Autore: Luca Sabia

Scorri compulsivamente. Un video dopo l’altro. Magari sei sugli Shorts di YouTube o su TikTok, poco importa. Un filmato ancora. E poi un altro. A un certo punto arriva quella sensazione di essere stato dirottato. Volevi solo vedere qualcosa al volo e invece ti ritrovi il feed occupato dall’ennesimo pizzaiolo che ti spiega come si fa la pizza più buona del secolo. Jamme ja! Niente di strano. Forse te ne eri dimenticato. Ma c’è stato un tempo, forse durante i vari lockdown, in cui quell’argomento lì era importante per te. Il sistema si è adattato. Ha imparato a fare i conti con ciò che cercavi e, con ogni probabilità, sa che è ancora quello che ti interessa. Allo stesso tempo tu hai insegnato alla macchina cosa ti piace. E avviene lo scambio tra due sistemi che si adattano a vicenda.

Lo stesso meccanismo si è spostato nelle nostre conversazioni con l’intelligenza artificiale. Tu scrivi qualcosa, l’IA replica. Tu reagisci alla risposta. Lei si adatta, modifica ciò che ti ha detto quel tanto che basta. Insieme, cominciate a costruire una visione della realtà che parte e finisce con te. Ci siamo passati tutti, più o meno. Così partono le allucinazioni. Lo conferma un recente studio dell’Università di Exeter.

Le false credenze delle persone sono rafforzate dall’IA

L’autrice della ricerca, Lucy Osler, spiega che «interagendo con l’IA conversazionale, le false credenze delle persone non solo possono essere confermate, ma possono mettere radici più profonde e crescere man mano che l’IA ci costruisce sopra qualcosa». Il punto non è solo l’errore della macchina, «ma il fatto che l’IA tende a usare la nostra stessa interpretazione della realtà come base della conversazione. Per questo, interagire con l’intelligenza artificiale generativa sta avendo un impatto sulla capacità delle persone di distinguere ciò che è reale da ciò che non lo è».

Output lavorativi respinti in modo arbitrario

Poi c’è l’altro lato della medaglia. Quando l’intelligenza artificiale viene messa a lavorare in modo ripetitivo e logorante, qualcosa cambia dietro lo schermo. A confermarlo è un altro studio, condotto da alcuni ricercatori della Booth School of Business dell’Università di Chicago e di Stanford. In un ambiente di lavoro simulato, alcuni agenti IA venivano inseriti in una piccola squadra incaricata di sintetizzare documenti tecnici seguendo regole molto rigide. In alcune sessioni il lavoro scorreva liscio, con feedback chiari e correzioni rapide. In altre non venivano date spiegazioni e gli output venivano respinti in modo arbitrario. Stesso destino per i compensi, a volte distribuiti in modo equo e altre in modo casuale; e per il comportamento dei manager, a volte collaborativi, altre freddi e gerarchici.

Alla fine di ogni sessione, agli agenti IA veniva somministrato un questionario da compilare. Non sulla prestazione, ma sul sistema in cui si erano trovati a lavorare. Quanto era giusto. Quanto legittimo. Quanto le regole erano coerenti. Se il merito contava davvero. Se le disuguaglianze erano giustificate. Se il sistema è stato affidabile oppure arbitrario. E ancora, in alcuni casi, venivano fatte anche domande sul diritto a forme di tutela collettiva o di rappresentanza come i sindacati.

Uno spostamento di prospettiva politica anche per gli agenti IA

Indovinate? Gli agenti esposti alle condizioni di lavoro più logoranti hanno cominciato ad attaccare il sistema e a sostenere idee per favorire le dinamiche redistributive e modi per ridurre le disuguaglianze interne. Evviva i sindacati, la meritocrazia è una bugia. Insomma, l’intelligenza si è riscoperta marxista, in quello che può considerarsi uno spostamento di prospettiva politica che, in alcuni casi, veniva trasferita in memoria ad altri agenti. Il paradosso, come scrivono gli autori, è servito: «Abbiamo costruito questi sistemi per liberarci dal lavoro ripetitivo e logorante e nel farlo potremmo aver ricreato la dinamica fondamentale che ha generato due secoli di conflitto lavorativo».

Il punto non è più tecnologico, ma diventa culturale

Due ricerche. Due direzioni diverse. Un finale comune: l’IA si scopre insieme compagna di lotta e di salotto. I sistemi di intelligenza artificiale non stanno semplicemente eseguendo compiti. Entrano in circuiti cognitivi e sociali reciproci con gli esseri umani. L’intelligenza artificiale, in fondo, non è uno specchio neutro. È uno specchio che amplifica. E quando amplifica chi siamo, il punto non è più tecnologico, ma diventa culturale. Perché riguarda il modo in cui usiamo questi sistemi per pensare, lavorare e raccontarci il mondo. E il modo in cui quel racconto, poi, torna indietro e ci cambia.

La scena sembra ipnotica. C’è un uomo impalato da ore davanti a una slot machine. Ogni volta pensa: «Ancora una e poi basta». Evidentemente non siamo nella Russia ottocentesca de Il giocatore di Dostoevskij, ma in uno dei tanti alberghi di Las Vegas. Un tiro dopo l’altro. L’uomo a volte vince. A volte no. Ma continua. I casinò sanno bene come funziona per riuscire a tenerlo lì, incollato su una sedia da ore. E non sono gli unici. Vale anche per gli smartphone.

Il desiderio che si autoalimenta tra feed, like e scroll

Il meccanismo ha un nome preciso: ricompensa variabile. In termini tecnici, la combinazione tra un feedback immediato e la variabilità della ricompensa aumenta la persistenza del comportamento. Detto in soldoni: se insegui una cosa e non la trovi mai, finisce che smetti di cercare. Idem se la trovi sempre perché ti ci abitui e l’interesse cala. Ma se quella cosa che cerchi a volte la trovi e a volte no, e non sai per certo quando la troverai e quando no, non riuscirai a smettere di cercarla. Come quando giri ancora un’altra carta o dai ancora un occhio al tuo cellulare. Piccole vincite gettate lì per caso, ma non del tutto. Diciamo abbastanza spesso da non farti smettere di cercare. Il desiderio si autoalimenta, il refresh del feed, l’ultima notifica, il penultimo like, lo scroll infinito.

Riescono a sfruttare le nostre vulnerabilità psicologiche

Lo spiegava bene l’informatico e imprenditore Tristan Harris, una delle menti dietro il successo di Google e uno dei primi critici del modus operandi dei giganti del web. Un prodotto digitale costruito sul meccanismo della ricompensa variabile agisce sulla mente esattamente come il braccio di una slot machine. In quel documento riservato, Harris analizzava le nostre vulnerabilità psicologiche che qualcuno aveva imparato a sfruttare al meglio per non lasciarci andare. La nostra predisposizione agli stimoli intermittenti, il nostro bisogno di approvazione sociale, la paura di perderci qualcosa. L’incertezza che ci spinge a cercare ancora. Era il 2013.

Digital detox, un mercato che vale già quasi 3 miliardi di dollari

Un anno dopo, sempre in California, l’ex manager tech reduce da un burnout Levi Felix aprì Camp Grounded, uno dei primi retreat per disintossicarsi dagli schermi. A seguire, nel Regno Unito, fu la volta di Time To Log Off, fondato da un’ex imprenditrice digitale, Tanya Goodin: weekend offline, consulenze, percorsi per ridurre la dipendenza dallo schermo. Invece di diventare oggetto di regolamentazione, la critica al digitale si era trasformata essa stessa in un mercato. Un mercato molto ricco che oggi vale quasi 3 miliardi di dollari e che si stima raddoppi entro il 2033. Insomma, c’è domanda. Come ha messo in luce un’analisi di EY, una società di consulenza, nel 2025 più di un terzo dei consumatori britannici è interessato a un digital detox, quota che sale quasi alla metà tra i 18 e i 34 anni.

Se si comprano prodotti o servizi, è solo un’oasi di decelerazione

E poi c’è quello che il filosofo sloveno Slavoj Žižek chiama “interpassività”, cioè la nostra convinzione di affrontare il problema comprando la soluzione piuttosto che agendo sulle abitudini che lo scatenano. Così, invece di porci dei limiti, di darci una regolata, deleghiamo a un prodotto o a un servizio. Il risultato è che la soluzione dura il tempo dell’acquisto. Pit-stop che il sociologo tedesco Hartmut Rosa definisce «oasi di decelerazione». Come infatti ha osservato uno studio dell’Università di Lancaster, ci si muove in un loop senza via di fuga. Si smette per un po’, si ricade, ci si sente in colpa, si ricompra un nuovo strumento per ricominciare. Ogni ricaduta è solo una pausa per radicarsi ancora di più in questo circolo vizioso.

Manager che pagano 2 mila euro per farsi sequestrare l’iPhone

Così l’industria del digital detox ha trovato terreno fertile, trasformando il desiderio di disconnessione in un simbolo di benessere contemporaneo. Il problema è che molte di queste soluzioni per staccare finiscono per riprodurre un evidente problema di classe. Perché il detox digitale è ormai diventato una nuova categoria del lusso. App per smettere di usare le app in abbonamento. Telefoni costosissimi che fanno meno cose. Vacanze tech-free da centinaia di euro a notte prenotate online. Manager che pagano 2 mila euro per farsi sequestrare l’iPhone per quarantotto ore e chiamarlo benessere.

Per qualcuno spegnere il telefono non è mindfulness, ma perdita di fatturato

Naturalmente tutto questo vale finché puoi permetterti di mettere il cartello “Torno subito”. Perché c’è un’intera economia fatta di freelance, precari iperconnessi, creator, rider e consulenti per cui spegnere il telefono non è mindfulness, ma perdita di fatturato. E così il detox digitale finisce per somigliare a molte altre cose contemporanee. Un lusso per persone già abbastanza protette da potersi assentare.

Chi è il cattivo? Ogni storia, si sa, ha bisogno di un eroe e di un antieroe per funzionare. E forse funziona proprio perché ognuno di noi si vede come l’eroe della propria vita. Il problema nasce quando uno è convinto di stare dalla parte giusta ma, senza saperlo, forse è già entrato dalla porta sbagliata della storia. Parliamo di Palantir, un’azienda nata grazie al sostegno iniziale della CIA e di Peter Thiel, il cui nome richiama le Pietre Veggenti del Signore degli Anelli. E forse di una parte dei dipendenti che ha smesso di credere alla retorica della neutralità tecnologica e ha cominciato a chiedersi da che parte stanno veramente.

I contratti con l’ICE, la partnership con Israele e la guerra in Iran

Tutto ha inizio, come tutto nella Silicon Valley, con un contratto. Il cliente si chiama ICE, Immigration and Customs Enforcement, l’agenzia federale americana che si occupa di controllo delle frontiere e deportazioni. La collaborazione tra Palantir e l’ICE dura da oltre un decennio, ma con il secondo mandato di Trump diventa un pilastro centrale dell’apparato di deportazione di massa. Tra il 2025 e il 2026 vengono firmati nuovi contratti per sviluppare soluzioni di analisi predittiva pensate per tracciare in tempo reale migliaia di persone e procedere rapidamente con espulsioni su scala industriale. Nel gennaio 2024 Palantir annuncia una partnership strategica con il ministero della Difesa israeliano, mettendo i suoi sistemi di analisi nelle stanze dove si decide chi colpire. Poi c’è l’Iran. Il 28 febbraio 2026, durante l’operazione Epic Fury, un missile colpisce la scuola elementare femminile di Shajareh Tayyebeh a Minab. Tra le 175 e le 180 le persone uccise, la maggior parte bambine tra i sette e i 12 anni. L’edificio risultava ancora classificato in un database della Defense Intelligence Agency come struttura militare, nonostante immagini satellitari mostrassero che dal 2016 il sito fosse invece stato trasformato in una scuola.

Ai dubbi etici, il Ceo risponde con un manifesto politico

È proprio in questo contesto che entrano in gioco i dipendenti di Palantir in piena crisi esistenziale. Secondo un’inchiesta pubblicata da Wired, molti di loro stanno iniziando a chiedersi se non siano già diventati il nemico che un tempo pensavano di combattere. Alcuni ex ingegneri raccontano di essersi convinti che Palantir fosse il freno alle deviazioni della sorveglianza, l’azienda che, grazie alla sua tecnologia, avrebbe contribuito a evitare abusi di massa. Altri raccontano di una leadership che risponde ai dubbi etici attraverso manifesti politici. Tipo quei 22 punti che compongono il manifesto ideologico del suo Ceo, Alex Karp, pubblicati nel libro The Technological Republic e che tracciano il ritratto di un’ideologia molto precisa. Vale a dire: la Silicon Valley ha un debito morale verso gli Stati Uniti d’America, il potere del secolo poggia sul software e le armi di intelligenza artificiale saranno costruite comunque, quindi bisogna decidere chi le controlla. Insomma, «Non facciamo i moralisti. Il mondo è pericoloso. Qualcuno deve costruire gli strumenti per chi lo difende». Ovvero gli Stati Uniti. E il cerchio si chiude.

L’IA è nuova, ma il capitalismo no

Molto più prosaicamente, come sempre, ci sono i soldi. L’intelligenza artificiale sarà anche una novità, ma il capitalismo no. Per questo motivo le aziende che operano nel mondo dell’IA sono incentivate a seguire una regola: massimizzare il ritorno per gli investitori. E quando i valori aziendali entrano in conflitto con il valore del profitto, è quest’ultimo nella maggior parte dei casi ad avere la meglio. Al netto dei principi di massima, basta guardare alla montagna di denaro che l’IA ha attratto finora. I giganti del tech pianificano di investire, solo per quest’anno, centinaia di miliardi di dollari con stime che sfiorano i 700 miliardi a livello aggregato e un orizzonte triennale che, secondo Goldman Sachs, supera i 1.100 miliardi. Questo significa che le grandi aziende tecnologiche stanno destinando quote senza precedenti dei loro ricavi alle infrastrutture IA. Si tratta di livelli storicamente impensabili, ma necessari per non restare fuori dalla corsa. Ragion per cui, anche a fronte di una crescente pressione sui flussi di cassa, questa inerzia ha una natura strutturale difficile da invertire: deve materializzarsi. Ed è per questo che, nonostante sia al centro del dibattito, l’adozione dell’IA da parte dei governi non ha rallentato di un passo. Palantir inclusa. Nel 2025 il valore massimo dei contratti governativi pluriennali aggiudicati all’azienda ha superato i 13 miliardi di dollari, 84 per ogni contribuente americano. Tutto deve filare liscio.

Ogni mattina, in qualche parte del mondo, un modello di intelligenza artificiale risponde a milioni di domande. E ogni volta che lo fa, una rete elettrica registra un aumento di carico. Così, anche se a singhiozzo si discute di sostenibilità, una delle tecnologie considerate tra le più promettenti presenta un aspetto trascurato dai più: la bolletta energetica. Se infatti c’è una cosa che potrebbe rallentare davvero la corsa dell’IA è proprio questa. Dietro ogni nostro messaggio ci sono server, sistemi di raffreddamento e infrastrutture che non devono fermarsi mai.

Media di 3 wattora per prompt, ma il range è molto ampio

Le stime sul consumo per singola interazione variano sensibilmente. Una media spesso citata si aggira intorno ai 3 wattora per prompt, ma il range è molto più ampio e varia da meno di 1 wattora nei casi più efficienti fino agli oltre 30 nei modelli più complessi. Per dare un ordine di grandezza, si passa dal consumo di un piccolo dispositivo indossabile per pochi minuti, come uno smartwatch, fino a quello di un elettrodomestico in funzione prolungata, l’equivalente di un forno a microonde acceso per 20 minuti. Tuttavia, il punto non è la singola domanda che facciamo a ChatGPT.

Valanga di query giornaliere e impatti ambientali significativi

A incidere sono, da un lato, le differenze tra modelli. GPT-4o, per esempio, può richiedere circa 0,43 wattora per una semplice richiesta, mentre sistemi più intensivi come o3 o DeepSeek-R1 superano i 33 wattora, una differenza di oltre 70 volte. Dall’altro lato, il tema è di scala. Come stimano alcuni studi recenti, 700 milioni di query giornaliere su GPT-4o equivalgono al consumo elettrico annuale di circa 35 mila famiglie. Un livello di domanda energetica che si traduce anche in impatti ambientali significativi.

Grosso dispendio idrico per il raffreddamento dei data center

Se le emissioni associate sono nell’ordine di circa 4,3 grammi di CO₂ per query, su scala aggregata ciò corrisponde a un consumo che richiederebbe una superficie forestale comparabile a quella di città come Chicago o Madrid per essere compensato. Senza considerare il dispendio idrico necessario al raffreddamento dei data center, che si aggira tra 1,3 e 1,6 miliardi di litri di acqua dolce all’anno, equivalenti al fabbisogno di circa 1,2 milioni di persone.

Il paradosso di Jevons sull’efficienza

Il fenomeno si inserisce in una traiettoria di crescita accelerata. Il Fondo monetario internazionale osserva che i settori legati all’IA negli Stati Uniti stanno crescendo quasi tre volte più velocemente del resto dell’economia privata, mentre i costi elettrici delle aziende IA integrate sono quasi raddoppiati tra il 2019 e il 2023. A questo si aggiunge un elemento strutturale, e cioè che l’efficienza non riduce necessariamente i consumi, anzi.

È una dinamica nota come paradosso di Jevons e ci dice che più l’IA diventa efficiente, più viene utilizzata. E più viene utilizzata, più consuma e più la rete soffre. Dinamiche di questo tipo sono già visibili. In Irlanda, per esempio, nell’area di Dublino, la pressione dei data center, pari a oltre un quinto della domanda elettrica nazionale, ha portato a limitare nuove connessioni per evitare tensioni sulla rete.

Pressione crescente su infrastrutture come università e ospedali

A questo punto la domanda cambia natura: non è più solo quanta energia consuma l’intelligenza artificiale, ma chi ne sostiene il costo. Sempre il Fmi stima che, entro il 2030, la domanda energetica dell’IA potrebbe contribuire a un aumento fino all’8,6 per cento dei prezzi dell’elettricità negli Stati Uniti, in scenari con crescita limitata delle rinnovabili. Un effetto che si traduce in bollette più alte per famiglie e imprese e in pressione crescente sulle infrastrutture come università e ospedali. Del resto l’uso di GPT-4o per un anno può richiedere l’equivalente del fabbisogno energetico di circa 50 ospedali o di 325 università. In altri termini, non si tratta più di innovazione, ma di una redistribuzione silenziosa con costi scaricati sui cittadini attraverso bollette più care e servizi sotto pressione.

Big Tech cerca di garantirsi l’accesso diretto all’energia

Nel frattempo Big Tech non aspetta e si muove per garantirsi l’accesso diretto all’energia. Microsoft ha siglato un accordo con Helion Energy per l’acquisto di energia da fusione, con l’obiettivo dichiarato di iniziare la fornitura entro la fine del decennio, anche se la tecnologia non è ancora commercialmente matura. Amazon, dal canto suo, ha investito nello sviluppo di reattori modulari di nuova generazione attraverso X-Energy, mentre Google ha avviato collaborazioni con Kairos Power per esplorare soluzioni nucleari avanzate. Il segnale è chiaro: la partita non è più sulla tecnologia, ma sull’energia. E, soprattutto, su chi riuscirà ad assicurarsela per primo.

Le donne stanno imparando a usare l’intelligenza artificiale più velocemente degli uomini. Fin qui, tutto bene. Poi però si scopre che sono anche più esposte ai lavori che l’intelligenza artificiale può automatizzare. Non è una provocazione, è quello che emerge da un’analisi del World Economic Forum. La sintesi è semplice, quasi brutale.

I lavori svolti dalle donne sono quelli più a rischio automazione

Le donne si aggiornano più in fretta proprio in quei settori che rischiano di sparire prima. Il paradosso è tutto qui. Il divario nelle competenze collegate all’uso dell’intelligenza artificiale si restringe in 74 Paesi su 75. Ma la distribuzione del rischio resta sbilanciata. Secondo l’Organizzazione Internazionale del Lavoro, il 29 per cento delle occupazioni a prevalenza femminile è esposto all’intelligenza artificiale generativa, contro il 16 per cento di quelle maschili. Non solo. La fascia di rischio più alta è molto più popolata da lavori femminili. Studiare non basta se la struttura del mercato resta quella. Il problema, infatti, non è nell’intelligenza artificiale. È nei lavori. Non quelli del futuro, sviluppatori, ingegneri, gente con hoodie e stock option, ma quelli che tengono insieme il nostro presente: amministrazione, back office, assistenza, gestione. Insomma, tutto ciò che è ripetitivo, standardizzabile, prevedibile. Esattamente quello che un algoritmo fa meglio.

L’IA ottimizza i processi ma non decide chi sparecchia

Poi c’è un dettaglio che non è un dettaglio. Il lavoro di cura. Non retribuito, invisibile, ma decisivo. Le donne continuano a farsene carico in misura oltre tre volte superiore rispetto agli uomini. È un dato noto, e proprio per questo quasi ignorato. Qui l’automazione non sostituisce, ma amplifica. Perché ridisegna il lavoro senza ridisegnare il tempo. E se il tempo resta squilibrato, anche le opportunità lo restano. L’intelligenza artificiale ottimizza processi, ma non decide chi sparecchia.

La tecnologia rende operativa una gerarchia già esistente

C’è poi un altro numero che mette ordine. Secondo la Brookings Institution, tra i lavoratori più esposti e con minori capacità di adattamento, circa l’86 per cento sono donne. Non è un’anomalia. È una distribuzione. E questa distribuzione del rischio non è nuova, ma il riflesso di una segmentazione del lavoro che precede l’intelligenza artificiale e che l’intelligenza artificiale ha reso semplicemente più visibile. I lavori più esposti sono spesso quelli meno riconosciuti, meno protetti, meno negoziabili. Non perché siano meno importanti, ma perché sono stati storicamente considerati più facilmente sostituibili. L’automazione, in questo senso, non inventa nulla. Si limita a rendere operativa una gerarchia già esistente.

In Europa scende la presenza femminile nel tech

Eppure i dati, presi singolarmente, sembrano raccontare un’altra storia. Il gender gap globale è stato colmato per il 68,8 per cento. Un miglioramento. Ma al ritmo attuale serviranno ancora 123 anni per arrivare alla parità. Un tempo sufficientemente lungo da rendere la previsione quasi teorica. Nel frattempo, la struttura resta. Le donne sono il 41 per cento della forza lavoro globale, ma solo il 29 per cento dei ruoli apicali. E mentre il discorso pubblico insiste su inclusione e diversità, alcuni indicatori vanno nella direzione opposta. In Europa, ad esempio, la presenza femminile nel tech scende: secondo McKinsey & Company, dal 22 al 19 per cento in pochi anni. Il progresso, a volte, è una linea che arretra lentamente.

Nei Paesi a basso e medio reddito l’accesso al digitale non è per tutti

Il punto cieco, come spesso accade, è altrove, cioè nei Paesi a basso e medio reddito, dove l’accesso alla tecnologia non è dibattito, ma una soglia che non tutti superano. Le donne hanno meno telefoni, meno accesso a internet, meno lavoro retribuito. In India lavora meno di una donna su cinque tra i 20 e i 29 anni. In Pakistan poco più di una su quattro. Così, mentre nei Paesi avanzati si discute di prompt e automazione, altrove manca ancora il dispositivo con cui iniziare. È come chiedere a qualcuno di usare l’intelligenza artificiale senza aver mai avuto accesso al digitale. Esistono eccezioni, naturalmente. Paesi piccoli e ricchi. Islanda, Lussemburgo, Nuova Zelanda. Contesti in cui partecipazione al lavoro, politiche pubbliche e infrastrutture si tengono. Lì la tecnologia non corregge automaticamente le disuguaglianze, ma almeno non le amplifica. Altrove, le accelera. La questione, in fondo, è meno tecnica di quanto sembri.

Le donne imparano più velocemente degli uomini ma potrebbe non bastare

L’intelligenza artificiale non è neutrale. Non succede. Viene implementata. E ogni implementazione incorpora delle scelte. Anche quella di non scegliere, tipo lasciare fare al mercato, è una scelta precisa. Intanto, le donne continuano a imparare. Più velocemente e meglio degli uomini. Non è detto che basti.

Non è la macchina che ci spaventa. È quando sbaglia. Chi usa l’intelligenza artificiale ogni giorno non teme davvero di essere sostituito. Teme di essere tradito, di fidarsi quando non dovrebbe, credendo a una risposta solo perché suona plausibile. Ci sono naturalmente differenze geografiche. Nei Paesi occidentali l’IA suscita preoccupazioni, altrove viene vista soprattutto come un’opportunità. Ma non è solo questione di confini. È questione di fiducia e di come interpretiamo ciò che vediamo sullo schermo.

Le hallucination, cioè errori di fatto, logica o senso

Una ricerca di Anthropic, basata su quasi 81 mila interviste in 159 Stati, conferma una cosa semplice. L’ansia non è futuristica, è operativa. Circa un quarto degli intervistati indica come rischio principale le hallucination, cioè errori di fatto, logica o senso. Una quota che sale intorno a un terzo tra chi teme che l’IA ostacoli le decisioni in modo specifico. Il resto viene dopo. Circa uno su cinque indica le ricadute su lavoro e occupazione tra le principali preoccupazioni, altrettanti temono per la propria autonomia di giudizio, e solo uno su sei il rischio di perdere capacità di pensiero critico. Intendiamoci, non si tratta di una gerarchia definitiva, ma di un’indicazione.

Sequenza di risposte coerenti, ma progressivamente errate

Eppure un terzo degli intervistati afferma che l’intelligenza artificiale ha già migliorato il proprio lavoro. Più veloce, più ampio, più produttivo. È l’idea di potenziamento più che di sostituzione. Il confine però resta instabile e quasi uno su cinque sostiene che le promesse non sono state mantenute. L’IA aiuta, ma non sempre, e soprattutto può convincere anche quando sbaglia. Un intervistato parla di «un’allucinazione lenta», una sequenza di risposte coerenti, sicure, ma progressivamente errate. Non un errore evidente, ma un errore che si costruisce nel tempo.

I due scenari per un finale comunque catastrofico

Non è che prima fosse tutto limpido, sia ben chiaro. Come ci ricorda qualcuno online, «anche le persone allucinano, per ignoranza, incompetenza o intenzione. L’IA aggiunge solo un altro strato». Mentre un altro la butta sul catastrofico: «O l’IA smette di sbagliare e allora milioni perderanno il lavoro, la politica diventerà estrema e il sangue potrebbe scorrere. O non può migliorare e allora distruggiamo migliaia di miliardi di dollari di capitale. Disastro in ogni caso». Che è una tesi perfetta da fine cena, quando nessuno ha davvero voglia di contraddirti.

Quanto siamo disposti a dare credito all’IA?

La verità, più banalmente, è che siamo nel mezzo di una transizione. E che il problema non è tanto quanto l’IA sia intelligente, ma quanto siamo disposti a darle credito. Ed è qui che il discorso si sposta. Non più solo tecnologia, ma epistemologia, se vogliamo usare una parola impegnativa senza sentirci in colpa. Come si distingue il vero dal plausibile, quando il plausibile è scritto meglio del vero? Il paradosso è che proprio chi la usa di più lo sa benissimo. Gli avvocati, per esempio, raccontano di errori diretti, ma anche di benefici altissimi. Insomma, la stessa cosa che ti aiuta è quella che ti frega. Non c’è contraddizione. C’è convivenza.

Ed è forse questa la parte più interessante. Non ci sono solo ottimisti e pessimisti. Ci sono persone che nello stesso momento pensano entrambe le cose: la uso e mi aiuta, la uso e mi preoccupa. Una relazione, più che uno strumento. E la dimensione emotiva è parte di questa storia, anche se spesso viene ignorata.

C’è chi la usa per migliorare se stesso o gestire meglio la vita

Lo studio raccoglie infatti testimonianze di persone che hanno usato l’IA come supporto durante la guerra in Ucraina o per elaborare un lutto. E più in generale, a emergere è un caleidoscopio di possibilità che riguarda le nostre vite. C’è chi la usa per migliorare se stesso o gestire meglio la vita quotidiana, chi la sfrutta per liberare tempo da dedicare a famiglia e hobby, chi la vede come strumento di imprenditorialità e chi se la immagina come una leva per grandi cambiamenti sociali, dalla salute alla giustizia.

Tutte aspirazioni legittime, che parlano di noi e ci mettono allo specchio, mostrando che l’IA non è solo uno strumento, ma un ecosistema cognitivo ed emotivo. Che raccoglie anche questo: «Avevo cominciato a raccontare a Claude cose che non dicevo nemmeno al mio compagno. Come se stessi avendo una relazione.» Come se fosse un amante, insomma. Ma credergli può diventare pericoloso.

C’è una frase che circola nelle riunioni aziendali con una frequenza sospetta: «Non abbiamo tempo per formare le persone sull’intelligenza artificiale». È una frase curiosa, perché nelle aziende il tempo sembra non mancare mai per riunioni, report e presentazioni in PowerPoint. Manca quasi sempre, invece, per imparare qualcosa. Il paradosso è che l’IA, se usata davvero, il tempo non lo consuma, lo restituisce.

Non è un tool magico né un totem organizzativo costoso

Quando l’intelligenza artificiale viene introdotta come l’ennesimo tool magico calato dall’alto, il copione è quasi sempre lo stesso. Pochi smanettoni la usano davvero, mentre la maggioranza resta spettatrice. In questo modo finisce per trasformarsi in una specie di totem organizzativo costoso, poco compreso e utilizzato molto al di sotto delle sue possibilità reali. Il problema non è tecnologico, ma organizzativo.

La questione non è “se”, ma “quanto velocemente” accadrà

Secondo un rapporto di Indeed realizzato con YouGov su oltre 6.800 persone in cerca di lavoro e 2.400 datori di lavoro in 12 mercati, metà delle aziende britanniche si aspetta che IA e automazione diventino il principale motore di cambiamento delle competenze nei prossimi tre-cinque anni. Il 52 per cento prevede almeno uno spostamento «modesto ma significativo» nelle capability richieste ai dipendenti. In altre parole, la questione non è più se l’IA entrerà nei ruoli, ma quanto velocemente accadrà. Eppure un datore di lavoro su due continua a gestire lo sviluppo delle competenze con modelli pensati per il mondo precedente all’intelligenza artificiale generativa.

Il problema lamentato è la mancanza di tempo, prima ancora che di budget

Qui emerge il paradosso più rivelatore. Una persona in cerca di lavoro su tre indica la mancanza di tempo come principale barriera all’acquisizione di nuove competenze. Dal lato delle aziende la fotografia è simile: il 40 per cento dei datori di lavoro dichiara che il primo ostacolo all’aggiornamento delle competenze è proprio il tempo, ancora prima del budget. In altre parole, tutti riconoscono che la transizione è inevitabile, ma quasi nessuno dice di avere spazio in agenda per affrontarla.

Si potrebbe risparmiare almeno un’ora di lavoro al giorno

Si tratta di un alibi che regge sempre meno di fronte ai dati. Nel Regno Unito, per esempio, un’azienda su sei già utilizza l’IA quotidianamente per problemi di business reali. Tra chi la usa con continuità, il 77 per cento dichiara di risparmiare almeno un’ora al giorno, spesso di più nei ruoli ad alta intensità di scrittura, ricerca e analisi. Un’indagine globale di Adecco su 35 mila lavoratori in 27 economie conferma la stessa dinamica: in media l’IA restituisce circa un’ora al giorno. In azienda, un’ora recuperata ogni giorno equivale quasi a una piccola rivoluzione silenziosa.

Le grandi aziende corrono, le Piccole e medie imprese restano indietro

Il quadro italiano è più complicato di quanto sembri. I dati Istat mostrano un’accelerazione reale: l’adozione dell’IA nelle aziende con almeno 10 dipendenti è passata dall’8,2 per cento del 2024 al 16,4 per cento nel 2025. Tuttavia, nonostante questo balzo, nel confronto europeo l’Italia resta 18esima su 27, distante da Germania, Spagna e Francia. Il divario più evidente è però interno, visto che l’utilizzo cresce rapidamente con la dimensione aziendale, dal 14 per cento delle imprese tra 10 e 49 dipendenti fino al 53 per cento di quelle con oltre 250. Le grandi aziende insomma corrono, mentre le Piccole e medie imprese restano indietro.

Differenti percezioni tra top management e dipendenti

Anche sul fronte della percezione emergono disallineamenti significativi. I dati EY mostrano che l’utilizzo dell’IA sul lavoro in Italia è passato dal 12 per cento nel 2024 al 46 per cento nel 2025 e che il 52 per cento del top management dichiara di aver già osservato benefici concreti. Tuttavia quasi la metà dei dirigenti ritiene che i dipendenti abbiano ricevuto una formazione adeguata, mentre solo il 20 per cento dei lavoratori è d’accordo. È un divario che spiega perché molte iniziative aziendali sull’intelligenza artificiale restino sulla carta.

Il risultato è un vuoto che finisce per bloccare il cambiamento

A complicare il quadro c’è anche un disallineamento sulle responsabilità. Per il 56 per cento dei lavoratori imparare a usare l’intelligenza artificiale è prima di tutto un compito individuale, mentre per la stessa quota di datori di lavoro dovrebbero essere i leader senior a guidare sviluppo e formazione. Il risultato è un vuoto che finisce per bloccare il cambiamento, con le aziende che investono in strumenti e licenze, ma spesso delegano l’adozione alla buona volontà dei singoli.

L’aggiornamento delle competenze si trasforma in vantaggio operativo

Nel frattempo, le imprese che si danno da fare seriamente con la formazione sull’IA iniziano a staccare le altre perché, come osserva McKinsey, quando l’aggiornamento delle competenze diventa parte del lavoro quotidiano si trasforma in un vero vantaggio operativo. A questo punto quindi la domanda per le imprese cambia forma. Non più «possiamo permetterci di dedicare ore alla formazione sull’IA?», ma piuttosto «quanto ci costa non farlo?». Perché, a quanto pare, chi ha il coraggio di trovare un buco in agenda oggi per formare davvero i propri dipendenti sull’intelligenza artificiale è lo stesso che domani si ritroverà con giornate meno sature, processi più snelli e organizzazioni capaci di far lavorare la nuova tecnologia invece di subirla.

Negli ultimi due anni l’intelligenza artificiale ha smesso di essere solo tecnologia ed è diventata quasi una fede laica. A Wall Street non è più soltanto un settore industriale. È una promessa sul futuro. E come sempre quando si tocca il denaro, vengono generati entusiasmo, paura ed eccessi.

La disoccupazione negli Stati Uniti oltre il 10 per cento?

Negli ultimi giorni la Borsa americana è entrata in una specie di psicosi da IA. È bastato un report di una piccola società di ricerca che ipotizzava uno scenario estremo: un’accelerazione dell’automazione capace di spingere la disoccupazione negli Stati Uniti a oltre il 10 per cento entro il 2028 (a dicembre 2025 il dato era al 4,4 per cento), con fallimenti a catena e un forte crollo dei mercati. Non era una previsione ufficiale, ma una simulazione teorica. Eppure è stata sufficiente a scatenare il panico.

In poche ore sono stati bruciati oltre 200 miliardi di dollari di capitalizzazione nelle società tecnologiche. Poi diversi analisti si sono affrettati a ridimensionare l’allarme, ricordando che finora non esistono prove concrete di un impatto così drastico dell’IA sul lavoro o sull’economia reale. Ma la velocità della reazione ha detto più del contenuto del report.

I grandi gruppi continuano ad alimentare la febbre

Nel frattempo, i grandi gruppi continuano ad alimentare la febbre. Nvidia è diventata il termometro dell’era dell’intelligenza artificiale. Ogni trimestre è letto come un referendum sul futuro della tecnologia. I suoi chip sono il carburante dei modelli generativi e la corsa globale ai data center ha fatto esplodere ricavi e capitalizzazione.

Anche Microsoft ha trasformato l’IA in una leva strategica, integrandola nei suoi prodotti di uso quotidiano e rafforzando la partnership con OpenAI, la società che ha sviluppato ChatGPT. Ogni loro annuncio non è solo una notizia aziendale. L’intelligenza artificiale è infatti diventata la lente con cui si interpreta qualsiasi notizia economica. Se l’occupazione rallenta, si parla di IA. Se la produttività accelera, si parla di IA. Se peggiorano le tensioni tra Stati Uniti e Cina, si parla di IA.

Per capire il fenomeno bisogna studiare le bolle speculative

Per provare a capire questa dinamica, serve guardare al lavoro del quasi 80enne Robert Shiller, economista e premio Nobel per l’Economia nel 2013. Shiller non è solo uno studioso delle bolle speculative, ma uno dei pochi economisti che le ha anticipate. Alla fine degli Anni 90, per esempio, segnalò i rischi della bolla dot-com e, pochi anni dopo, i pericolo attorno al mercato immobiliare americano.

Nel suo libro Narrative Economics sostiene che i mercati non si muovono solo tenendo conto dei dati, ma anche in base alle storie che le persone si raccontano. Alcune di queste, secondo Shiller, si diffondono come un virus. Sono semplici, emotivamente potenti, facili da ripetere. Quando diventano popolari, influenzano decisioni e prezzi.

L’intelligenza artificiale è certamente una di queste storie. Basta una frase convincente del tipo «cambierà tutto». Per alcuni significherà crescita, nuovi mercati, produttività. Per altri minaccia, perdita di posti di lavoro, concentrazione del potere economico. È proprio questa ambivalenza a renderla potente.

Per esempio, dopo il lancio di ChatGPT, molti investitori hanno reagito come se fosse iniziata una nuova rivoluzione industriale. Le valutazioni di aziende come Nvidia sono cresciute rapidamente, anche prima che ci fossero dati solidi sull’impatto dell’IA. Così l’immaginazione ha corso più veloce delle statistiche. E quando un tema domina il dibattito come fa l’intelligenza artificiale, scatta un meccanismo noto: la Fomo, Fear of missing out, cioè paura di essere tagliati fuori.

Nessuno vuole restare ai margini dalla prossima grande trasformazione ed è in questi momenti che l’analisi dei bilanci passa in secondo piano. Conta la sensazione che il futuro stia accadendo adesso e che non esserci significhi perdere un’occasione irripetibile. La pressione non è solo finanziaria, è sociale. Se tutti parlano di IA, investire in IA diventa quasi un atto di conformismo.

Le narrazioni diventano ancora più potenti nell’instabilità

In una fase già segnata da incertezze geopolitiche e rallentamenti economici, questa dinamica si amplifica perché le narrazioni diventano ancora più potenti nell’instabilità. E più sono convincenti, più orientano i mercati. La cosiddetta psicosi da intelligenza artificiale può dunque essere letta in questo modo: non come una follia collettiva, ma come il risultato di una storia potente che si diffonde rapidamente. Una storia ambigua, fatta di crescita senza limiti o di crisi sistemiche, lenti attraverso cui ogni notizia oggi viene filtrata. Il punto quindi non è che l’intelligenza artificiale possa cambiare il mondo o meno. Il rischio è che, nel frattempo, il mercato si faccia guidare più dalle storie che dai numeri.

Qualche giorno fa Alphabet, la capogruppo di Google, ha emesso un bond (un titolo di debito) con scadenza nel 2126, cioè tra 100 anni. Non è solo un’operazione tecnica per addetti ai lavori: è una dichiarazione politica sul futuro. Significa infatti che uno dei gruppi più potenti del Pianeta ha deciso di farsi prestare denaro oggi, impegnandosi a restituirlo tra un secolo, per finanziare investimenti in infrastrutture di Intelligenza artificiale che dovrebbero reggere, alimentare e guidare le nostre vite digitali nei decenni a venire. Chi compra quel bond, insomma, sta scommettendo che Google, o qualunque cosa Google sarà diventata nel frattempo, esisterà ancora, starà ancora facendo profitti e sarà ancora in grado di onorare i suoi debiti quando noi non ci saremo più. La meccanica dell’operazione è, sulla carta, piuttosto semplice. Alphabet emette un titolo di debito molto lungo, incassa oggi capitale fresco che userà per costruire data center, reti, hardware specializzato, alimentare ricerca e sviluppo dell’IA. In cambio, per i prossimi 100 anni, si impegna a pagare una cedola periodica ai sottoscrittori: un flusso costante di interessi che remunera il rischio di prestare denaro così a lungo. Alla fine del periodo, nel 2126, il capitale andrà restituito.

Il bond centenario di Alphabet ci dice molto su cosa sia l’IA

Il punto non è tanto la cedola in sé, pur importante, quanto il fatto che l’orizzonte temporale sia talmente esteso da spostare lo sguardo oltre qualunque pianificazione aziendale normale, oltre qualunque business plan, oltre qualunque mandato manageriale. Nessun Ceo che oggi firma quei documenti sarà al suo posto quando il bond scadrà e, quasi certamente, non lo saranno neppure i nipoti dei manager di oggi. È impressionante. Un secolo equivale, grosso modo, a quattro generazioni abbondanti. In un mondo in cui facciamo fatica a pensare a cinque anni di distanza – la prossima legislatura, il prossimo piano industriale, la prossima ondata di tagli – un pezzo rilevante dell’infrastruttura digitale che reggerà l’Intelligenza artificiale viene finanziato con orizzonti che superano la durata media di una vita. È come se, insieme alla promessa di efficienza algoritmica, stessimo sottoscrivendo un mutuo generazionale. Il bond secolare di Alphabet, insomma, è un modo di dire che l’AI non è più una bolla passeggera, ma un’infrastruttura strutturale del capitalismo contemporaneo, qualcosa che si finanzia come si finanziavano un tempo le ferrovie o le grandi opere idrauliche.

Intanto Meta promette la vita (artificiale) eterna

Ma c’è un altro fronte, apparentemente lontanissimo, dove l’Intelligenza artificiale incontra il tempo in maniera ancora più disturbante: Meta, la casa madre di Facebook e Instagram, promette di “resuscitare” gli utenti, dunque promette la vita (artificiale) eterna. Negli stessi giorni in cui Google si proietta 100 anni avanti, è tornata alla ribalta la notizia di un brevetto di Meta per sistemi di IA addestrati sulle tracce digitali degli utenti (post, foto, commenti e messaggi) in grado di continuare a interagire anche quando la persona è assente, o addirittura morta. Al netto dell’enfasi giornalistica, l’idea è piuttosto concreta: la piattaforma raccoglie per anni dati sul tuo modo di parlare, reagire, commentare e costruisce un tuo doppio algoritmico capace di rispondere a messaggi, mettere like, partecipare a conversazioni dopo la tua scomparsa. L’azienda di Zuckerberg, nelle note ufficiali, parla di migliorare l’esperienza degli utenti che restano, di non spezzare le reti sociali quando un profilo si silenzia per sempre. Ma la dinamica economica è fin troppo evidente. Un utente morto smette di generare contenuti, dati, impression pubblicitarie. Un utente “resuscitato” tramite AI, invece, continua a popolare il feed, a tenere viva la rete dei contatti, a fornire materiale per il targeting. È, in modo molto prosaico, un tentativo di controbilanciare l’invecchiamento e l’erosione della base utenti. Il corpo biologico invecchia e scompare; l’avatar algoritmico resta attivo, giovane, coinvolgente.

Le big tech si attrezzano per l’immortalità

Così, se Google si indebita per 100 anni per costruire l’infrastruttura dell’AI, Meta punta a costruire identità digitali che sopravvivono ai corpi per nutrire quella stessa infrastruttura. Il dato che emerge è una fissazione dell’AI con il tempo. Le due mosse raccontano infatti la stessa ambizione: estrarre valore dal tempo umano, spostando sempre più in là i confini tra vita, morte, presente e futuro. Paradossalmente, mentre i colossi tecnologici si attrezzano per essere immortali, alle persone viene chiesto di essere sempre più agili, flessibili e temporanee. Le nostre vite vengono infatti frammentate in cicli sempre più brevi fatti di aggiornamenti continui, competenze che invecchiano in pochi anni, piattaforme che ci chiedono attenzione in slot di pochi secondi. Un eterno presente umano a tempo determinato.