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Ogni rivoluzione tecnologica porta con sé promesse di progresso. L’intelligenza artificiale, si dice, libererà l’essere umano da compiti ripetitivi e noiosi, permettendogli di concentrarsi su attività più creative, strategiche, “a valore aggiunto”. Ma se guardiamo con attenzione a quello che sta accadendo in molti settori, la realtà è più complessa — e in alcuni casi, persino opposta.
Oggi l’AI non sta automatizzando solo i lavori semplici. Sta iniziando a prendere in carico quelli più qualificati, più creativi, più cognitivamente impegnativi. E ciò che resta agli esseri umani, troppo spesso, è un ruolo secondario, esecutivo, impoverito. In una parola: demansionato.
Quando l’AI sale di grado, l’umano scende
Pensiamo a un copywriter, un tempo responsabile di ideare campagne pubblicitarie, trovare la parola giusta, scolpire l’identità di un brand. Oggi, in molte agenzie, il lavoro si è trasformato in: “chiedi a ChatGPT un titolo”, “scegli la versione meno peggio”, “correggi il tono”.
Un medico radiologo? Sempre più spesso si limita a convalidare ciò che un algoritmo ha già pre-analizzato. Un traduttore professionista? Fa il post-editing di bozze generate da sistemi neurali.
Paradossalmente, non è più l’umano a delegare il lavoro più semplice alla macchina. È la macchina che esegue la parte nobile del processo, lasciando all’essere umano la verifica, la supervisione, la correzione — spesso con margini d’azione molto più ristretti.
Il nuovo lavoro: controllori di macchine intelligenti
Non si tratta solo di qualche esempio isolato. Sta emergendo un’intera economia di ruoli “di interfaccia” tra l’AI e il mondo reale:
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Prompt engineer: colui che formula le richieste giuste all’AI, spesso per provare e riprovare finché l’output è accettabile.
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Data labeler: annota manualmente grandi quantità di dati per allenare modelli automatici.
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Content moderator: filtra contenuti tossici o imprecisi generati da AI.
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AI babysitter: controlla che l’algoritmo “si comporti bene”, senza errori clamorosi o bias evidenti.
Molti di questi lavori sono ripetitivi, mal retribuiti e soggetti a burn-out. Sono fondamentali per il funzionamento dell’intelligenza artificiale, ma spesso poco riconosciuti e raramente gratificanti.
L’illusione della liberazione tecnologica
Ci hanno raccontato una narrazione in cui l’AI toglie il fardello dell’automazione agli esseri umani. Ma nella pratica, non è detto che i compiti eliminati siano i meno interessanti. In realtà, l’AI è molto brava proprio nei compiti complessi dove ci sono pattern: scrivere testi, analizzare dati, disegnare strategie. Non è (ancora) così efficace nel muoversi in ambienti ambigui, relazionali, contestuali.
Ma per un datore di lavoro, è più conveniente automatizzare il “core skill” di un dipendente esperto, e lasciare a un junior (o a una figura esterna) la sorveglianza dell’intero processo. In altri termini: non sostituire la fatica, ma il valore.
Quando il progresso svaluta la competenza
Questo processo ha conseguenze profonde:
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Perdita di senso del lavoro: molti professionisti non si riconoscono più nel proprio ruolo.
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Impoverimento delle competenze: se l’AI fa tutto, chi impara più a scrivere bene, diagnosticare a fondo, progettare soluzioni?
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Stagnazione professionale: se l’AI occupa i compiti più “alti”, diventa difficile fare carriera partendo dal basso.
E infine, un rischio culturale: se affidiamo alla macchina tutte le scelte difficili, tutte le valutazioni di merito, tutto ciò che richiede sensibilità o esperienza... cosa resta alla responsabilità umana?
Uscire dal demansionamento: come cambiare davvero le regole del gioco
Il rischio non è solo perdere “posti di lavoro”, ma perdere la centralità del lavoro umano nei processi ad alto valore. Per contrastare questo trend, servono azioni radicali su tre livelli distinti: personale, aziendale e sistemico.
1. A livello personale: smettere di rincorrere l’AI, iniziare a guidarla
Molti professionisti stanno cercando di “non farsi sostituire” imparando a usare l’AI. Ma usare l’AI meglio degli altri non basta se il tuo ruolo è comunque definito come “secondario rispetto all’algoritmo”.
🔧 Soluzione concreta:
Scegli ambiti in cui l’AI ha limiti strutturali — ambiguità, contesto umano, responsabilità. Non diventare “utente bravo dell’AI”, ma proprietario del problema, capace di integrare strumenti con visione.
👉 Esempio: un progettista UX non deve solo usare ChatGPT per fare wireframe più veloci, ma ripensare l’esperienza utente tenendo conto di ciò che l’AI non può sapere.
2. A livello aziendale: evitare l’errore del “taglio di testa”
Molte aziende vedono l’AI come un modo per togliere teste: meno copywriter, meno analisti, meno middle manager. Il rischio? Automatizzare competenze che non si sanno più nemmeno riconoscere.
🔧 Soluzione concreta:
Incorporare l’AI nei processi senza smantellare il know-how umano. L’AI può essere il primo livello, ma serve un secondo livello umano che abbia spazio per correggere, decidere e apprendere.
👉 Esempio: invece di sostituire l’analista dati con dashboard automatiche, creare ruoli che leggano quei dati in modo critico, suggeriscano nuove domande, identifichino anomalie.
3. A livello di sistema: regolare l’uso dell’AI non solo per la privacy, ma per la qualità del lavoro
Le normative sull’AI si concentrano su trasparenza, bias e protezione dei dati. Ma serve anche una normativa sul lavoro che imponga standard minimi di qualità quando l’AI entra in azienda.
🔧 Soluzione concreta:
Creare vincoli contrattuali e formativi: ogni implementazione di AI che modifica processi lavorativi dovrebbe prevedere:
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audit sul valore residuo lasciato alle persone
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percorsi obbligatori di riqualificazione interna
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riconoscimento contrattuale dei nuovi ruoli creati (non lasciarli “non classificati” o precari)
👉 Esempio: se un call center automatizza l’80% delle interazioni, i lavoratori rimanenti non dovrebbero essere valutati sulle stesse metriche quantitative, ma riorientati verso customer care complessi con un contratto adeguato.
🎯 E soprattutto: l’obbligo di garantire comprensibilità e tracciabilità dei processi decisionali automatizzati!
👉 Perché?
Se le decisioni chiave vengono delegate a un modello opaco — e l’umano si limita a supervisionare risultati che non può né spiegare né prevedere — stiamo eliminando competenze e visione.
Risolvere un problema oggi con una decisione dell’AI è inutile se non sappiamo perché quella soluzione ha funzionato. Questo crea una fragilità sistemica: nessuna preparazione agli imprevisti, nessuna strategia per il futuro.
👉 Esempio: se un algoritmo decide quali candidati assumere o quali clienti servire per primi, ma non è chiaro su quali basi abbia “scelto”, l’azienda rischia gravi distorsioni nei processi — che nessuno sarà in grado di correggere quando il contesto cambierà.
In breve:
usando l'AI potremmo risolvere il problema al momento ma senza conoscerne i dettagli ne prospettive per imprevisti futuri
Il punto vero non è se l’AI ci ruberà il lavoro
Forse il vero rischio dell’intelligenza artificiale non è che ci rubi il lavoro, ma che ci lasci a fare solo le parti peggiori del nostro vecchio lavoro.
Il vero pericolo non è solo essere “sostituiti” dall’AI, ma essere tagliati fuori dal senso del lavoro: non sapere più perché si prendono decisioni, non poter più imparare dagli errori, non vedere più il quadro generale.
Uscire dal demansionamento significa riprendersi il controllo sul processo, non solo sul risultato.
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