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Prima licenziano, poi "si vedrà". La triste storia dell’AI nell’industria moderna
Da quanto l’AI è entrata nelle nostre vite professionali, l’obiettivo non è mai cambiato: efficientare, fare di più con meno. Bene o male tutti sognano di creare un margine maggiore riducendo il personale; più di recente qualcuno, sempre pochi, ha capito che l’AI permette di sviluppare il business in modo più veloce, di fare cose che ieri erano impossibili, senza necessariamente licenziare nessuno. Ma anche lì il problema occupazionale resta, seppure con un abito diverso: se posso scalare senza fare nuove assunzioni, o assumendo meno persone di quelle che avrei assunto ieri, sono contento ma l’impatto sulla società lo paghiamo tutti.
Sì perché va affermato con fermezza: una società sana è quella dove tutti o quasi tutti hanno un lavoro dignitoso, che garantisca un buon livello di vita. Se la quantità di persone povere e non produttive diventa troppo alta, finisce per impattare anche sulla fascia alta della popolazione, che si troverà a vivere in un paese meno sicuro e con meno opportunità. Diventa un circolo vizioso che vogliamo evitare, perché una società con più disuguaglianze è una società peggiore per tutti.
Molti dirigenti, comunque, ancora si domandano se con l’AI potranno eliminare qualche dipendente, o quanto potranno risparmiare. Magari non lo dicono apertamente, ma il marketing basato sull’efficienza non offre altre interpretazioni.
Invece, sarebbe più intelligente chiedersi come l'AI può aiutare chi già lavora in azienda a creare più valore per i clienti. Il concetto di base è semplice e potenzialmente rivoluzionario: applicare l'AI sul lato dei ricavi produce più valore che sul lato dei costi. In sostanza, meglio usarla per fare di più e per fare meglio, piuttosto che per spendere meno.
Ed è un meccanismo che si può vedere meglio nelle aziende piccole e medie, cioè nelle PMI che in Italia sono tanto numerose. Sì, perché a differenza del mondo enterprise, in queste aziende le risorse umane hanno ancora un volto, nome e cognome. Non è ancora completato quel passaggio in cui il costo del personale è un’anonima riga sul bilancio.
Al contrario, nelle grandi organizzazioni abbiamo visto ormai molte volte come i “costi dell’AI” siano stati usati per giustificare migliaia di licenziamenti. E infatti abbiamo dovuto aggiungere il termine AI Washing ai molti washing che già avevamo.
A luglio gli annunci di riduzione del personale negli Stati Uniti si sono fermati a 33.429, il minimo su due anni. Di questi, 10.970 risultano ricondotti all'intelligenza artificiale nelle motivazioni che le aziende allegano all'annuncio: un terzo del totale, e prima causa dichiarata per il quinto mese consecutivo. Da inizio anno il conto sale a 477.033 posizioni annunciate, di cui circa 112.713 finite sotto la stessa voce.
Va ricordato poi che quei 112mila licenziamenti non sono avvenuti perché ora c’è un LLM che svolge il lavoro. La ragione è più prosaica: le aziende hanno comprato hardware e servizi, spendendo a volte milioni di dollari.
E dovevano tagliare da qualche parte per giustificare quegli investimenti. E siccome si erano comprati hardware e servizi per sviluppare o usare l’AI, allora quei tagli sono diventati “licenziamenti causati dall’intelligenza artificiale”.
Tutto questo succede senza che nessuno abbia la minima idea di come, quando o quanto quegli investimenti produrranno un ritorno.