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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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La tecnologia più sofisticata mai concepita dall’uomo, addestrata su trilioni di token e alimentata da data center grandi come città, non sa fare una cosa elementare. Non può costruirsi la casa in cui vive. Nessun large language model posa un cavo ad alta tensione. Nessun agente autonomo getta le fondamenta di una centrale di raffreddamento. Nessun modello multimodale attraversa un capannone con un fascio di tubazioni sotto il braccio e rispetta le norme antincendio. L’AI pensa, calcola, simula. Ma senza cemento, rame e acciaio resta un’idea brillante sospesa nel vuoto.

Qui entra in scena il lavoro AI più sottovalutato del momento. Non è il prompt engineer che fa impazzire LinkedIn, non è il ricercatore che ottimizza l’ultimo layer di un transformer, non è nemmeno il product manager che reinventa PowerPoint con un copilota. È l’elettricista industriale. È il capocantiere. È il supervisore che sa leggere un progetto di un data center da 100 megawatt senza farsi venire un attacco di panico. Se il lavoro AI 2026 ha un odore preciso, non è quello dell’open space ma della polvere di cantiere.

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Pinterest taglia quasi il quindici per cento della forza lavoro e lo fa con il linguaggio morbido delle Form 8-K, quello che trasforma i licenziamenti in riallocazioni strategiche e i costi umani in voci di bilancio. Tradotto dal legalese al mondo reale significa una cosa semplice. Meno persone, più modelli, più silicio, più promessa di margini futuri. L’intelligenza artificiale non è più una roadmap, è una scusa operativa. E Pinterest non è un’eccezione, è solo l’ultimo nome leggibile in una lista che cresce ogni trimestre.

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Non tutti i lavori sono destinati a essere divorati da algoritmi, reti neurali e automazione cognitiva. Alcuni mestieri resistono non per nostalgia o romanticismo analogico, ma perché incorporano un livello di giudizio umano, sensibilità fisica e controllo artistico che oggi nessun modello generativo, per quanto addestrato, è in grado di replicare. Il paradosso è che proprio questi lavori artigianali insostituibili dall intelligenza artificiale sono oggi più a rischio di qualunque professione d ufficio automatizzabile. Non per colpa delle macchine, ma per l assenza crescente di persone disposte a impararli.

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La paura cresce. Non è isteria collettiva, non è luddismo digitale, non è nostalgia per il posto fisso. È una reazione razionale a una traiettoria tecnologica che per la prima volta non si limita ad assistere il lavoro umano ma lo osserva, lo misura, lo replica e infine lo rende opzionale. L’intelligenza artificiale non sta più bussando alla porta del mercato del lavoro. È già seduta alla scrivania, con accesso ai sistemi interni e una curva di apprendimento che non chiede aumenti salariali.

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