65. IA e lavoro: alcune riflessioni

Oct 6, 2025

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Episode notes

In questa puntata ti parlo della presunta, o prevista, distruzione di migliaia di posti di lavoro a causa dell'intelligenza artificiale (IA) e delle mie personali considerazioni.

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Qui trovi la registrazione in video della puntata non editata.

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Sinossi

Ti ricordo che la sinossi è generata dalla IA in particolare usando la trascrizione del podcast con l’app Transcriber dell’amico Alex Raccuglia che trovi le sue tante applicazioni su Ulti.media e NotebookLM.

Ciao! Benvenuto a questo riassunto della puntata di Avvocati e Mac: Compendium con Filippo Strozzi. L’episodio, il numero 65, ruota attorno a un tema caldo: la presunta, o prevista, distruzione di migliaia di posti di lavoro a causa dell'intelligenza artificiale (IA).

Filippo, pur premettendo di non avere cognizioni approfondite sul business e sulla gestione, offre spunti e riflessioni personali sull'argomento, cercando di fornire una fotografia della situazione attuale e di dare il suo punto di vista.

La Grande Bufala dell’IA e i Colletti Bianchi

Tutta la discussione prende il via da alcune recenti dichiarazioni, in particolare un’intervista a Dario Amodei, CEO di Anthropic, risalente a fine maggio 2025.

I titoli altisonanti gridavano al "bagno di sangue dei colletti bianchi" a causa dell'IA.
La sostanza di queste butades (esternazioni) è che l'intelligenza artificiale sarebbe a livelli tali da spazzare via la parte office delle aziende, compresi gli avvocati, grazie all'implementazione dell'IA nei flussi di lavoro.
Fin da subito, queste affermazioni sono state criticate come prive di prove concrete e viste come una tattica per creare urgenza e importanza attorno al nome dell’azienda.
La vera motivazione, spesso, è economica: i manager vedono nell'IA un modo per ottimizzare i fatturati, tagliando il costo maggiore delle aziende, cioè il personale.

I CEO ai Raggi X: Vantaggi Economici vs. Sostenibilità a Lungo Termine

Il podcast analizza due posizioni diametralmente opposte prese da grandi aziende:

Il Caso Duolingo: Il CEO dell'app per l'apprendimento delle lingue è stato uno dei primi a dichiararsi "IA First", affermando che non avrebbero più assunto nessuno. Questa mossa si è ritorta contro l'azienda, causando ripercussioni negative sull'immagine e lamentele da parte degli utenti sulla qualità del lavoro prodotto dall'IA.
La Visione di Amazon Web Services (AWS): Il CEO di AWS (la branca di Amazon che genera più profitti) ha definito l'idea di tagliare i giovani sviluppatori con l'IA come "una roba senza senso". Secondo lui, se l'IA fa tutto il lavoro di sviluppo, si risparmiano soldi oggi, ma quando gli esperti andranno in pensione, l'azienda si ritroverà senza soggetti che hanno fatto la necessaria gavetta. Si crea così un gap funzionale tra junior e senior, mettendo in difficoltà l'azienda nel futuro.

L'IA come Strumento: Rischi per Esperti e Giovani

Filippo sottolinea che l'IA ha sicuri vantaggi e può essere utile. Questi strumenti sono d'aiuto soprattutto per l’esperto, che può velocizzare la sua attività e intuire rapidamente eventuali errori o mancanze dell'IA.

Rischi per l'Esperto: L'esperto rischia che il lavoro diventi meno stimolante, riducendosi a "supervisionare una macchina" (il concetto di anticentauro). Inoltre, poiché gli LLM (Large Language Models) sono convincenti e producono testo verosimile, c'è il rischio di perdere il senso critico, sedendosi sulla "pappa pronta" dell'intelligenza artificiale.
Rischi per il Giovane (Gap di Competenze): Il problema è doppio per chi sta ancora acquisendo competenze. L'IA è eccellente nel riassumere o fornire risposte veloci, ma ha un approccio statistico e sbaglia in modo inaspettato.
- Esempio Pratico: Se un adolescente usa l'IA per fare i riassunti dei compiti estivi, non acquisisce la capacità fondamentale di estrapolare i punti salienti e sviluppare la sintesi. Questo crea un gap di acquisizione delle competenze.
- L'Errore dei Conti: Allo stesso modo, sebbene la macchina faccia i conti (come in un atto legale) in modo preciso, se non si mantiene la capacità basilare di capire se le cifre sono marcatamente sbagliate, si perde una cognizione importante.

Deep Work e l'Aumento delle Capacità Umane

Secondo Filippo, la chiave sta nel sapersi formare e utilizzare correttamente questi strumenti.

Citando Cal Newport, l'autore preferito di Filippo, si sottolinea che chi sa usare le tecnologie avanzate e sa gestire rapidamente le cose difficili avrà un vantaggio competitivo.
Il punto fondamentale è il Deep Work, cioè la capacità di concentrarsi intensamente su compiti cognitivamente impegnativi senza distrazioni.
L'approccio deve essere duplice: tecnologia sì, ma esaltando la parte umana e cognitiva.
Conclusione: L'IA non va né demonizzata né osannata. Le tecnologie LLM sono potenti, ma vanno conosciute, se ne vanno compresi e testati i limiti. L'obiettivo corretto è utilizzare l'IA come aumento delle capacità umane, per ottimizzare il lavoro e standardizzare i compiti, permettendo di fare più lavoro, più velocemente e riducendo l'errore al minimo, non per sostituire l'uomo.