Sam Altman dice ora di essere “abbastanza sicuro” che l’AI abbia creato più lavoro di quanto ne abbia eliminato finora. È un cambio di rotta netto: fino a pochi mesi fa aveva avvertito che intere professioni sarebbero scomparse “così in fretta da far paura”. Anche Dario Amodei di Anthropic ha ritirato affermazioni simili, passando dal “l’AI si prenderà gran parte dei lavori d’ufficio entry-level in tempi brevissimi” a “l’automazione è un moltiplicatore di produttività, non un killer di posti”.

Perché ti riguarda. Se lavori con l’AI o devi spiegarla al tuo team, questa non è una rassicurazione: è un segnale che il framing pubblico sta cambiando senza che i numeri lo sostengano. Gli studi più recenti (Yale Budget Lab, multi-università su programmatori e copywriter) non mostrano nessun impatto significativo dell’AI su produttività misurata o occupazione aggregata. La crisi fra programmatori e copywriter è iniziata a inizio 2022, mesi prima di ChatGPT. I licenziamenti legati all’AI ci sono stati — in alcuni casi i budget per le persone sono finiti in GPU, in altri l’AI era la scusa che piaceva agli azionisti — ma non hanno prodotto lo spostamento di massa annunciato.

Cosa fare. Quando ti trovi a gestire aspettative o paure nel team, porta numeri veri, non dichiarazioni dei CEO. La lezione Conversare, non comandare ti mostra come usare l’AI per aumentare la qualità del lavoro invece che per sostituire chi lo fa.

Nel dettaglio

Il contesto

Nel 2023 e fino a inizio 2024, Altman e Amodei avevano dipinto scenari di sostituzione rapida: Altman parlava di professioni che sarebbero scomparse “così in fretta da essere potenzialmente spaventoso”, Amodei di una quota larga dei lavori d’ufficio entry-level presi dall’AI “in tempi brevissimi”. Quelle dichiarazioni hanno alimentato sia l’hype che l’ansia, e hanno dato un’angolatura precisa alle discussioni interne di molte aziende. Ora entrambi hanno cambiato posizione, passando a un framing più cauto: Altman dice “non è quello che mi aspettavo” e Amodei ora descrive l’AI come un moltiplicatore di produttività, non un sostituto.

Cosa dicono i numeri

Gli studi recenti non confermano la narrativa originale. Una ricerca multi-università su programmatori e copywriter ha individuato l’inizio della crisi occupazionale a inizio 2022, mesi prima del lancio di ChatGPT. Il Yale Budget Lab non ha trovato spostamenti misurabili nel mercato del lavoro legati all’AI. I licenziamenti dichiarati “per l’AI” ci sono stati, ma in alcuni casi il denaro risparmiato è andato in GPU, in altri l’AI era la giustificazione più gradita agli azionisti per tagli già decisi.

Nessuno studio finora mostra un impatto significativo dell’AI sulla produttività aggregata misurata o sull’occupazione totale. Il che non significa che l’AI non cambierà il lavoro — lo sta già facendo in modo selettivo, su compiti specifici — ma che le previsioni di massa non hanno trovriscontro.

Le implicazioni

Se sei in una posizione di gestione, o semplicemente devi spiegare l’AI a colleghi, la lezione è: i proclami dei CEO cambiano, i numeri meno. Il cambio di narrativa dice poco sui fatti e molto sulla pressione pubblica. Quando devi prendere decisioni su come usare l’AI nel tuo team, costruisciti una misurazione tua: tempo risparmiato su compiti concreti, qualità del lavoro prima e dopo, costi reali. La lezione Capstone: sta funzionando? Misurare tempo e qualità ti dà il metodo per farlo.

I limiti di quello che si sa

Altman non cita dati specifici, e il “abbastanza sicuro” lascia margine. Le fonti di questa dichiarazione non riportano studi sottostanti: è un’affermazione pubblica, non un risultato misurato. Il che non la rende falsa, ma la rende una posizione, non una conclusione verificabile.