Che cosa succede al lavoro in Italia se l’intelligenza artificiale mantiene le sue promesse? E che cosa succede se il sistema si spezza? Partendo dai dati di oggi e con l’aiuto di oltre 30 esperti, lo studio Work 2040, che ho realizzato insieme a Giovanni Rossi nell’ambito del Dipartimento Foresight & Design Thinking della Fondazione ENIA, di cui siamo co-direttori, costruisce due scenari polarizzati al 2040 e ne ricava un set di azioni pratiche per imprese, lavoratori, scuola e policy maker. Non una previsione, ma una bussola: cosa conviene fare adesso, qualunque futuro si realizzi.
Indice degli argomenti
Il metodo degli scenari: perché le previsioni lineari non bastano più
Chi deve prendere decisioni sul lavoro oggi, un amministratore delegato, un responsabile HR, un rettore, un policy maker, lo fa senza sapere quale futuro si materializzerà. L’intelligenza artificiale sta ridisegnando ruoli, competenze e modelli organizzativi a una velocità che rende obsolete le previsioni lineari. La vera domanda non è cosa succederà, ma cosa conviene fare adesso, qualunque cosa succeda.
Questa è la domanda a cui abbiamo cercato di rispondere con Work 2040. Il metodo è quello degli scenari Manoa di Jim Dator, una delle metodologie di riferimento nel campo del strategic foresight a livello mondiale, alimentato da oltre trenta interviste strategiche con esperti di settori diversi, tecnologia, diritto, risorse umane, accademia, impresa, pubblica amministrazione. Non una previsione, dunque, ma un esercizio di visione: due futuri volutamente polarizzati per stress-testare le certezze del presente e costruire, a partire dalla tensione tra i due, una guida pratica all’azione.
Scenario 1 – Crescita continua: l’AI come partner cognitivo dell’essere umano
Il primo scenario si chiama Crescita Continua. Non descrive un mondo perfetto, ma un mondo in cui i meccanismi di adattamento funzionano abbastanza da evitare il collasso. L’AI diventa un partner cognitivo che potenzia l’essere umano anziché sostituirlo. Nasce la figura dell’agent manager, un professionista che coordina squadre di agenti digitali come un direttore d’orchestra coordina i musicisti: non si tratta più di sapere fare, ma di sapere orchestrare. Le professioni si ridisegnano lungo una linea di demarcazione netta, da un lato le attività standardizzabili, ormai presidiate dalle macchine, dall’altro tutto ciò che richiede giudizio, creatività e relazione.
Demografica, PMI e disuguaglianze: le ombre della crescita
Il vincolo demografico italiano, 6,1 milioni di lavoratori in meno nei prossimi anni, si trasforma paradossalmente in un acceleratore, perché obbliga il sistema a integrare l’AI per compensare la carenza di manodopera. Le PMI si aggregano in reti e consorzi per sfruttare le economie di scala dell’automazione. Il welfare si rifinanzia tassando la produttività delle macchine. Un segnale che dallo studio emerge con forza è il ribaltamento del coding: la programmazione, considerata fino a ieri la competenza del futuro, è già oggi uno dei domini più esposti all’automazione. Questo la dice lunga sulla velocità con cui l’AI ridisegna la gerarchia delle competenze. Ma la crescita non è priva di ombre: con le opportunità accelerano anche le disuguaglianze, la polarizzazione e la dipendenza geopolitica da chi controlla hardware e modelli, oggi concentrati nelle mani di quattro o cinque soggetti privati, nessuno dei quali europeo.
Scenario 2 – Collasso: quando l’automazione spezza la trasmissione del sapere
Il secondo scenario si chiama Collasso. I sistemi oltrepassano soglie critiche e si spezzano. L’automazione non potenzia, elimina, a partire dai ruoli junior, interrompendo la trasmissione intergenerazionale delle competenze. Un meccanismo subdolo, senza posizioni di ingresso dove i giovani possano apprendere attraverso la pratica, nel giro di un decennio si produce una carenza strutturale di figure senior.
Il paradosso di Ford e il welfare che crolla
Si materializza un nuovo paradosso di Ford, se i robot non percepiscono uno stipendio, chi compra ciò che producono? Il welfare crolla insieme al gettito fiscale da lavoro. Il reddito universale diventa un analgesico sociale, non una liberazione, qualcuno tra gli esperti lo ha paragonato alle olive date agli schiavi, una concessione minima per mantenere l’ordine senza restituire dignità.
La bolla infrastrutturale e il rischio della perdita collettiva di scopo
Una bolla infrastrutturale minaccia miliardi di investimenti in data center che un cambio di architettura, dai Transformer a nuove forme di calcolo, potrebbe rendere obsoleti dall’oggi al domani. Sullo sfondo, il rischio più sottile: la perdita collettiva di scopo. Diversi esperti hanno evocato l’esperimento Universo 25 del biologo Calhoun, una colonia di roditori in condizioni di abbondanza che sviluppa apatia, isolamento e infine si estingue, come metafora di una società dove il lavoro ha smesso di essere il perno dell’identità e della coesione sociale.
Nessuno dei due scenari è una profezia. Ma tra i due si apre l’intero spazio delle possibilità, ed è in quello spazio che si possono prendere decisioni intelligenti.
Le cinque azioni no-regret: cosa fare adesso indipendentemente dagli scenari
Lo studio identifica un nucleo di azioni no-regret: interventi che producono valore indipendentemente da quale scenario si realizzi. Sono le cose da fare adesso, senza aspettare di sapere come andrà.
1. Investire nell’apprendimento continuo
La prima è investire nell’apprendimento continuo a ogni livello, individuale, aziendale, istituzionale. In qualunque futuro, la capacità di imparare continuamente sarà la competenza più preziosa. Le università devono smettere di produrre junior pronti a eseguire e iniziare a formare persone pronte ad apprendere. Il passaggio fondamentale è dal cosa imparare al come imparare: in un mondo dove le competenze specifiche hanno cicli di vita sempre più brevi, la meta-competenza dell’apprendimento continuo è l’unico patrimonio non obsolescente.
2. Ridisegnare i ruoli partendo dall’analisi dei task
La seconda è ridisegnare i ruoli partendo dall’analisi dei task. Mappare sistematicamente quali attività sono automatizzabili, quali potenziabili dall’AI e quali restano irriducibilmente umane. Si tratta di un esercizio che ogni organizzazione può e dovrebbe fare subito, perché produce chiarezza operativa a prescindere dalla velocità di adozione della tecnologia.
3. Rafforzare le competenze relazionali e creative
La terza è rafforzare le competenze relazionali e creative. Pensiero critico, creatività e capacità relazionale saranno le uniche competenze non sostituibili dalle macchine, in qualunque futuro. Non è retorica, è l’unica assicurazione che funziona in entrambi gli scenari.
4. Diversificare le fonti di reddito del welfare
La quarta è diversificare le fonti di reddito del welfare. Se i contributi venivano versati per le persone, dovranno essere versati anche per le macchine che le sostituiscono. Sperimentare meccanismi fiscali che includano la produttività dell’AI nella base imponibile non è un’opzione futuristica, è una necessità previdenziale.
5. Adottare una governance etica dell’AI
La quinta è adottare una governance etica dell’AI nelle decisioni che riguardano le persone, dalla selezione del personale alla valutazione delle performance, indipendentemente dall’obbligo normativo. Trasparenza, spiegabilità e supervisione umana non sono costi di compliance: sono investimenti in fiducia.
I segnali da sorvegliare: azioni condizionali con soglie e trigger
Ma non tutto va fatto subito. Lo studio propone anche azioni condizionali, legate a indicatori precisi che funzionano come trigger di attivazione. L’idea è semplice e operativa: alcune decisioni costose o irreversibili vanno attivate solo quando un segnale specifico conferma la direzione del cambiamento.
Se la disoccupazione giovanile supera il 40% per due trimestri consecutivi, scattano programmi d’emergenza per la creazione di lavori nei servizi di cura e nella rigenerazione ambientale. Se l’adozione dell’AI nelle imprese italiane supera il 50%, si accelera la riforma educativa e si lanciano programmi massivi di reskilling per gli over-50. Se un cambio di architettura dominante nell’AI rende obsoleta l’infrastruttura attuale, si rivede d’urgenza l’intera catena di fornitura tecnologica. Se il gettito fiscale da lavoro scende sotto il 60% del totale per tre anni consecutivi, si attiva la tassazione della produttività AI e si valuta il reddito universale come misura transitoria.
Non è un elenco di buone intenzioni, è un cruscotto di monitoraggio con soglie e risposte predefinite, il tipo di strumento che un decisore può usare davvero.
Una bussola, non una profezia: prepararsi a più futuri possibili
Nessuno sa se il 2040 assomiglierà di più alla crescita o al collasso. Probabilmente assomiglierà a un mosaico di entrambi, diverso per settore, territorio e dimensione d’impresa. Il punto non è indovinare, ma prepararsi, questo significa avere azioni pronte per più futuri possibili e sapere quali indicatori sorvegliare per attivare quelle giuste al momento giusto. Lo studio completo, con l’analisi di scenario, le matrici di impatto, le raccomandazioni per destinatario e la tabella completa delle azioni condizionali, è disponibile su Work2040.com https://work2040.com/, dove è possibile navigare interattivamente tra i contenuti, sfogliare il rapporto come un libro digitale o scaricarlo in PDF.
