L’intelligenza artificiale sta ridefinendo gli equilibri geopolitici e trasformando il mercato del lavoro globale.
Mentre Stati Uniti, Cina ed Europa si confrontano per il primato tecnologico, emerge un paradosso inquietante: la stessa tecnologia che promette di rivoluzionare l’economia rischia di compromettere le competenze umane necessarie per gestirla efficacemente.
Indice degli argomenti
L’AI e le politiche di potenza
È una cosa indegna trasferire la responsabilità dall’uomo alla macchina. Nikolaj Berdjaev, L’uomo e la tecnica
Il pericolo non si trova nella moltiplicazione delle macchine, ma nel numero sempre crescente di uomini abituati, fin dall’infanzia, a non desiderare altro che ciò che le macchine possono dare. Georges Bernanos, La rivoluzione della libertà.
Le due citazioni in apertura sono tratte dalla Nota Antiqua et Nova, dedicata all’intelligenza artificiale dal Dicastero per la Dottrina della Fede e dal Dicastero per la Cultura e l’Educazione (28 gennaio 2025). Esaustiva e profonda, in particolare sugli aspetti della responsabilità, ed efficace nel contrastare ogni antropomorfismo, la Nota non approfondisce uno degli aspetti di questo nostro intervento: l’impatto di AI sulle risorse umane, ovvero quello che abbiamo chiamato il paradosso del capitale umano.
Le incertezze del quadro economico globale hanno portato ad una estate di oscillazioni della aspettative dei mercati, influenzate anche dagli annunci, di imprenditori e di politici, tra cui l’amministrazione Trump si distingue.
Occorre guardare al di là del breve periodo, indagando se vi sono trend che sottintendono modificazioni strutturali dell’offerta di lavoro, delle capacità di adattamento delle nuove leve e dei lavoratori già occupati alle nuove esigenze organizzative delle aziende Occorre misurare se vi è un gap e se tale gap è crescente, tra adattamento dell’offerta e dell’organizzazione del lavoro, e le esigenze che le potenzialità dell’AI impone, per capire non solo l’impatto sociale delle nuove tecnologie, ma anche la loro possibilità che risulti profittevole.
AI, le strategie di Trump e l’attacco ai diritti difesi dall’Ue
Maurizio Carmignani, su questa rivista, mette in evidenza la volontà di potenza che sta dietro alla politica dell’amministrazione Trump in materia di intelligenza artificiale. E invita l’Europa a mobilitarsi senza rinunciare alla linea portante di tutela dei diritti che caratterizza il sistema di valori e di regole europee.[1]
Ma di quali diritti stiamo parlando? Quelli messi a rischio da Trump sono: il diritto d’autore, il libero commercio internazionale, la libertà di espressione. Gli editori hanno le idee chiare (non è detto che siano quelle giuste).
Del libero commercio internazionale e della libertà di espressione vestono volentieri i panni dei difensori, ma dopo la grande sconfitta sui diritti e sulla pubblicità subita dalla prevaricante forza di rapina esercitata da big tech, sono molto preoccupati della piega che l’intelligenza artificiale sta prendendo, sotto la pressione congiunta delle aziende tecnologiche e dell’amministrazione americana. “In questo nuovo contesto, gli editori temono che i loro articoli, accuratamente realizzati e basati su prove concrete, saranno più difficili da reperire nel 2025, poiché i referral social si esauriranno e i link di ricerca tradizionali saranno almeno in parte sostituiti da aggregazioni basate sull’intelligenza artificiale, spesso tratte dai loro stessi lavori. Le discussioni su copyright ed equo compenso continueranno a infuriare per tutto l’anno, e i risultati avranno un impatto significativo sulla forma e le dimensioni dell’industria giornalistica che alla fine emergerà”[2].
Gli errori strategici dell’amministrazione Trump
Due obiezioni sono state sollevate sull’efficacia del “piano” di Trump sull’AI.
La prima obiezione al piano è che il settore AI negli Stati Uniti, annticipata dalle osservazioni di Altman sul gonfiamento degli investimenti di venture capital nelle nuove aziende di AI, è che gli Stati Uniti non hanno bisogno di nessuno stimolo esterno, che anzi può essere pericoloso se contribuisce a gonfiare la bolla che può abbattersi su AI non appena i profitti inferiori alle aspettative presenteranno il conto[3].
La seconda obiezione è mossa da Bloomberg. “ Un’analisi ha rilevato che il 60% delle principali aziende americane di intelligenza artificiale è stato fondato da immigrati. Gli studenti stranieri dominano i corsi di laurea statunitensi in settori come ingegneria elettrica e informatica. Molti dei principali esponenti del settore – Jensen Huang, Fei-Fei Li, Mira Murati, Elon Musk, Satya Nadella, Sundar Pichai, Aravind Srinivas, Ilya Sutskever – sono nati all’estero, così come molti accademici di spicco”[4]. L’intelligenza artificiale non si fa da sola, anche se Musk lo va predicando nelle sue fantascientifiche escursioni interplanetarie. Si fa con ingegneri e personale specializzato.
Il capitale umano straniero nel settore AI americano
L’ideologia MAGA è destinata a portare al fallimento politiche che ambiscano a sostituire con american boys la leva dei ricercatori e delle persone superqualificate che proviene dal resto del mondo e che ha fatto l’America grande, anche nella difesa. Nel 2022 metà dei dottorati in STEM nelle aziende della difesa americana erano nati fuori dagli Stati Uniti.
La situazione rappresentata dalle statistiche è riportata nella figura 1 (sempre che le statistiche sopravvivano al “Ministero della Verità” di Trump che ha destituito la direttrice dell’Ufficio federale di Statistiche del Lavoro, rea di pubblicare dati non in linea con la narrazione di Trump su Truth)[5]. La credibilità delle statistiche federali è una risorsa essenziale dell’economia, più importante dei piani più o meno abborracciati lanciati dall’amministrazione. La credibilità delle informazioni economiche e istituzionali è alla base del successo della finanza americana, della sua capacità di raccogliere fondi da tutto il mondo, finanziando lo sviluppo delle aziende innovative. La perdita di questa credibilità è grave non solo per il settore della finanza, ma anche per la sanità e la ricerca.[6]
Nella difesa i dottorati nati all’estero sono oltre il 55%, i master poco sotto il 50%, percentuali altissime, superiori di quasi 20 punti delle già elevate percentuali nelle altre industrie. L’occupazione qualificata è strutturalmente proveniente dal grande bacino mondiale, che fino ad oggi ha alimentato il successo nella ricerca e nell’innovazione dell’economia americana. Ma, come sottolinea Bloomberg, nel piano di Trump per AI non si trova la parola immigrazione. Non si trova alcuna considerazione sul capitale umano.
L’Europa tra ritardi negli investimenti e opportunità
In Europa le cose sono assai diverse. Anche qui mancano le competenze, ma in misura inferiore perché la domanda è assai più contenuta. Il problema europeo sono gli investimenti: il rischio di bolla in Europa non esiste. Quindi, le politiche europee dovrebbero aiutare la crescita dimensionale delle aziende leader agevolando l’unificazione del mercato interno, e rendendo più fluido e dinamico il settore finanziario, dalle banche al venture capital.
Il Rapporto Draghi ha già detto tutto su questi punti, si tratta di metterlo in pratica, senza rinunciare alla tutela dei diritti e soprattutto puntando ad una politica aggressiva di investimenti in ricerca. Un esempio? Le Università Americane sono in grave difficoltà a causa dell’attacco che, ad ogni livello, conduce l’amministrazione Trump contro il mondo accademico. Le Università si stanno impoverendo, sia come risorse per la ricerca, sia come disponibilità di studenti e docenti di alto livello, sia come mobilità internazionale. A medio termine questo impoverimento impatterà anche sulle aziende americane, forse non sulle big tech che continueranno ad avere un bacino di reclutamento mondiale, ma in parete anche su di loro che hanno i puntatori sui migliori dottorati delle Università americane. Occorre, senza esitazioni, u programma di reclutamento da parte dell’Europa, questa volta rivolto ai docenti e ai ricercatori e non solo, come fu Erasmus, agli studenti.
Il modello canadese per attrarre talenti globali
L’esempio da seguire, da parte europea è il Canada che, di fronte alle difficoltà crescenti dell’immigrazione negli Stati Uniti, ha allargato le maglie al reclutamento internazionale. “Il Canada è diventato la destinazione più ambita per i talenti globali, superando Stati Uniti e Australia, che si è anche impegnata a colmare il divario con gli Stati Uniti. Nonostante gli sforzi attivi della Cina, non è ancora diventata un paese con un’immigrazione netta tale da poter competere con gli Stati Uniti per i talenti internazionali. Tuttavia, l’aumento dei redditi potrebbe fornire alla Cina il fattore di attrazione di cui ha bisogno se gli Stati Uniti non riformano i loro percorsi di immigrazione per i lavoratori altamente qualificati”[7].
Fiducia e parità di genere nelle tecnologie AI
Ma, dicevamo, l’Europa non deve rinunciare ai suoi valori, non lo diciamo solo noi.
“La fiducia rimane una sfida importante. Sono sempre meno le persone che credono che le aziende di intelligenza artificiale possano salvaguardare i propri dati, e persistono preoccupazioni circa l’equità e i pregiudizi. La disinformazione continua a rappresentare un rischio, in particolare in ambito elettorale e con la proliferazione dei deepfake.” [8]
Inoltre, è interessante constatare come la parità di genere sia lontana in materia di studio universitario in materie ICT. La figura 3 mette a confronto Italia, Stati Uniti e Cina, per tre diversi livelli di qualifica accademica: orso breve, laurea triennale/bachelor, laurea specialistica/master, dottorato. Il risultato è sorprendente, sia per il livello modesto di presenza femminile in Italia, sia perché la Turchia ha un livello di partecipazione femminile superiore alla parità e nettamente superiore non solo all’Italia, ma anche agli Stati Uniti. Anche qui l’investimento dell’Europa potrebbe dare coraggio e risorse alle lente dinamiche di molti stati membri, tra cui l’Italia.
L’ascesa della Cina nel settore dell’intelligenza artificiale
Nel frattempo, la Cina ha superato gli Stati Uniti nell’educazione STEM avanzata, come si vede dalla figura 3. Lo ha fatto già nel 2020, ora le cose vanno ancor meglio, (per la Cina).
Dopo l’exploit di DeepSeek, la Cina sta muovendosi con un orizzonte globale per assegnare alle proprie tecnologie la più ampia possibilità di diffusione. “Un’azienda malese ha progettato un modello di linguaggio di intelligenza artificiale di grandi dimensioni per i musulmani basato sul know-how di intelligenza artificiale open source della cinese DeepSeek, uno degli ultimi sforzi per raggiungere un mercato di circa 2 miliardi di persone.”[9]
La chatbot NurAI sviluppata per gli utenti della Malaysia, è basato sul modelloV3 di DeepSeek., che compete direttamente con OpenAI e Anthropic. La collaborazione nasce sotto gli auspici degli accordi ASEAN-Cina, collaborazioni antigovernative che offrono una contesto istituzionale favorevole allo sviluppo del business (ben altro altro che i dazi trumpiani).
Ma la Cina non è solo DeepSeek. Baidu ha lanciato l’Ernie X1 in diretta competizione con l’R1 di DeepSeek; Alibaba ha aggiornato il proprio modello; Tencent ha presentato il suo progetto di intelligenza artificiale e la sua risposta all’R1; Ant Group ha condiviso i risultati su come i chip cinesi possano ridurre i costi di un quinto; Meituan (la più grande azienda di consegna pasti al mondo) ha annunciato di aver investito miliardi di yuan nell’intelligenza artificiale.[10]
La Cina come sistema ha investito enormemente e con grande efficacia nel capitale umano. La chiusura autarchica di Trump sulle risorse umane pregiate, esito della sua guerra privata contro l’Università, facilita la Cina. Fino ad oggi i diplomati di master e i dottorati nelle materie STEM di nascita cinese erano l’asse portante delle università americane. Ora quella risorsa si sta esaurendo e torna a rivolgersi alla madre patria.
Il gap crescente tra ambizioni e capacità aziendali
Una recente ricerca sulla confidenza dei decisori a livello aziendale dimostra che il gap tra ambizioni nell’utilizzo di AI e capacità di sfruttarle alla dimensione dell’azienda sta crescendo. Solo il 55% dei CTO intervistati crede che i team esecutivi siano in grado di utilizzare le opportunità associate con le potenzialità di AI. La mancanza di specialisti (la dichiarano il 51% degli intervistati) rimane predominante, ma si affaccia anche l’esigenza di reperire competenze diverse, come creatività (44%), leadership (39%), pensiero critico (36%). Altre ricerche confermano che il rischio di bolla AI è correlato più ai problemi di utilizzo, che a quelli di produzione, anche questo comporta incertezza per gli investitori, che nel mese di agosto sono rimasti prudenti, facendo segnare una fase di calo delle quotazioni delle maggiori imprese coinvolte in AI.
Gli investitori nervosi hanno fatto crollare significativamente in agosto le azioni di molte società tecnologiche legate al settore dell’intelligenza artificiale, come Amazon, Nvidia, CoreWeave, Meta, Microsoft . Le dichiarazioni di Sam Altman sulle startup private finanziate da venture capital e il rapporto del MIT che ha rilevato che il 95% dei progetti pilota di intelligenza artificiale fallisce., hanno contribuito ad alimentare l’incertezza, che coinvolge anche le quotazioni delle aziende sulle quali l’impatto di AI potrebbe essere più significativo[11].
Il rischio di deskilling nel settore medico
Come dicevamo, occorre guardare al lungo periodo, soprattutto se si considerano le risorse umane. Ricerche in campo medico, uno dei più interessanti per analizzare l’impatto di AI sul comportamento e sulle capacità dei professionisti coinvolti, dimostrano che AI può sortire effetti negativi di lungo periodo. Il rischio è quello di “deskilling” come viene chiamato, ovvero di dequalificazione dei medici endoscopisti , come dimostra un interessante studio fatto in Polonia su circa 1440 pazienti. I risultati della ricerca dimostrano che i medici abituati ad utilizzare AI, quando non ne dispongono hanno una tendenza a compiere errori maggiore di coloro che non sono abituati ad utilizzare AI.[12] Questo è il segnale che le capacità proprie degli specialisti AI risultano inferiori alle capacità proprie di coloro che non usano AI.
L’impatto cognitivo dell’AI sulla scrittura scientifica
Questa evidenza si aggiunge a molte altre, tra cui lo studio molto importante del MIT, che ha misurato l’impatto dell’uso di AI nello scrivere un paper scientifico[13].
“I Large Language Model hanno innegabilmente ridotto l’attrito nel rispondere alle domande dei partecipanti rispetto al motore di ricerca. Tuttavia, questa comodità ha avuto un costo cognitivo, diminuendo la propensione degli utenti a valutare criticamente i risultati o le “opinioni” dell’LLM (risposte probabilistiche basate sui set di dati di training). Ciò evidenzia un’evoluzione preoccupante dell’effetto “camera dell’eco”: anziché scomparire, si è adattato per modellare l’esposizione degli utenti attraverso contenuti curati algoritmicamente. Ciò che viene classificato come “migliore” è in ultima analisi influenzato dalle priorità degli azionisti dell’LLM”
Le conclusioni sono assai interessanti. Il gruppo che ha utilizzato AI solo per rivedere l’articolo già scritto senza AI, ma solo il motore di ricerca, dimostra un livello di connettività cerebrale assai superiore al gruppo che ha scritto fin dall’inizio il paper con l’ausilio di AI. Non solo ma il gruppo che ha lavorato fin dall’inizio con AI dimostra un uso più povero del linguaggio.
Ed ecco prende forma il paradosso del capitale umano: da un lato AI richiede risorse critiche per il suo dispiegamento efficace in ambito aziendale e di ricerca, ma al tempo stesso, dall’altro lato, il suo utilizzo massiccio, in particolare nella forma LLM, compromette lo sviluppo delle funzioni critiche della mente, crea un capitale umano “inadatto” all’uso dell’intelligenza artificiale.
Se l’AI addormenta il cervello: tre consigli
Gli esseri umani hanno sempre utilizzato la tecnologia per alleggerire il carico cognitivo, ricorrendo a strumenti esterni per ridurre lo sforzo mentale. L’AI tuttavia porta questo alle estreme conseguenze, su tutte le attività.
È proprio qui che risiede il rischio. La stessa comodità che aumenta la produttività a breve termine potrebbe anche accelerare l’atrofia cognitiva a lungo termine, in più ambiti rispetto a qualsiasi altra tecnologia precedente.
Vediamo perché e come fare
Pensare prima del prompt
Come i muscoli, anche le nostre capacità cognitive si indeboliscono se non vengono utilizzate. Affidare interi compiti all’IA può ridurre le capacità cognitive come la risoluzione dei problemi, il pensiero creativo e il ragionamento critico.
Un recente studio condotto su quasi 1.000 studenti offre una visione inquietante di questo fenomeno. Gli studenti che utilizzavano ChatGPT per risolvere problemi di matematica inizialmente hanno superato i loro coetanei del 48% durante le esercitazioni. Ma quando sono stati testati senza l’IA, i loro punteggi sono scesi del 17% rispetto a quelli dei loro coetanei che non avevano utilizzato l’IA. I guadagni a breve termine hanno mascherato le perdite a lungo termine.
Questo modello non è limitato all’aula. Nel settore dell’aviazione, la ricerca dimostra che l’eccessivo affidamento al pilota automatico offusca le capacità di volo manuale dei piloti. La Federal Aviation Administration incoraggia quindi i piloti a volare manualmente su alcuni tratti di rotta per garantire il mantenimento della competenza.
Gli psicologi sottolineano da tempo il potere delle “esperienze di padronanza” – lottare e superare compiti difficili – come il singolo fattore più forte per prevedere l’autoefficacia, la nostra convinzione interiore nella competenza.
Quando ChatGPT ci evita gli ostacoli, la padronanza non si concretizza mai; col tempo, la capacità stessa svanisce, la fiducia si erode e la dipendenza si approfondisce.
Il consiglio: prima di aprire Chatgpt riflettiamo sul problema e annotiamo le idee; quindi chiediamo al modello di elaborare o perfezionare.
Usare l’IA come tutor
Quando chiediamo risposte direttamente all’IA, ci impegniamo meno profondamente e la memoria e la comprensione ne risentono. Uno studio preliminare del MIT ha scoperto che le persone che hanno usato ChatGPT per scrivere saggi avevano una memoria meno chiara del proprio lavoro. Il risultato riflette il “effetto Google”, in cui la facilità di ricerca delle informazioni indebolisce la ritenzione della memoria interna; analogamente, la ricerca dimostra che l’uso del GPS riduce la memoria spaziale.
Ma con l’IA non sono solo i fatti isolati a essere a rischio: potremmo perdere la comprensione di interi concetti e idee perché le spiegazioni arrivano con un solo clic.
Un possibile rimedio: trasformare il bot in un tutor. Facciamoci guidare a fondo. Richiediamo spiegazioni dettagliate.
In uno studio condotto su studenti di chimica, una versione modificata di ChatGPT che non forniva soluzioni dirette ma solo suggerimenti incrementali ha favorito un maggiore coinvolgimento e risultati di apprendimento migliori rispetto al modello predefinito.
Sempre controllare e mantenere spirito critico
Un forte affidamento all’IA va oltre l’atrofia delle competenze e compromette il giudizio e la parzialità. Uno studio della Swiss Business School su 666 partecipanti e un sondaggio di Microsoft su 319 lavoratori della conoscenza condotto quest’anno hanno entrambi rilevato che un forte affidamento all’IA è correlato a scarse capacità di pensiero critico.
Questo ci espone al pregiudizio dell’automazione, spingendoci ad accettare acriticamente i giudizi delle macchine e a ereditarne i punti ciechi: in un esperimento di scienze comportamentali, i volontari hanno rinunciato a un premio in denaro più consistente semplicemente perché un’IA li aveva avvertiti di non fidarsi del loro partner umano, anche dopo che le prove avevano dimostrato che la cooperazione avrebbe dato i suoi frutti.
Il rischio va oltre una singola decisione sbagliata: se non riflettiamo criticamente sui risultati dell’IA, potremmo interiorizzare i pregiudizi intrinseci della macchina. In un esperimento, ai partecipanti sono state mostrate immagini generate dall’IA di “gestori finanziari”; l’85% delle immagini dell’IA raffigurava uomini bianchi, nonostante la realtà sia che, negli Stati Uniti, meno del 45% dei gestori finanziari siano uomini, figuriamoci bianchi. È allarmante che, dopo essere stati esposti alle immagini generate dall’IA, i partecipanti abbiano anche mostrato una maggiore tendenza ad associare quell’identità al ruolo.
Per contrastare questo pregiudizio, le persone possono utilizzare strumenti di “forzatura cognitiva” – metodi presi in prestito dalla medicina e dall’aviazione – per spostare il pensiero dalla nostra elaborazione rapida e intuitiva a un’analisi lenta e deliberata. I medici utilizzano i “timeout diagnostici” per ricontrollare il ragionamento; i piloti eseguono liste di controllo mentali prima del decollo. Applichiamo lo stesso approccio: quando l’IA fornisce delle risposte, facciamo una pausa. Riformuliamo i punti principali ad alta voce o per iscritto. Interroghiamoci su ciascuno, cosa manca, questo punto si può verificare, ci sono errori eccetera.
La ricerca dimostra che i lavoratori con capacità metacognitive più forti diventano più creativi quando utilizzano ChatGPT. Inoltre, uno studio preliminare ha dimostrato che gli studenti a cui era stato chiesto di porsi domande metacognitive, come “Quanto la risposta è in linea con le tue aspettative?” e “C’è qualcosa nella risposta che non comprendi appieno?”, quando effettuavano ricerche con GenAI dimostravano livelli più elevati di pensiero critico.
Redazione
Note
[1]) Maurizio Carmignani, AI Action Plan USA: che significa anche per noi europei, Agenda Digitale, 25 luglio 2025.
[2]) Nic Newman, Federica Cheruibini, Journalism, media, and technology trends and predictions 2025, Reuters Institure, University of Oxford, 9 January 2025.
[3]) Akkodi, The Reality of AI Strategy in Today’s Enterprise: Insights from Akkodis’ “What CTOs Think” Report, July 8, 2025.
[4]) Bloomberg Editorial Board, America’s New AI Plan Is Great. There’s Just One Problem, Bloomberg. August 12, 2025 ,
[5]) Ben casselman, Tony Romm, Trump, Claiming Weak Jobs Numbers Were ‘Rigged,’ Fires Labor Official, The Nerw York Times, Aug. 1, 2025.
[6]) Lee Kennedy-Shaffer, Trump’s firing of the Bureau of Labor Statistics commissioner puts crucial health data at risk, STAT, Aug. 9, 2025.
[7]) Jeremy Neufeld, STEM Immigration is Critical to American National Security, IFP, March 30, 2022.
[8]) Yolanda Gil, Raymond Perrault, Message From the Condirectors. Artificial Intelligence Index Report 2025. Stanford University,
[9]) Saritha Rai, Zetrix Unveils an AI Chatbot for Muslims With DeepSeek Knowhow, Bloomberg, August 11, 2025.
[10]) Saritha Rai and Yazhou Sun, China Floods the World With AI Models After DeepSeek Success,
Bloomberg, March 25, 2025.
[11]) Henry Ren, Billion Wiped Out as Software Sinks on AI Disruption Fear, Bloomberg, August 12, 2025.
[12]) Krzysztof Budzyń, Marcin Romańczyk, Diana Kitala, Paweł Kołodziej, Marek Bugajski, Hans O Adami, et al, Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study, The Lancet Gastroenterology & Hepatology, August 12, 2025.
[13]) Nataliya Kosmyna, Eugene Hauptmann,Ye Tong Yuan, Jessica Situ, Xian-Hao Liao, Ashly Vivian Beresnitzky, Iris Braunstein. Pattie Maes, Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task, ,https://arxiv.org/pdf/2506.08872v1
