Block, la fintech guidata dal cofondatore di Twitter Jack Dorsey, ha annunciato un taglio di oltre 4.000 posti su una forza lavoro di circa 10.000 dipendenti. Una riduzione di quasi la metà dell’organico che rappresenta uno dei segnali più espliciti finora del legame diretto tra AI e occupazione. I mercati hanno applaudito. Il titolo della società fintech è balzato di oltre il 25% nelle contrattazioni after hours, dimostrando che a Wall Street l’efficienza operativa resta un argomento molto convincente. I lavoratori, prevedibilmente, hanno accolto la notizia con molto meno entusiasmo.
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Lavoro, Formazione, Carriere, Risorse Umane, Management, Occupazione
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.
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.
C’è un mito che l’industria dell’intelligenza artificiale ama raccontarsi nei corridoi dei campus californiani e nei pitch deck lucidissimi: se hai capitale, compute e una manciata di paper rivoluzionari, il resto è rumore di fondo. Thinking Machines Lab, valutata dodici miliardi di dollari dopo uno dei seed round più opulenti della storia della Silicon Valley, ha appena dimostrato quanto questo mito sia fragile. Dietro l’estetica del laboratorio visionario e la narrativa da “post OpenAI”, si è aperta una crepa molto umana fatta di leadership, fiducia e dinamiche personali. La parola chiave, quella che Google capisce benissimo e che gli investitori fingono di ignorare, è talent war.
Shane Legg, co-fondatore di DeepMind e oggi Chief AGI Scientist di Google DeepMind, sostiene che l’era della cognizione esclusivamente umana stia terminando. Non in senso metaforico, non come provocazione da conferenza. In senso operativo. Misurabile. Databile. Con una probabilità del 50 per cento di arrivarci entro il 2028. Chiunque lavori seriamente nel settore sa che quando uno come Legg assegna una percentuale a una previsione non sta giocando a fare l’oracolo. Sta facendo contabilità epistemica.
Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations
Il 21 gennaio 2026 non passerà alla storia per una legge, una crisi o un fallimento clamoroso, ma per qualcosa di più destabilizzante: l’idea, ormai pronunciabile a voce alta, che l’ingegneria del software stia diventando un problema di supervisione e non più di produzione. L’intelligenza artificiale generativa non sta bussando alla porta del lavoro cognitivo. È già entrata, ha acceso la luce e sta guardando l’orologio.
Tra utopia regolatoria e realtà aziendale
Il Ministero del Lavoro e delle Politiche Sociali ha finalmente deciso di uscire dall’ombra, pubblicando un documento che, sulla carta, promette di guidare imprese e lavoratori nell’adozione dell’intelligenza artificiale. Non parliamo di un semplice vademecum di buone intenzioni: è un tentativo di dettare regole chiare in un territorio che fino a ieri sembrava territorio di startup, lobby tecnologiche e consulenti futuristi.
L’IA nel mondo del lavoro non è più un’idea astratta da conferenze high-tech: sta entrando nei processi aziendali con la violenza silenziosa di un algoritmo che decide chi viene promosso, chi licenziato e, più spesso, chi resta invisibile ai radar della produttività digitale. Trasformare questa realtà in una gestione equa e inclusiva non è banale, ma il Ministero ci prova. La parola chiave sembra essere trasparenza, almeno sulla carta. Sistemi comprensibili, supervisione umana obbligatoria, tracciabilità. In pratica: niente scatole nere che decidono il destino di un dipendente senza spiegazioni plausibili.
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.
C’è una parola che terrorizza i mercati più dei tassi di interesse e delle guerre commerciali. Disoccupazione. Appena si pronuncia insieme a intelligenza artificiale, la reazione è pavloviana. Panico, editoriali apocalittici, thread su X che annunciano la fine della classe media e corsi accelerati di falegnameria come piano B. Poi arriva Vlad Tenev, CEO di Robinhood, sale su un palco TED e decide di rovinare la festa ai catastrofisti parlando di job singularity. Non la singolarità delle macchine che ci dominano, ma quella dei lavori che esplodono. Un’esplosione cambriana, per usare la sua espressione, di nuove professioni, nuovi mestieri, nuove combinazioni uomo macchina che oggi nemmeno abbiamo il vocabolario per descrivere.
“Replacing junior employees with AI is the dumbest idea I’ve ever heard”, firmata Matt Garman, CEO di AWS. Non un luddista, non un sindacalista nostalgico, non un filosofo da salotto. Uno che vive di cloud, modelli, automazione e marginalità. Se persino da Seattle arriva un messaggio del genere, forse è il caso di smettere di giocare con le slide e iniziare a ragionare come aziende adulte.
Il punto non è morale, né emotivo. È strutturale. Il dibattito pubblico sull’AI continua a girare attorno alla velocità con cui le macchine sostituiranno le persone, come se fosse una gara di atletica. Quasi nessuno si chiede cosa si rompe se togli i junior. Eppure è esattamente lì che il sistema inizia a scricchiolare. Non subito, non nel trimestre corrente, ma nel modo più pericoloso possibile: in silenzio.
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.
L’intelligenza artificiale può essere un ottimo assistente, ma secondo il Parlamento europeo non è ancora pronta per fare il capo ufficio. O almeno non da sola. Con una maggioranza che definire ampia è quasi riduttivo, 451 voti favorevoli contro 45 contrari e 153 astensioni, Strasburgo ha mandato un messaggio chiaro alla Commissione europea: nel mondo del lavoro l’algoritmo può suggerire, ma a decidere deve restare una persona in carne, ossa e responsabilità legale.
La guerra dei talenti non risparmia nessuno, nemmeno chi ha insegnato al mondo a ballare e a recitare davanti a uno smartphone. ByteDance, colosso tecnologico di Pechino e casa madre di TikTok, ha deciso di affrontare la competizione globale per ingegneri, data scientist e cervelli dell’intelligenza artificiale nel modo più antico e sempre efficace possibile: aprendo il portafoglio. E non di poco. In una lettera interna diffusa a tutti i dipendenti, l’azienda ha annunciato un profondo restyling delle politiche retributive, con l’obiettivo dichiarato di rendere la propria offerta “industry leading” su scala globale. Traduzione non ufficiale ma comprensibile a tutti: se il mercato dell’AI è una giungla, ByteDance non vuole essere la preda.
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.
Meta ha deciso che il futuro dei propri dipendenti non sarà misurato dal numero di righe di codice scritte ma dalla capacità di generare impatto attraverso l’intelligenza artificiale. Una mossa che profuma di svolta epocale e che inserisce la keyword AI driven impact al centro della nuova narrativa aziendale. La notizia arriva con la puntualità di un annuncio strategico ben calibrato, accompagnata da quel tono asciutto che nelle grandi aziende anticipa cambiamenti culturali destinati a ridisegnare la gerarchia delle competenze. Per Meta l’AI non è più uno strumento ma una lente attraverso cui valutare produttività, ambizione e contributo al business.
Esiste un paradosso che aleggia sopra il progresso tecnologico: più l’intelligenza artificiale ci semplifica la vita, più diventiamo dipendenti da essa. È la promessa e la trappola insieme. Perché mentre celebriamo la produttività potenziata, ignoriamo la lenta evaporazione delle capacità umane. Non si tratta più di sostituire lavori manuali con algoritmi, ma di qualcosa di più sottile, quasi impercettibile: la sostituzione delle abilità cognitive con un clic. Saper fare lascia spazio al saper chiedere e la differenza, nel lungo periodo, è abissale.
Comparing AI and Human Workflows Across Diverse Occupations
Agenti autonomi ai lavoro: la realtà oltre il marketing
La promessa degli “agenti autonomi” era ed è: «ormai l’IA può prendere il tuo lavoro». Ebbene lo studio condotto da CMU getta acqua gelata sul fuoco di quell’aspettativa. Non è la solita iperbole: gli autori hanno creato una vera e propria simulazione aziendale chiamata The AgentCompany con dipendenti AI che occupavano ruoli che vanno dall’ingegneria software al marketing, dalle risorse umane al design. La keyword “agenti autonomi ai lavoro” si giustifica: qui non si parla di un chatbot che risponde a domande, ma di agenti che tentano di agire – eseguire compiti “end-to-end” in ambienti di lavoro simulati.
Nel 2025, l’intelligenza artificiale (IA) è diventata il motore principale della crescita economica statunitense, contribuendo significativamente al PIL nazionale. Tuttavia, l’impatto sull’occupazione rimane limitato, sollevando interrogativi sul futuro del lavoro. Secondo un rapporto del Bank of America Institute, gli investimenti in IA hanno aggiunto fino a 1,3 punti percentuali alla crescita del PIL nel secondo trimestre del 2025, contribuendo a una ripresa economica dopo un avvio d’anno debole.
Meta ha annunciato un nuovo taglio da circa 600 posti di lavoro nel suo laboratorio di superintelligenza, in quella che l’azienda definisce una “riorganizzazione strategica”. La notizia è stata riportata da Axios e confermata da TechCrunch, citando un memo interno firmato da Alexandr Wang, chief AI officer di Meta, che spiega come la riduzione del personale servirà a “snellire i processi decisionali” e rendere ogni membro del team “più incisivo e autonomo”.
Perplexity ha pubblicato silenziosamente la migliore guida al lavoro con l’AI
L’era dell’intelligenza artificiale promette produttività senza limiti, ma per molti professionisti la realtà è un labirinto di abbonamenti, app frammentate e interruzioni continue. Il rischio non è tanto fare meno, quanto disperdere energia mentale in task insignificanti, mentre il tempo per la riflessione profonda scompare. La chiave non è accumulare strumenti, ma integrarli in un flusso coerente che segue tre principi: proteggere l’attenzione, potenziare le capacità, ottenere risultati concreti.
Harvard scopre come l’intelligenza artificiale sta cancellando l’inizio delle carriere
Qualcuno doveva dirlo, e Harvard lo ha fatto: l’intelligenza artificiale non sta solo cambiando il lavoro, lo sta riscrivendo. Il nuovo studio di Seyed Hosseini e Guy Lichtinger, Generative AI as Seniority-Biased Technological Change, pubblicato nell’ottobre 2025, fotografa una mutazione silenziosa ma devastante. Le aziende che adottano AI generativa non assumono più giovani. Le posizioni junior si sono contratte del 7-10 % in appena sei trimestri, mentre quelle senior continuano a crescere. È la prima evidenza statistica di una tecnologia che crea un mercato del lavoro senza punto d’ingresso. Un’economia di esperti senza apprendisti.
BearingPoint ha messo il dito nella piaga, ma il World Economic Forum ha dato il nome alla malattia.
Si chiama “paradosso della forza lavoro dell’intelligenza artificiale” e sta riscrivendo le regole del lavoro globale. È il cortocircuito perfetto: da una parte, l’automazione libera tempo e riduce i costi più velocemente di quanto le persone riescano a riempirli con nuova produttività.
Dall’altra, le aziende gridano di non trovare le competenze necessarie per far funzionare la stessa automazione che le rende efficienti. Il risultato è un ecosistema dove convivono simultaneamente l’abbondanza e la scarsità.
La rivoluzione AI non è più un futuro lontano, ma un presente che plasma ogni aspetto delle aziende. Non parliamo di piccoli aggiustamenti: stiamo osservando un cambiamento radicale nelle competenze delle persone, nei compiti che svolgono e nella struttura dei team. Le grandi aziende raccolgono benefici incrementali: qualche report più veloce, qualche processo leggermente ottimizzato. Le startup, invece, stanno emergendo come AI-native companies, costruite attorno a software di nuova generazione, dove ogni linea di codice e ogni flusso di lavoro sono pensati per sfruttare l’intelligenza artificiale. Se questa frase non vi fa tremare il cuore da innovatori, probabilmente siete già obsoleti.
Un caffè al Bar dei Daini
Parlare di Gen Z in azienda oggi non è più un esercizio accademico o una moda da LinkedIn. È un atto di sopravvivenza strategica. I dati emergono con una chiarezza imbarazzante: solo il 2% degli studenti di Gen Z condivide i valori che le aziende dichiarano di voler premiare. Se i datori di lavoro celebrano risultati, formazione continua e ambizione, i giovani professionisti pongono al centro self-care, aiuto agli altri e autenticità¹. Un mismatch che definirei culturale, psicologico e strategico.
Giovani professionisti e lavoratori anziani si trovano su due pianeti diversi quando si tratta di intelligenza artificiale e occupazione. Secondo un recente sondaggio di Deutsche Bank, quasi un quarto dei giovani professionisti teme di perdere il proprio posto di lavoro a causa dell’AI, mentre i lavoratori più anziani sembrano meno preoccupati. Questa disparità di percezione evidenzia un divario generazionale significativo nell’approccio all’automazione e alla trasformazione digitale.
Il timore dei giovani non è infondato. Studi recenti, come quello condotto dalla Stanford University, hanno rilevato che tra la fine del 2022 e la metà del 2025, l’occupazione dei giovani tra i 22 e i 25 anni in settori vulnerabili all’automazione è diminuita del 16%. Ruoli entry-level, come quelli nel servizio clienti o nello sviluppo software, sono particolarmente a rischio, poiché l’AI è in grado di eseguire compiti ripetitivi e codificabili in modo più rapido ed economico.
Un recente studio osservazionale multicentrico condotto in Polonia ha rivelato un fenomeno inquietante: l’esposizione continua all’intelligenza artificiale nelle colonscopie potrebbe ridurre le competenze degli endoscopisti, un processo noto come “deskilling”. Questo studio coinvolge quattro centri di endoscopia e analizza come l’uso regolare di strumenti IA per la rilevazione dei polipi influenzi le performance degli endoscopisti durante le colonscopie standard non assistite da AI.
In un angolo nascosto della Silicon Valley, dove l’innovazione dovrebbe brillare, si cela una realtà più oscura: l’intelligenza artificiale di Google, presentata come autonoma e auto-apprendente, è alimentata da migliaia di lavoratori umani sottopagati e sfruttati. Questa contraddizione tra l’immagine futuristica dell’AI e la sua dipendenza da lavoro umano precario solleva interrogativi etici e morali fondamentali.
Dietro il volto lucido di Gemini, il chatbot di punta di Google, si nasconde una rete di “AI raters”, lavoratori contrattisti assunti da aziende esterne come GlobalLogic, di proprietà di Hitachi. Questi professionisti, molti dei quali con lauree avanzate, sono incaricati di etichettare dati, rivedere risposte dei chatbot e addestrare il sistema per evitare errori. Nonostante la loro formazione, molti riferiscono di essere sottopagati, con compiti che richiedono velocità e precisione, spesso con scadenze irrealistiche.
How people use ChatGPT
Quando parliamo di intelligenza artificiale generativa, spesso pensiamo a scenari futuristici, laboratori di ricerca o demo spettacolari. La realtà però, almeno secondo l’ultima ricerca di OpenAI di settembre 2025, è ben più sorprendente: 700 milioni di utenti stanno utilizzando ChatGPT ogni giorno, generando 2,6 miliardi di messaggi. Per fare un paragone rapido: stiamo parlando di circa il 10% della popolazione adulta mondiale. Nessuna tecnologia nella storia umana ha raggiunto questa penetrazione in così poco tempo, e questo fatto non è solo impressionante, è strategicamente inquietante.
OpenAI sta davvero sviluppando qualcosa che ricorda LinkedIn: la sua “OpenAI Jobs Platform”, un sistema di reclutamento che promette di “usare l’AI per trovare l’abbinamento perfetto tra ciò che le aziende cercano e ciò che i lavoratori possono offrire”, come ha scritto Fidji Simo, neo-CEO delle Applications di OpenAI, in un post sul blog. È pensata per aiutare anche “i governi locali a trovare il talento AI necessario per servire meglio i propri cittadini” e includerà “certificazioni per diversi livelli di fluidità nell’AI” attraverso l’“OpenAI Academy”.
Va detto tuttavia che al momento OpenAI Academy non offre certificazioni ufficiali: è una piattaforma educativa aperta e gratuita che propone workshop, eventi, risorse didattiche base e avanzate, ma, per ora, “non fornisce certificati o accreditamenti”. In altri contesti, invece, si trovano riferimenti a opinioni o recensioni che suggeriscono la disponibilità di “certificati su completamento” come opzione a pagamento, ma queste non derivano da fonti ufficiali.
Fonte: https://openai.com/index/expanding-economic-opportunity-with-ai/
Il mercato del lavoro AI non è più una teoria astratta. Per anni abbiamo ascoltato dibattiti rumorosi: l’IA ruberà posti di lavoro? Sarà l’apocalisse per i neolaureati? Nessuno aveva dati solidi. Ora Stanford ha deciso di mettere ordine, analizzando milioni di record salariali. I risultati sono tanto chiari quanto scomodi: dal tardo 2022, l’occupazione per i giovani tra 22 e 25 anni in ruoli esposti all’intelligenza artificiale — sviluppo software, customer service, alcuni ruoli di analisi dati — è calata tra il 13 e il 20 per cento. Contemporaneamente, i lavoratori più anziani negli stessi ruoli restano stabili. Nei lavori meno esposti all’IA, come assistenza domiciliare o mansioni manuali di supporto, il trend si inverte: i giovani conquistano posti di lavoro più velocemente.
McKinsey affronta una crisi esistenziale mentre l’intelligenza artificiale ridefinisce la consulenza
McKinsey, la cassaforte intellettuale della consulenza globale, si ritrova a fare i conti con il paradosso che ha sempre predicato ai suoi clienti ma mai pensato di dover vivere sulla propria pelle: la disruption. La differenza è che questa volta il nemico non è una nuova start-up con idee fresche o un mercato emergente pronto a sgretolare margini, bensì l’intelligenza artificiale, quella stessa tecnologia che la società ha venduto come opportunità trasformativa a governi e multinazionali, e che ora le restituisce il conto con interessi da usuraio. Quando Kate Smaje, senior partner e responsabile globale delle iniziative di AI, ammette candidamente che questa è una minaccia esistenziale per la professione, non sta usando un vezzo retorico per catturare titoli: sta riconoscendo che il core business della consulenza, fatto di slide, modelli finanziari e visioni strategiche, è replicabile da algoritmi a una frazione del costo e con tempi che ridicolizzano i famosi war rooms pieni di giovani brillanti in giacca e cravatta.
La vera domanda sull’intelligenza artificiale non è “cosa può fare”, ma “chi ascolta davvero i lavoratori”
C’è un dettaglio che sfugge alle menti ossessionate dal prossimo modello di linguaggio o dalla corsa spasmodica ai miliardi di dollari in venture capital. L’intelligenza artificiale non vive nel vuoto, ma nel posto più scomodo possibile: la testa e la quotidianità delle persone che la subiscono, la adottano, la temono e, soprattutto, la desiderano come strumento e non come predatore. La Stanford University ha appena fatto il gesto più eversivo che si possa immaginare in questa stagione di hype tossico: chiedere a 1.500 lavoratori e a esperti cosa vogliono davvero. Non ai founder di Silicon Valley, non ai venture capitalist, ma a chi ogni giorno si gioca la carriera tra Excel, riunioni infinite e scadenze che arrivano puntuali come le tasse. E la risposta è stata chiara, netta, quasi irriverente nei confronti della narrativa dominante.
La scena è questa: settantamila candidati nelle Filippine, un processo di selezione per customer service reps, e due attori in campo. Da un lato i recruiter umani, con le loro abitudini, i bias inconsci e quella presunta capacità di leggere tra le righe. Dall’altro un’intelligenza artificiale vocale, costruita su un LLM che non conosce stanchezza, non giudica dal tono di voce e non si distrae. Risultato? Dodici per cento in più di offerte, diciotto per cento in più di assunzioni effettive e un retention rate a un mese superiore del diciassette per cento. La voice AI nelle risorse umane non è più un esperimento futuristico, ma un dato di fatto. E se qualcuno nelle direzioni HR continua a pensare che “le persone sono insostituibili”, probabilmente dovrà aggiornare il proprio vocabolario di leadership.
L’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sulla natura del lavoro: evidenze da GitHub Copilot
L’Intelligenza Artificiale Generativa non è più un esperimento da laboratorio per nerd visionari, ma sta iniziando a ridisegnare i confini del lavoro stesso. GitHub Copilot diventa qui il caso di studio perfetto, perché permette di osservare in tempo reale come un assistente IA possa spostare l’attenzione dei programmatori dai compiti gestionali al vero cuore della loro professione: scrivere codice. Non è fantascienza, è misurabile, con numeri concreti su oltre 187.000 sviluppatori seguiti per due anni.
Quando nel mondo tech americano si parlava della cultura lavorativa cinese 9-9-6, lo si faceva con un misto di sconcerto e disprezzo velato. Lavorare dalle 9 alle 21, sei giorni su sette? Una barbarie made in Shenzhen, roba da fabbriche digitali dove il capitale umano è sacrificabile quanto un vecchio server. Ma adesso, nella Silicon Valley dopata dall’intelligenza artificiale, quel modello inizia a sembrare quasi rilassato. Il nuovo mantra? Zero-zero-sette. Non James Bond, ma zero ore, sette giorni: il ciclo completo della nuova mistica del lavoro AI, dove l’unica pausa concessa è il sonno REM tra due sprint di deployment.
La parabola più grottesca viene da Cognition, startup americana specializzata in generazione di codice. Un nome che fa pensare all’intelligenza, alla riflessione, magari all’etica. Nulla di tutto questo. Dopo l’acquisizione del rivale Windsurf, il CEO Scott Wu ha inviato un’email interna che potrebbe essere letta come una dichiarazione di guerra alla vita stessa. Ottanta ore a settimana, sei giorni in ufficio, il settimo a fare call tra colleghi. Nessuna “work-life balance”. Quella, evidentemente, è roba da boomer. “Siamo gli sfavoriti”, scrive Wu, con un tono che pare uscito da una fan fiction distopica in cui Elon Musk guida una setta. I nuovi dipendenti? Dovranno adattarsi o uscire dalla porta sul retro.
Cosa spinge questi moderni monaci digitali a rinunciare a tutto per un cluster di GPU e una valuation ipotetica? Il denaro, certo, ma non solo. La religione dell’hypergrowth ha le sue liturgie, e dormire in ufficio sembra essere diventata una di esse. Una foto su Slack alle 2 del mattino davanti a una dashboard di metrics, una cena consumata su una sedia ergonomica mentre si aggiorna un modello linguistico, sono oggi il corrispettivo delle cicatrici di guerra. Sarah Guo, investitrice in Cognition, lo dice chiaramente: “If this offends you, ngmi” ovvero “se questo ti offende, non ce la farai”. Una frase che suona come un verdetto darwiniano più che un consiglio.
Nel frattempo, startup come Mercor (assunzioni AI) e Anysphere (assistenti di codifica) non si nascondono: anche lì si lavora sette giorni su sette. Nessuna eccezione, nessuna domenica. L’obiettivo è diventare the next big thing e per farlo bisogna spezzarsi, insieme ai propri team. Masha Bucher, fondatrice del fondo Day One Ventures, ci mette il carico da novanta: “Se un founder non è in ufficio almeno un giorno nel weekend, allora sì che mi preoccuperei”. A quanto pare, anche il sabato di ricarica è una debolezza da eliminare.
La trasformazione è tanto inquietante quanto indicativa. Queste non sono startup che rincorrono la produttività. Sono culti tecnologici travestiti da aziende, dove il capitale umano è trattato come un modello di machine learning: più lo alleni, più performa, finché collassa. Il linguaggio è quello del sacrificio eroico, della resistenza estrema, dell’urgenza messianica. In fondo, “lavorare 80 ore a settimana per costruire il futuro” suona meno bene se lo chiami semplicemente sfruttamento.
Ma dietro tutto questo c’è una verità più scomoda. I fondatori e gli investitori stanno orchestrando una narrazione in cui la fatica disumana diventa un badge of honor, un segno distintivo che fa lievitare le valutazioni come una buona metrica di retention. Cognition è vicina a una nuova raccolta fondi che potrebbe raddoppiarne la valutazione a 10 miliardi. Vuoi attrarre i capitali nel 2025? Mostra quanto sei “hardcore”, quanto riesci a spingere il tuo team sull’orlo del burnout. E magari fagli anche sorridere per la foto su Forbes.
Tutto questo si inserisce in un contesto globale dove l’intelligenza artificiale sta diventando il nuovo petrolio, e la corsa all’oro impone ritmi da rivoluzione industriale 4.0. Solo che, questa volta, non ci sono le tute blu. Ci sono PhD del MIT e ex-Googler, tutti consapevoli, tutti volontari. O forse no? Perché dietro ogni CV brillante, c’è un’illusione silenziosa: quella che il prossimo modello generativo possa davvero cambiare il mondo. Che il codice che stai scrivendo a mezzanotte sia quello che farà la differenza tra anonimato e IPO.
Ma mentre l’élite tecnologica americana gioca a fare gli Shaolin della programmazione, la domanda vera è un’altra. Dove si colloca il limite? Non quello legale o medico, ma quello culturale. Quando una società decide che lavorare sette giorni su sette è il prezzo giusto da pagare per essere competitivi, non è più una questione di work ethic. È un collasso valoriale. Una discesa lenta e scintillante verso una distopia patinata in cui l’uomo è solo un bottleneck biologico da spremere finché l’AGI non sarà pronta a rimpiazzarlo.
Per ora ci restano le ironie. Tipo quella che i fondatori più hardcore predicano il 007, ma poi usano modelli AI addestrati per rendere il lavoro… più efficiente. L’ipocrisia si taglia con un prompt. “Automatizziamo tutto, ma voi continuate a lavorare il doppio”, sembra essere la sintesi perfetta. E sì, forse le teste rasate o le tende da campeggio sotto le scrivanie saranno davvero i nuovi simboli di status nella Silicon Valley AI. O magari lo sono già. Ma se lavorare 16 ore al giorno per mesi diventa l’unico modo per “farcela”, allora chi ce la fa davvero? E a quale prezzo?
Nel frattempo, i venture capitalist osservano compiaciuti, alzano le offerte e stringono le mani sudate di chi ha dormito due ore su un beanbag. L’era post-umana non è iniziata con un’intelligenza artificiale cosciente. È iniziata con una generazione di umani che ha deciso di comportarsi come macchine.
Il sorpasso non è ancora avvenuto, ma il rumore di fondo è inconfondibile: le donne stanno riscrivendo le regole del lavoro ad alto reddito negli Stati Uniti, e lo stanno facendo con una determinazione che trasuda più strategia che semplice emancipazione. Nel 2023, secondo l’analisi del Pew Research Center, il 46% dei manager americani era donna. Un numero che, messo così, sembra quasi scontato, ma che racconta un’evoluzione feroce se confrontato con il misero 29% del 1980. Restano un soffio sotto il 49% della forza lavoro complessiva femminile, ma la vera notizia è dove stanno puntando lo sguardo: i piani alti, quelli che contano e che pagano.
È un paradosso scomodo quello che emerge dal recente memo di Satya Nadella. Licenziare migliaia di persone mentre la capitalizzazione vola e i margini brillano è il genere di contraddizione che fa storcere il naso anche agli investitori più cinici. Microsoft è, per usare le parole dello stesso CEO, “in crescita su tutti i fronti, con performance di mercato e posizionamento strategico che puntano verso l’alto”. Eppure, i licenziamenti Microsoft non sono un incidente marginale. Sono il segnale di un capitalismo tecnologico che non perdona la lentezza, neppure quando i numeri raccontano una storia trionfale.
È come se qualcuno avesse scoperchiato la pentola e la cupola tecnologica si stesse liquefacendo: Microsoft ha analizzato circa 200 000 interazioni reali tra utenti e Copilot su Bing, scoprendo i lavori con le attività più compatibili e quelli decisamente immuni – all’avvento dell’intelligenza artificiale. Vediamo i dettagli, senza indugi né retorica da rapporto annuale.
Il cuore del cambiamento è chiarissimo: se nel tuo lavoro scrivi, traduci, analizzi o consigli via documenti, email, chat, allora l’impiego generativo ti sta già tagliando i compiti. Interpreti, traduttori, storici, autori, giornalisti, addetti alle PR e redattori si trovano in cima alla lista dei lavori più colpiti dall’AI, con punte di compatibilità con AI nel 98 % dei casi per interpreti e traduttori. Voilà, l’AI non chiede permesso: entra, fa il caffè, ottimizza i testi, riscrive giornali, spia gli stili e li migliora a colpi di prompt. Non sei sostituito, ma i tuoi compiti vengono scomposti in micro-tasks e regalati al bot, che li esegue a velocità supersonica.
In un’epoca in cui tutto sembra cambiare a velocità vertiginosa, la relazione tra intelligenza artificiale (AI) e lavoro umano si impone come uno degli argomenti più cruciali, se non il più essenziale. Siamo di fronte a un cambiamento epocale che tocca non solo gli aspetti economici e sociali, ma anche la nostra stessa identità, profondamente intrecciata con la nostra professione. Se i lavori svaniscono, con essi rischia di scomparire anche il nostro senso di autostima.
Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity
Hmmm, sì, la grande illusione collettiva dell’intelligenza artificiale generativa sta cominciando a mostrare le crepe, e non è una bella scena. La narrazione scintillante che ci è stata servita a colpi di conferenze e report patinati sta franando sotto il peso di una realtà imbarazzante. Gli stessi programmatori che, con l’aria di sacerdoti del nuovo culto, giuravano di essere diventati dei semidei grazie agli strumenti AI, hanno appena ricevuto un sonoro schiaffo. METR, un laboratorio di ricerca poco incline alla retorica da keynote, ha pubblicato un trial randomizzato che ha fatto saltare le maschere: gli sviluppatori erano convinti di essere il 20 per cento più veloci usando AI, ma in realtà erano il 19 per cento più lenti. Non stiamo parlando di dilettanti allo sbaraglio, ma di professionisti esperti. La cosa più inquietante? Continuavano a giurare che stavano volando, quando in realtà arrancavano nel fango digitale. Autoconvincimento puro, un’ipnosi collettiva degna di un illusionista da palcoscenico.