Tag: Occupazione

  • Il refuso nel cappello è la prima crepa rivelatrice

    Il refuso nel cappello è la prima crepa rivelatrice

    Avendo già trattato in un post precedente le proposte di Bill Gates sul futuro dell’umanità, in questo caso ho provato a far “interpretare” a Grok un nuovo articolo sull’argomento partendo da un buffo refuso nel cappello introduttivo (vedi screenshot), chiedendo all’AI di interpretare articolo e refuso dal punto di vista di un “teorico del complotto” che non ha particolare simpatia per le elite tecnocratiche. Ecco il risultato…

    «Il fondatore di Microsoft condivide tre proposte per non proteggere l’umanità dallo “sconvolgimento” in arrivo».

    Non è un banale errore di battitura. È Freudianamente perfetto. Perché se leggi l’articolo con gli occhi di chi non si fida di Gates e dell’élite, quella “n” non è un refuso: è la verità che è sfuggita al correttore. Gates non sta proponendo strumenti per proteggere l’umanità. Sta proponendo strumenti per gestirla durante lo sconvolgimento che lui e i suoi pari stanno attivamente accelerando.

    Cosa propone davvero (e cosa significa per chi non beve la narrativa)

    1. Tassare i robot e l’AI
      Gates dice: oggi se assumi una persona paghi contributi, se compri un robot lo detrai. Quindi “spostiamo la tassazione dal lavoro al capitale”. Suona giusto, no?
      Per il complottista: sta preparando il terreno perché i governi possano tassare l’automazione dopo che le grandi corporation (Microsoft inclusa) se ne sono già spartite i profitti. È la classica mossa: prima crei il disastro (disoccupazione di massa), poi proponi la “soluzione” che passa attraverso lo Stato, le tasse e le fondazioni filantropiche. E indovina chi finirà a distribuire i fondi della “sicurezza sociale AI”? La Fondazione Gates, che entro il 2045 vuole spendere 200 miliardi proprio su questi temi. Bell’affare.
    2. La “Riserva umana”
      Qui si tocca il fondo del linguaggio da riserva indiana. Gates parla esplicitamente di creare zone di lavoro “riservate agli esseri umani”, come le riserve naturali: posti dove potremmo mettere i robot, ma scegliamo di non farlo perché “la perdita sarebbe troppo grande”.
      Traduzione: l’élite decide quali lavori lasciar fare agli umani (sanità emotiva, cura degli anziani, magari qualche mestiere “nobile” o simbolico) e quali invece automatizzare completamente. Non è protezione del lavoro. È segregazione controllata. Una sorta di welfare estetico per tenere buona la massa mentre il vero valore economico viene estratto dalle macchine di proprietà di pochi. E nota che lui stesso è uno dei maggiori proprietari privati di terre agricole negli USA: l’AI in agricoltura la vede positivamente, ovviamente.
    3. Alleanza USA-Cina e organismi internazionali di regolamentazione
      Questa è la ciliegina. Gates riconosce la superiorità cinese nello sviluppo AI e vuole volare a Pechino a novembre per incontrare Xi Jinping. Propone un’organizzazione internazionale (tipo ispezioni nucleari o regole dell’aviazione) che regoli l’AI, limitando anche gli usi militari.
      Per chi non si fida: ecco il classico schema globalista. Quando la competizione tra potenze rischia di sfuggire di mano, l’élite transnazionale propone di mettere tutti sotto lo stesso tetto normativo, gestito da esperti “indipendenti” (cioè loro). Non è “salvare l’umanità”. È creare una governance sovranazionale dell’intelligenza artificiale in cui Stati Uniti e Cina (le due potenze che contano) si mettono d’accordo sui limiti, mentre il resto del mondo subisce. E Gates, che non è più un semplice imprenditore ma un attore geopolitico-filantropico, si posiziona come mediatore.

    Il quadro generale dal punto di vista scettico

    Gates non è un visionario preoccupato. È uno dei pochi individui al mondo che ha:

    • costruito un monopolio software;
    • accumulato una fortuna colossale;
    • convertito quella fortuna in influenza politica e sanitaria globale tramite la sua Fondazione;
    • e ora, mentre Microsoft è profondamente dentro la corsa AI, si presenta come il saggio che “mette in guardia” e propone le regole.

    Lo schema è sempre lo stesso:
    creare o accelerare un problema → spaventare → proporre la soluzione che rafforza il controllo centralizzato e le strutture in cui l’élite ha già posizioni di potere.

    La “riserva umana” non è compassione. È gestione del bestiame. La tassa sui robot non è equità. È un nuovo flusso di entrate da redistribuire attraverso canali controllati. L’alleanza USA-Cina non è pace. È cartello tecnologico-regolatorio.

    E il refuso “per non proteggere” rimane lì, silenzioso e perfetto, a ricordare a chi sa leggere che a volte la verità esce proprio quando non dovrebbe.

  • Amazon e il paradosso dell’IA: miliardi in investimenti, dirigenti che “scrivono” codice mentre i dipendenti ricorrono ai sussidi statali

    Amazon e il paradosso dell’IA: miliardi in investimenti, dirigenti che “scrivono” codice mentre i dipendenti ricorrono ai sussidi statali

    100.000 righe di codice generate da una dirigente HR, miliardi destinati all’AI e migliaia di lavoratori sui programmi di assistenza pubblica. Il futuro del lavoro può essere tecnologicamente avanzato senza essere economicamente condiviso.

    Mentre Amazon accelera a tutta forza sull’intelligenza artificiale, emergono con sempre maggiore chiarezza le contraddizioni di un modello che concentra risorse immense sulla tecnologia e, allo stesso tempo, riduce l’organico e mantiene una parte significativa della forza lavoro su salari bassi.

    Beth Galetti, vicepresidente senior di People Experience and Technology (la divisione risorse umane del gruppo), ha raccontato di aver generato oltre 100.000 righe di codice grazie agli strumenti di intelligenza artificiale interni, a distanza di venticinque anni dalla sua ultima esperienza da sviluppatrice.

    L’esperimento è nato nell’ambito della competizione interna “Everyone Can Build”, a cui hanno partecipato più di 1.500 dipendenti.

    Galetti ha iniziato consultando l’assistente virtuale Aza e ha poi lavorato con l’ambiente di sviluppo assistito Kiro. L’obiettivo dichiarato è spingere l’adozione di questi tool anche tra chi non ha competenze tecniche, offrendo percorsi formativi gratuiti e il rimborso degli esami per le certificazioni AWS AI.

    Il messaggio è chiaro: l’IA deve diventare uno strumento di produttività diffuso a tutti i livelli. Ma questo racconto di emancipazione tecnica si scontra frontalmente con la realtà dei numeri.

    Negli ultimi mesi Amazon ha tagliato circa 30.000 posti di lavoro, tra un primo blocco di 14.000 esuberi e una successiva ondata di 16.000 licenziamenti corporate.

    Il piano di riduzione dei livelli intermedi prosegue, mentre l’azienda annuncia investimenti colossali: 200 miliardi di dollari di spesa in conto capitale previsti per il 2026, in gran parte destinati all’intelligenza artificiale e all’infrastruttura cloud.

    A rendere ancora più stridente il contrasto arriva un rapporto del Government Accountability Office (richiesto dal senatore Bernie Sanders).

    Nei soli undici stati analizzati (che rappresentano circa un quinto della popolazione americana), i dipendenti Amazon iscritti al programma di assistenza alimentare SNAP sono saliti a 12.346, mentre quelli su Medicaid sono 11.338.

    Dal 2020 al 2025 il numero di lavoratori del gruppo che ricorrono ai sussidi federali è quasi triplicato. Amazon si conferma la seconda azienda, dopo Walmart, per numero di dipendenti che dipendono da questi programmi.

    Nel frattempo i risultati finanziari parlano di un’altra Amazon: i profitti annuali sono passati da 11,59 a 77,67 miliardi di dollari, con un fatturato di 716,92 miliardi e un reddito operativo di 79,98 miliardi nell’anno fiscale 2025. AWS continua a crescere a doppia cifra (+28% nel primo trimestre 2026).
    Si delinea così un quadro a due velocità.

    Da un lato, l’azienda spinge perché tutti – anche chi non è programmatore – imparino a usare l’IA per generare codice e automatizzare processi. Dall’altro, continua a ridurre il personale corporate e mantiene una forza lavoro operativa su livelli salariali tali da costringere migliaia di dipendenti a rivolgersi allo Stato per mangiare e curarsi.

    Il codice generato da una dirigente delle risorse umane diventa, in questo contesto, un simbolo ambivalente: da una parte dimostra le potenzialità di democratizzazione dello sviluppo software, dall’altra rischia di apparire come l’ennesima prova di un’azienda che investe miliardi nell’automazione mentre stringe la cinghia sui costi del lavoro umano.

    Resta aperta la domanda di fondo: l’IA di Amazon sta davvero creando valore condiviso, oppure sta solo accelerando una polarizzazione già in atto tra chi progetta il futuro e chi continua a lavorare (e vivere) nel presente?

  • Bill Gates “cambia tono” sull’AI e propone lavori “riservati agli umani”

    Bill Gates “cambia tono” sull’AI e propone lavori “riservati agli umani”

    Bill Gates teme che la riqualificazione non basti contro l’automazione dell’AI. La sua proposta: creare lavori “Human Reserved” che rimangano alle persone per scelta, non per limite tecnologico.

    A quanto pare Bill Gates sta assumendo una posizione molto più severa sui rischi dell’intelligenza artificiale. In un nuovo saggio e in una serie di interviste con testate internazionali, il cofondatore di Microsoft sostiene, infatti, che alcune delle soglie che avrebbero dovuto far scattare una risposta più decisa da parte di governi e industria siano già state oltrepassate. Ovviamente non si parla soltanto di occupazione, infatti Gates indica rischi biologici, sicurezza, dipendenza psicologica dai sistemi AI e problemi legati al controllo di tecnologie sempre più autonome.

    Si tratta, insomma, di un cambiamento significativo rispetto al tono prevalentemente ottimista con cui aveva descritto l’AI solo pochi anni fa. Gates continua a considerarla una tecnologia capace di produrre enormi benefici in medicina, istruzione, ricerca scientifica e produttività, tuttavia ritiene che la rapidità dei suoi progressi stia mettendo sotto pressione istituzioni che in origine erano pensate per trasformazioni molto più lente.

    Dall’aumento della produttività alla possibile scomparsa dei lavori

    Uno dei punti più delicati riguarda in ogni caso l’occupazione: l’ipotesi tradizionale, come sappiamo, è che le rivoluzioni tecnologiche distruggano alcune professioni ma nel contempo ne creino altre, permettendo così ai lavoratori di spostarsi verso nuove attività attraverso formazione e riqualificazione.

    Gates, tuttavia, teme che l’AI possa mettere in discussione questo modello: secondo lui, se sistemi software e robot diventassero competitivi con gli esseri umani in una quantità crescente di attività cognitive e fisiche, la riqualificazione potrebbe non essere sufficiente. Il problema non sarebbe più semplicemente insegnare nuove competenze alle persone, ma capire quali attività continuerebbero ad avere bisogno di lavoratori umani.

    Da qui nasce una delle proposte più interessanti avanzate da Gates: creare una categoria di lavori “Human Reserved”, cioè deliberatamente riservati alle persone.

    Le professioni come “riserve naturali”

    L’analogia utilizzata da Gates è quella delle riserve naturali, secondo cui, come sappiamo, una società potrebbe teoricamente sfruttare economicamente ogni territorio disponibile, ma decide che alcuni luoghi hanno un valore tale da giustificarne la protezione.

    Lo stesso principio potrebbe essere applicato al lavoro: anche se una macchina fosse capace di svolgere una determinata attività a costi inferiori, la società potrebbe decidere che in alcune situazioni la presenza di un essere umano possiede un valore indipendente dall’efficienza economica.

    Tra gli esempi discussi figurano la comunicazione di una diagnosi medica devastante, alcune forme di assistenza e cura, la custodia dei bambini e il servizio come giurati. In settori come sanità e istruzione l’obiettivo non sarebbe necessariamente vietare l’AI, bensì identificare attività nelle quali andrebbe mantenuta una componente umana per scelta sociale.

    Gates ha ipotizzato che, portando il concetto all’estremo, fino a circa il 40% dei lavori potrebbe teoricamente rientrare in qualche forma di protezione. Non si tratta però di una proposta per riservare concretamente il 40% dell’occupazione agli esseri umani, in quanto Gates presenta questa percentuale come un possibile limite superiore dello scenario.

    Robot e AI potrebbero cambiare anche il lavoro fisico

    La trasformazione, inoltre, potrebbe non fermarsi agli impieghi da ufficio.

    Gates prevede, infatti, che entro la fine del decennio robot sufficientemente intelligenti e abili potrebbero iniziare a competere con lavoratori umani anche in attività fisiche, comprese alcune mansioni nell’edilizia e nell’ospitalità.

    Si tratta, naturalmente, di una previsione, non di una certezza. tuttavia essa evidenzia una caratteristica fondamentale dell’attuale rivoluzione tecnologica: AI generativa e robotica stanno avanzando contemporaneamente, sebbene a velocità differenti (almeno per ora).

    Se, tuttavia, i modelli AI acquisiscono capacità di ragionamento e pianificazione sempre maggiori mentre i robot migliorano nella manipolazione del mondo fisico, potremmo trovarci di fronte a una convergenza evolutiva, dove la distinzione tra automazione del lavoro cognitivo e automazione del lavoro manuale potrebbe progressivamente ridursi.

    Tassare token e robot per cambiare gli incentivi

    Gates propone anche di intervenire sugli incentivi economici che favoriscono l’automazione.

    Un’impresa che assume una persona sostiene imposte e contributi legati al lavoro, mentre investire in macchinari può beneficiare in alcuni sistemi fiscali di ammortamenti o altri vantaggi. Con AI e robot sempre più economici, questa “asimmetria” potrebbe accelerare la sostituzione dei lavoratori anche quando l’automazione non produce necessariamente un beneficio sociale equivalente.

    Tra le possibilità indicate da Gates figurano, quindi, una tassazione dei robot e una forma di “token tax”, collegata all’utilizzo delle risorse computazionali dell’intelligenza artificiale.

    Le entrate potrebbero finanziare programmi di transizione professionale, formazione e sistemi di protezione sociale. L’obiettivo non sarebbe necessariamente fermare l’automazione, ma evitare che il prezzo più basso della macchina diventi l’unico criterio con cui decidere quali attività debbano essere automatizzate.

    I rischi vanno oltre il mercato del lavoro

    Il lavoro rappresenta, però, soltanto una parte dell’allarme lanciato da Gates: intervistato da MIT Technology Review, egli ha sostenuto che sarebbero già state oltrepassate diverse soglie di rischio associate all’intelligenza artificiale. Tra queste rientrano capacità nel settore biologico, cybersecurity, effetti psicosociali e potenziale distruzione o trasformazione del mercato del lavoro.

    Particolarmente sensibile è, fra questi, il rischio biologico. Modelli sempre più avanzati possono, infatti, aiutare ricercatori e aziende farmaceutiche a comprendere molecole, progettare farmaci e accelerare la ricerca, tuttavia le stesse capacità potrebbero abbassare alcune delle barriere tecniche necessarie per progettare o utilizzare agenti biologici pericolosi.

    Gates considera, quindi, il bioterrorismo uno dei rischi che richiedono maggiore attenzione. Le sue valutazioni sulla probabilità relativa di questi scenari restano opinioni personali e non devono essere confuse con stime scientifiche consolidate, ma il problema della capacità dei modelli AI di assistere utenti nella ricerca biologica pericolosa (così come assiste i criminali informatici nel loro settore) è diventato un tema centrale anche per i principali laboratori del settore.

    Un’industria con incentivi a “minimizzare il problema”

    Un’altra parte significativa dell’intervento di Gates riguarda il comportamento dell’industria tecnologica.

    Secondo quanto riportato dal New York Times, Gates sostiene che alcuni dirigenti del settore sarebbero privatamente molto più preoccupati dei rischi dell’AI di quanto lascino intendere pubblicamente, e il motivo sarebbe anche economico: le aziende stanno investendo e raccogliendo enormi quantità di capitale sulla promessa che l’intelligenza artificiale diventerà una delle infrastrutture fondamentali dell’economia globale. Insistere pubblicamente sugli scenari più pericolosi potrebbe, quindi, entrare in conflitto con raccolte di capitale, valutazioni aziendali e future quotazioni.

    Ciò non significa che l’intero settore stia deliberatamente nascondendo i rischi, ma evidenzia un potenziale conflitto di interessi: le stesse organizzazioni che sviluppano i sistemi più potenti hanno fortissimi incentivi economici affinché la loro diffusione continui.

    Gates cerca un dialogo con Xi Jinping

    Per Gates, alcuni dei rischi più gravi non possono essere gestiti esclusivamente dalle singole aziende o dai singoli governi: Reuters, infatti, ha riportato che sta cercando un incontro con il presidente cinese Xi Jinping per discutere di cooperazione internazionale sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale.

    Una delle possibilità potrebbe essere quella di sviluppare meccanismi internazionali per monitorare le capacità dei modelli più avanzati, soprattutto in settori sensibili come biologia e progettazione molecolare.

    Il riferimento implicito è a sistemi di governance già utilizzati in altri ambiti globali, dalle ispezioni nucleari alla sicurezza dell’aviazione fino agli accordi ambientali.

    L’ostacolo è evidente: Stati Uniti e Cina considerano l’AI una tecnologia strategica e competono per la leadership economica e militare. Costruire sistemi condivisi di verifica richiederebbe quindi un livello di cooperazione difficile da ottenere proprio mentre, nel frattempo, la competizione tecnologica aumenta.

    La domanda non è più soltanto “cosa può fare l’AI”

    Il nuovo intervento di Gates segna soprattutto un cambiamento nella domanda posta al centro del dibattito.

    Per anni la discussione sull’intelligenza artificiale è stata dominata da una questione: che cosa riusciranno a fare le macchine?

    Se le capacità continueranno a crescere, questa potrebbe non essere più la domanda decisiva.

    La questione potrebbe diventare che cosa vogliamo continuare a far fare agli esseri umani, anche quando una macchina sarebbe più economica, veloce o tecnicamente capace.

    È qui che l’idea dei lavori “Human Reserved” diventa più interessante della semplice previsione sulla perdita di occupazione. Implica che il futuro del lavoro non debba necessariamente essere determinato soltanto dal mercato e dal costo dell’automazione.

    Una società potrebbe decidere che alcune attività possiedono un valore umano che non coincide con la produttività.

    Ed è forse questo il passaggio più importante nel nuovo messaggio di Gates: se l’AI raggiungerà davvero le capacità previste dai suoi sviluppatori, la sfida non sarà soltanto controllare una nuova tecnologia, ma piuttosto decidere deliberatamente quale ruolo vogliamo conservare per noi stessi.

  • L’AI accelera, ma all’Italia mancano 316 mila tecnici digitali

    L’AI accelera, ma all’Italia mancano 316 mila tecnici digitali

    Le imprese italiane investono nel digitale, ma oltre metà delle figure con competenze avanzate richieste risulta difficile da trovare. Il vero collo di bottiglia dell’AI potrebbe essere il capitale umano.

    Le imprese italiane stanno aumentando gli investimenti nella transizione digitale, ma la carenza di competenze rischia di frenare l’adozione dell’intelligenza artificiale.

    Secondo i dati dell’Ufficio Studi di Confartigianato, nel 2025 sono risultate difficili da reperire 316 mila delle 621 mila figure richieste con competenze digitali avanzate, pari al 50,8%.

    La mancanza di personale qualificato è indicata dal 58,6% delle imprese come il principale ostacolo all’utilizzo dell’AI, davanti a incertezza normativa, qualità dei dati, privacy e costi.

    Le professionalità ricercate riguardano non solo l’intelligenza artificiale, ma anche cloud computing, Industrial IoT, data analytics, big data, realtà virtuale e aumentata e blockchain.

    Il divario è particolarmente evidente in Lombardia, con 60.960 figure difficili da trovare, mentre Milano guida la graduatoria provinciale con 29.840 professionalità di difficile reperimento.


    Link alla fonte:
    https://www.milanofinanza.it/news/ai-le-imprese-italiane-non-trovano-316-mila-tecnici-202608181736369130

  • Dall’implementazione alla verifica: l’AI cambia il mestiere del ricercatore (sollevando una questione cruciale)

    Dall’implementazione alla verifica: l’AI cambia il mestiere del ricercatore (sollevando una questione cruciale)

    Un rapporto esplorativo pubblicato da OpenAI analizza otto progetti in cui agenti di codifica sono stati utilizzati per manutenzione, ottimizzazione, migrazione e riscrittura di software scientifico, incluso quello che sostiene molta ricerca genomica.

    Secondo i gruppi coinvolti, questi strumenti possono accelerare sensibilmente attività tecniche che spesso gravano su piccoli team privi di un supporto ingegneristico dedicato. Il cambiamento più profondo, però, riguarda il ruolo del ricercatore, che si sposta dall’implementazione diretta verso specifica, orchestrazione e verifica del lavoro prodotto dall’AI.

    Questo modello promette di liberare tempo per il giudizio scientifico, ma apre una questione cruciale: quanto a lungo possiamo conservare la capacità di verificare correttamente qualcosa se perdiamo progressivamente l’esperienza necessaria a realizzarlo?

    L’efficienza degli agenti di coding pone quindi un problema più ampio di competenze e affidabilità: la supervisione umana resta davvero solida quando il sapere operativo viene delegato alle macchine?


    Link alla fonte:
    https://benanti.substack.com/p/sapremo-ancora-verificare-cio-che

  • Perché l’IA è ancora troppo costosa (e imperfetta) per sostituire l’uomo

    Perché l’IA è ancora troppo costosa (e imperfetta) per sostituire l’uomo

    Il caso Amazon svela il dietro le quinte della Silicon Valley: tra costi di calcolo insostenibili e limiti probabilistici, l’industria scopre che l’efficienza non si compra a “token”.

    (Nota: questo articolo è stato generato con Claude di Anthropic ma segue lo stile e le indicazioni editoriali dell’autore)


    C’è un’immagine (quella che accompagna questo articolo), generata da un’IA che ironicamente non riesce a raccontare la verità nemmeno quando prova a deriderla, che circola da settimane: robot con le sembianze umane, tesserino Amazon al collo, escono da un palazzo di vetro con lo scatolone della cassa integrazione tra le braccia. Sotto, la scritta trionfante: hanno assunto undicimila persone dopo averne licenziate trentamila, perché — dice il meme, compiaciuto — l’IA è troppo cara per sostituire gli uomini. È il tipo di notizia che si vuole vera prima ancora di verificarla, perché conferma quello che molti aspettavano di poter dire da tre anni a questa parte: il gigante ha i piedi d’argilla, la bolla sta scoppiando, torniamo pure a fidarci delle mani umane.

    Peccato che la realtà, come quasi sempre, sia più interessante della caricatura. I numeri sono veri — circa trentamila tagli tra fine 2025 e gennaio 2026, e poi l’annuncio di Matt Garman, CEO di AWS, di assumerne undicimila — ma la lettura è quasi rovesciata. Non è stato un passo indietro dettato dal fallimento dell’intelligenza artificiale: è stata una ristrutturazione delle competenze. Fuori i ruoli generalisti, i middle manager, le funzioni di supporto ridondanti; dentro ingegneri, specialisti, persone capaci di far funzionare — e soprattutto di governare — sistemi che da soli, ancora, non sanno stare in piedi. Il bluff non è quello che pensa il meme. Il bluff, semmai, è pensare che stia succedendo l’opposto di quello che sta davvero succedendo.

    Primo atto: l’economia dei token e i costi che nessuno mostra negli slide

    Dietro ogni risposta generata da un modello linguistico c’è un conto energetico ed economico che l’utente finale non vede mai, e che le aziende stanno iniziando a vedere fin troppo bene. Dentro Amazon, per stimolare l’adozione interna dell’IA, erano state introdotte classifiche aziendali basate sul consumo di token: chi ne usava di più saliva in classifica. Il risultato prevedibile — e in un’azienda che ha fatto della metrica una religione, persino comico — è stato il “tokenmaxxing”: dipendenti che gonfiavano artificialmente l’uso dei modelli, automatizzavano compiti inutili, chiamavano l’IA per problemi che non ne avevano bisogno, pur di scalare una leaderboard interna. Le fatture sono lievitate al punto da costringere i vertici a spegnere il sistema di tracciamento.

    Non è un aneddoto isolato. Un progetto interno pensato per associare automaticamente i record degli autori ai prodotti del marketplace ha sforato il budget dell’860%, arrivando a costare 1,8 milioni di dollari prima di essere abbandonato per fallimento. Non è cattiva gestione episodica: è la prova che l’infrastruttura dell’IA generativa — GPU, data center, energia, e soprattutto l’imprevedibilità dei costi legati a un uso “creativo” non controllato — non si comporta come un software tradizionale, dove il costo marginale di un’operazione in più è quasi nullo. Uno studio ormai citato ovunque del MIT CSAIL lo conferma con freddezza contabile: nella stragrande maggioranza dei compiti visivi e linguistici complessi, sostituire integralmente l’uomo con un sistema automatizzato non è, oggi, economicamente conveniente.

    Secondo atto: perché un Transformer non sa “eseguire ordini”

    Qui si tocca il nervo scoperto, quello che nessun taglio di budget può risolvere perché non è un problema di soldi ma di architettura. Un software tradizionale fallisce in modo deterministico: se c’è un bug, fallisce sempre nello stesso identico punto, e proprio per questo è testabile, riparabile, prevedibile. Un modello linguistico — e con lui ogni agente costruito sopra di esso — fallisce in modo probabilistico. Può eseguire un compito correttamente novantatré volte su cento e fallire clamorosamente alla novantaquattresima, senza che nulla, nel comportamento precedente, lo avesse lasciato presagire.

    La ragione è semplice da enunciare e difficile da accettare per chi vende automazione come panacea: un Transformer non “capisce” una regola nel senso in cui la capisce un essere umano o un compilatore. Calcola, istante per istante, la probabilità statistica del token successivo. Funziona magnificamente quando il compito è riassumere un testo o abbozzare una bozza — il margine d’errore è tollerabile, spesso invisibile. Funziona malissimo quando il compito è spostare fondi, gestire un inventario, generare codice che finirà in produzione: lì un tasso di successo del 90-95%, che altrove sarebbe un risultato eccellente, diventa un rischio inaccettabile, perché quel margine di errore imprevedibile può tradursi in danni legali o finanziari che nessun risparmio sul personale compensa. E nei compiti a catena — quelli in cui un passaggio si costruisce sul precedente — l’errore iniziale non resta isolato: si propaga, si amplifica, e finisce per far collassare l’intero risultato.

    Terzo atto: la falsa soluzione degli strati aggiunti

    Di fronte a questo limite, l’industria ha reagito come reagisce sempre di fronte a un problema strutturale: aggiungendo cerotti sopra la ferita invece di guardarla. I framework agentici e il test-time compute — i modelli che “riflettono” prima di rispondere, scomponendo un obiettivo in sotto-task, pianificazione, chiamate a strumenti esterni, osservazione dei risultati — promettevano di correggere dall’esterno ciò che l’architettura non risolve dall’interno. I rendimenti, però, sono decrescenti, e la letteratura scientifica recente — dagli studi pubblicati su arXiv alle sessioni dell’ACL Anthology — lo dimostra con una certa spietatezza: i Transformer restano strutturalmente limitati nella composizione logica a lungo raggio e nella generalizzazione. Più lunga è la catena di passaggi affidata a un agente, più esponenziale diventa la propagazione dell’errore.

    Il mercato, che raramente ha pazienza per le dimostrazioni teoriche ma legge benissimo i bilanci, ne sta già traendo le conseguenze: le stime di società di consulenza come Gartner indicano che oltre il 40% dei progetti aziendali basati su agenti IA rischia l’abbandono entro il 2027, non per mancanza di ambizione ma per la debolezza cronica dei risultati concreti rispetto alle promesse.

    Quarto atto: verso il salto evolutivo

    La parte più interessante della storia, però, non è la crisi: è la consapevolezza che ne è nata nei laboratori. È ormai chiaro — e in parte dimostrato — che allucinazioni, incapacità di pianificazione spazio-temporale e assenza di apprendimento continuo (i pesi restano statici dopo l’addestramento, il modello non impara più nulla dall’esperienza quotidiana) non sono difetti di gioventù correggibili con più dati o più strati di calcolo. Sono proprietà strutturali dell’architettura Transformer. E quando un limite è strutturale, non lo si aggira: lo si supera cambiando architettura.

    È qui che si concentra oggi la ricerca più seria. I modelli a spazio di stato — Mamba, o architetture ibride come Jamba di AI21 Labs — gestiscono i contesti lunghi con un’efficienza lineare che l’attenzione quadratica dei Transformer non può eguagliare. Laboratori come Google DeepMind lavorano su moduli di memoria neurale continua — il progetto Titans è l’esempio più citato — per permettere a un sistema di continuare ad apprendere senza subire il collasso catastrofico della memoria che oggi costringe ogni modello a restare, di fatto, congelato al giorno in cui è stato addestrato. E si affacciano, ancora ai margini ma con crescente credibilità, sistemi che integrano comprensione geometrica, causale, fisica del mondo reale: il tentativo di dare a queste macchine non solo statistica, ma un rudimento di determinismo logico.

    L’era della coesistenza

    Il bilancio, allora, non è quello urlato dal meme, e non è nemmeno l’opposto speculare — l’IA che trionfa comunque, sempre e ovunque. È una via più stretta e meno fotogenica: l’intelligenza artificiale non sostituirà i lavoratori dall’oggi al domani, ma chi la sa usare rimpiazzerà, gradualmente e senza clamore, chi continua a ignorarla. Le aziende che vinceranno questa fase non saranno quelle che licenziano gli umani per far posto agli algoritmi — lo racconta bene proprio il caso Amazon, che taglia generalisti e assume specialisti — ma quelle che ridisegnano i ruoli attorno a un’interazione uomo-macchina realmente simbiotica, mentre aspettano, senza illudersi che sia già arrivata, la prossima vera rivoluzione architetturale.

  • Anche gli economisti più scettici lanciano l’allarme sull’impatto dell’AI sul lavoro

    Anche gli economisti più scettici lanciano l’allarme sull’impatto dell’AI sul lavoro

    Quasi 200 tra economisti, premi Nobel e dirigenti del settore tecnologico hanno firmato la lettera aperta We Must Act Now, invitando governi e istituzioni a prepararsi agli effetti dell’intelligenza artificiale sul mercato del lavoro.

    A colpire è soprattutto la presenza di studiosi come Daron Acemoglu e Simon Johnson, finora tra i più cauti nel valutare l’impatto dell’AI, che oggi riconoscono il rischio di una trasformazione economica molto più rapida e profonda del previsto.

    Il documento evidenzia come i progressi dei modelli generativi e degli agenti AI potrebbero accelerare l’automazione, con conseguenze significative sull’occupazione ma anche nuove opportunità di crescita della produttività e del benessere.

    Pur non proponendo soluzioni concrete, l’appello sottolinea l’urgenza di comprendere gli effetti economici dell’AI prima di definire politiche e regolamentazioni adeguate.


    Link alla fonte:
    https://www.dday.it/redazione/58047/lia-e-limpatto-devastante-sul-mondo-del-lavoro-anche-gli-scettici-iniziano-a-preoccuparsi

  • A sessant’anni si reinventa grazie all’AI: dal licenziamento al vibe coding

    Dopo la conclusione forzata di una carriera durata diciotto anni in una multinazionale americana, l’autore di questo articolo ha intrapreso un percorso di reinvenzione professionale facendo leva sull’intelligenza artificiale generativa.
    Attraverso il cosiddetto “vibe coding”, una pratica che consente di sviluppare software dialogando in linguaggio naturale con i modelli AI, ha realizzato applicazioni, partecipato a hackathon e avviato nuove attività editoriali.
    L’esperienza racconta come le competenze creative, la capacità di formulare richieste efficaci e la disponibilità a sperimentare possano diventare risorse decisive in un mercato del lavoro in rapida trasformazione.
    L’articolo evidenzia anche le difficoltà legate all’età nel mondo professionale e propone un approccio basato su “piccole scommesse” e apprendimento continuo per affrontare le transizioni di carriera nell’era dell’AI.

    Link alla fonte:
    https://www.corriere.it/tecnologia/26_maggio_24/cosa-faro-da-grande-a-sessant-anni-come-ho-perso-il-lavoro-e-cominciato-una-nuova-vita-grazie-al-vibe-coding-f08f5c56-556e-4875-b534-4ee7f0038xlk.shtml#webview=1

  • Cloudflare taglia oltre 1.100 posti per accelerare la strategia basata sugli agenti AI

    Cloudflare ha annunciato un piano di licenziamenti che coinvolgerà oltre 1.100 dipendenti a livello globale, nonostante risultati finanziari considerati solidi e una crescita positiva del business.
    L’azienda punta a trasformarsi in una struttura “AI-first”, aumentando l’integrazione di agenti AI e sistemi automatizzati nei processi operativi interni.
    Secondo il management, l’utilizzo degli strumenti di intelligenza artificiale all’interno della società sarebbe cresciuto di oltre il 600% negli ultimi mesi, spingendo verso una profonda riorganizzazione aziendale.
    Dopo l’annuncio, il titolo Cloudflare ha perso oltre il 17% nelle contrattazioni after-hours, segnale delle preoccupazioni degli investitori sui costi e sull’impatto della transizione.
    Il caso si inserisce in una tendenza più ampia che coinvolge altre big tech come Microsoft, Google, Meta e Amazon, sempre più orientate a sostituire attività ripetitive con sistemi AI avanzati.

    Link alla fonte:

    Un’altra big tech sta licenziando oltre 1.100 dipendenti per investire in agenti AI

  • NVIDIA ammette: l’AI costa più dei dipendenti umani

    Un dirigente di NVIDIA ha dichiarato che, nel suo team, i costi computazionali dell’intelligenza artificiale superano quelli del personale umano, mettendo in discussione la narrativa sull’automazione come risparmio.
    Nonostante l’entusiasmo iniziale per la GenAI, molte aziende stanno scoprendo che i modelli — come quelli di Anthropic — sono economicamente onerosi, spesso venduti sotto costo e sostenuti da modelli di abbonamento o consumo.
    Casi come Uber mostrano come i budget per l’AI vengano rapidamente esauriti, mentre analisi di Goldman Sachs indicano che le spese possono raggiungere fino al 10% dei costi del personale.
    Nonostante ciò, molte aziende continuano a perseguire strategie di automazione e tagli al personale, creando una tensione tra realtà economica e narrazione tecnologica.
    Il risultato è un settore in cui l’adozione dell’AI cresce, ma senza ancora dimostrare una reale convenienza rispetto al lavoro umano.

    Link alla fonte:
    https://www.lindipendente.online/2026/05/04/in-nvidia-lia-costa-piu-di-un-lavoratore-umano/

  • AI Dividend introduce un sussidio mensile per i lavoratori colpiti dall’automazione AI

    Negli Stati Uniti è stato lanciato AI Dividend, un programma che offre 1.000 dollari al mese per un anno a lavoratori che hanno perso reddito o occupazione a causa dell’intelligenza artificiale.

    Promosso da AI Commons Project e What We Will, mira a colmare il vuoto tra il dibattito teorico sul reddito universale e interventi economici concreti.

    Il progetto si rivolge in particolare a categorie vulnerabili come call center operator, copywriter, giornalisti e sviluppatori junior, sempre più impattati dall’AI generativa.

    Oltre al sostegno economico, integra percorsi di reskilling per facilitare la transizione professionale.

    La sua evoluzione dipenderà anche dal coinvolgimento finanziario delle Big Tech, chiamate a sostenere attivamente i lavoratori colpiti.

    Link alla fonte:

    https://assodigitale.it/ai-dividend-mensile-da-1000-dollari-sostiene-chi-perde-il-lavoro-a-causa-dellintelligenza-artificiale

  • Carriere “a prova di AI”: come scegliere lavori che resistono all’automazione

    AgendaDigitale riprende una guida di Quantumleap Insights che analizza come orientarsi nel mercato del lavoro trasformato dall’intelligenza artificiale, sottolineando che non esistono più settori “sicuri” in senso assoluto.
    L’articolo, inoltre, menziona gli studi di Anthropic e Microsoft in cui è evidenziato come i ruoli più esposti sono quelli ripetitivi e standardizzati, mentre risultano più resilienti lavori basati su relazione, giudizio e presenza fisica.
    Come sottolineato nell’articolo, inoltre, secondo il World Economic Forum, entro il 2030 il saldo occupazionale globale resterà positivo, ma con una forte redistribuzione tra professioni.
    Crescono sanità, istruzione, mestieri tecnici e cybersecurity, mentre diventano fragili soprattutto i ruoli junior e impiegatizi automatizzabili.
    La strategia vincente, insomma, non è quella di evitare l’AI, ma di integrarla, ovvero costruire competenze solide in un dominio e usarla come leva per aumentare produttività e valore.

    Link alla fonte:
    https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/una-carriera-a-prova-di-intelligenza-artificiale-i-consigli-degli-esperti/

  • Huang afferma che abbiamo raggiunto l’AGI… ma non ancora “su scala industriale”

    Durante una recente intervista con Lex Fridman Nvidia, tramite il suo CEO Jensen Huang, ha sostenuto che l’Intelligenza Artificiale Generale (AGI) sia già stata raggiunta.
    Huang basa questa affermazione sulla crescente diffusione di agenti autonomi capaci di creare prodotti digitali, contenuti virali e applicazioni innovative senza intervento umano diretto.
    Tuttavia, introduce una distinzione cruciale: se le capacità individuali degli agenti sono avanzate, la coordinazione necessaria per costruire e gestire aziende complesse su scala globale resta irraggiungibile.
    Il CEO sottolinea infatti che replicare strutture industriali come Nvidia tramite agenti IA è, allo stato attuale, impossibile.
    La posizione si inserisce in un dibattito più ampio che coinvolge anche attori come Microsoft e OpenAI, evidenziando l’ambiguità e la natura ancora controversa del concetto di AGI.

    Link alla fonte:
    https://www.adnkronos.com/tecnologia/nvidia-ceo-huang-abbiamo-raggiunto-lintelligenza-artificiale-generale_2saNRir64hLktI5ZuHeNcv

  • Mercato del lavoro USA: Karpathy esplora l’impatto dell’AI sulle professioni

    Un nuovo strumento sviluppato e condiviso su GitHub da Andrej Karpathy visualizza 342 occupazioni del Bureau of Labor Statistics, coprendo circa 143 milioni di posti di lavoro negli Stati Uniti.
    L’interfaccia utilizza una treemap in cui ogni rettangolo rappresenta un’occupazione, dimensionata per numero di lavoratori e colorata in base a metriche selezionabili come crescita prevista, salario mediano, requisiti educativi e esposizione all’intelligenza artificiale.
    Una componente chiave è il sistema di colorazione basato su LLM, che consente di valutare dinamicamente le professioni tramite prompt personalizzati.
    L’esempio principale è il punteggio di “AI Exposure”, che stima quanto ogni lavoro sarà trasformato dall’AI, distinguendo tra attività digitali e fisiche.
    Il progetto è pensato come strumento esplorativo e sperimentale, non come previsione economica rigorosa, ma evidenzia il potenziale dell’AI nell’analisi del mercato del lavoro.

    Link alla fonte:
    https://karpathy.ai/jobs/

  • Il post virale di Matt Shumer riaccende l’allarme riguardo all’impatto dell’AI sull’occupazione

    Un post pubblicato su X da Matt Shumer, CEO di OthersideAI, ha superato 75 milioni di visualizzazioni in meno di due giorni, riaccendendo il dibattito globale sull’impatto dell’intelligenza artificiale sull’occupazione.
    L’imprenditore ha paragonato l’attuale accelerazione tecnologica ai primi mesi della pandemia di Covid-19, sostenendo che la società stia sottovalutando la rapidità con cui l’IA sta automatizzando attività professionali complesse.
    Secondo Shumer, il 2025 ha segnato un punto di svolta: modelli sempre più avanzati e agenti autonomi sono ora in grado di scrivere software e svolgere compiti specialistici con un intervento umano minimo.
    Il rilascio simultaneo di GPT-5.3 Codex di OpenAI e Opus 4.6 di Anthropic avrebbe rappresentato un “terremoto” per il settore, accelerando una trasformazione che rischia di ridisegnare il mercato del lavoro.
    Il messaggio è chiaro: non si tratta di previsioni, ma di cambiamenti già in atto destinati a estendersi a molte altre professioni.

    Link alla fonte:
    https://www.repubblica.it/tecnologia/2026/02/12/news/ia_lavoro_pericolo_come_covid-425154549/

  • L’AI non distrugge l’occupazione, ma rischia di ampliare le disuguaglianze (senza divulgazione, formazione e alfabetizzazione)

    Nonostante i timori diffusi, i dati economici mostrano che l’intelligenza artificiale non sta causando una perdita massiccia di posti di lavoro: in Europa e nei principali Paesi anglosassoni la disoccupazione è ai minimi storici.
    Come già avvenuto con altre grandi innovazioni tecnologiche, l’AI elimina alcune mansioni ma ne crea di nuove, aumentando spesso la produttività invece di sostituire le persone.
    Il vero nodo, però, non è quanti lavori spariranno, ma chi saprà adattarsi ai nuovi strumenti.
    Secondo l’economista Renaud Foucart, il rischio maggiore è l’aumento delle disuguaglianze, perché solo una parte della forza lavoro possiede le competenze per sfruttare davvero l’AI.
    Senza politiche di formazione e inclusione, la tecnologia potrebbe quindi ampliare il divario economico e sociale.

    Una nota personale per i “giornalisti” che in questi giorni grideranno “al lupo!” contro l’AI riportando i tagli di Amazon: parliamo di un’azienda che aveva introdotto i robot in magazzino quando ancora di AI non si parlava neanche. Impegnatevi a divulgare e sensibilizzare sull’uso dell’AI, se proprio volete fare qualcosa di utile (lo so, “acchiappa” meno clic, per quello non vi piace).

    Link alla fonte:
    https://tech.everyeye.it/notizie/ia-non-rubera-lavoro-vero-pericolo-ed-sottile-855185.html

  • Persone, agenti e robot: il lavoro si ridisegna come partnership nell’era dell’AI

    Secondo un nuovo report di McKinsey, il futuro del lavoro sarà basato su una collaborazione strutturata tra persone, agenti software e robot fisici, tutti potenziati dall’intelligenza artificiale.
    Le tecnologie attuali potrebbero automatizzare in teoria fino al 57% delle ore lavorate negli Stati Uniti, ma ciò non implica una perdita netta di posti di lavoro: il cambiamento avverrà soprattutto attraverso la trasformazione dei ruoli e delle competenze.
    Oltre il 70% delle skill umane rimarrà rilevante, anche se applicata in modi diversi, mentre cresce rapidamente la domanda di “AI fluency”, aumentata di sette volte in due anni.
    McKinsey stima che, se le aziende riprogetteranno i flussi di lavoro attorno alla collaborazione uomo–macchina, entro il 2030 si potrebbero sbloccare fino a 2,9 trilioni di dollari di valore economico annuo negli USA.

    Link alla fonte:
    https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/agents-robots-and-us-skill-partnerships-in-the-age-of-ai

  • “La prima consegna di massa di umanoidi è stata completata”: un ‘esercito’ di robot cinesi che marciano come soldati spaventa il web

    L’azienda cinese UBTech Robotics ha annunciato di aver completato la prima consegna “di massa” del robot umanoide Walker S2, mostrando un video virale in cui centinaia di unità marciano verso camion.
    La società ha dichiarato ordini per oltre 800 milioni di yuan (circa 112 milioni di dollari) per questo modello.
    Il Walker S2 è progettato per ambienti industriali, con la capacità di sostituire autonomamente la batteria e operare in modo continuativo senza intervento umano.
    Il filmato ha sollevato reazioni contrastanti: alcuni lo interpretano come prova che l’era del robot-umanoide “operaio” è già qui, mentre altri insinuano che l’effetto visivo sia più promozione spettacolare che realtà operativa.
    Le implicazioni toccano automazione industriale, forza lavoro e persino scenari di sorveglianza robotica.

    Link alla fonte:
    https://www.ilfattoquotidiano.it/2025/11/14/robot-umanoidi-cina-consegna-massa-news/8196026/