arrivano gli evangelisti con slide color pastello e promesse di produttività “esponenziale”; subito dopo compaiono gli economisti televisivi che annunciano la fine del lavoro umano come se stessero recensendo l’ultima stagione di una serie Netflix. L’intelligenza artificiale non fa eccezione. Cambia soltanto il lessico: oggi il termine magico è “white-collar extinction”, un’espressione sufficientemente drammatica da generare click, investimenti e panel conferenze a Davos nello stesso pomeriggio.
Primo maggio, festa del lavoro. E puntuale arriva anche la domanda rituale: quali lavori spariranno per colpa dell’intelligenza artificiale? Una domanda rassicurante nella sua semplicità, perché suggerisce che il problema sia capire “chi resta” e “chi no”. Peccato che, a leggere con attenzione le riflessioni del professor Gerardo Canfora, Ordinario di Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi del Sannio di Benevento, il punto sia esattamente un altro. E molto meno comodo.
Nei contributi precedenti abbiamo visto come il lavoro cambi per effetto della tecnologia. In questa riflessione proviamo invece a capire come il lavoro cambi perché cambiano le persone. E no, non è solo una questione anagrafica. È proprio un diverso modo di intendere cosa significhi lavorare, crescere, restare o andarsene. L’indagine condotta da Ipsos Doxa per Pluxee Italia offre una fotografia piuttosto nitida: il lavoro oggi è un equilibrio sempre più complesso tra retribuzione, benessere e prospettive. E se qualcuno si aspetta una rivoluzione totale, resterà deluso. Il cambiamento è più sottile, ma non per questo meno profondo.
1°, festa del lavoro. Un giorno in cui tradizionalmente si riflette su diritti, salari e futuro. Quest’anno, però, ognuno di noi dovrebbe porsi una domanda piuttosto concreta: so usare l’intelligenza artificiale o sto ancora pensando di farlo? Su questo tema, i dati della Hays Italia offrono una risposta che non lascia molto spazio all’interpretazione. Nei primi quattro mesi del 2026 la domanda di professionisti con competenze in intelligenza artificiale è cresciuta del 40% rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente. Non si tratta più di un trend emergente, ma di una trasformazione già in corso, con le aziende che hanno smesso di sperimentare e hanno iniziato ad assumere.
Primo maggio, otto ore di lavoro, otto di riposo, otto per vivere. Una formula semplice, quasi elegante nella sua aritmetica sociale, conquistata quando le macchine erano rumorose, visibili e, tutto sommato, più facili da contestare. Oggi le macchine sono silenziose, invisibili, incorporate nel software che assegna turni, valuta performance e decide chi lavora e chi resta fuori. Eppure la domanda è rimasta identica: chi guadagna e chi paga? Nell’articolo pubblicato su Il Sole 24 Ore, Renato Brunetta affronta il nodo senza giri di parole: l’intelligenza artificiale non è solo una tecnologia, è un nuovo terreno di conflitto e, soprattutto, di contrattazione. Non un destino inevitabile, ma una scelta collettiva da governare.
1° maggio, festa del lavoro. Occasione perfetta per fare una cosa che in Italia riesce sempre benissimo: discutere di lavoro come se fosse già scomparso. L’intelligenza artificiale, nel frattempo, osserva in silenzio e continua a fare il suo mestiere, che non è quello di sostituire gli esseri umani ma, molto più banalmente e molto più scomodamente, quello di costringerli a ripensarsi.
Secondo Stefano Epifani, Presidente della Fondazione per la Sostenibilità Digitale, la parola chiave, se si vuole capire davvero cosa sta accadendo, non è “sostituzione”, ma “redistribuzione”. E già qui si capisce perché il dibattito si inceppa: la prima parola fa paura ma è semplice, la seconda è più precisa ma implica responsabilità.
Meta ha comunicato un’ondata di licenziamenti che colpisce circa 8.000 dipendenti, pari a circa il 10% della forza lavoro globale, oltre alla cancellazione di 6.000 posizioni aperte ma non ancora coperte. Tradotto dal linguaggio aziendale al linguaggio umano: meno stipendi, più server. È il copione ormai classico della nuova economia tecnologica, dove la crescita dei ricavi non protegge l’occupazione e i bilanci sani non impediscono i tagli. Anzi, spesso li finanziano.
L’intelligenza artificiale sta rendendo le persone meno intelligenti o semplicemente più efficienti?
La promessa era seducente, quasi irresistibile nella sua semplicità industriale. Premere invio, attendere tre secondi, ottenere una risposta elegante, coerente, spesso brillante. Una catena di montaggio cognitiva che Henry Ford avrebbe probabilmente invidiato. L’intelligenza artificiale generativa, incarnata da piattaforme come ChatGPT, Claude e GitHub Copilot, ha ridefinito il concetto stesso di produttività intellettuale. Ma come spesso accade nella storia delle tecnologie trasformative, ciò che si guadagna in velocità si paga in profondità.
Lo studio congiunto tra Massachusetts Institute of Technology, University of Oxford e Carnegie Mellon University introduce una crepa in questa narrazione trionfalistica. Non una crepa superficiale, ma una faglia strutturale che attraversa il modo in cui apprendiamo, persistiamo e, in ultima analisi, pensiamo. Il dato più inquietante non è che l’AI migliori le performance nel breve termine. Questo era prevedibile, quasi banale. Il punto è che, dopo appena dieci minuti di assistenza, gli individui mostrano un calo significativo nella capacità di risolvere problemi in autonomia. Più lenti, meno precisi, più inclini ad abbandonare.
La narrativa dominante sull’intelligenza artificiale applicata al lavoro è diventata, nel giro di pochi trimestri, una caricatura di sé stessa; da un lato gli apocalittici che evocano una disoccupazione di massa imminente, dall’altro gli ottimisti seriali che promettono una nuova età dell’oro produttiva, come se bastasse aggiungere un layer di modelli linguistici per riscrivere due secoli di economia politica. Il recente framework sull’impatto dell’AI sul lavoro introduce, quasi con pudore accademico, un elemento di realtà che disturba entrambi gli schieramenti: l’automazione non è il punto. Non lo è mai stata davvero. Il punto è la riallocazione del valore lungo la catena delle competenze.
Per anni, quasi per riflesso pavloviano, gli economisti hanno svolto il ruolo di anestesisti del progresso tecnologico. Ogni volta che una nuova ondata di innovazione minacciava di destabilizzare il mercato del lavoro, la risposta era invariabilmente la stessa: calma, la storia insegna che la tecnologia crea più posti di lavoro di quanti ne distrugga. Gli sportelli bancomat non hanno eliminato i cassieri, Microsoft Excel non ha cancellato i contabili, e i robot aspirapolvere non hanno mandato in pensione il personale domestico. Il mantra era rassicurante, quasi consolatorio: “augment, not replace”.
Mentre in Italia ancora discutiamo su come limitare l’uso degli smartphone, togliamo i cellulari in classe ai ragazzi e il massimo che ci concediamo è l’uso delle LIM, in Cina si pianifica come trasformare quegli stessi studenti nei protagonisti dell’economia dell’intelligenza artificiale. Due approcci, due visioni del futuro e, soprattutto, due velocità che iniziano a divergere in modo sempre più evidente.
La lettera annuale di Jamie Dimon ha il tono tipico dei leader che hanno già visto troppe rivoluzioni per credere davvero all’ennesima promessa, ma non abbastanza per ignorarla. Quando il CEO di JPMorgan Chase scrive che l’intelligenza artificiale è “trasformativa”, dopo aver esitato a usare proprio quella parola, non sta semplicemente facendo comunicazione agli investitori. Sta implicitamente ammettendo che il sistema bancario globale, uno dei più lenti e regolati della storia economica, è entrato in una fase di mutazione accelerata. E quando una banca cambia velocità, di solito il resto dell’economia segue, anche se con qualche trimestre di ritardo e parecchie illusioni nel mezzo.
Il rapporto Randstad appena presentato fotografa una realtà che fa riflettere: sarebbero 10,5 milioni i lavoratori italiani esposti alla rivoluzione dell’intelligenza artificiale. La cifra è imponente e, a prima vista, preoccupante. Eppure, proprio mentre si parla di milioni di professionisti potenzialmente vulnerabili, lo stesso documento offre una lettura più articolata che merita di essere approfondita, perché l’AI non è solo una forza distruttiva di posti di lavoro, ma anche una formidabile creatrice di nuove opportunità.
La competizione globale sull’intelligenza artificiale non si misura più soltanto in modelli linguistici o potenza di calcolo, ma in qualcosa di molto più difficile da replicare: le persone. E in questa corsa, la Cina ha deciso di accelerare con decisione, trasformando il reclutamento di talenti in una vera e propria disciplina strategica. I protagonisti? Giganti come Xiaomi e Alibaba Group, impegnati in una sfida che ha tutto il sapore di una guerra fredda… ma tra algoritmi.
Assumere migliaia di persone in un momento di cautela generale del settore non è un gesto impulsivo, ma una chiara dichiarazione strategica. Sopra Steria ha deciso di giocare d’anticipo sulla trasformazione tecnologica, puntando con decisione su intelligenza artificiale e cybersecurity. Il risultato è una delle più grandi campagne di reclutamento nel panorama europeo dei servizi digitali, con oltre 3.400 assunzioni previste solo in Francia e più di 8.500 a livello globale.
Sono numeri che a leggerli bene hanno un significato ben preciso. Dietro di essi si intravede una realtà meno spettacolare ma decisamente più concreta: le aziende clienti stanno affrontando una complessità tecnologica che non riescono più a gestire internamente. E quando le competenze scarseggiano, qualcuno deve pur costruirle.
Alex Karp non è mai stato un CEO rassicurante, e probabilmente è proprio questo il punto. In un’epoca in cui i leader tecnologici sembrano usciti da un manuale di comunicazione patinata, lui continua a parlare come se fosse ancora in un seminario di filosofia politica a Francoforte, con una punta di provocazione che sfiora l’irritazione. Quando afferma che il futuro appartiene a due categorie di persone, chi possiede competenze tecniche concrete e chi è neurodivergente, non sta solo descrivendo una tendenza del mercato del lavoro, ma sta implicitamente dichiarando fallito un intero modello educativo e professionale costruito negli ultimi settant’anni.
Nel laboratorio del futuro di Meta, l’intelligenza artificiale non è solo una priorità tecnologica, ma una leva di riorganizzazione industriale. L’annuncio di circa 700 licenziamenti, concentrati in larga parte nella divisione Reality Labs, racconta molto più di una semplice operazione di contenimento dei costi. Racconta un cambio di paradigma.
Nel dibattito sull’impatto dell’intelligenza artificiale sul lavoro, le certezze sono indubbiamente poche e le opinioni espresse sul tema spesso divergono. Jensen Huang, il patron di Nvidia, ad esempio, guarda all’AI come a un acceleratore della produttività destinato a rendere tutti più occupati. Di tutt’altra idea Bill Gates che, invece, intravede una selezione naturale del lavoro umano, destinato a sopravvivere solo in alcuni ambiti chiave. In mezzo, milioni di lavoratori che cercano di capire se l’AI sarà un alleato o un concorrente particolarmente efficiente destinato a ingrossare le file di disoccupati agli uffici di collocamento.
Anthropic: Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence
Osservare l’intelligenza artificiale attraverso il prisma del mercato del lavoro è un esercizio sorprendentemente rivelatore, quasi antropologico. Da una parte c’è la teoria, lucida e rassicurante, costruita con modelli computazionali e benchmark sempre più sofisticati; dall’altra la realtà operativa, fatta di organizzazioni lente, processi aziendali stratificati e, soprattutto, di esseri umani che tendono a cambiare tecnologia molto più lentamente di quanto la Silicon Valley immagini. Il recente rapporto pubblicato da Anthropic, intitolato Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence, fotografa proprio questa frizione tra potenziale e pratica. Il risultato è quasi ironico: l’intelligenza artificiale potrebbe fare molto di più di quanto stia effettivamente facendo. Una constatazione che ridimensiona molte narrazioni apocalittiche sulla sostituzione imminente del lavoro umano.
Quando un’azienda di intelligenza artificiale pubblica uno studio sul destino del lavoro, conviene sempre leggere tra le righe. Non per cinismo, ma per igiene intellettuale. Le società che costruiscono le tecnologie che promettono di rivoluzionare l’economia hanno spesso un incentivo narrativo molto chiaro: raccontare un futuro gigantesco, possibilmente inevitabile. In questo senso la recente ricerca pubblicata da Anthropic, la società che sviluppa il modello Claude, è un documento curioso, quasi schizofrenico. Da un lato rassicurante, dall’altro sottilmente inquietante.
Il mito è seducente, quasi cinematografico. Arriva l’intelligenza artificiale, gli uffici si svuotano, i robot occupano le scrivanie e i CEO brindano davanti a grafici che mostrano costi del lavoro in caduta libera. Silicon Valley adora questa narrativa. Fa vendere conferenze, podcast e qualche miliardo di dollari in capitalizzazione. Il problema è che, come spesso accade nelle grandi rivoluzioni tecnologiche, la realtà è più complessa, meno spettacolare e decisamente più interessante. Il sondaggio di KPMG su cento grandi amministratori delegati racconta una storia molto diversa dalla fantasia distopica che domina i social network. Solo il nove per cento prevede di ridurre la forza lavoro a causa dell’intelligenza artificiale nel 2026, mentre il cinquantacinque per cento sta aumentando le assunzioni proprio per sostenere la propria strategia AI. Non è una contraddizione. È l’economia dell’innovazione.
La sfida per il futuro dell’innovazione italiana passa dalla valorizzazione dei giovani ricercatori. Con la 4^ edizione del premio “Most promising researcher in robotics and artificial intelligence”, la Fondazione Mondo Digitale ETS consolida il proprio ruolo di motore strategico nello sviluppo delle competenze avanzate e nella promozione della ricerca scientifica di frontiera.