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Chi delega all’AI il proprio lavoro

Il 24 agosto è comparso su arXiv il primo tentativo serio di misurare la delega di lavoro all’AI dal lato di chi la compie: 53.000 specifiche di skill prese dal marketplace di Manus, incrociate con circa 18.000 descrizioni di mansione dell’O*NET americano, per ricavarne quella che gli autori chiamano esposizione delegata. La domanda che si sono posti è diversa da quella su cui abbiamo costruito due anni di grafici, perché invece di stimare quanto una professione potrebbe essere svolta da un modello hanno contato quanti gesti chi quel mestiere lo fa davvero abbia già scritto dentro una routine automatica, e lasciato andare.

Sembra una sfumatura, e sposta quasi per intero l’elenco di chi dovrebbe preoccuparsi.

L’esposizione delegata come misura

Le mappe dell’esposizione all’AI che circolano dal 2023 misurano una capacità teorica, e lo fanno con un metodo ragionevole: si prende la descrizione di un compito, si valuta se un modello saprebbe eseguirlo, si aggrega per professione. Il risultato è una fotografia di quello che potrebbe accadere, costruita da chi guarda il lavoro da fuori.

Il marketplace di Manus è un’altra cosa. È un posto dove le persone pubblicano le configurazioni che hanno costruito per farsi fare il lavoro, e ogni skill caricata è un pezzo di mestiere che qualcuno ha ritenuto abbastanza stabile da poterlo descrivere una volta sola e riusarlo. Chi la carica non sta rispondendo a un questionario, sta risolvendo un problema che ha. Gli autori hanno preso quelle configurazioni, le hanno rappresentate in uno spazio semantico, e hanno misurato quanto le mansioni di ciascuna professione somiglino alle routine che i praticanti si sono già costruiti.

Quello che ne esce assomiglia molto più a un registro di quello che è già successo che a una previsione su quello che accadrà.

Dal potenziale al gesto registrato

Il primo risultato che gli autori mettono in fila è che le professioni dove la delega si concentra sono nettamente diverse da quelle che i framework pre-AI indicavano come più a rischio. Il secondo è che l’indice della delega segue più da vicino quello che l’AI saprebbe fare rispetto a quello che i lavoratori ne fanno oggi, il che vuol dire che c’è uno spazio aperto tra il possibile e l’adottato, e che quello spazio non si chiude da solo.

Il terzo è quello che mi ha tenuto sveglio. La delega sale verso il centro della distribuzione salariale e al livello di laurea triennale, poi scende ai due estremi. Scende in basso, dove il lavoro è manuale o troppo variabile per essere specificato in anticipo, e questo era prevedibile. Scende anche in alto, dove ci sono le professioni che tutti indicavano come le prime a essere riscritte, e questo non lo era.

La disponibilità tecnica, scrivono gli autori, spiega gran parte della variazione ma non il deficit tra le occupazioni più istruite. Qualcosa lì trattiene.

Dove la delega si ferma

Gli autori lasciano due ipotesi aperte, senza sceglierne una: lavoro che resiste alla specificazione anticipata, oppure discrezionalità professionale sul ritmo con cui il proprio mestiere viene codificato.

La prima è un limite tecnico, e i limiti tecnici hanno la brutta abitudine di cadere. Se un avvocato senior non delega perché la sua parte di lavoro non si lascia scrivere in una specifica, allora è questione di tempo, di finestre di contesto più lunghe, di modelli che tollerano meglio l’ambiguità di un incarico mal posto. La seconda ipotesi descrive invece una posizione, presa e tenuta, e implica che ci sia una categoria di persone che ha capito che scrivere il proprio criterio dentro una configurazione riusabile equivale a consegnarlo, e che ha deciso quanto e quando.

In Pelle Digitale avevo provato a descrivere la superficie di contatto tra noi e le macchine come il punto in cui si decide cosa passa e cosa resta, e mi rendo conto adesso che l’avevo pensata come una scelta individuale e istantanea, mentre qui la vedo funzionare come una scelta di categoria, lenta, forse nemmeno del tutto consapevole.

Il criterio che si scrive una volta sola

A luglio avevo scritto che il gemello cognitivo lo addestri tu, e l’argomento era che correggendo il modello gli trasferisci il criterio che ci hai messo quindici anni a costruire, mentre lui lo esporta a chiunque e tu intanto ti disalleni. Quel pezzo l’avevo scritto sulla correzione, che è un gesto quotidiano e distratto. La skill caricata su un marketplace è la stessa cosa fatta con intenzione, messa per iscritto, versionata, e resa disponibile a un numero indefinito di persone che non hanno fatto il percorso per arrivarci.

Chi delega in questo modo sta facendo la cosa più razionale del mondo dal punto di vista della propria produttività questa settimana. Sta anche pubblicando la parte trasferibile del proprio mestiere, gratis, in un posto dove viene indicizzata.

Le 53.000 skill che i ricercatori hanno analizzato sono, viste da questa angolazione, il più grande esercizio collettivo di documentazione del lavoro qualificato mai fatto, e nessuno lo sta chiamando così.

Chi si sottrae, e per quanto

Resta la domanda su cosa fare di questa informazione, e non ho una risposta pulita.

Da un lato la riluttanza delle professioni più istruite è difendibile e la capisco: c’è un valore reale nel non rendere esplicito tutto quello che sai, e chi consiglia le aziende su questi temi lo tocca con mano ogni volta che un cliente chiede il documento invece della conversazione. Dall’altro lato la stessa riluttanza somiglia molto a quella delle categorie che negli anni Novanta si sono difese dal digitale non digitalizzandosi, e sappiamo tutti come è finita quella storia.

Su questo avevo già toccato il tema della riconfigurazione delle competenze partendo dalla scuola, e mi accorgo che avevo trattato la questione come un problema di formazione delle nuove generazioni, quando questi dati la spostano su chi il mestiere ce l’ha già.

C’è una terza possibilità che il paper non nomina e che a me sembra la più probabile, ed è che le professioni in alto non stiano scegliendo affatto, ma semplicemente non abbiano ancora incontrato lo strumento nella forma in cui lo userebbero, perché i marketplace di skill sono costruiti da sviluppatori per sviluppatori e un notaio o un primario non ci passa. Se è così, il dato che oggi leggiamo come discrezionalità professionale è solo un ritardo di distribuzione, e la delega si riempirà dall’alto nei prossimi diciotto mesi.

Gli autori chiudono dicendo che distinguere tra le due ipotesi richiederà misurazioni ripetute nel tempo. Hanno ragione, e vale la pena rifare questo conto tra sei mesi, perché sarà la prima volta che potremo osservare una categoria professionale decidere in diretta quanto di sé mettere per iscritto.

Il paper è Who Delegates to AI? Evidence from 53,000 Agent Configurations, pubblicato su arXiv il 24 agosto 2026.

AI & GENAI

Metacognizione e AI: usare il modello senza perdere la testa

C’è un gesto che faccio decine di volte al giorno senza pensarci. Apro una chat, scrivo una richiesta, ricevo una risposta buona, la uso. Funziona così bene che ho smesso di chiedermi una cosa: dopo, quella competenza è mia o l’ho solo presa in prestito? La domanda sembra astratta finché non provi a rifare da solo qualcosa che la settimana prima avevi delegato al modello, e ti accorgi che la mano non sa più muoversi.

Questa è la differenza tra l’AI come amplificatore e l’AI come protesi. Un amplificatore prende una mia capacità e la rende più potente. Una protesi sostituisce una capacità che, col tempo, si atrofizza per disuso. Lo stesso strumento può essere l’uno o l’altra. Dipende da come lo uso, e quasi nessuno si ferma a controllarlo. Qui entra in gioco la metacognizione.

La competenza che non sapevo di perdere

Il termine tecnico per questo controllo è metacognizione: pensare a come si pensa, osservare il proprio modo di apprendere mentre accade. È una vecchia idea della psicologia cognitiva, e l’AI la rende improvvisamente urgente.

Quando delego al modello la stesura di un testo, sto risparmiando tempo. Indubbio. Ma sto anche saltando il processo che, ogni volta che lo facevo a mano, manteneva allenata una capacità. Non si tratta di rinunciare allo strumento, sarebbe assurdo. Si tratta di accorgersi di quando lo sto usando per amplificare e quando per evitare, perché solo nel primo caso esco dall’interazione più capace di prima.

In Pelle Digitale avevo provato a descrivere questo strato sottile dove la mente e la macchina si toccano. La metacognizione è il sensore che mi dice da che parte di quello strato sto stando: se la macchina sta estendendo me, o se io mi sto ritirando dentro la macchina.

Prompt ipotesi, check di ritenzione, rotazione

Non servono teorie, servono abitudini. Tre, semplici, che ho integrato nel mio modo di lavorare con il modello.

La prima la chiamo prompt ipotesi. Prima di chiedere al modello come si risolve un problema, scrivo la mia ipotesi di soluzione. Anche sbagliata, anche grezza. Poi confronto. Questo piccolo attrito fa una differenza enorme: invece di ricevere passivamente una risposta, la leggo come correzione di un mio ragionamento, e il ragionamento resta mio.

La seconda è il check di ritenzione. A distanza di qualche giorno da un compito che ho svolto con l’AI, provo a rifarne un pezzo senza aiuto. Se non ci riesco, ho una misura precisa di quanto quella competenza fosse prestata. Non è un esame, è un termometro. Mi dice dove sto accumulando debito cognitivo, quel saldo nascosto che si paga quando lo strumento un giorno non c’è.

La terza è la rotazione del prompt. Quando un modo di chiedere funziona, tendo a ripeterlo all’infinito. Comodo, e lentamente accecante: smetto di esplorare. Ogni tanto cambio deliberatamente l’approccio, chiedo la stessa cosa in un modo che non userei mai, per vedere cosa emerge e per non lasciare che lo strumento mi addestri a pensare in un solo modo.

Quello che vale per una persona vale per un’azienda

La metacognizione non è solo un fatto individuale. Un’organizzazione che adotta l’AI senza farsi queste domande accumula lo stesso debito, moltiplicato per il numero di persone.

Succede così. Un reparto comincia a delegare al modello una serie di compiti. La produttività sale, i numeri sono buoni, nessuno si lamenta. Poi, mesi dopo, qualcuno si accorge che la competenza interna su quei compiti è evaporata. Non c’è più nessuno in grado di valutare se l’output del modello sia giusto, perché tutti hanno smesso di farlo a mano. L’azienda è diventata dipendente da uno strumento che non sa più giudicare.

L’antidoto è lo stesso, scalato. Tenere viva una quota di lavoro fatto senza AI, non per nostalgia, ma per mantenere la capacità di giudizio. Ruotare le persone tra compiti assistiti e compiti autonomi. Misurare la ritenzione delle competenze come si misura qualsiasi altro asset, perché lo è. È una delle conversazioni che porto più spesso al tavolo di CEO e CTO: la produttività di oggi non deve comprarsi la dipendenza di domani.

La crescita o la dipendenza

La parte che mi interessa di più non è tecnica. Riguarda che tipo di persone e che tipo di organizzazioni diventiamo usando questi strumenti.

C’è una via in cui l’AI ci rende più capaci, più curiosi, liberati dal lavoro meccanico e spinti verso quello che richiede giudizio. E c’è una via in cui ci rende più comodi e progressivamente più vuoti, con le risposte sempre pronte e la capacità di trovarle in lento declino. Lo strumento è identico. A separare le due vie c’è solo l’attenzione che mettiamo nel modo in cui lo usiamo.

La metacognizione è quella attenzione, resa abitudine. Costa un piccolo attrito ogni giorno, e in cambio mantiene aperta la possibilità che l’AI sia una crescita e non un noleggio permanente di facoltà che un tempo erano nostre. Senza dubbio è l’investimento più sottovalutato del momento. Chi la coltiva arriverà al giorno in cui lo strumento cambia, o si ferma, con la mano ancora capace di muoversi da sola, e sarà quella la differenza tra chi guida i prossimi anni e chi li subisce.

AI & GENAI, PENSIERI SPARSI

L’obsolescenza delle competenze. Abbiamo bisogno ancora di imparare?

Sabato scorso, al festival di Medioera a Viterbo, ho avuto l’opportunità di rispondere a 11 delle 50 domande affrontate nel mio libro “L’AI non è quello che pensi”. Ho scelto i punti più curiosi e quelli su cui spesso lo scetticismo è più forte, approfondendo temi come il futuro delle competenze, il rapporto tra AI e capacità critica, e il rischio di una società sempre più dipendente dalla tecnologia.

Uno dei temi centrali del mio intervento è stato l’obsolescenza delle competenze. L’AI accelera inevitabilmente la velocità con cui ciò che sappiamo diventa obsoleto. Non basta più apprendere una volta sola; oggi la vera sfida è imparare come imparare.

Elga Nowotny, in Le Macchine di Dio, chiama questo rischio auto-appiattimento: non solo rischiamo di delegare troppo, ma anche di smettere di sviluppare un pensiero critico. Se consumiamo passivamente informazioni generate dall’AI senza metterle in discussione, diventiamo spettatori passivi. Qui, l’obsolescenza delle competenze si intreccia con una questione più ampia: la nostra autonomia intellettuale.

L’AI, infatti, non “pensa”, ma “calcola”. Non ha valori, emozioni o coscienza. Eppure, spesso tendiamo a trattarla come una fonte di verità assoluta. Questo può portarci a una passività intellettuale pericolosa, in cui accettiamo tutto ciò che viene proposto senza metterlo in discussione.

Eppure, l’AI può (e dovrebbe) essere uno strumento straordinario per amplificare le nostre capacità. Come ho detto durante lo speech, l’AI è uno specchio: riflette il meglio o amplifica il peggio di noi. Non è una minaccia né una salvezza, ma un’opportunità per sviluppare una nuova alfabetizzazione digitale e una capacità critica che ci permettano di costruire con questa tecnologia qualcosa di significativo.

Su questo punto, una delle domande su cui si è posato più l’interesse della platea è stata: “Con l’AI non ci servirà più imparare?”

A prima vista, potrebbe sembrare che, grazie all’intelligenza artificiale, non avremo più bisogno di accumulare conoscenze o competenze, dato che possiamo delegare il lavoro pesante alle macchine. Ma è davvero così?

La risposta è complessa e ci porta dritti al cuore di una trasformazione epocale: l’obsolescenza delle competenze. Ciò che impariamo oggi rischia di diventare irrilevante in tempi brevissimi, in un contesto in cui il ritmo di sviluppo del nuovo è così veloce da non permettere di consolidare quanto appreso.

L’AI sta ridisegnando il mondo del lavoro e il nostro rapporto con l’apprendimento. Non si tratta di non dover più imparare, ma di imparare in modo diverso e molto più velocemente. Le competenze che oggi riteniamo essenziali potrebbero diventare superflue in pochi anni. L’unica vera competenza per il futuro sarà la capacità di imparare continuamente. L’apprendimento non sarà più un processo statico legato alla formazione scolastica, ma un viaggio dinamico che ci accompagnerà per tutta la vita.

L’AI non sostituirà mai del tutto la nostra capacità di giudizio, ma potrebbe renderci dipendenti se non impariamo a governarla. Per questo, oltre ad aggiornare le nostre competenze tecniche, dobbiamo sviluppare capacità trasversali come l’analisi critica, la creatività e l’adattabilità. L’AI non elimina la necessità di imparare, ma trasforma il come e il cosaimpariamo.

Non basta più sapere. Dobbiamo saper cercare, collegare e creare. Non possiamo limitarci a memorizzare nozioni; dobbiamo comprendere i processi e i modelli che ci permettono di innovare. L’AI, come tutte le tecnologie, non dovrebbero renderci meno responsabili; al contrario, le innovazioni ci chiedono di assumere un ruolo attivo nell’interpretazione e nell’utilizzo, ed in particolare, con l’AI, nell’utilizzo dei dati. Paolo Benanti, parlando di algoretica, ci invita a non fermarci all’automatismo ma a sviluppare una consapevolezza critica sull’impatto degli algoritmi.

Imparare, quindi, non è solo una necessità, ma un atto di resistenza. Resistenza contro l’appiattimento (già amplificato da social e algoritmi), contro la tentazione di delegare tutto alla tecnologia.

L’idea che l’AI possa liberarci dal bisogno di imparare è una semplificazione pericolosa. Piuttosto, ci spinge a imparare di più, con nuove metodologie e a velocità mai viste prima. L’intelligenza artificiale deve essere un catalizzatore per un apprendimento più profondo, che possa abilitarci sempre più curiosità e spirito critico.

Forse la domanda giusta è: siamo pronti a reinventare il nostro modo di imparare?

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