Ogni epoca ha avuto modo di decidere che cosa fosse il vero risultato del lavoro. Nell’economia agricola era il raccolto, nell’industria il prodotto uscito dalla catena di montaggio, nell’era dei servizi il coordinare, vendere, assistere, amministrare, progettare, comunicare. Oggi, in tempi di AI, la domanda è più dura e meno consolatoria: quale valore può produrre una persona quando un algoritmo scrive, analizza, riassume, programma, risponde, classifica e talvolta decide meglio, più rapidamente o a costo inferiore?
David Graeber, antropologo, saggista e attivista statunitense, definisce provocatoriamente un bullshit job come la forma di impiego retribuito priva di senso, inutile o dannosa al punto che persino il dipendente non riesce in buona fede a giustificarne l’esistenza, anche se si sente obbligato a fingere. È una definizione semplice e spietata: un lavoro nasce quando chi assume ritiene che il valore creato dall’ingaggiare il collaboratore superi il suo costo. È una formula imperfetta, ma più realistica delle retoriche sul lavoro come diritto astratto o identità immutabile. Il lavoro, nell’impresa, non è mai stato soltanto mansione, è sempre stato anche scommessa di valore. Il valore è profitto immediato ma può anche essere presidio, fiducia, reputazione, rispetto della norma, continuità operativa, controllo del rischio, status, rassicurazione del cliente, riduzione dell’incertezza. La provocazione di Graeber sugli impieghi percepiti come inutili, è una critica potente perché intercetta un sentimento diffuso nelle organizzazioni mature: la distanza tra attività e risultato. Molte persone non vedono il nesso tra ciò che fanno e ciò che succede davvero. Riunioni senza decisioni, report che nessuno legge, procedure che proteggono più la procedura stessa che il cliente, livelli intermedi creati per assorbire complessità invece che per scioglierla: tutto questo produce alienazione manageriale.
I ruoli zavorra?
Sarebbe semplicistico concludere che parecchi lavori siano inutili. Nelle grandi aziende, alcune funzioni agiscono da zavorra: non fanno correre la nave, la stabilizzano. Rendono governabile l’eccesso di scala, rischio, regolazione, reputazione o politica interna. Il punto chiave è che l’AI cambia il costo di quella zavorra. Se parte del coordinamento, controllo, scrittura, analisi documentale e assistenza clienti può essere automatizzata, l’organizzazione si scopre improvvisamente più leggera. E quando una possibilità tecnica diventa economicamente misurabile, prima o poi genera pressione organizzativa.
I dati più recenti confermano che è terminata la fase sperimentale dell’AI. Il World Economic Forum stima che, tra il 2025 e il 2030, la trasformazione strutturale del mercato del lavoro possa coinvolgere il 22% degli attuali posti, con 170 milioni di ruoli creati e 92 milioni cancellati, con un saldo positivo di 78 milioni. Ancora più importante l’instabilità: il 39% delle competenze odierne dei lavoratori è destinato a trasformarsi o diventare obsoleto entro il 2030. Inoltre, il 59% dei lavoratori richiederà formazione, riqualificazione o ricollocazione professionale.
Il lavoro non scompare in blocco: cambia il metodo di giudizio. Antonello Venditti in Compagno di Scuola (1975) canta di un professore che ti legge sempre la stessa storia nello stesso modo, sullo stesso libro, con le stesse parole da quarant’anni di onesta professione. Prima il valore di parecchie oneste professioni era protetto dalla scarsità: pochi sapevano scrivere bene, usare un software, interpretare dati, predisporre documenti, gestire flussi informativi. Oggi però l’AI abbassa la soglia tecnica di molte competenze e ne riduce il valore percepito. Contemporaneamente aumenta l’importanza di chi sa porre domande, scegliere priorità, verificare output, assumersi responsabilità, connettere strumenti con obiettivi. Tutti useranno l’AI, quindi la differenza non sarà tra chi usa l’AI e chi no. Sarà piuttosto tra chi la usa come leva e chi come stampella. Tra chi legge sempre la stessa storia nello stesso modo con le stesse parole e chi sa reinventarsi identificando nuove esigenze e dandone risposta.
Europa e Italia
In Europa, secondo la Commissione europea, il fenomeno procede con velocità diseguale. Nel 2025, il 20% delle imprese europee con almeno 10 addetti già utilizzava tecnologie AI, valore che sale al 55% nelle grandi imprese. Il divario dimensionale è decisivo: le aziende più grandi dispongono di dati, budget, competenze e processi per integrare l’AI. Le piccole e medie imprese spesso restano ferme tra curiosità, sperimentazione episodica e mancanza di metodo.
L’Italia rappresenta bene questa ambivalenza. Secondo ISTAT, nel 2025 l’uso dell’AI nelle imprese con almeno 10 addetti è salito al 16%, raddoppiando rispetto all’8% del 2024 e triplicando rispetto al 5% del 2023. Resta però vero che l’84% delle imprese continua a non adottare strutturalmente l’AI. Segmentando per dimensione, le grandi aziende arrivano al 53%, mentre le PMI restano al 15%. È il Paese a due velocità: eccellenze in grado di correre e un tessuto diffuso che subisce e non cavalca la trasformazione. Tra le barriere, la più grave è la mancanza di competenze, fattore indicato dal 60% delle imprese che hanno valutato ma non realizzato investimenti AI.
L’AI come le macchine a vapore dell’800: un mercato che cambia
Qui entra in gioco il paradosso di Jevons dal nome dell’economista inglese che, nel 1865, osservò un fenomeno apparentemente controintuitivo: le macchine a vapore diventavano più efficienti nell’uso del carbone ma il consumo totale di carbone in Inghilterra continuava a crescere. Il paradosso di Jevons postula che quando una tecnologia rende più efficiente l’uso di una risorsa, il consumo complessivo di quella risorsa aumenta invece di diminuire. In salsa AI, se produrre codice, testi, immagini, analisi, preventivi, ricerche, presentazioni e simulazioni costa meno, non è detto che avremo meno lavoro creativo o tecnico. Potremmo averne di più ma sarà diverso: meno esecutivo e più direzionale, meno centrato sull’attività e più su costruzione di sistemi, verifica, integrazione e responsabilità.
Il mercato lo segnala. PricewaterhouseCoopers, analizzando un miliardo di annunci di lavoro, ha osservato che, nei settori più esposti all’AI, la crescita del ricavo per addetto è maggiore e i salari crescono più rapidamente. Non è una garanzia individuale, è un’indicazione strategica. L’AI non deprezza automaticamente il lavoro umano: svaluta ciò che resta identico a prima e premia chi si riposiziona sulla parte alta della catena del valore.
Per CEO, advisor e manager, le domande sono chiare:
- Quali attività non meritano più persone dedicate?
- Quali possono essere migliorate dall’AI?
- Quali competenze generano vero valore oggi?
L’organizzazione del futuro sarà probabilmente più piccola e selettiva. Guidare molte persone non costituirà segno di forza. In alcuni contesti, lo status manageriale passerà dalla dimensione dell’organico alla produttività del capitale, umano e non, impiegato. Fino al punto di arrivo, per ora teorico, postulato da Sam Altman, CEO di OpenAI, del 1-person unicorn, la società da 1 miliardo di dollari gestita da una sola persona grazie ad AI e automazione.
Nuove strategie
Tutto ciò non elimina il costo sociale dell’AI. Chi ha investito anni in competenze rese improvvisamente inutili vivrà una dura transizione. La retorica dell’innovazione tende a celebrare il risultato finale e a sottovalutare i traumatici passaggi intermedi. Tuttavia ignorare il cambiamento sarebbe ancora più pericoloso. L’OCSE ricorda che l’AI può migliorare produttività, qualità del lavoro e sicurezza, ma porta anche rischi di automazione, pregiudizio e opacità decisionale. La tecnologia, da sola, non è né politica industriale né politica del lavoro. Serve governance, formazione, consultazione, capacità imprenditoriale.
Resilienza, allora, non è parola motivazionale, è strategia economica. Significa chiedersi ogni giorno dove si crea valore, per chi, con quali strumenti e con che differenza rispetto a una macchina. La risposta non sarà difendere il mansionario, ma aumentare la capacità di incidere. Il lavoro del futuro non premierà chi conserva il ruolo, bensì chi diventa indispensabile in un sistema dove molte attività diventeranno facili e il valore generato continuerà a essere la chiave di volta.
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