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  • L’Intelligenza Artificiale e il mercato del lavoro in Italia nel 2026

    L’Intelligenza Artificiale e il mercato del lavoro in Italia nel 2026

    Il tema IA e Lavoro è sempre al centro dell’attenzione. I dati del rapporto realizzato da AnitecAssinform ci aiutano a capire come il lavoro si sta trasformando in Italia nell’era della IA.

    L’intelligenza artificiale è ormai a tutti gli effetti il motore che sta ridisegnando, con una velocità impressionante, il perimetro del mercato del lavoro, anche quello italiano.

    Come avevo raccontato analizzando la velocità con cui l’IA generativa ha conquistato il mondo in tre anni, molto più in fretta di Internet, ci troviamo davanti a una tecnologia che non aspetta i tempi della burocrazia o dell’adeguamento culturale.

    I dati presentati ieri, 21 aprile 2026, a Roma, durante il lancio del rapporto “L’IA nel mercato del lavoro italiano” confermano che siamo in una fase di accelerazione senza precedenti. Lo studio, realizzato da Anitec-Assinform (l’Associazione di Confindustria che raggruppa le imprese ICT) in collaborazione con il Politecnico di Torino, ci offre la fotografia più aggiornata di un Paese che sta cercando di gestire e governare una transizione che possiamo definire epocale.

    Il mercato dell’IA in Italia vale 1,24 miliardi di euro

    Il mercato italiano dell’IA vale già 1,24 miliardi di euro, con una crescita del 33% in un solo anno. Ma il dato che fa riflettere non è tanto il valore economico, quanto la pervasività della stessa IA. La ricerca mette in evidenza che la quota di imprese che utilizzano almeno una soluzione di IA è passata dall’8% al 16,4% in soli dodici mesi.

    L’adozione è quindi raddoppiata mentre noi stavamo ancora discutendo se l’IA fosse una minaccia o un’opportunità.

    Se l’adozione raggiungesse il 78%, l’incremento di produttività genererebbe 312 miliardi di euro di valore aggiunto, circa il 18,2% del PIL italiano.

    Eppure, c’è un elemento che caratterizza questa trasformazione ed è il divario che esiste tra le aziende sulla base delle loro dimensioni.

    Se le grandi imprese guidano la carica con tassi di adozione che sfiorano il 50%, le PMI, cuore pulsante dell’economia italiana, restano ancora ai margini. Non si tratta solo di budget da allocare alla IA, è un problema di visione.

    Infatti, solo il 36,7% delle piccole e medie imprese indica la mancanza di competenze interne come il vero ostacolo. In sostanza, è come dire che queste aziende hanno le chiavi di una macchina potentissima ma non sanno “ancora” come guidarla.

    L'Intelligenza Artificiale e il mercato del lavoro in Italia nel 2026
    L’Intelligenza Artificiale e il mercato del lavoro in Italia nel 2026

    Il mito della sostituzione: il tempo “liberato” e il rischio junior

    Spesso si cede alla narrazione sensazionalistica dell’IA che “ruba” il lavoro. Ma come avevo scritto spiegando che l’intelligenza artificiale non ruba il lavoro ma lo ridisegna, il vero impatto è molto più sottile e riguarda la struttura stessa delle professioni.

    Il rapporto evidenzia che, a pieno regime, l’IA potrebbe liberare in Italia ben 5,7 miliardi di ore lavorative all’anno. Non è tempo tolto alle persone, è tempo che l’algoritmo “restituisce” per attività a maggior valore aggiunto.

    Tuttavia, c’è un segnale che non possiamo ignorare e che lo studio definisce con chiarezza ed è l’impatto sui giovani. Nelle professioni più esposte all’IA, l’assunzione di profili entry-level sta rallentando sensibilmente.

    Le aziende non licenziano chi è già dentro, perché l’esperienza senior serve a governare l’algoritmo, ma chiudono le porte d’ingresso. È un rischio strutturale che rischia di spezzare la catena della trasmissione del sapere aziendale.

    In Italia, questo rischio riguarda potenzialmente 4,75 milioni di lavoratori, circa un terzo di quelli esposti, concentrati soprattutto in ruoli routinari nei settori bancario, amministrativo e dei trasporti. È qui che l’esposizione si trasforma in vulnerabilità se non interviene una strategia di reskilling immediata.

    La geografia di una trasformazione cognitiva

    Un altro aspetto fondamentale che emerge dalla ricerca è la natura dell’IA italiana. Non parliamo di robotica fisica – che interessa solo il 6% delle imprese – ma di un’IA “cognitiva” e linguistica. Il 70% delle aziende la utilizza per il text mining e l’analisi dei dati.

    Questa evoluzione sta disegnando una nuova mappa del Paese:

    • Il Nord-ovest traina l’adozione con punte del 19%, ma il Mezzogiorno riserva una sorpresa: qui si concentra la maggior quota di lavoratori con competenze “complementari”, figure che l’IA non sostituisce ma potenzia.
    • Milano e Roma sono diventate le calamite del settore, con annunci di lavoro legati all’IA cresciuti del 246%, creando una pressione senza precedenti sul mercato del recruitment dove il 60% delle imprese dichiara di non riuscire a trovare gli specialisti necessari.

    Tra i settori, l’ICT guida la classifica (oltre 50%), seguito da spettacolo, editoria e telecomunicazioni (35-40%)

    L’IA e la sfida della formazione

    C’è un elemento che però rischia di far fallire l’intera transizione ed è il paradosso della consapevolezza.

    Oltre il 50% degli italiani esprime preoccupazione per l’IA, eppure circa il 60% ammette di non avere competenze digitali adeguate. Siamo spaventati da ciò che non conosciamo e che non sappiamo usare.

    Lo studio propone un’agenda di 23 raccomandazioni, tra cui la sperimentazione di un “conto personale di formazione per l’IA”. L’idea è quella di rendere la formazione un diritto alla portata di tutti, uno “zaino” che segua il lavoratore lungo tutta la carriera.

    Perché il punto non è più chiederci se l’IA cambierà il nostro modo di lavorare – i dati dicono che lo ha già fatto – ma quanto saremo capaci di cambiare noi per restare al passo.

    In questa corsa verso un mercato che supererà i 2,5 miliardi entro il 2028, la vera domanda che dobbiamo porci è un’altra: siamo pronti a trasformare la nostra atavica resistenza al cambiamento in un vantaggio competitivo, investendo sulle persone prima ancora che sugli algoritmi?

    Staremo a vedere se questa volta la formazione diventerà davvero l’infrastruttura strategica del Paese o se resterà l’ennesima occasione sprecata per governare l’IA.

  • L’IA generativa ha conquistato il mondo in tre anni, più in fretta di Internet

    L’IA generativa ha conquistato il mondo in tre anni, più in fretta di Internet

    L’intelligenza artificiale sta cambiando il mondo più in fretta di qualsiasi tecnologia prima. Il rapporto annuale dell’AI Index 2026 di Stanford HAI fotografa lo stato di adozione, investimenti, capacità dei modelli, impatto sul lavoro e costo ambientale. Ne emerge una situazione complesso.

    C’è una frase con cui Stanford HAI ha aperto la comunicazione del suo rapporto 2026 che vale la pena riportare, perché contiene già la chiave di lettura di tutto il resto: “Se state seguendo le notizie sull’IA, probabilmente avete il capogiro. L’IA è una corsa all’oro. L’IA è una bolla. L’IA vi sta rubando il lavoro. L’IA non sa ancora leggere un orologio analogico.”

    E il rapporto, nelle sue 400 pagine, prova a rispondere a tutte queste domande insieme, con dati verificati.

    È il nono anno consecutivo che lo Stanford HAI, istituto di ricerca sull’intelligenza artificiale fondato all’interno dell’università californiana, pubblica questo documento. Ed è probabilmente, al momento, la fonte più autorevole e indipendente che esista su questo tema, perché non è prodotta da un laboratorio con un interesse diretto nei risultati. Per questo assume una notevole importanza.

    L'IA generativa ha conquistato il mondo in tre anni, più in fretta di Internet
    L’IA generativa ha conquistato il mondo in tre anni, più in fretta di Internet

    IA, una velocità di adozione mai vista prima

    Partiamo dal dato più impressionante, quello che ci permette di mettere in prospettiva tutto il resto del rapporto

    Secondo l’AI Index 2026, l’IA generativa ha raggiunto il 53% di adozione globale in soli tre anni dal suo lancio di massa. Per capire cosa significa, basta un confronto: il personal computer ha impiegato molto più tempo per raggiungere una penetrazione analoga nella popolazione mondiale. Internet anche. Gli smartphone, che pure avevano trasformato la vita quotidiana di miliardi di persone, ci hanno messo circa un decennio.

    Il personal computer ha impiegato circa 16 anni per raggiungere il 50% di adozione nei paesi industrializzati, internet circa 7 anni.

    L’IA generativa ci è arrivata in tre anni, e lo ha fatto quasi gratis. La maggior parte degli strumenti che la gente usa ogni giorno, va detto, è accessibile in forma gratuita o quasi gratuita.

    Ma, va detto, l’adozione non è uniforme e non segue le logiche che ci si potrebbe aspettare.

    Singapore guida la classifica con il 61%, gli Emirati Arabi si collocano secondi al 54%. Gli Stati Uniti, con tutti i loro investimenti e con tutti i modelli che producono, si trovano “solo” al 24° posto con il 28,3%.

    Questo ci suggeriscie che non è detto che chi costruisce la tecnologia sia chi la adotta più in fretta. Spesso chi parte con meno vincoli strutturali si muove con più agilità.

    Velocità adozione Intelligenza Artificiale Generativa - The 2026 AI Report | Stanford HAI

    IA e la crescita degli investimenti, l’assenza dell’UE

    Gli investimenti globali in intelligenza artificiale nel 2025 hanno raggiunto i 581,7 miliardi di dollari, più che raddoppiando rispetto all’anno precedente. Gli investimenti privati sono cresciuti del 127,5%, arrivando a 344,7 miliardi, e le sole aziende di IA generativa hanno assorbito quasi la metà di quel totale.

    Ma quello che è più interessante è la distribuzione geografica di questi investimenti.

    Gli Stati Uniti guidano con 285,9 miliardi di dollari di investimenti privati, una cifra 23 volte superiore a quella della Cina, che si ferma a 12,4 miliardi. Anche qui, però, il rapporto invita alla cautela: i fondi governativi cinesi, che non compaiono nelle statistiche degli investimenti privati, avrebbero immesso nell’IA circa 184 miliardi di dollari solo tra il 2000 e il 2023. Il confronto diretto, quindi, rischia di essere fuorviante.

    E l’Europa? Qui i numeri sono sensibilmente inferiori.

    Tra il 2013 e il 2024, il capitolo dedicato alla governance e alle politiche pubbliche cita gli investimenti statali in IA dei principali paesi: il Regno Unito con 1,6 miliardi di dollari, la Germania con 505 milioni, la Francia con 320 milioni. L’Italia non compare.

    Quello che colpisce non è solo la modestia delle cifre europee rispetto agli Stati Uniti, ma è la frammentazione con cui ci si muove su questo terreno. Ogni paese va per conto suo, con strategie nazionali che si sovrappongono, senza coordinarsi in modo efficace.

    L’UE ha una voce autorevole sulla regolamentazione, ha prodotto l’AI Act, gode di un livello di fiducia più elevato rispetto agli USA e alla Cina nella capacità di governare il fenomeno. Ma sul fronte degli investimenti e della produzione di modelli, l’Europa rimane largamente assente.

    IA e i modelli europei che non ci sono

    Ed è qui che arriviamo al punto più dolente per chi guarda il fenomeno dall’Europa.

    Tra i modelli più rilevanti del 2025, quelli che il rapporto identifica come “rilevanti”notable” per le loro capacità, gli Stati Uniti ne hanno rilasciati 50, la Cina 30. L’Europa non compare.

    Si tratta di modelli di frontiera, quelli che spostano le capacità verso l’alto e che definiscono lo stato dell’arte. E in quella classifica, il continente europeo semplicemente non esiste come attore.

    Più del 90% di tutti i modelli rilevanti è prodotto da aziende private, e tra quelle aziende non ce n’è nessuna con sede in Europa che riesca a competere con OpenAI, Anthropic, Google, xAI o DeepSeek.

    Mistral, l’unica azienda europea che produce modelli di frontiera, non compare nella lista dei modelli più significativi dell’anno secondo la classificazione Epoch AI utilizzata dal rapporto Stanford.

    Modelli di IA generativa rilevanti - Yhe 2026 AI Report | Stanford HAI

    Cosa sa fare l’IA, e cosa non sa ancora fare

    Il rapporto offre su questo punto una lettura molto più sfumata di quanto i comunicati stampa dei vari laboratori lascino intendere.

    Stanford definisce la situazione attuale con una formula: “jagged frontier”, frontiera frastagliata.

    I modelli di punta battono i professionisti umani su domande di scienze a livello di dottorato, vincono medaglie d’oro alle olimpiadi internazionali di matematica, risolvono problemi di coding su SWE-bench con prestazioni che in un solo anno sono passate dal 60% a quasi il 100% del livello umano.

    Ma, nonostante tutto, lo stesso modello che vince quella medaglia d’oro riesce a leggere correttamente un orologio analogico solo il 50,1% delle volte.

    Una contraddizione che in realtà ci dice molto sula natura stessa di questi sistemi. E quindi eccellono in domini ben definiti, su compiti che assomigliano a quelli su cui sono stati addestrati, e faticano su altri che sembrano banali per un bambino di dieci anni.

    Questo non significa che siano inutili, anzi. Significa che chi li usa deve sapere dove funzionano meglio e dove no. E significa che i benchmark di marketing, quelli che le aziende usano per annunciare prestazioni record, spesso misurano cose molto lontane da ciò che conta davvero nel lavoro e nella vita reale.

    C’è un altro elemento che il rapporto segnala. Secondo il Foundation Model Transparency Index, l’indice che misura il grado di apertura dei laboratori sui propri sistemi, il punteggio medio è sceso da 58 a 40 nell’arco di un anno.

    Google, Anthropic e OpenAI hanno smesso di comunicare le dimensioni dei dataset e la durata degli addestramenti per i loro ultimi modelli. In buona sostanza: i modelli più capaci sono anche quelli che rivelano di meno su come funzionano.

    IA e il lavoro, chi perde e chi guadagna

    Il rapporto dedica ampio spazio all’impatto dell’IA sul lavoro, e anche qui la lettura è meno lineare di quanto la narrazione diffusa suggerisca.

    Da una parte, i guadagni in termini di produttività documentati sono reali: 14-15% nell’assistenza clienti, 26% nello sviluppo software, fino al 73% nei team di marketing.

    Dall’altra, quei guadagni non sono distribuiti in modo uniforme. Gli sviluppatori statunitensi tra i 22 e i 25 anni hanno visto la propria occupazione calare di quasi il 20% in un anno, mentre i colleghi più senior ha fatto registrare il dato opposto. Il discorso è sempre lo stesso: l’IA sostituisce l’ingresso, non l’esperienza di lavoro. E un terzo delle organizzazioni intervistate dichiara di aspettarsi riduzioni del personale nei prossimi dodici mesi.

    In aggiunta a questo, il 73% degli esperti di IA è ottimista sull’impatto della tecnologia sul lavoro. Ma solo il 23% delle persone in generale condivide questa visione.

    Questa frattura tra chi costruisce il futuro e chi ne subisce in qualche modo le conseguenze non è un problema di comunicazione, è solo un problema di fiducia.

    IA e lavoro - The 2026 AI Report | Stanford HAI

    IA e il costo che nessuno vuole calcolare

    C’è infine un capitolo del rapporto su cui mi soffermo, perché è quello che rischia di passare in secondo piano rispetto alle notizie sulle prestazioni e sugli investimenti. A dire il vero, è uno dei temi più trascurati in questa fase, anche se è quello forse più importanti. Perché riguarda davvero tutti.

    L’impronta ambientale di questa evoluzione tecnologica trainata dalla IA non è più un incidente di percorso, ma una costante strutturale.

    Addestrare Grok 4, il modello di xAI, ha generato un’emissione stimata di 72.816 tonnellate di CO2 equivalente, pari alle emissioni di 17.000 automobili che circolano per un intero anno.

    L’addestramento di GPT-4 è stimato a 5.184 tonnellate di CO2 equivalente, quello di Llama 3.1 405B di Meta a 8.930 tonnellate.

    IA e costo ambientale - The 2026 AI Report | Stanfor HAI

    La capacità installata dei data center dedicati all’IA ha raggiunto i 29,6 gigawatt, all’incirca la stessa quantità di energia necessaria per alimentare l’intero stato di New York al picco della domanda.

    E il solo consumo d’acqua per il raffreddamento dei server legato all’inferenza di GPT-4o potrebbe superare il fabbisogno idrico annuo di 12 milioni di persone.

    Per dare un riferimento ancora più concreto e diretto: la domanda energetica cumulativa di tutti i sistemi di IA nel mondo è oggi paragonabile al consumo elettrico nazionale di Svizzera o Austria.

    Questi numeri crescono insieme ai modelli. E il rapporto di Stanford osserva che i miglioramenti nell’efficienza hardware non hanno tenuto il passo con la scala delle nuove distribuzioni.

    In buona sostanza: stiamo diventando più bravi a costruire modelli più potenti molto più in fretta di quanto stiamo diventando bravi a farlo in modo sostenibile.

    Resta da vedere come il dibattito pubblico e politico saprà reggere il confronto con questa velocità.

    Per adesso, il rapporto di Stanford ci dice che la tecnologia sta correndo mentre le istituzioni camminano. E il divario tra le due andature è, in questo momento, il problema più grande di tutti da affrontare.


  • L’intelligenza artificiale non ruba il lavoro, lo ridisegna

    L’intelligenza artificiale non ruba il lavoro, lo ridisegna

    Il report di Anthropic, pubblicato di recente, ci offre dati reali su quello che è l’impatto dell’IA sul lavoro. I dati smentiscono l’allarme sui licenziamenti e rivelano il vero problema: l’accesso nel mondo del lavoro dei più giovani e il fenomeno dell’AI-washing nelle aziende.

    Il tema del rapporto tra intelligenza artificiale e lavoro continua a tenere banco. E probabilmente non smetteremo di occuparcene, perché tocca la vita di tutti noi, tocca il lavoro che facciamo, tocca il modo in cui questa società sta prendendo forma nell’era dell’IA.

    È un tema che suscita schieramenti netti, chi è contrario e chi è favorevole a questo sviluppo. Ma troppo spesso viene trattato in termini teorici, di quello che potrebbe essere. In realtà avremmo bisogno di confrontarci con i dati reali. E i dati reali ce li offre l’ultimo rapporto di Anthropic, pubblicato il 5 marzo 2026 e firmato dagli economisti Maxim Massenkoff e Peter McCrory.

    I numeri si IA e lavoro del report Anthropic

    Anthropic è la società di Dario Amodei, al centro di tante discussioni in questi giorni per le vicende che legano il modello Claude al Pentagono e sollevano questioni anche dal punto di vista etico. Lo stesso Amodei, a luglio dello scorso anno, aveva previsto che il lavoro sarebbe stato fortemente influenzato dall’intelligenza artificiale già nei prossimi cinque anni. Ne avevo parlato anche in questo canale.

    Ma vediamo cosa dice questo rapporto. La novità è nel metodo: invece di stimare cosa l’IA potrebbe fare in teoria, Anthropic ha misurato cosa sta effettivamente facendo nella pratica, analizzando milioni di conversazioni reali con Claude in contesti lavorativi. Ha introdotto una nuova metrica, chiamata “esposizione osservata”, che misura quali compiti vengono effettivamente svolti con l’aiuto dell’IA, non quali potrebbero essere svolti in teoria.

    L’analisi ha riguardato circa 800 professioni. Le più esposte secondo lo studio sono i programmatori informatici, con il 75% dei compiti già coperti dall’IA, seguiti dagli addetti al servizio clienti, dagli addetti all’inserimento dati con il 67%, dagli specialisti di cartelle cliniche e dagli analisti finanziari.

    L'intelligenza artificiale non ruba il lavoro, lo ridisegna
    L’intelligenza artificiale non ruba il lavoro, lo ridisegna

    Il divario tra capacità teorica e uso reale

    Ma all’atto pratico, tutto questo come si traduce? Qui emerge il dato centrale del report.

    Prendiamo il lavoro della programmazione informatica. I modelli linguistici potrebbero teoricamente gestire il 94% dei compiti. Ma nella pratica, oggi, Claude ne copre il 33%. Prendiamo i ruoli amministrativi e d’ufficio. La capacità teorica è del 90%, ma l’uso reale è una frazione di quel numero.

    Il report lo visualizza con due aree: una blu, che rappresenta ciò che l’IA potrebbe fare, e una rossa, molto più piccola, che rappresenta ciò che l’IA sta effettivamente facendo. Man mano che le capacità avanzano e l’adozione si diffonde, l’area rossa crescerà fino a coprire quella blu. Ma oggi siamo ancora lontani.

    Chi invece non ha praticamente esposizione? Il 30% dei lavoratori. Cuochi, meccanici di moto, bagnini, baristi, lavapiatti, addetti ai camerini. Tutti lavori che richiedono presenza fisica, manualità, interazione diretta. L’IA non sa friggere un uovo, non sa riparare un motore, non sa servire un cliente guardandolo negli occhi.

    rapporto IA lavoro athropic
    Capacità teorica ed esposizione osservata per categoria professionale Quota di compiti lavorativi che gli LLM potrebbero teoricamente svolgere (area blu) e la misura di copertura occupazionale derivata dai dati di utilizzo (area rossa)

    Ecco il profilo di chi rischia di più

    Il report traccia anche il profilo dei lavoratori nelle professioni più esposte. E qui emerge un ribaltamento rispetto a quello che ci si potrebbe aspettare.

    Non sono i lavoratori meno qualificati a rischiare di più. Sono quelli più istruiti, più pagati, più specializzati. I lavoratori nelle professioni più esposte guadagnano in media il 47% in più rispetto a quelli nelle professioni non esposte. Hanno livelli di istruzione più alti: i laureati con titoli post-laurea sono il 17,4% nelle professioni esposte, contro il 4,5% in quelle non esposte. Una differenza di quasi quattro volte.

    E c’è un dato che riguarda le donne. I lavoratori nelle professioni più esposte all’IA hanno una probabilità maggiore di 16 punti percentuali di essere donne. Questo conferma quanto già emerso in altri studi: le professioni a prevalenza femminile, come i ruoli amministrativi, il servizio clienti, l’inserimento dati, sono tra le più vulnerabili.

    Il vero problema non sono i licenziamenti

    E quindi non regge più quel tema dell’intelligenza artificiale che ci ruba il lavoro. Non è quello il punto. Il report di Anthropic è chiaro: non c’è un aumento sistematico della disoccupazione nelle professioni esposte all’IA. Dal rilascio di ChatGPT a fine 2022 a oggi, chi lavora in questi settori non sta perdendo il posto.

    Ma c’è un segnale che non va ignorato. I ricercatori hanno trovato evidenza che l’assunzione di giovani lavoratori, nella fascia tra i 22 e i 25 anni, sta rallentando nelle professioni più esposte. Un calo del 14% nel tasso di ingresso rispetto al 2022.

    Questo dato trova conferma in altri studi. La Federal Reserve di Dallas ha rilevato che la quota di occupazione per i giovani tra i 20 e i 24 anni nelle professioni esposte all’IA è scesa dal 16,4% nel novembre 2022 al 15,5% nel settembre 2025. I ricercatori di Stanford, usando i dati delle buste paga di ADP su 25 milioni di lavoratori americani, hanno misurato un calo del 6% nell’occupazione dei giovani tra i 22 e i 25 anni nelle professioni ad alta esposizione. Nel frattempo, l’occupazione dei lavoratori dai 30 anni in su è cresciuta tra il 6% e il 13%.

    Il dato più preoccupante riguarda i programmatori: l’occupazione per i più giovani è del 20% sotto il picco del 2022. Revelio Labs ha calcolato che le offerte di lavoro per posizioni entry-level negli Stati Uniti sono calate del 35% da gennaio 2023. SignalFire, analizzando le grandi aziende tech, ha rilevato un calo del 50% nelle nuove assunzioni di persone con meno di un anno di esperienza post-laurea.

    Il meccanismo è chiaro: non sono licenziamenti. Chi lavora già non viene cacciato, perché quelle competenze servono per guidare l’introduzione dell’IA nei processi di lavoro. Le aziende stanno chiudendo le porte d’ingresso. Eliminano le posizioni entry-level, quelle da cui tradizionalmente si iniziava la carriera.

    Il caso Dorsey e il fenomeno dell’AI-washing

    E qui arriviamo a una vicenda recente che illumina un altro aspetto della questione.

    Il 26 febbraio 2026, Jack Dorsey, fondatore di Twitter e amministratore delegato di Block, la società che controlla Square e Cash App, ha annunciato il taglio di 4.000 dipendenti. Quasi metà della forza lavoro. La motivazione dichiarata: l’intelligenza artificiale permette di fare di più con meno persone. Il mercato ha reagito con entusiasmo e il titolo è salito del 24%.

    Ma la narrazione di Dorsey regge alla prova dei fatti?

    I dati raccontano un’altra storia. Block impiegava 3.835 persone alla fine del 2019. Durante la pandemia l’organico è esploso fino a superare i 10.000 dipendenti. Un aumento di quasi tre volte in pochi anni. Lo stesso Dorsey, rispondendo alle critiche, ha ammesso di aver assunto troppo perché aveva costruito due strutture aziendali separate invece di una sola.

    Nel marzo 2025, meno di un anno prima dei grandi licenziamenti, Dorsey aveva scritto in un memo interno che i tagli di quel periodo non avevano nulla a che fare con l’IA e non miravano a sostituire persone con l’intelligenza artificiale. Undici mesi dopo, il racconto era cambiato completamente.

    Quello che sta emergendo ha un nome: AI-washing. Le aziende usano l’intelligenza artificiale come giustificazione per ristrutturazioni che hanno ben altre origini.

    I dati lo confermano. Solo il 4,5% dei licenziamenti del 2025 ha effettivamente citato l’IA come causa. Nel frattempo, il 59% dei responsabili delle assunzioni ammette di usare l’IA come copertura per tagli guidati da eccesso di assunzioni, pressione sui costi e problemi organizzativi.

    La Harvard Business Review, sulla base di un sondaggio su oltre mille dirigenti condotto a dicembre 2025, ha concluso che i licenziamenti attribuiti all’IA sono quasi completamente in anticipazione del suo impatto, non per capacità già dimostrate.

    C’è un precedente istruttivo. Klarna aveva annunciato che l’IA aveva contribuito a ridurre la forza lavoro del 40%. Poi ha dovuto riassumere lavoratori perché le capacità dell’intelligenza artificiale non erano sufficientemente robuste per sostituirli davvero. Forrester Research prevede che metà dei licenziamenti attribuiti all’IA verranno riassorbiti, spesso con assunzioni offshore o a stipendi più bassi. E che il 55% dei datori di lavoro già rimpiange i tagli fatti in nome dell’IA.

    Cosa si intende per AI-washing

    Il termine è stato coniato nel 2019 dall’AI Now Institute, un centro di ricerca della New York University, e deriva direttamente dal greenwashing, la pratica con cui le aziende fanno affermazioni false o fuorvianti sull’impatto ambientale positivo dei loro prodotti.

    Così come alcune aziende esagerano le proprie credenziali ecologiche attraverso il greenwashing, l’AI-washing consiste nell’esagerare l’uso dell’intelligenza artificiale a fini di marketing senza che dietro alle affermazioni ci sia alcuna sostanza.

    Il fenomeno esiste da anni. Uno studio del 2019 della società di investimenti MMC Ventures ha rilevato che il 40% delle nuove aziende tecnologiche europee che si definivano “startup di intelligenza artificiale” in realtà non usava praticamente alcuna IA: era puro marketing per raccogliere capitali.

    Il fenomeno è stato paragonato alla bolla delle dot-com, quando le aziende aggiungevano “.com” al proprio nome per gonfiare le valutazioni.

    La differenza è che oggi l’AI-washing non riguarda solo i prodotti, ma anche le decisioni aziendali: i licenziamenti spesso vengono attribuiti all’intelligenza artificiale per renderli più accettabili agli occhi del mercato e dell’opinione pubblica.

    Cosa è giusto chiedersi adesso

    In chiusura, il report di Anthropic ci dice che l’IA non sta ancora distruggendo posti di lavoro. Ma ci dice anche che il divario tra capacità teorica e uso reale si sta restringendo. Oggi Claude copre il 33% dei compiti dei programmatori, ma potrebbe coprirne il 94%. Quando quel divario si chiuderà, e si chiuderà, l’impatto sarà diverso da quello che vediamo oggi.

    Il tema su cui interrogarsi non è se l’intelligenza artificiale ci sta rubando il lavoro. Il tema è un altro: stiamo davvero costruendo un mercato del lavoro che funziona solo per chi è già dentro? E se la risposta è sì, quanto tempo abbiamo prima che diventi un problema strutturale? Siamo in grado oggi di costruire un mercato del lavoro che sappia garantire un accesso adeguato ai più giovani, alle donne?

  • Gli Architetti dell’IA sono la Persona dell’Anno 2025 di TIME

    Gli Architetti dell’IA sono la Persona dell’Anno 2025 di TIME

    TIME nomina gli Architetti dell’IA Persona dell’Anno 2025. La copertina ricrea la foto iconica del 1932 con gli otto leader che stanno costruendo l’infrastruttura dell’intelligenza artificiale.

    Undici operai seduti su una trave d’acciaio, i piedi sospesi nel vuoto a 260 metri sopra Manhattan. Era il 20 settembre 1932, nel pieno della Grande Depressione, e quella foto – “Lunch Atop a Skyscraper” – divenne il simbolo di un’America che costruiva il proprio futuro con le mani, mattone dopo mattone, grattacielo dopo grattacielo.

    Novantatre anni dopo, TIME ha scelto di rievocare quell’immagine per raccontare un’altra rivoluzione. Sulla copertina del numero dedicato alla Persona dell’Anno 2025, gli operai sono stati sostituiti da otto figure in giacca e cravatta: i leader che stanno costruendo l’infrastruttura dell’intelligenza artificiale.

    Non più acciaio e cemento, ma chip, modelli linguistici, data center.

    È una scelta coraggiosa con un messaggio chiaro. E cioè che ci troviamo nel mezzo di una trasformazione paragonabile a quella che ridisegnò lo skyline di New York un secolo fa. E non solo.

    Siamo nel mezzo di una trasformazione simile a quella che cambiò il modo di lavorare, il modo di concepire il lavoro. Anche la IA sta cambiando il modo di lavorare e lo vedremo. Tutti temi alla base di questa scelta.

    Gli Architetti dell'IA sono la Persona dell'Anno 2025 di TIME
    Gli Architetti dell’IA sono la Persona dell’Anno 2025 di TIME

    Perché TIME ha scelto gli “Architetti dell’IA”

    La motivazione ufficiale è diretta: “Per aver inaugurato l’era delle macchine pensanti, per aver stupito e preoccupato l’umanità, per aver trasformato il presente e trasceso il possibile“. Ma c’è di più.

    Il 2025 è stato l’anno in cui l’intelligenza artificiale è passata da tecnologia emergente a infrastruttura pervasiva. ChatGPT ha superato gli 800 milioni di utenti settimanali attivi. L’84% degli studenti delle scuole superiori americane utilizza l’IA generativa per i compiti scolastici. E soprattutto, i modelli hanno smesso di limitarsi a rispondere: hanno iniziato a fare cose.

    Nick Turley, responsabile di ChatGPT in OpenAI, lo spiega così nell’articolo di TIME: “Vedere ChatGPT evolversi da partner conversazionale a qualcosa che può andare a fare vero lavoro per te è una transizione molto, molto importante che la maggior parte delle persone non ha ancora registrato“.

    È il passaggio dall’IA generativa all’IA agentica. E segna un cambio di paradigma.

    La copertina: operai del 1932 e architetti del 2025

    L’illustrazione di Jason Seiler ricrea la celebre “Lunch Atop a Skyscraper”, ma al posto degli operai immigrati – irlandesi, italiani, nativi americani – che costruirono il Rockefeller Center, siedono otto protagonisti della rivoluzione AI.

    Da sinistra a destra: Mark Zuckerberg (Meta), Lisa Su (AMD), Elon Musk (xAI), Jensen Huang (Nvidia), Sam Altman (OpenAI), Demis Hassabis (Google DeepMind), Dario Amodei (Anthropic), Fei-Fei Li (Stanford Human-Centered AI Institute e World Labs).

    Un parallelo evocativo. Nel 1932, quegli undici uomini rappresentavano una forza lavoro che stava letteralmente costruendo il futuro dell’America, con i muscoli, con il coraggio, spesso senza reti di sicurezza.

    Nel 2025, questi otto leader stanno costruendo qualcosa di altrettanto monumentale: l’infrastruttura computazionale su cui poggerà l’economia dei prossimi decenni.

    Ma c’è anche una differenza sostanziale. Gli operai del 1932 erano anonimi, ci sono voluti decenni per identificare anche solo due di loro. I costruttori del 2025 sono tra le persone più ricche e potenti del pianeta.

    Jensen Huang, a 62 anni, guida l’azienda con la maggiore capitalizzazione al mondo. Elon Musk è l’uomo più ricco della Terra.

    Il potere si è spostato. E la foto lo racconta senza bisogno di didascalie.

    Chi sono gli otto “Architetti dell’IA”

    Jensen Huang – CEO di Nvidia, l’azienda che produce i chip su cui gira praticamente tutta l’intelligenza artificiale contemporanea. Nvidia ha raggiunto i 5.000 miliardi di dollari di capitalizzazione. Huang è diventato consigliere informale di Donald Trump, che lo chiama regolarmente a tarda notte.

    Sam Altman – CEO di OpenAI, l’azienda che ha lanciato ChatGPT nel novembre 2022 e ha innescato la corsa all’IA generativa. Nel 2025, OpenAI ha completato la trasformazione in azienda for-profit e si prepara a ricevere investimenti per 500 miliardi di dollari attraverso il progetto Stargate.

    Elon Musk – Fondatore di xAI, l’ultima delle sue imprese, dedicata allo sviluppo di Grok. Ha costruito data center in tempi record. Rimane una figura controversa ma evidentemente centrale in questa fase.

    Mark Zuckerberg – CEO di Meta, ha integrato chatbot AI in Instagram, WhatsApp e Facebook. Ha avviato una campagna aggressiva di acquisizione di talenti, offrendo ai migliori ingegneri di machine learning compensi superiori a quelli dei giocatori professionisti.

    Lisa Su – CEO di AMD, sta costruendo un ecosistema software per competere con Nvidia. Nell’articolo di TIME dichiara: “Il 2025 è l’anno in cui l’IA è diventata davvero produttiva per le aziende“.

    Demis Hassabis – CEO di Google DeepMind, il laboratorio che ha sviluppato AlphaFold (previsione della struttura delle proteine) e continua a guidare la ricerca fondamentale. Mantiene un approccio cauto sui rischi: “Non sappiamo ancora abbastanza sull’IA per quantificare effettivamente il rischio“.

    Dario Amodei – CEO di Anthropic, l’azienda che sviluppa Claude e si posiziona come il laboratorio più attento alla sicurezza. Ha fatto una previsione che sta facendo discutere: l’IA potrebbe portare la disoccupazione al 20% nei prossimi cinque anni.

    Fei-Fei Li – Co-direttrice dello Stanford Human-Centered AI Institute e fondatrice di World Labs. È l’unica accademica del gruppo, e rappresenta la voce della ricerca etica e dello sviluppo responsabile.

    Gli Architetti dell'IA sono la Persona dell'Anno 2025 di TIME
    Gli Architetti dell’IA sono la Persona dell’Anno 2025 di TIME

    Come cambia il lavoro con la IA

    I numeri nell’articolo di TIME sono impressionanti. In Anthropic, Claude scrive fino al 90% del proprio codice. In Nvidia, strumenti come Cursor e Claude Code sono utilizzati dalla quasi totalità degli ingegneri. E questo ha permesso all’azienda di quadruplicare la produzione di chip raddoppiando solo il personale.

    Satya Nadella, CEO di Microsoft, ha rivelato che il 30% del codice dell’azienda è ora scritto dall’IA. Contemporaneamente, oltre il 40% dei licenziamenti recenti ha riguardato ingegneri software.

    I dati più aggiornati confermano la tendenza. Secondo la Federal Reserve di St. Louis, le occupazioni con maggiore esposizione all’IA hanno registrato aumenti della disoccupazione significativamente superiori alla media tra il 2022 e il 2025. Goldman Sachs stima che la disoccupazione tra i lavoratori tech di età compresa tra 20 e 30 anni sia aumentata di quasi 3 punti percentuali dall’inizio del 2025.

    Il World Economic Forum prevede che 92 milioni di posti di lavoro saranno eliminati entro il 2030. Ma anche che ne emergeranno 170 milioni di nuovi. Il saldo è positivo, ma il problema è la distribuzione: i nuovi lavori non saranno negli stessi luoghi, non richiederanno le stesse competenze, e non andranno alle stesse persone.

    Jensen Huang offre una prospettiva diversa: “Alcuni lavori scompariranno. Ma finché la domanda è alta per quella particolare industria, sono abbastanza fiducioso che l’IA guiderà produttività, crescita dei ricavi e quindi più assunzioni“. E aggiunge una frase che sta diventando un mantra: “Se non usi l’IA, perderai il lavoro a favore di qualcuno che la usa“.

    L’IA generativa lascia il passo all’IA agentica

    È questo il passaggio cruciale che emerge dall’articolo di TIME e che definirà il 2026. I modelli linguistici hanno acquisito nuove capacità: memoria (ricordano le conversazioni precedenti), accesso a strumenti esterni (possono cercare sul web, consultare database, eseguire codice), connessione ad altre fonti dati (email, cloud, calendari).

    Non si limitano più a generare testo. Ragionano, pianificano, eseguono.

    IA Agentica

    L’IA agentica – secondo la definizione di Gartner – è “un sistema di intelligenza artificiale autonomo che pianifica, ragiona e agisce per completare compiti con minima supervisione umana“.

    La differenza rispetto all’IA generativa è sostanziale: mentre ChatGPT risponde a un prompt, un agente AI può prendere un obiettivo complesso, scomporlo in sotto-compiti, eseguirli in sequenza, adattarsi agli imprevisti.

    BCG stima che gli agenti AI possano accelerare i processi aziendali del 30-50%. McKinsey parla di “paradigm shift”: otto aziende su dieci hanno implementato l’IA generativa, ma altrettante non hanno ancora registrato impatti significativi sui risultati. Gli agenti promettono di colmare questo divario.

    Capgemini riporta che l’82% delle organizzazioni pianifica di integrare agenti AI entro il 2026. Gartner prevede che entro il 2028, il 33% delle applicazioni software aziendali incorporerà funzionalità agentiche — rispetto a quasi zero nel 2023.

    La rivoluzione della IA e la questione europea

    C’è un’assenza evidente nella copertina di TIME: l’Europa.

    Otto figure, tutte americane (con l’eccezione di Hassabis, britannico) o cinesi di formazione americana. Nessun europeo.

    Non è un caso. L’articolo dedica ampio spazio alla competizione tra Stati Uniti e Cina. Il rilascio di DeepSeek a gennaio, definito “il momento Sputnik di Pechino“, ha scosso la Silicon Valley e accelerato la corsa. Ma l’Europa compare solo come spettatrice regolatrice.

    È una fotografia impietosa della nostra posizione. L’Unione Europea ha il Digital Services Act, l’AI Act, un quadro normativo avanzato.

    Ma non ha Nvidia, non ha OpenAI, non ha Anthropic. Non ha le infrastrutture adeguate per permettere che ci sia una “Nvidia” europea.

    Il quesito che dovremmo porci è se la regolamentazione (per quanto necessaria ovviamente), da sola, sia sufficiente a garantirci un ruolo in questa trasformazione. O se rischiamo di diventare consumatori di un’infrastruttura progettata e controllata altrove.

    Cosa succederebbe se l’Europa venisse isolata dal punto di vista digitale e tecnologico? Quale sarebbe il piano B?

    Rivoluzione IA, rischi e opportunità

    L’articolo di TIME non nasconde i rischi. Cita i casi di suicidio legati all’interazione con chatbot, il fenomeno della “psicosi da chatbot”, l’uso di deepfake per la disinformazione. Papa Leone XIV ha avvertito che l’IA potrebbe “manipolare i bambini e servire ideologie antiumane“.

    Dario Amodei stima che l’IA potrebbe portare la disoccupazione al 20% nei prossimi cinque anni. Demis Hassabis ammette che “c’è ancora un rischio significativo” nel non sapere se sarà facile mantenere il controllo di questi sistemi.

    Trump ha riassunto lo spirito del momento parlando direttamente a Huang durante una visita nel Regno Unito: “Non so cosa stai facendo qui. Spero che tu abbia ragione”.

    Il senso della copertina del TIME

    Lunch Atop a Skyscraper” fu scattata come foto promozionale per il Rockefeller Center. Una trovata pubblicitaria mascherata da momento spontaneo. Divenne il simbolo di un’epoca.

    La copertina di TIME del 2025 compie un’operazione simile. È una celebrazione, certo, ma anche un documento. Fissa un momento in cui il potere di plasmare il futuro si è concentrato nelle mani di poche persone. E questo concetto viene fissato con un’immagine che, come l’originale, rimarrà negli archivi.

    Nel 1932, quegli operai costruivano un grattacielo. Nel 2025, questi architetti costruiscono qualcosa di più ambizioso: l’infrastruttura su cui poggerà il pensiero automatizzato, l’economia algoritmica, forse la prossima fase della civiltà umana.

    È una responsabilità enorme. E la foto, con quegli otto leader (sei uomini e due donne) sospesi nel vuoto sopra Manhattan, lo racconta meglio di qualsiasi editoriale.

  • La IA e il lavoro umano, i casi Duolingo e Klarna

    La IA e il lavoro umano, i casi Duolingo e Klarna

    Duolingo taglia il lavoro umano, Klarna lo reintegra. Due scelte opposte e una verità, e cioè che l’IA da sola non basta. Due casi della stessa medaglia del rapporto tra uomo e macchina.

    Sicuramente ricorderete il caso Duolingo, di cui abbiamo parlato. L’azienda, nota per l’apprendimento delle lingue, ha scelto di diventare una realtà AI-first, decidendo di non rinnovare le collaborazioni esterne, in particolare con traduttori e revisori, per affidarsi completamente all’intelligenza artificiale nella produzione dei contenuti.

    Un passaggio netto per l’azienda, per cui l’IA diventa asse strategico per crescere, ridurre tempi e costi, e dare continuità alla visione dell’azienda. Ai collaboratori interni viene proposta formazione e coaching per aggiornare le competenze e gestire, di fatto, il controllo umano a valle del processo automatico. Ma è chiaro fin da subito che il centro della produzione si è spostato verso la macchina.

    Questo caso ha fatto discutere. Perché, da quando l’intelligenza artificiale generativa è entrata in scena in modo dirompente, si è tornati ciclicamente su un riflesso condizionato: la macchina sostituirà il lavoro umano?

    Ma la situazione attuale è ben diversa da questa narrazione semplicistica. No, la macchina non può sostituire l’uomo. Non oggi. E probabilmente, non domani.

    Ridurre il dibattito a uno scontro secco tra uomo e macchina, senza considerare il contesto, la complessità e le responsabilità, significa perdere una parte importante della riflessione. Ed è proprio qui che si inserisce il secondo caso di cui voglio parlarvi oggi. E cioè Klarna.

    La IA e il lavoro umano, i casi Duolingo e Klarna
    La IA e il lavoro umano, i casi Duolingo e Klarna

    Caso Klarna, un passo indietro per fare chiarezza

    Klarna, azienda svedese attiva nel settore dei pagamenti online, è diventata nota anche per il suo sistema di dilazione integrata al checkout. Ma la notizia che ci interessa è un’altra. Dopo un anno e mezzo di utilizzo intensivo dell’IA nel servizio clienti, con un’efficienza dichiarata del 75%, l’azienda fa un passo indietro.

    Tutto il customer care era stato affidato a un assistente virtuale basato su OpenAI, in grado di gestire richieste in oltre 35 lingue. Un’infrastruttura che, sulla carta, funzionava alla perfezione.

    Ma l’esperienza ha mostrato un’altra realtà. L’aumento delle lamentele da parte degli utenti, un calo della qualità del servizio e, soprattutto, l’assenza di empatia. Perché sì, l’intelligenza artificiale non è empatica.
    E l’empatia, nel servizio clienti, non è un optional.

    Alla luce di tutto questo, Klarna ha rivisto la sua strategia. L’intelligenza artificiale non viene abbandonata, ma affiancata da un ritorno dell’interazione umana, con l’obiettivo di garantire un’assistenza più completa, capace di rispondere anche ai casi più delicati o complessi.

    Un ribaltamento che porta a dire che non è l’uomo a cedere il passo all’IA, ma ancora oggi è l’IA ad avere bisogno dell’uomo per funzionare davvero.

    L’IA non è cosciente e non potrà sostituire l’essere umano

    In una delle puntate di ConversazioniAI, il format che conduco ogni lunedì alle 19 insieme a Federica Attore, è intervenuta la scienziata Mirella Mastretti, esperta di intelligenza artificiale. E in modo molto chiaro ha ricordato un punto fondamentale. L’IA non è in grado di sostituire l’uomo. E non lo sarà nel prossimo futuro.

    Perché? Perché non ha consapevolezza di sé, non ha coscienza, non ha desideri né intenzioni.
    E il giorno in cui dovesse acquisirli, ipotesi puramente teorica al momento, parleremmo di qualcosa di molto diverso da ciò che oggi intendiamo per “intelligenza artificiale generativa”. Un giorno che, allo stato attuale, non è affatto realistico.

    Due facce della stessa medaglia

    I casi di Duolingo e Klarna ci raccontano la stessa storia da due punti di vista opposti.
    Da una parte, la macchina che avanza, sostituendo il lavoro umano. Dall’altra, la macchina che si ferma, riconoscendo i suoi limiti.

    Entrambe le aziende stanno cercando la strategia più efficace per integrare l’IA nei propri processi. Non è una questione ideologica. Si tratta di una questione di sostenibilità, di efficienza, ma anche di qualità, fiducia, empatia, relazione.

    Ecco perché serve un approccio più profondo, più lucido e meno superficiale.
    Non basta dire “funziona” o “non funziona”. Ogni azienda, e ogni professionista, è chiamato a valutare come adottare l’IA nel modo più responsabile e controllato possibile, mantenendo il presidio umano come elemento indispensabile.

    Perché la verità è più semplice di quella che siamo portati a considerare. L’IA generativa ha ancora, e lo sarà ancora a lungo, bisogno dell’intelligenza umana.
    E questo, al netto di ogni entusiasmo tecnologico, è un dato di fatto.

  • Il Lavoro e l’Intelligenza Artificiale: il caso Duolingo

    Il Lavoro e l’Intelligenza Artificiale: il caso Duolingo

    Duolingo ha annunciato una svolta “AI-first”: meno collaboratori esterni, più automazione nei processi e nuovi criteri per assunzioni e valutazioni. Un segnale concreto di un cambiamento profondo nel rapporto tra IA e lavoro umano. Cosa comporta davvero questa decisione?

    Duolingo, popolare piattaforma per l’apprendimento delle lingue, ha comunicato ai dipendenti un importante cambio di rotta: la società diventerà “AI-first” (cioè darà priorità all’intelligenza artificiale) e smetterà gradualmente di utilizzare collaboratori esterni per i compiti che l’IA è in grado di svolgere​.

    L’annuncio, diffuso dal co-fondatore e CEO Luis von Ahn in un’email interna poi pubblicata su LinkedIn, sottolinea la necessità di “ripensare gran parte del nostro modo di lavorare” nell’era dell’IA​.

    In altre parole, i piccoli aggiustamenti ai metodi tradizionali non bastano più. Occorre una revisione più radicale dei processi per sfruttare appieno le nuove tecnologie.

    Nella comunicazione ai dipendenti, von Ahn ha delineato alcune misure concrete per guidare questa transizione “AI-first”​:

    • Stop a collaborazioni esterne: Duolingo smetterà di usare collaboratori esterni per le attività che possono essere gestite dall’IA​.

    • IA come requisito nelle assunzioni: l’uso efficace dell’IA diventerà un fattore valutato nelle nuove assunzioni​.

    • Valutazioni di performance con l’IA: l’abilità di utilizzare l’IA inciderà anche sulle revisioni delle performance dei dipendenti esistenti​.

    • Assunzioni solo se l’IA non basta: nuovi inserimenti in organico (headcount) saranno approvati solo se un team non può automatizzare di più il proprio lavoro​.

    • Riorganizzazione dei processi: ogni area dell’azienda lancerà iniziative specifiche per cambiare alla radice il modo di operare, integrando l’IA dove possibile​.

    Lavoro e intelligenza artificiale, il caso duolingo
    Lavoro e intelligenza artificiale, il caso duolingo

    Le motivazioni di Duolingo: efficienza e mission aziendale

    Luis von Ahn tiene a precisare che questa svolta non significa disinteressarsi delle persone. “Duolingo resterà un’azienda che ha a cuore i propri dipendenti… non si tratta di rimpiazzare i Duos (n.d.r.: i membri del team) con l’IA”, ha scritto il CEO, usando il nomignolo interno per indicare i dipendenti​.

    L’obiettivo dichiarato è piuttosto “rimuovere colli di bottiglia” e liberare il potenziale del personale, permettendo ai team di “concentrarsi su lavoro creativo e problemi reali, non su compiti ripetitivi”​. Per riuscirci, l’azienda promette formazione, mentorship e strumenti AI adeguati a tutti i livelli, così che i dipendenti possano aggiornare le proprie competenze.

    Dal punto di vista strategico, Duolingo vede nell’IA un mezzo per accelerare la sua mission educativa. “L’IA non è solo un incremento di produttività. Ci aiuta ad avvicinarci alla nostra missione”, afferma von Ahn​.

    La piattaforma offre corsi in decine di lingue e per insegnare efficacemente ha bisogno di una quantità enorme di contenuti, dagli esercizi alle traduzioni. Creare tutto manualmente richiederebbe anni: “farlo a mano non è scalabile… senza l’IA ci vorrebbero decenni per offrire questi contenuti a tutti i nostri studenti. Abbiamo il dovere di fornire loro questo materiale il prima possibile”​.

    In quest’ottica, l’adozione di sistemi AI serve a scalare l’offerta didattica in modo rapido, raggiungendo più utenti senza sacrificare la qualità dell’insegnamento. L’azienda paragona questa scelta a quando, nel 2012, decise di puntare tutto sul mobile prima di altri: allora fu la chiave del suo successo, e oggi la nuova piattaforma da cavalcare è l’Intelligenza Artificiale​.

    La collaborazione con ChatGPT

    Negli ultimi anni la società ha integrato diverse soluzioni di IA generativa all’interno della sua app per migliorare l’esperienza utente. Già a marzo 2023, ad esempio, Duolingo ha annunciato una partnership con OpenAI per sfruttare GPT-4, lanciando un piano in abbonamento chiamato Duolingo Max.

    Oltre alle funzioni rivolte direttamente agli studenti, Duolingo sta usando l’IA anche dietro le quinte, per creare e tradurre i contenuti didattici. Un portavoce dell’azienda ha confermato che Duolingo ha intensificato gli investimenti in strumenti di AI generativa come ChatGPT e ora li impiega per produrre contenuti a un ritmo molto più veloce di prima​.

    In concreto, la società ha iniziato a generare automaticamente frasi, dialoghi ed esercizi nella lingua di destinazione, attività che in precedenza richiedevano il lavoro paziente di traduttori e linguisti umani. L’IA viene addestrata sul vasto patrimonio di dati linguistici di Duolingo e poi supervisionata da esperti in carne e ossa per assicurare che le traduzioni e gli esempi siano accurati e naturali.

    Proprio questa automazione ha consentito a Duolingo di ridurre il bisogno di traduttori umani esterni, aprendo la strada al taglio dei contratti annunciato di recente. Von Ahn ha citato come “una delle migliori decisioni recenti” quella di aver sostituito un processo lento e manuale di creazione dei contenuti con uno alimentato dall’IA, grazie al quale si possono proporre materiali che prima avrebbero richiesto anni di lavoro​.

    Inoltre, l’IA sta sbloccando nuove funzionalità: il CEO ha rivelato che stanno sviluppando funzionalità innovative (come una modalità “Video Call” educativa) che prima erano “impossibili da realizzare senza le capacità dell’AI”​.

    Impatto su lavoratori interni ed esterni: nuove competenze

    La scelta di abbracciare l’AI-first ha ricadute dirette sul personale di Duolingo, sia interno che esterno.

    Sul fronte degli impiegati a tempo indeterminato, l’azienda assicura che nessuno perderà il posto in favore di un robot. L’idea è di far evolvere i ruoli, non di eliminarli. Anzi, i vertici insistono che i loro “Duos” (dipendenti) sono e saranno valorizzati, liberati dai compiti noiosi e supportati nel l’apprendimento delle nuove tecnologie.

    È chiaro che le nuove assunzioni saranno più selettive. D’ora in poi chi entra in azienda dovrà dimostrare di saper sfruttare l’IA come acceleratore del proprio lavoro, poiché questa abilità diventa un’aspettativa di base (lo stesso concetto è stato ribadito di recente anche dal CEO di Shopify​).

    Anche le valutazioni del personale esistente cambieranno. Usare l’IA efficacemente farà parte dei criteri di performance, spingendo tutti a integrare questi strumenti nel flusso di lavoro quotidiano. In sintesi, in Duolingo il collaboratore ideale è destinato a diventare un “operatore aumentato dall’IA”, capace di moltiplicare la propria produttività affiancando al proprio know-how umano le capacità delle macchine.

    Diverso è il discorso per i lavoratori esterni e collaboratori a progetto, che sono i primi a subire i tagli.

    Già a fine 2023 Duolingo ha concluso anticipatamente o non rinnovato circa il 10% dei contratti di traduttori freelance​, riducendo sensibilmente i team che si occupavano di localizzazione dei corsi. L’azienda ha tenuto a precisare che non si è trattato di veri e propri “licenziamenti”, ma di mancati rinnovi al termine naturale dei contratti a tempo​tech.co.

    Ciò non toglie che il risultato sia stato un alleggerimento dell’organico esterno: meno traduttori umani e più traduzioni affidate all’IA.

    Un ex-collaboratore, che aveva lavorato per Duolingo per cinque anni, ha raccontato in un post diventato virale su Reddit come il suo team di quattro traduttori sia stato ridotto a due persone dopo questa svolta strategica​.

    I pochi traduttori rimasti ora hanno principalmente il compito di revisionare i contenuti generati dall’intelligenza artificiale, controllando che siano accettabili e correggendo eventuali errori​.

    Questa testimonianza illustra bene la nuova situazione. L’IA produce la bozza iniziale di esercizi e traduzioni, mentre l’occhio umano interviene come supervisore di qualità.

    Per i lavoratori coinvolti, interni o esterni che siano, la transizione non è indolore. Adattarsi significa acquisire competenze completamente nuove, cambiare abitudini e — comprensibilmente — affrontare l’incertezza sul proprio futuro professionale.

    Duolingo insiste che il cambiamento sarà positivo e di stimolo per i dipendenti, ma c’è chi teme che, in prospettiva, una volta superati i “colli di bottiglia” iniziali, l’azienda possa scoprire di poter fare a meno di un numero crescente di persone. Del resto, la politica sulle nuove assunzioni (“prima prova con l’IA, poi eventualmente aggiungi una persona”) fa intuire che la crescita dell’organico umano rallenterà, puntando invece su soluzioni automatizzate.

    Allen & Company Annual Conference Draws Media And Tech Leaders To Sun Valley
    Luis von Ahn, cofounder e CEO Duolingo

    Reazioni e opinioni: entusiasmo per l’innovazione o rischio per il lavoro?

    La notizia della svolta AI-first di Duolingo ha scatenato dibattiti accesi all’esterno, tra esperti del settore, utenti e gli stessi collaboratori coinvolti. Sui social media e forum online molte voci si sono levate criticando l’azienda per la decisione di sostituire i traduttori con “robot”.

    Nel thread Reddit citato in precedenza, la maggioranza dei commenti esprimeva sdegno per l’operato di Duolingo, mostrando solidarietà verso i contrattisti lasciati a casa​. Alcuni utenti hanno accusato la piattaforma di tradire la propria filosofia, dal momento che Duolingo ha sempre fatto leva su contenuti creati (e voci registrate) da madrelingua umani per garantire autenticità nelle lezioni.

    Affidarsi ora alle traduzioni automatiche potrebbe, secondo questi critici, indebolire la qualità didattica e l’affidabilità percepita del prodotto.

    Altri osservatori, pur dispiaciuti per la perdita di posti di lavoro, hanno inserito la vicenda in un contesto più ampio. “Vedremo storie del genere quasi ogni giorno. Renderà tutto molto più difficile per le persone che cercano di costruirsi una carriera” commenta amaramente un utente, alludendo al fatto che il trend di rimpiazzare lavoratori con alternative più veloci ed economiche basate sull’IA sta diventando generalizzato​.

    Il dibattito è aperto. Da un lato c’è chi accoglie con entusiasmo l’uso dell’IA per aumentare l’efficienza e liberare la creatività umana dai lavori noiosi; dall’altro c’è chi mette in guardia dai rischi sociali (disoccupazione, precarizzazione, perdita di competenze artigianali) e dai limiti attuali dell’IA stessa, che non può ancora sostituire pienamente il giudizio e la sensibilità umana.

    Implicazioni per il settore tech e il futuro del lavoro con l’IA

    L’approccio “AI-first” sposato da Duolingo solleva interrogativi importanti sul futuro del lavoro nell’industria tecnologica (e non solo). Se un tempo l’automazione minacciava soprattutto impieghi manuali o di catena di montaggio, l’avanzata dell’IA generativa punta direttamente a mansioni cognitive e creative, come scrivere testi, tradurre, programmare, progettare grafica e persino prendere decisioni basate su dati.

    Il caso Duolingo mostra che le aziende sono sempre più disposte a ridefinire i ruoli professionali attorno a ciò che l’IA sa fare meglio, assegnando alle persone compiti dove il valore aggiunto umano è insostituibile (strategia, creatività, empatia, supervisione qualitativa).

    In quest’ottica, potremmo assistere alla nascita di nuovi profili professionali, come l’esperto in prompt e IA (il cui lavoro è guidare e controllare i sistemi intelligenti), ma anche alla scomparsa graduale di figure tradizionali qualora le macchine dimostrino di poterle rimpiazzare in modo soddisfacente.

    Per il settore tech, abbracciare l’IA in modo così pervasivo può portare un salto di produttività e innovazione. Duolingo, ad esempio, conta di sviluppare funzionalità didattiche rivoluzionarie e di moltiplicare i contenuti offerti grazie all’IA, guadagnando un vantaggio competitivo.

    Anche altre aziende che adotteranno un modello simile potrebbero riuscire a offrire prodotti migliori a costi minori, beneficiando di algoritmi instancabili che lavorano 24/7. Si delinea un possibile scenario in cui le aziende “snelle” potenziate dall’IA diventano la norma: organici ridotti all’osso ma altamente specializzati, coadiuvati da un esercito silenzioso di agenti artificiali. Questo potrebbe mettere pressione sulle aziende più tradizionali, costrette a tenere il passo per non rimanere escluse dal mercato.

    D’altro canto, le implicazioni sociali di questa trasformazione non possono essere ignorate. Se molte imprese seguissero la strada di Duolingo, interi settori potrebbero veder calare la domanda di lavoro umano.

    I lavoratori dovranno puntare sempre più sulla formazione continua per acquisire competenze complementari all’IA; le aziende dovranno investire in riqualificazione del personale e gestire con responsabilità le transizioni, evitando approcci puramente estrattivi; le istituzioni potrebbero dover aggiornare le normative sul lavoro e i sistemi di welfare per far fronte a un mondo in cui la carriera di una persona potrebbe essere più volatile e interdipendente dalle disruption tecnologiche.

    In conclusione, il “caso Duolingo” offre uno sguardo su ciò che sarà sul futuro prossimo. Da una parte, l’innovazione spinta dall’IA promette strumenti educativi più efficaci, servizi più accessibili e un mondo in cui le persone sono libere dai lavori più tediosi. Dall’altra, il rapporto fra lavoro e IA entra in una fase delicata, in cui sarà fondamentale trovare un nuovo equilibrio. La sfida è valorizzare l’apporto insostituibile dell’essere umano pur accogliendo i benefici dell’automazione.

    L’equilibrio non è scontato e si costruirà attraverso scelte come quelle di Duolingo, che funge da laboratorio di questa convivenza tra lavoratori in carne e ossa e intelligenze artificiali.

    Il modo in cui l’azienda gestirà questa transizione – e come risponderanno i suoi utenti e dipendenti – potrà fornire indicazioni preziose a tutte le realtà che si apprestano ad affrontare la medesima sfida.

  • Il mondo del lavoro nell’era della IA, secondo LinkedIn

    Il mondo del lavoro nell’era della IA, secondo LinkedIn

    Come sta cambiando il mondo del lavoro nell’era della IA? I dati diffusi da LinkedIn sulle skill professionali in crescita, ci aiutano a scoprire le competenze necessarie per affrontare questo grande cambiamento.

    In un momento in cui si parla, quasi quotidianamente, di come cambierà il lavoro nell’era della IA, ecco che LinkedIn ci offre una bussola per orientarci tra i cambiamenti in atto.

    Con il recente rapporto Skills on the Rise 2025, la piattaforma di social business media più grande al mondo ha definito le 15 competenze che domineranno il mercato, negli Usa e in Europa, nei prossimi mesi.

    Anche se l’Italia non è citata esplicitamente, queste tendenze emerse parlano chiaro. L’intelligenza artificiale e le soft skills saranno il cuore del mercato del lavoro anche da noi.

    E c’è una sorpresa – o forse no – al primo posto: l’AI Literacy, ovvero la capacità di comprendere e utilizzare l’intelligenza artificiale.

    Si tratta di un segnale chiaro. Il futuro è già qui, e chi vuole rimanere competitivo deve imparare a parlare la lingua della IA.

    Un panorama in trasformazione

    Il dato che colpisce di più arriva da una previsione: entro il 2030 (dal 2015), il 70% delle competenze richieste per la maggior parte dei lavori sarà diverso da oggi.

    Non è fantascienza, ma una realtà spinta dall’adozione sempre più accelerata e capillare dell’IA in ogni settore.

    LinkedIn, analizzando i profili dei suoi utenti e le offerte di lavoro pubblicate, ha stilato una classifica che mescola hard e soft skills. E il messaggio è evidente: non basta più essere specialisti in un solo campo, serve una visione d’insieme.

    Dopo l’AI Literacy, troviamo competenze come la gestione del cambiamento, il pensiero critico e la leadership. Ma anche skill più tecniche come la gestione dei dati e la sicurezza informatica.

    Il mondo del lavoro nell’era della IA, secondo LinkedIn
    Il mondo del lavoro nell’era della IA, secondo LinkedIn

    Perché l’AI Literacy è la regina del 2025

    Non è un caso che l’alfabetizzazione all’intelligenza artificiale sia in cima alla lista, un po’ ovunque.

    Oggi l’IA non è più un optional. Dalle aziende che ottimizzano i processi produttivi ai professionisti che usano tool come ChatGPT per scrivere report o analizzare dati, questa tecnologia sta ridefinendo il modo in cui lavoriamo.

    Ma attenzione, non si tratta solo di sapere “premere un pulsante”. L’AI Literacy significa capire come funzionano questi strumenti, interpretarne i risultati e integrarli in modo etico e strategico nel proprio flusso di lavoro. È una competenza trasversale, che tocca tanto il marketer quanto l’ingegnere. Tanto per chiarirci.

    Non solo tecnologia: il ritorno delle soft skills

    Accanto alle abilità tecniche, il rapporto di LinkedIn dà spazio a quelle che abbiamo sempre definito “soft skills” – e che oggi sono tutt’altro che secondarie.

    Comunicazione, problem solving e capacità di adattamento al cambiamento sono tra le protagoniste.

    Un esempio? La gestione del cambiamento, seconda in classifica, riflette la necessità di navigare in un contesto lavorativo sempre più fluido, dove le certezze di ieri non valgono più. È un invito a essere resilienti, un tema che torna spesso quando si parla di futuro del lavoro.

    La “competenza” del pensiero critico

    Tra queste si fa strada anche la capacità di “pensiero critico”. Ho già detto in altre occasioni che questa soft skill assume, e assumerà, uno spazio sempre più rilevante.

    In un mondo dove l’intelligenza artificiale (IA) domina i processi e i dati inondano ogni decisione, la capacità di analizzare, valutare e prendere decisioni consapevoli diventa una sorta di ancora di salvezza. Ma cosa significa davvero nel contesto europeo?

    L’IA può elaborare dati e suggerire soluzioni, ma non sa “pensare fuori dagli schemi” né mettere in discussione i propri output. Il pensiero critico serve a interpretare i risultati dell’IA, valutarne l’affidabilità e adattarli a contesti locali.

    Pensiamo a un responsabile marketing che usa un tool di analisi predittiva: senza la capacità di chiedersi “questi dati sono davvero rappresentativi?” o “questa strategia ha senso per il mio pubblico?”, l’automazione rischia di diventare un boomerang.

    Il pensiero critico entra in gioco come abilità per affrontare problemi complessi. Non si tratta solo di trovare risposte, ma di fare le domande giuste.

    In Europa, la digitalizzazione dei processi, la spinta verso modelli ibridi di lavoro e l’urgenza climatica stanno cambiando profondamente le priorità aziendali.

    Come cambieranno le competenze

    In questo scenario, secondo il World Economic Forum, entro il 2027 il 44% delle competenze dei lavoratori dovrà essere aggiornato, e oltre il 75% delle aziende in Europa ha dichiarato di voler investire in upskilling e reskilling nei prossimi due anni.

    Ma c’è di più: la conoscenza nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è oggi tra le skill in crescita in Germania e Regno Unito. È un segnale chiaro del ruolo che strumenti come ChatGPT, Gemini o Claude stanno giocando non solo nella creazione di contenuti, ma anche nei processi di decision-making, ricerca, assistenza e relazione con il cliente.

    L’IA non sostituisce, ma ridisegna

    Il dibattito su come l’intelligenza artificiale stia impattando il lavoro resta aperto. Se da una parte c’è chi teme la sostituzione, dall’altra emerge un’interpretazione più concreta e matura: l’IA non elimina il lavoro, ma lo ridisegna.

    Serve quindi un cambio di mentalità.

    I lavoratori che sapranno collaborare con l’IA, comprenderne la logica, sfruttarne le potenzialità nei contesti giusti, saranno più preparati ad affrontare un mercato del lavoro in continua evoluzione. Ecco perché l’AI literacy è diventata una skill diffusa non solo tra i tecnici, ma anche tra chi lavora nel marketing, nella comunicazione, nelle vendite, nel customer service.

    Differenze per paese

    LinkedIn adatta le classifiche in base alle specificità dei mercati del lavoro locali. Ad esempio:
    • India: la lista dà più peso a competenze tecniche come Code Review (2° posto), Debugging, e Prompt Engineering, oltre a soft skills come Creativity and Innovation (1° posto) e Strategic Thinking. AI Literacy è presente ma non al primo posto.
    • Germania: competenze legate all’ingegneria e alla manifattura (es. Software Design, Process Optimization) sono più prominenti, insieme a Cybersecurity, vista l’importanza della protezione dati nell’UE.
    • Francia: soft skills come Comunicazione e Adattamento salgono in classifica, insieme a Customer Engagement, per il focus su servizi e relazioni con i clienti.
    • Regno Unito: AI Literacy e Data Management sono alte, ma anche Regulatory Compliance emerge per via del contesto normativo post-Brexit.

    Una “media” delle 15 competenze

    Ecco una media delle competenze, considerando la frequenza con cui una competenza appare nelle prime posizioni tra i vari paesi e la sua rilevanza globale:
    1. AI Literacy – sempre tra le prime, fondamentale ovunque per l’impatto dell’IA.
    2. Communication – ricorre in tutte le liste, essenziale in contesti ibridi e multiculturali.
    3. Adaptability – alta priorità per la rapidità dei cambiamenti globali.
    4. Critical Thinking – valutata ovunque per risolvere problemi complessi.
    5. Creativity and Innovation – spicca in India e compare spesso altrove.
    6. Leadership – costante per guidare team in transizione.
    7. Problem Solving – universale, soprattutto in India e USA.
    8. Data Management – cresce con la digitalizzazione, rilevante in UK e Germania.
    9. Cybersecurity – priorità in Europa (es. Germania) e USA.
    10. Change Management – frequente per gestire trasformazioni aziendali.
    11. Process Optimization – importante in contesti industriali (es. Germania).
    12. Stakeholder Management – ricorre in India e UK per relazioni strategiche.
    13. Large Language Model (LLM) Development – specifica ma in crescita, specie in tech hub.
    14. Market Analysis – rilevante per strategie di business globali.
    15. Conflict Resolution – emerge in USA e Francia per dinamiche lavorative.

    Le competenze che contano nel 2025 per la IA
    Le competenze che contano nel 2025 per la IA

    Come cambierà il lavoro nei prossimi anni

    La trasformazione è già in atto. Le professioni stanno cambiando forma, alcune si ibridano, altre spariscono o si trasformano profondamente. Allo stesso tempo, ne stanno emergendo di nuove.

    Ciò che sta accadendo oggi non è solo un aggiornamento delle competenze, ma una ristrutturazione dei modelli professionali. Le organizzazioni più lungimiranti stanno già investendo per costruire team capaci di:

    • apprendere in modo continuo;

    • integrare strumenti digitali e umani;

    • gestire il cambiamento come una costante;

    • lavorare in contesti multiculturali e distribuiti.

    In tutto questo, torna centrale una visione più ampia della formazione: non più solo tecnica, ma culturale e umana. La capacità di imparare, di leggere la complessità, di agire con consapevolezza e senso critico diventa la vera risorsa scarsa del futuro.

    Alla fine per abbracciare il cambiamento non resta che imparare, imparare sempre. Studiare, approfondire per abbracciare il cambiamento.

    Guarda e ascolta il video

    [L’immagine di copertina, come quelle che accompagnano le condivisioni sui canali social media, è stata realizzata da Franz Russo usano il modello di generazione delle immagini Chatgpt-4o]

  • Projects di ChatGPT, come funziona e a chi può essere utile

    Projects di ChatGPT, come funziona e a chi può essere utile

    Projects di ChatGPT è la nuova dashboard di OpenAI per organizzare progetti, collaborare in tempo reale e gestire materiali in un unico spazio. Ecco come la IA semplifica il lavoro.

    Il mese di dicembre è spesso associato ai regali, e quest’anno OpenAI non ha fatto eccezione, portando una nuova funzionalità per i suoi utenti: Projects di ChatGPT.

    Parte del programma “12 Days of OpenAI“, che celebra la chiusura di un anno ricco di innovazioni, Projects si propone come uno strumento fondamentale per chi cerca un modo più organizzato e collaborativo per gestire il proprio lavoro. QUi vedremo la motivazione che ha spinto OpenAI in questa direzione, come opera questa nuova funzionalità e a chi potrebbe essere utile.

    Il regalo di Natale di OpenAI per la produttività

    La decisione di OpenAI di lanciare Projects proprio in questo periodo non è casuale. Con l’iniziativa natalizia “12 Days of OpenAI”, l’azienda celebra la propria community offrendo nuove funzionalità che non solo migliorano l’esperienza utente, ma puntano a ridefinire il modo in cui lavoriamo.

    L’idea di Projects nasce dall’osservazione di un bisogno sempre più evidente: uno spazio integrato per gestire, raccogliere e condividere informazioni senza dover abbandonare l’interfaccia di ChatGPT.

    Come ormai sappiamo bene, l’uso della IA Generativa, come quella di ChatGPT, è sempre più esteso a tutti il livelli.

    Ma di fronte a tutte le possibilità che ChatGPT offre, OpenAI ha cercato di soddisfare quella che in effetti era una grande necessita per gli utenti. Ossia creare un luogo all’interno del quale organizzare meglio i lavori. Raggruppandoli in diversi progetti in modo da avere tutto sotto controllo.

    Projects mira a colmare questo vuoto, offrendo una soluzione centralizzata che semplifica e ottimizza il flusso di lavoro.

    Projects di ChatGPT, come funziona e a chi può essere utile
    Projects di ChatGPT, come funziona e a chi può essere utile

    Come funziona Projects di OpenAI

    Projects di ChatGPT è accessibile direttamente dall’interfaccia principale di ChatGPT e si presenta come una dashboard dedicata alla gestione del lavoro. Vediamo nel dettaglio come si usa e quali sono le sue funzionalità principali:

    Creazione e organizzazione dei progetti

    Ogni utente può creare un nuovo progetto, che diventa uno spazio dedicato in cui raccogliere appunti, materiali e idee. Questo spazio è facilmente navigabile e personalizzabile, consentendo di strutturare il lavoro in sezioni o task specifici.

    Raccolta dei materiali di lavoro

    Projects permette di caricare file come documenti, immagini o fogli di calcolo, creando un archivio centralizzato. Inoltre, ChatGPT può utilizzare questi file per generare analisi, riassunti o nuove idee. È possibile aggiungere ai singoli progetti tutte le conversazioni che avete aperto con ChatGPT e ritrovarle tutte in un unico cruscotto di lavoro.

    Collaborazione in tempo reale

    Una delle caratteristiche più interessanti è la possibilità di invitare altri utenti a partecipare a un progetto. I membri del team possono visualizzare, modificare e aggiungere contenuti, rendendo Projects un vero strumento collaborativo.

    Traccia delle modifiche

    Ogni modifica viene registrata, consentendo di monitorare l’evoluzione del progetto nel tempo e di tornare a versioni precedenti se necessario.

    Integrazione con strumenti esterni

    Projects supporta l’integrazione con app come Google Drive, Trello o Slack, facilitando l’importazione e l’esportazione di materiali.

    Personalizzazione e automazione

    Grazie all’intelligenza artificiale, Projects può suggerire priorità, generare promemoria e automatizzare alcune attività ripetitive, aumentando la produttività complessiva.

    A chi può essere utile Projects di OpenAI

    La versatilità di Projects lo rende uno strumento adatto a diverse categorie di utenti. Ecco alcuni esempi:

    Professionisti freelance

    Creativi, consulenti e scrittori possono utilizzare Projects per gestire i propri lavori. La capacità di raccogliere materiali in un unico spazio e generare contenuti direttamente con ChatGPT è un vantaggio competitivo.

    Collaborazione in Team

    Aziende e gruppi di lavoro che si affidano alla collaborazione possono trovare in Projects uno strumento ideale per centralizzare informazioni, assegnare compiti e monitorare il progresso.

    Ricercatori e studenti

    Projects è perfetto per organizzare ricerche, raccogliere fonti e annotare idee, mantenendo tutto ordinato e facilmente accessibile.

    Project Manager di progetti complessi

    Chi lavora su progetti che richiedono una gestione precisa di risorse, materiali e tempistiche troverà in Projects un alleato indispensabile.

    Perché usare Projects di ChatGPT

    Il vero valore di Projects risiede nella sua integrazione con ChatGPT. Non è solo uno strumento di gestione, ma una piattaforma in cui l’intelligenza artificiale diventa un partner attivo. La possibilità di generare contenuti, analizzare dati e collaborare rende Projects un passo avanti rispetto agli strumenti tradizionali.

    Con Projects, OpenAI ha fatto molto più che aggiungere una nuova funzionalità: ha creato un ecosistema che rende la produttività più semplice, intelligente e collaborativa.

    Un regalo perfetto perfetto in questo momento.

    OpenAI continua con la sua iniziativa “12 Days of OpenAI” fino al 25 dicembre 2024, offrendo altre novità per rendere l’esperienza con ChatGPT sempre più ricca e innovativa.

    [Tutte le immagini di questo articolo e delle condivisioni sui canali socia sono state realizzate attraverso IA Generativa]

  • Il lavoro e le competenze nell’era dell’Intelligenza Artificiale

    Il lavoro e le competenze nell’era dell’Intelligenza Artificiale

    Una recente ricerca analizza l’effetto dell’Intelligenza Artificiale sul mondo del lavoro, con focus su professioni emergenti, necessità di upskilling e crescita dei green jobs entro il 2030.

    Ormai da un po’ di tempo ci stiamo dedicano a comprendere quanto l’Intelligenza Artificiale stia cambiando la nostra società. E, soprattutto, il nostro modo di lavorare e interagire. Una ricerca molto interessante, condotta da ManpowerGroup, EY e Sanoma, ci svela come, entro il 2030, 8 professioni su 10 subiranno cambiamenti rilevanti, con un’ascesa delle professioni informatiche e tecnologiche parallela a quella dei servizi di cura e assistenza alla persona.

    Secondo il modello predittivo elaborato dalla ricerca, grazie a tecniche di Intelligenza Artificiale (IA) e algoritmi di machine learning, la domanda di lavoro in Italia continuerà a crescere, anche se con un rallentamento atteso a partire dal 2024, che diverrà più marcato dal 2027. Questo rallentamento è correlato all’adozione crescente di soluzioni IA e robotica avanzata nelle aziende.

    lavoro competenze Intelligenza artificiale 2023 franzrusso.it

    Crescita e declino: professioni rimodellate dall’IA

    L’IA influenzerà in modo differenziato i diversi settori: da un lato aumenterà la domanda in settori tecnologicamente maturi (9 su 23) e in quelli legati alla trasformazione dei servizi e delle competenze; dall’altro, ridurrà la domanda in settori come banche e assicurazioni, già impegnati in percorsi di ristrutturazione tecnologica.

    Le previsioni dettagliate mostrano una crescita della domanda legata all’IA per professioni eterogenee, dai profili ingegneristici e fisici (+7%) a quelli creativi e manageriali. I dati specifici evidenziano ad esempio:

    • Ingegneri industriali e gestionali: +68%
    • Registi: +59%
    • Specialisti nella commercializzazione di beni e servizi: +46%
    • Fisici: +45%
    • Imprenditori e amministratori di grandi aziende nei servizi alle imprese e alle persone: +45%
    • Direttori e dirigenti del dipartimento finanza ed amministrazione: +32%
    • Specialisti dell’organizzazione del lavoro: +30%
    • Specialisti dell’economia aziendale: +29%
    • Specialisti dei sistemi economici: +29%
    • Analisti di mercato e psicologi dello sviluppo e dell’educazione: +27%
    • Architetti e pianificatori paesaggisti: +24%

    In parallelo, alcune professioni vedranno una significativa decrescita:

    • Intervistatori e rilevatori professionali: -64%
    • Venditori a distanza: -63%
    • Centralinisti: -60%
    • Croupiers: -58%
    • Personale non qualificato nei servizi di ristorazione: -52%

    Implicazioni sul Lavoro, enfasi sulla Sostenibilità

    Queste tendenze implicano una transizione verso lavori che richiedono un alto livello di qualifica e competenze ibride, sia tecnologiche che di settore, come nella ricerca e sviluppo e nel marketing.

    Emergerà una maggiore enfasi sulla sostenibilità, con una crescita dei green jobs e una domanda trasversale di green skills, essenziali per il miglioramento dell’impatto ambientale delle aziende.


    LEGGI ANCHE:

    Il 51% degli italiani pensa che l′Intelligenza Artificiale ridurrà il lavoro


    L’upskilling e il reskilling diventano quindi critici per preparare la forza lavoro attuale e futura. Le aziende e i sistemi educativi dovranno collaborare per allineare le offerte formative con le esigenze del mercato, evitando squilibri e talent shortage.

    Il modello predittivo utilizzato dalla ricerca stima anche il mismatch in uscita dai percorsi universitari italiani. Si verificherà un significativo disallineamento tra le competenze dei neolaureati italiani e i lavori di primo impiego nel corso del decennio, soprattutto in uscita dai percorsi STEM.

    Si può consultare, e scaricare, l’intera ricerca da questo link su www.competenze2030.it.

  • Tech Vision 2023, l′AI guida il cambiamento del lavoro

    Tech Vision 2023, l′AI guida il cambiamento del lavoro

    La Tech Vision 2023 mette al centro l’Intelligenza Artificiale Generativa. Secondo lo studio di Accenture fino al 40% delle ore lavorative potrà essere potenziato dall’IA basata sul linguaggio. E l’AI porterà alla creazione di 2,5 milioni di nuovi lavori.

    L’ultima edizione del report Accenture Technology Vision 2023Quando gli atomi incontrano i bit” indaga le tendenze che caratterizzeranno il futuro dello sviluppo tecnologico. Questo studio si propone di anticipare i principali trend che avranno un impatto significativo sulle imprese e sui consumatori, nei prossimi anni. Uno dei principali punti di interesse di questo rapporto è l’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa e le sue implicazioni per il mondo degli affari e della ricerca scientifica.

    L’Intelligenza Artificiale Generativa, insieme ad altre tecnologie all’avanguardia, sta aprendo la strada a un nuovo futuro in cui la fusione tra digitale e fisico va oltre la creazione di nuovi prodotti e servizi. Questa convergenza si sta rivelando essere il traino di una nuova era di scoperte scientifiche. Sotto il focus principale del report, troviamo anche l’importanza dell’aggregazione e dell’utilizzo responsabile dei dati come driver fondamentale di questa nuova realtà.

    accenture tech vision 2023 AI lavoro

    Al centro dell’attenzione, come dicevamo in apertura, c’è l’Intelligenza Artificiale Generativa, poiché offre un potenziale notevole nell’aumentare le capacità umane.

    Secondo lo studio di Accenture, e qui arriviamo alla prima grande notizia che si desume dal rapporto, si stima che fino al 40% delle ore lavorative potrebbe essere supportato o potenziato dall’intelligenza artificiale basata sul linguaggio. I dirigenti aziendali sono consapevoli dello sviluppo di questo fenomeno e riconoscono che i modelli di base dell’AI avranno un ruolo significativo nelle strategie delle loro organizzazioni nei prossimi tre/cinque anni.

    Già di per sè, pensare che il 40% delle ore lavorate verrà gestito dall’intelligenza artificiale è uno dei dati più interessanti della ricerca. Ma non c’è solo questo, perché Mauro Macchi, amministratore delegato di Accenture Italia, nella conferenza di presentazione della ricerca tenutosi nell’ACIN di piazza Gae Aulenti a Milano, ha dichiarato che l’IA renderà necessario un percorso di upskill che coinvolgerà 9 milioni di lavoratori e la creazione di 2,5 milioni di nuovi lavori.

    Oggi l’Italia – dichiara Mauro Macchi, CEO di Accenture Italia – “ha la grande opportunità di raggiungere i livelli di produttività dei principali paesi accelerando l’adozione delle tre tecnologie che rappresentano il digital core delle organizzazioni contemporanee: cloud, dati e intelligenza artificiale. Ciò consentirà di mettere in pratica quella che in Accenture definiamo una reinvenzione totale, una trasformazione continua, consapevole e responsabile in cui la tecnologia gioca il ruolo di abilitatore del cambiamento. Questo, insieme ad un dialogo sempre più strutturale tra pubblico e privato, consentirà di aumentare la competitività e guidare la crescita. Il nostro Sistema Paese sarà in grado di vincere questa sfida solo se riuscirà a sincronizzare ed indirizzare opportunamente le trasformazioni nella tecnologia, nello sviluppo di nuove competenze e nei meccanismi organizzativi.

    L’Intelligenza Artificiale Generativa è senz’altro la tecnologia più promettente e la sua adozione renderà necessario formare non solo i nuovi talenti ma, soprattutto, la forza lavoro attuale con l’upskilling/reskilling di 9 milioni di lavoratori. Investire in formazione porterà anche alla creazione di 2,5 milioni di nuovi lavori direttamente collegati a questa tecnologia“.

    La Technology Vision 2023 di Accenture, che coinvolge 4.777 aziende in 34 paesi e 25 settori merceologici, identifica quattro tendenze fondamentali che caratterizzeranno il prossimo futuro. La prima tendenza è l’AI generativa, considerata dagli intervistati come il co-pilota dell’ingegno e delle capacità umane, stimolando creatività e innovazione. La seconda tendenza riguarda l’identità digitale e la sua importanza come punto di congiunzione tra il mondo digitale e quello fisico. La terza tendenza evidenzia la raccolta e l’utilizzo consapevole dei dati, riconoscendo che i dati sono diventati un fattore chiave di differenziazione competitiva per tutte le organizzazioni in tutti i settori. Infine, la quarta tendenza sottolinea la dialettica tra scienza e tecnologia, in cui l’una accelera il progresso dell’altra.

    La digital identity, la gestione consapevole dei dati e la stretta connessione tra scienza e tecnologia stanno ridefinendo il panorama dell’innovazione. Le aziende devono adattarsi a queste nuove sfide per rimanere competitive. La digital identity rappresenta un imperativo strategico per le organizzazioni, mentre il corretto utilizzo dei dati è considerato un fattore chiave di differenziazione competitiva. Inoltre, la sinergia tra scienza e tecnologia promette di affrontare le sfide più pressanti dell’umanità.

    La gestione delle identità digitali, in particolare, sta aprendo nuovi orizzonti, permettendo un’approccio radicalmente diverso alla condivisione e alla proprietà dei dati. Con l’introduzione di sistemi di core digital identity, l’ecosistema dei dati si basa sempre più sul consenso e sul valore, garantendo maggiore sicurezza e fiducia per le organizzazioni e i loro stakeholder.

    La raccolta e l’utilizzo consapevole dei dati sono diventati prioritari per le aziende, in quanto riconoscono che i dati sono diventati un’importante fonte di vantaggio competitivo. Attraverso l’intelligenza artificiale e l’analisi dei dati, le aziende possono trarre informazioni significative per migliorare l’efficienza operativa, rafforzare le relazioni con i clienti e affrontare le sfide chiave nel loro settore.

    Accenture, in risposta a queste tendenze, ha creato il Generative AI and Large Language Model (LLM) Center of Excellence, che riunisce un vasto team di esperti dedicati all’AI generativa. Con un investimento di 3 miliardi di dollari in tre anni, Accenture mira a rafforzare la propria divisione AI e a lanciare la piattaforma AI Navigator for Enterprise.