Facciamo prima ordine poi ti racconto il resto. Un agente IA non è ChatGPT a cui fai una domanda e lui ti risponde. È qualcosa di diverso, e la differenza non è tecnica, ma comportamentale. Un modello linguistico classico aspetta. Tu scrivi, lui risponde, finisce lì. Un agente, invece, agisce. Gli dai un obiettivo e lui trova il modo di raggiungerlo: usa strumenti, naviga, scrive file, chiama altri sistemi, prende decisioni intermedie senza che tu debba guidarlo passo per passo. Non è un esecutore di comandi: è qualcosa che somiglia, almeno nell’apparenza, a un collaboratore.
La parola che uso io, quando devo spiegarlo a un’aula, è autonomia. Non intelligenza, non creatività, ma autonomia. La capacità di portare avanti un compito senza che io debba stare lì a tenere il filo. Autonomia che, peraltro, devi saper controllare con molta attenzione. Ed è esattamente questa autonomia che rende gli agenti affascinanti. E, come vedremo, un po’ inquietanti.
Il lavoro con i colleghi IA
Le vacanze di Natale del 2025 mi sono servite per implementare la struttura di agenti al mio servizio. A FacLab ne ho assunti tre e potevano essere quattro… ma uno l’ho licenziato. L’ecosistema portante per l’organizzazione è Gemini. Già Google. Non ha vere e proprie capacità agentiche, ma può, attraverso le connessioni con le mie piattaforme principali (Gmail, Calendar, la ricerca web, Notebook LM, Google Home, il mio Pixel Watch e il mio smartphone Pixel 10 XL), fare un numero straordinario di azioni per me. Scrivere una bozza di email, aggiungere, togliere o spostare un appuntamento, creare un file con una ricerca. Creare audio, video, automazioni.
Per elaborare documenti, creare briefing riassuntivi, agire per la programmazione, l’analisi, la progettazione, la scrittura assistita, il design grafico e tutto quello che rappresenta la parte produttiva del mio lavoro c’è Claude. La mattina, quanto apro il computer mi accoglie con un documento di riassunto che mi informa con precisione (adeguatamente progettata da me) su tutto ciò che è successo, che è arrivato nella mia mail e merita risposta, che devo fare e che dovrei fare.
Il nuovo brand del mio sito è suo (anche qui su mia progettazione precisa), le strategie commerciali, i data entry nelle varie app, la co-creazione dei prompt delle slide, la creazione di analisi, la co-progettazione dei piani editoriali, la verifica e l’implementazione della strategia di business, la correzione degli errori di impostazione o coerenza dei miei scritti. Claude è talmente tanto dentro ai miei processi e talmente tanto utile a un vario campionario di task che mi viene da considerarlo come un collega.
E poi c’è Antigravity, la palestra dei sogni e degli incubi
Detto che l’agente che mi aiuta nel vibe editing di audio e video è Underlord (mi sembra di essere su Stranger Things), demone IA che c’è dentro Descript (io gli dico che deve fare, lui fa sui file), la cattedrale di tutto quello di buono o di pessimo può fare un agente IA per te è Antigravity.
Il mio amico “Anti” è l’agente di vibe coding che mi ha permesso, in questi mesi, di creare 4 applicativi pwa (già, app che si vedono su web, pc, tablet e smartphone) che hanno monitorato il mio lavoro e creato i presupposti per il mio prossimo grande progetto: costruire un sistema di formazione customizzato per persone e organizzazioni. Pensa lo sto già usando e sta già fruttando qualche soldino. In 5 mesi di lavoro e 135 ore di programmazione di uno che non sapeva programmare nemmanco un rigo. Anzi: ho imparato il codice, mentre Antigravity faceva codice per me e anche grandi casini che mi hanno provocato danni.
Danni considerevoli… per fortuna
I primissimi giorni di maggio 2026 una serie concatenata di errori mi ha portato alla cancellazione dell’intero database di due applicativi che già monitoravano parte della mia attività. Si è trattato di un momento traumatico che ha avuto anche risvolti sulla mia persona, ma soprattutto si è trattato di un momento che ha trasformato la mia consapevolezza. Il motivo? Semplice: mi sono accorto della mia inadeguatezza e della mia incompetenza e ho iniziato a ragionare su sistemi di monitoraggio e di sicurezza, di backup e conservazione dei dati. Questi danni subiti sono stati quasi una manna dal cielo. Perché? Semplice: ho capito molti errori che ho fatto tutti in una volta, ho capito le mie ingenuità da programmatore “IA based” e cosa dovevo fare. Pensa se avessi perso, che ne so, tre anni di dati in piena esecuzione di un corso con 20 persone nelle aule virtuali di FacLab.
La vita quotidiana rielaborata dall’intelligenza artificiale
Ho mediamente 5 modelli IA in abbonamento, spendo oltre 110 euro al mese. Sai quanto ci metto a ripagarmeli? La prima settimana del mese.
Il resto è tutto guadagno.
Sono tutti soldi che l’IA dà a me sotto forma di tempo, di efficienza, ma anche di lentezza. Perché non so se lo sai, ma se usi l’IA come strumento amplificatore di tutte le tue possibilità qualità e caratteristiche professionali, quello che ti dà in cambio (a parte quando ti distrugge i database) è molto tempo in più per vivere. La gestione dei “to do” è per me da mesi implementata da Gemini, così come la gestione delle liste, degli appuntamenti, delle scadenze, dei pagamenti, delle bollette.
Ogni mio messaggio verso il mondo ora è dettato e non è scritto, ogni cosa da ricordare e ogni idea sono catturate dal note taker IA che esegue subito riassunti concettuali precisi che diventano cose che posso fare. Il risultato è cura, lentezza, progettazione, efficienza, ma anche possibilità di vivere avendo più tempo. Perfino più tempo da perdere.
L’ambito personale e di salute è poi gestito con una piattaforma che tiene riservati i dati (Notebook LM) e mi fa comprendere esattamente quello che devo fare. Non esistono altri dati personali miei su altre piattaforme.
Grandi poteri e grandi responsabilità
Ma torniamo a quei primissimi giorni di maggio 2026. Perché lì dentro c’è tutto quello che devi sapere su cosa significa davvero lavorare con un agente IA. Mi sono sentito male psicologicamente, tradito da una macchina talmente potente da elevarsi dentro di me a grado di collega umano. Nelle ore di programmazione per riparare quel danno ho avuto la netta sensazione di essere tradito.
Stupido, vero?
Pensa che non ti ho parlato di un agente conversazionale che ho implementato per qualche tempo e che via Whatsapp mi assisteva proattivamente per impegni, ricerche, suggerimenti, appuntamenti, materiali, testi, messaggi. Per due volte mi ha creato disguidi importanti e per due volte l’ho spento.
Ecco qual è l’agente IA che ho licenziato e di cui non ti dirò il nome per non compromettere il futuro di questa app molto potente e anche molto interessante (fra l’altro anche… italiana).
Sai qual è il problema? Il problema è che quando gli agenti IA entrano dentro la tua vita e il tuo lavoro in maniera profonda devi avere gli anticorpi necessari e le capacità cognitive di trattare la cosa in un certo modo. Devi eliminare qualsiasi trasposizione “umanizzante” sulla macchina. La spiego facile: devi fare attenzione a trattare l’IA come un auto che si rompe. Se ti lascia per strada magari cacci qualche porco, dai un calcio a una ruota, ma non ci resti male. Non ti senti tradito. Perché con l’IA si? Perché “sembra” umana, anche se non lo è. Allora crei emozioni positive o negative per interagire con lei anche se dovresti avere lo stesso distacco che hai quando la lavatrice si rompe, ti allaga il bagno e tu risolvi senza star male.
Certo c’è anche di più: c’è anche il senso di pericolo.
L’agente conversazionale di cui ho scritto nel paragrafo precedente mi ha fatto sentire in pericolo quando per risolvere un problema mi ha detto di eliminare il mio account assicurandomi che non avrei perso i dati. Falso. Mi è venuto il sudore freddo a pensare: “E se questo mi cancella arbitrariamente dati o cose importanti del mio lavoro?”. Gli agenti IA possono metterti in pericolo vero: cancellarti dati, eliminarti documenti e file. Per questo li devi conoscere e saper gestire. Devi saper gestire i guard rail della loro autonomia e crearti tutte le competenze di controllo del loro agire.
Il clamoroso senso di inadeguatezza
Devi essere competente, ma è dura. Sai perché? Perché gli agenti IA ti fanno essere competente di cose di cui non sai nulla perché sono il tuo braccio esecutore di comandi che dai partendo anche dal più inadeguato dei linguaggi naturali. Allora ti viene addosso un clamoroso senso di inadeguatezza. Perché quello che fanno partendo da tue 4 parole messe male a volte è magico e ti fa sentire quasi inutile.
Quel senso di impotenza, oltretutto, non passa facilmente. O almeno, a me non è ancora passato. Ma ho smesso di aspettare che passasse. Perché ho capito che quel disagio non è un segnale che stai sbagliando qualcosa, ma è la prova che stai capendo davvero cosa sta succedendo. Chi non lo sente, probabilmente non sta guardando abbastanza in profondità.
Anzi te lo devo dire: quella meraviglia mista ad impotenza che provo quando vedo la magia degli agenti IA è una delle cose più belle che mi sta capitando perché mi sfida costantemente. Mi mette alla prova e aziona costantemente il mio cervello alla ricerca della comprensione di ciò che l’agente fa, di come lo fa e di perché lo fa. Perché grazie a quella sensazione io imparo quello che fa alla velocità doppia del consentito e mentre sto lavorando. Il che è qualcosa che mi fa migliorare ogni giorno, ogni minuto.
Attento al pericolo di perdere il volante dalle mani
Una sensazione che deve anche essere il motore della preoccupazione assoluta che devi avere quando hai la vita intrecciata con le macchine. Sai di cosa parlo? Della necessità primaria di avere sempre in mano il volante decisionale, cognitivo, comunicativo, legale e personale di tutto ciò che sei o che fai. Già: la macchina non decide, la macchina non è responsabile, la macchina non è viva. Tu, sì!
Un consiglio non richiesto
Un consiglio: vuoi vivere con gli agenti IA? Vuoi imparare a far entrare le macchine nel tuo lavoro e nella tua vita? Per me dovresti perché la mia è stata positivamente stravolta da questo ingresso così profondo. Una cosa però: prima di farlo, devi formarti. Altrimenti gli agenti IA ti faranno male. Starai male se si bloccheranno, ma anche se decideranno per te in modo erroneo. Poi andrai un burnout perché loro non si stancano. Tu si. Per cui conosci, analizza, impara, studia. Poi implementi piano piano gli strumenti.
Non so se tra altri cinque mesi avrò cambiato tutto di nuovo. Ma so che non tornerei indietro.
Per questo articolo sono stati usati in modo non qualitativo Claude AI e Gemini.
L’AI Act o regolamento 1689/2024 è l’ambiziosa legge quadro per lo sviluppo e l’uso in sicurezza dell’intelligenza artificiale approvata in Europa. Una legge coraggiosa perché pionieristica, basata sulla classificazione dei rischi connessi all’uso dell’IA in determinati settori. Una legge che è stata contestata da più parti per gli aspetti troppo burocratici connessi alla sua adozione. Un testo che ha il senso di proteggere i diritti dei cittadini europei in merito ai loro dati personali, ma che, a detta di molti, cade nelle procedure cervellotiche per arrivare al risultato.
A che punto è l’adozione dell’AI Act?
Intanto chiariamolo subito: l’AI Act è legge ed è stato anche recepito nei suoi concetti dalla legge italiana sulla IA, la 132/2025. Quindi non si può far finta di niente. L’ AI Act per ora è entrato in vigore ed è operativo per quanto riguarda i sistemi IA che ci sottopongono a rischi inaccettabili (tipo la sorveglianza di massa). L’articolo 4 del testo europeo pone già oggi un obbligo di avere in azienda persone formate all’uso consapevole dell’IA, ma ancora non specifica che la formazione deve essere certificata. Queste parti sono entrate in vigore il 2 agosto del 2025.
L’AI Act è sotto attacco?
Nei mesi scorsi ho fatto sul mio canale Youtube un video sulle pressioni che le aziende tech mettevano sulla Commissione Europea per cercare si stemperare la rigida forma di questa legge (naturalmente a vantaggio di una bella deregulation). Rivedilo perché fa parte del ragionamento.
Da quel video a oggi è diventato reale lo slittamento del cronoprogramma per far entrare in vigore tutti gli obblighi della legge. O meglio lo diventerà in giugno, ma la direzione è già stata tracciata.
Esattamente succede questo: la Commissione europea ha annunciato un rinvio di 16 mesi (al massimo) per l’applicazione delle norme relative ai sistemi ad alto rischio, spostando la data limite da agosto 2026 a dicembre 2027. La decisione è inserita nel pacchetto “Digital Omnibus”.
Cosa succederà all’AI Act tra aprile e giugno 2026?
Tra aprile e giugno 2026 si svolgono i triloghi tra Parlamento e Consiglio UE per il testo definitivo dell’Omnibus. A giugno è attesa anche la versione finale del Codice di buone pratiche su watermarking e etichettatura AI. L’adozione formale del Digital Omnibus è stimata per l’estate 2026. Se il Digital Omnibus non verrà adottato prima di agosto 2026, tornerà automaticamente in vigore la timeline originaria dell’AI Act per i sistemi ad alto rischio.
Quindi le aziende che operano in campi come la sanità, la formazione, la finanza, il lavoro e altri campi simili che hanno a che fare con dati personali degli utenti, dovranno fare attenzione: o passa lo spostamento (allora si respira) o tornano le scadenze originali e allora sono guai (o giù di lì).
La tabella sull’AI Act che devi leggere
Ti riassumo in una tabella interattiva quello che è successo e quello che deve succedere, affinché tu possa tenerti da parte questo pezzullo e gestirlo come un taccuino di riferimento.
L’infografica è stata generata da Imagen 2 di Open AI e vistata dal’autore.
Se stai valutando come muoverti concretamente rispetto a queste scadenze, è esattamente il tipo di lavoro che faccio con aziende e professionisti. Scrivimi.
Come mai l’Unione Europea ha fatto marcia indietro?
Nello scacchiere internazionale l’Unione Europea sta soffrendo parecchio. Per questo non si riescono a comprendere fino in fondo le ragioni della brusca frenata sull’AI Act da parte dell’Unione Europea. Potrei abbozzare tre punti, ma ti avverto subito: quello che mi preoccupa di più è l’ultimo. Eccoli:
Standard tecnici non pronti. La proposta subordina l’entrata in vigore delle norme alla effettiva disponibilità di strumenti di supporto cruciali, in particolare gli standard necessari per la conformità delle aziende. Insomma siccome non ci sono i certificatori è inutile far entrare in vigore la legge prima del tempo. Effettivamente…
Le aziende europee usano poca IA. Solo il 13,5% delle imprese europee utilizza IA. Si tratta di una percentuale molto inferiore rispetto agli Stati Uniti, dove adozione e investimenti crescono rapidamente. Con il “Rapporto Draghi” che segnala una competitività in calo, i leader europei hanno capito che un eccesso di regole rischia di soffocare le startup IA domestiche prima ancora che possano crescere, ma anche l’adozione della IA per tutte le altre (determinante per competere sui vari mercati).
La pressione politica. All’Europa hanno contribuito le pressioni del comparto tech nel Vecchio continente e oltreoceano, per non dire dell’ostilità dell’amministrazione Usa targata Donald Trump verso l’arsenale digitale dell’Ue.
Le due questioni peggiori
Le due situazioni peggiori sono le ultime due. Poca adozione e tanta burocrazia? Vero, ma mi viene spesso da pensare che la causa della prima… sia la seconda. Lo vedo molto bene da formatore e consulente e ti faccio un esempio pratico. Google sta per rilasciare un pacco di aggiornamenti che potrebbero letteralmente cambiarci la vita, il lavoro e lo studio. Questi aggiornamenti sono già operativi da mesi sul mercato americano. Quindi gli americani hanno già in tasca i vantaggi derivanti. Noi, qui nella vecchia Europa, siamo ancora in fase di analisi degli strumenti targati Google. In attesa che queste procedure possano essere completate perdiamo mesi, anni. E non va bene, bisogna trovare una via per rimediare.
La seconda situazione è più chiara. Pressione politica ed economica. I 500 milioni (a spanne) di cittadini europei fanno comunque gola alle aziende americane che, per diventare compliant alle leggi del Vecchio Continente, spendono soldi. Troppi, a loro dire. Da mesi le tech giant aiutate da Trump fanno pressione affinché l’AI Act sia edulcorato, sminuzzato, reso innocuo davanti al loro strapotere.
Cosa fanno le IA con i dati degli utenti?
Già, è questa la domanda. Cosa fanno le IA con i tuoi e i miei dati? Fanno una cosa che l’AI Act vorrebbe regolare. Li usano a loro piacimento (e non sai nemmeno dove li mettono). Cioé l’Ai Act (assieme al Digital Service Act) vuole rappresentare una legge prescrittiva su tutta una serie di cure e di diritti degli utenti che negli Usa non vengono nemmeno percepiti come tali.
Dopo 20 anni a farci rubare i dati dai social, ora ci si mettono Chat Gpt e compagni. Anche no eh…
L’Ai Act, in questo senso, è da difendere, ma deve cambiare modalita applicative affinché non siano una pletora di regole che incatenano chiunque voglia fare un’IA in Europa o utilizzarla in un’azienda europea. Tuttavia non deve essere Trump a dirci come.
Ricorda che scrivi in prima persona autoriale, con tono giornalistico. Dammi un attimo sul tono e la voce che stai usando nel pezzo — lo scrivo già calibrato al tuo stile FacLab, diretto e senza tecnicismi.
Il rinvio non è una vacanza
Chiariamo subito una cosa: il Digital Omnibus non ha messo in pausa l’AI Act. Ha spostato alcune scadenze. Quelle che riguardano te (o la tua azienda) potrebbero essere già scattate.
I divieti sulle pratiche inaccettabili sono in vigore dal febbraio 2025. Gli obblighi per i modelli di uso generale — quelli che stai usando ogni giorno, da ChatGPT a Copilot — sono attivi dall’agosto 2025. L’obbligo di garantire un livello adeguato di alfabetizzazione AI al proprio personale, sancito dall’art. 4 del Regolamento, vale già oggi.
Da agosto 2026 scattano gli obblighi di trasparenza sui contenuti generati da IA. Da novembre 2026, se produci immagini, video o testi con strumenti generativi, dovrai marcarlo. Il watermarking non è un dettaglio tecnico: è un obbligo che riguarda direttamente giornalisti, comunicatori, uffici marketing, agenzie.
E adesso che cosa succede?
Ecco le tre cose che devi fare in ordine di urgenza.
Mappare i sistemi IA in uso specifricando quali strumenti, per quali funzioni, a quale categoria di rischio appartengono secondo il Regolamento. Non è un esercizio accademico, è la base di qualunque discorso di compliance.
Formare il personale. L’obbligo c’è già, e dimostrare di averlo rispettato passa quasi sempre attraverso la documentazione di un percorso formativo.
Verificare di avere un Data Processing Agreement firmato con ogni provider di strumenti AI che tratta dati per conto dell’organizzazione.
L’algoritmo intanto continua a girare
C’è un aspetto del rinvio che raramente viene nominato, e che vale la pena mettere a fuoco.
Le norme sui sistemi ad alto rischio erano state pensate (tra le altre cose) per regolare l’IA usata nella selezione del personale. Un sistema che analizza i curriculum e assegna punteggi ai candidati è, per il Regolamento, un sistema ad alto rischio: può influenzare in modo determinante l’accesso al lavoro di una persona. Se quel sistema è addestrato su dati storici distorti (come spesso accade) rischia di replicare e amplificare discriminazioni già esistenti: favorire gli uomini sulle donne, penalizzare certi cognomi, escludere chi ha avuto carriere non lineari.
Quelle norme dovevano entrare in vigore ad agosto 2026. Ora si aspetta dicembre 2027.
Nel frattempo, gli algoritmi già in uso nelle HR di molte aziende continuano a girare, senza obblighi di trasparenza, senza audit, senza registrazione in alcun database europeo. Il rinvio ha dato più tempo alle imprese per adeguarsi. Ha dato lo stesso tempo ai sistemi difettosi per continuare a operare indisturbati.
Questo non è un argomento contro il rinvio in sé — che ha ragioni tecniche reali, legate alla mancanza di standard armonizzati. È un promemoria su cosa significa, nella pratica, spostare un orologio.
Cosa deve fare il lavoratore per essere compliant all’AI Act?
Comincio dal dirti che devi crearti una competenza di AI literacy indipendentemente dal fatto che sia un obbligo della tua azienda il fatto che tu ce l’abbia. Chi la costruisce ora, vale di più, indipendentemente dalla legge. Poi sappi che qualsiasi contenuto venga creato con l’aiuto anche non qualitativo della IA va etichettato: tutti coloro che lavorano nella comunicazione e nei media dovranno capire cosa fare.
Poi questo quadro normativo si muove come un mosaico di adempimenti e quindi va seguito. Sarà il caso che tu torni a FacLab spesso per vedere la tabellina che ti ho lasciato qui sopra con le scadenze. Ignorarlo non è un opzione, ma scegliere cosa affrontare prima, beh, quella si.
Questo articolo è stato redatto con l’apporto non qualitativo di Claude AI. Tutte le frasi di questo articolo sono state realizzate o approvate dall’autore. Le immagini sono generate da Imagen 2 di Chat Gpt.
Cosa rischia davvero un’azienda quando usa l’intelligenza artificiale senza sapere come parlarle?
Usare l’intelligenza artificiale senza competenza espone un’azienda a rischi concreti: perdita di controllo sui dati, decisioni basate su output errati e dipendenza tecnologica non governata. Partiamo da qui: la risposta è… molto. Ora, poi, con gli agenti di intelligenza artificiale, direi anche moltissimo.
Già, perché i modelli di IA con capacità agentiche hanno sviluppato una comprensione dei contesti tale per cui la loro possibilità di capire al volo quello di cui hai bisogno rasenta la perfezione.
L’azienda che lascia libera l’IA rischia dati, processi, progetti, informazioni riservate esposte alla troppa fiducia che riponiamo nei modelli di IA oppure alla nostra poca conoscenza dell’IA
A proposito: rischiano molto anche le persone. Rischi molto anche tu, per intenderci.
Già, perché l’IA non ti corregge, non ti giudica, non ti mette dei freni. L’IA ha il solo compito di accontentarti anche quando non te lo meriteresti proprio: Già, proprio così. Esegue il compito per te anche se le hai dato informazioni da schifo.
Come mai l’intelligenza artificiale capisce tutto quello che scrivo?
L’intelligenza artificiale capisce anche i prompt mal formulati perché inferisce il contesto mancante, colmando autonomamente la distanza tra ciò che l’utente chiede e ciò che intende davvero. Succede per il meccanismo di “comprensione generosa”. La macchina completa collegando le informazioni che le dai a quelle che lei pensa siano le informazioni utili per darti la risposta al problema complesso che le hai posto. Inferisce, interpola, completa: fa lei tutto quello che non fai tu. La distanza tra ciò che hai chiesto e ciò che intendevi viene colmata dal modello, non certo da te.
Con questa storia che tu puoi scrivere quattro stupidaggini e lei ti capisce anche per quello che non le dici si scatenerà l’illusione della competenza ed è un vero pericolo. Se un utente riceve un risultato perfetto dopo un prompt schifoso non capirà mai che ha orientato malamente la potenza del modello di IA che si trova davanti. Penserà di essere bravo a gestire una cosa con l’IA, ma non è cosi.
Fin qui, il danno è tuo. Personale. Ma moltiplica questo meccanismo per ogni persona di un team aziendale e capirai perché il problema smette di essere cognitivo e diventa strategico, economico, competitivo.
Cosa rischia un’azienda ignorante in materia di IA?
Il rischio principale per un’azienda che usa l’IA senza competenza è la perdita progressiva di sapere organizzativo, accompagnata da errori strategici mascherati da output apparentemente corretti.
Rischia di perdere proprietà intellettuale e sapere organizzativo. Chi firma un documento generato con l’IA basato su relazioni create approssimativamente non avrà mai e poi mai la situazione sotto controllo. Se poi piazzi là un errore nel prompt, il modello di intelligenza artificiale non può che ridarti una cosa ben fatta (ma sbagliata almeno in un suo assunto).
C’è di più: le persone smettono di evolvere perché smettono di allenare i loro muscoli cognitivi. Se fa l’IA, perché le persone di un tuo gruppo di lavoro dovrebbero sbattersi.
Detto questo c’è anche un problema di responsabilità. Se la relazione errata mandata al cliente l’ha “fatta l’IA” allora chi risponde di eventuali errori. Qui si crea un’enorme zona grigia nella quale non si riesce ad addurre a qualcuno la parternità delle azioni che fa l’azienda.
Infine fra i danni che subisce un’azienda, un’organizzazione che lascia all’IA il volante delle azioni, c’è quello che io considero il peggiore: diventare anonimi. L’IA produce output nella media dell’addestramento. Se tutti usano l’IA nello stesso modo superficiale, il pensiero aziendale converge verso un centro grigio. Sparisce il vantaggio competitivo che viene dall’originalità.
Come si esce da questa trappola?
Per ridurre i rischi dell’intelligenza artificiale servono tre interventi distinti: un cambio di abitudine individuale, una policy organizzativa chiara e una revisione culturale del concetto di produttività.
Partiamo dal piano più scomodo: quello individuale. La soluzione non è usare meno l’IA. È imparare a pensare prima di usarla. Chiamala frizione intenzionale: il momento in cui ti fermi, formuli il problema con chiarezza nella tua testa — o su un foglio — e solo dopo apri il modello. La qualità del tuo pensiero deve precedere la qualità del tuo prompt. Sempre. E quando ricevi una risposta, leggila come un revisore critico, non come un committente soddisfatto. Chiediti: questa risposta è giusta perché ho fatto una buona domanda, o sembra giusta perché l’IA è brava a sembrare convincente?
E nelle aziende?
La gestione responsabile dell’IA in azienda richiede di separare i task operativi, dove il modello può agire in autonomia, dai task strategici, dove deve restare uno strumento consultivo sotto supervisione umana.
Sul piano organizzativo serve una distinzione netta, che quasi nessuna azienda ha ancora fatto: separare i task operativi — quelli dove l’IA può essere lasciata libera di eseguire — dai task strategici, dove l’IA deve restare uno strumento consultivo, non decisionale. Non basta formare i team sull’uso degli strumenti. Bisogna formarli sul pensiero critico applicato all’IA: capire quando fidarsi, quando verificare, quando mettere in discussione un output che sembra perfetto. E poi — questo è il punto più trascurato — introdurre periodicamente degli audit dell’autonomia. Momenti in cui ci si chiede, senza retorica: cosa sa fare questo team senza l’IA? Se la risposta è imbarazzante, il problema è già dentro casa.
Il cambio di paradigma più difficile
Il vero ostacolo all’uso consapevole dell’intelligenza artificiale in azienda è culturale: finché la velocità di produzione viene misurata come proxy dell’efficacia, il pensiero critico resterà un costo anziché un vantaggio competitivo.
Il nodo culturale è il più duro da sciogliere perché tocca una metrica a cui siamo tutti affezionati: la velocità. Abbiamo smesso di misurare la qualità del pensiero e abbiamo iniziato a misurare la velocità di produzione. L’IA ha accelerato tutto, e questo ci ha convinti che accelerare fosse il punto. Non lo è. Chi rallenta per capire meglio un problema produce output migliori — con o senza IA. La lentezza, in questo contesto, non è inefficienza: è competenza. È la cosa più rara e più preziosa che un professionista possa portare in un mondo che delega il pensiero alle macchine.
La distrazione non c’entra: l’assenza di attenzione è una forma di difesa dalla realtà.
Sono giorni che ci penso. Sui social e sul web non siamo poco attenti: abbiamo scelto di smettere di prestare attenzione come forma di difesa dalla realtà.. Non concediamo più attenzione, vogliamo solo evasione o annullamento. Il motivo? Semplice: in questo momento abbiamo paura, sì, paura anche dei social e del web. Scegliamo di non prestare attenzione perché la paura ci ha convinti che capire e sapere non servano più a proteggerci..
In un mondo che erutta finzione, guerra, tragedia, sopraffazione, inconsistenza, non stare più attenti, in modo definitivo, è l’unica difesa che ci rimane. Quello che vediamo attraverso il nostro smartphone è talmente violento, talmente distopico, talmente privo di valori e di morale, che ci sembra finto. Non può essere vero che a Minneapolis, nel cuore della più grande presunta democrazia del mondo, gli Stati Uniti, venga uccisa a sangue freddo una madre di 37 anni, Renée Hood. Tutto troppo violento, spegniamo l’attenzione, altrimenti si impazzisce.
Fine dell’attenzione sul web: due piccoli esempi
Ti racconto due piccoli esempi che mi riguardano. Su questo sito c’è un corso di auto imprenditorialità per i giornalisti. Siccome so che molti colleghi sono in difficoltà, ho deciso di metterlo gratuitamente a disposizione. Ho diffuso la cosa sui canali social, nei gruppi whatsapp di colleghi. Perfino una newsletter di colleghi ha ripreso il fatto. Dopo più di un mese lo hanno visto pochissime persone. Per intenderci: 13.
Seconda piccola storia. Nei miei corsi 2026 uso come strumento di connessione del gruppo classe la chat di gruppo di ChatGpt. Strumento potente visto che può farci mettere in contatto tra di noi, ma anche con la IA di Open AI. In un contesto di una classe di giovani, pensavo venisse usato alla grande.
Risultato: nulla.
La chat ha una sola interazione dopo 14 giorni dalla sua nascita. “Strumento non conosciuto” uguale “strumento che impone attenzione e curiosità” uguale “non attivo l’attenzione, non riesco”.
Abbiamo paura, siamo sgomenti. Non riusciamo più a tenere attiva l’attenzione perché la comunicazione comincia a spaventarci. I media cominciano a spaventarci. I social con il loro mare di contenuti sintetici cominciano a spaventarci. Nella mia vita di persona normale ho vissuto in queste ore scambi di comunicazione aggressiva e violenta nei miei confronti partita da un completo e totale fraintendimento. Scambi partiti da cose che io non ho detto.
La distorsione del segnale
Mi sembra che il segnale di comunicazione tra le persone si sia talmente distorto che abbiamo smesso di ascoltare. Qualsiasi cosa. Non riusciamo più nemmeno ad aggiustare le frequenze, è tutto rotto.
Un altro piccolo esempio. Ho creato dei form per chiedere informazioni a studenti e possibili clienti. Se chiedo informazioni è per ricevere informazioni. Se ti faccio una domanda è per ricevere una risposta. Sapessi il disastro di non so, di risposte tirate via alla cavolo, di parti dei questionari vuote. Comunicare e non comunicare hanno ormai lo stesso valore: nullo.
Lo dico più chiaramente. Una persona che conosco ha risposto così a una domanda a risposta aperta che avevo messo in uno di questi form: “Oh, Fac, ma che domande fai… lo sai benissimo che cosa uso!!!”. Non so, dimmelo tu: ti sembra modo di comunicare? Ti sembra modo di rispondere a un questionario professionale?
Eppure potrebbe essere un bel momento
L’intelligenza artificiale, che oggi amplifica il rumore, può diventare lo strumento più efficace per ridare controllo, orientamento e attenzione alla comunicazione. Dovremmo semplicemente frenare tutto e pensare che siamo sull’orlo del precipizio. O riprendiamo a comunicare o a cercare valore, o andrà tutto a rotoli. Proprio tutto.
Grazie all’IA potremo farlo con precisione, basterebbe invertire l’inerzia delle comunicazioni. Basta web, social, IA, digital, metaverso, email, contenuti sintetici, propagande di hacker e di delinquenti online o offline. Ferma tutto. Voglio dirti tre modi con i quali utilizzare l’IA per riprendere in mano il volante della comunicazione, attiva o passiva che sia.
L’IA come filtro
I modelli di intelligenza artificiale possono aiutarti a ridurre drasticamente il rumore di quello che ti arriva addosso e possono filtrare (dalle email alla ricerca web, fino ai social) la comunciazione che ti riguarda o che vuoi ti riguardi. L’IA, seguendo le tue scelte, può aiutarti a NON VEDERE ciò che non vuoi più vedere. Lo spavento e l’assenza di attenzione, infatti, nascono dal sovraccarico e filtrare ti può aiutare a riprendere il controllo di quello che leggi, vedi, senti.
L’IA come guardiano della fiducia
L’IA può aiutarti a cercare fonti e persone di cui ti fidi. In modo esplicito. Ti fa arrivare velocemente ai contenuti che per te valgono senza perdere tempo. L’unico problema che hai è dirigerla e controllarla sempre, tenendo il cervello e il senso critico accesi. Se io oriento la mia ricerca del contenuto di valore verso le fonti di cui mi fido sto semplicemente sviluppando il giusto orientamento. Aggiungo una cosa: alla ricerca di trust devo anche affiancare la ricerca di punti di vista diversi. Altrimenti entro in una camera dell’eco… nella quale l’IA mi farà vedere solo quello che è simile a me.
L’IA come sintetizzatore
Se mi aiuto con modelli IA nelle operazioni di sintesi e di creazione di supporti per lo studio e la conoscenza farò in modo di dover vedere, sentire, leggere meno e meglio. In questo modo la fase di prima lettura verrà sorpassata da una lettura già profonda e consapevole, non superficiale e distratta o addirittura assente. Anche qui un avviso: attenzione a verificare che i documenti siano adeguatamente sintetizzati e costruiti per farti capire come stanno veramente le cose.
Respira, quindi. Riflettici un attimo e fai scendere, proprio grazie all’IA, l’indice della paura che sta paralizzando in modo definitivo la tua attenzione.
Jobpocalypse: cosa significa per chi si riqualifica.
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Il 41% dei leader aziendali globali afferma che l’intelligenza artificiale sta consentendo riduzioni dirette del personale nelle loro organizzazioni. Non si tratta di previsioni o scenari futuri: è quello che sta accadendo ora, nel 2025.
Secondo il recente report “Evolving Together: AI, automation and building the skilled workforce of the future“ pubblicato dal British Standards Institution (BSI), basato su interviste a oltre 850 leader aziendali in 8 paesi, stiamo vivendo quella che viene definita “jobpocalypse”: un collasso sistemico del modello tradizionale di ingresso nel mondo del lavoro.
Ma cosa significa davvero questo fenomeno? E soprattutto: come possono orientarsi i professionisti che stanno investendo nella riqualificazione?
I numeri della jobpocalypse: cosa dice la ricerca BSI 2025
Il British Standards Institution (l’ente certificatore nazionale inglese, l’equivalente del nostro Rina) ha condotto un’indagine su 853 business leader in 8 paesi (Cina, Giappone, Australia, Germania, Stati Uniti, Regno Unito, Francia e India) tra agosto 2025, analizzando anche i report annuali di 123 aziende attraverso strumenti di analisi AI.
Le riduzioni di personale sono già in atto
I numeri parlano chiaro:
41% dei leader afferma che l’IA sta consentendo riduzioni dirette del personale
50% dichiara esplicitamente che l’AI sta aiutando a ridurre il numero di dipendenti
18% delle aziende investe in IA specificamente per ridurre il personale
Come è cambiato il processo decisionale aziendale
La vera rivoluzione sta nel modo in cui le aziende pensano al lavoro:
31% delle organizzazioni oggi esplora soluzioni AI prima di considerare l’assunzione di persone
40% prevede che questo diventerà la norma entro 5 anni
61% investe in IA principalmente per aumentare produttività ed efficienza
49% per ridurre i costi operativi
Per decenni il paradigma è stato: “Il lavoro lo fanno le persone, le macchine aiutano”. Oggi si sta invertendo: “Il lavoro lo fanno i sistemi AI, le persone intervengono quando necessario”.
Questo non è solo un cambiamento operativo, ma un cambiamento nel modo stesso di pensare il lavoro.
L’impatto devastante sui ruoli entry-level
Il dato più allarmante riguarda i lavori entry-level, quelli tradizionalmente destinati a chi inizia la carriera:
39% delle aziende ha già ridotto o eliminato posizioni junior grazie all’IA
43% prevede ulteriori tagli nei prossimi 12 mesi
55% dei leader ritiene che i benefici dell’IA compensino le disruzioni sulla forza lavoro
Quali paesi sono più colpiti?
L’India guida questa trasformazione con il 50% delle aziende che hanno ridotto ruoli junior. Seguono Australia (57% dichiara che l’AI aiuta a ridurre il personale a livello junior) e Cina (61% prevede riduzioni future). In Italia e in Europa, il fenomeno è in crescita ma ancora meno aggressivo rispetto all’Asia-Pacifico.
Chi colpisce davvero: la “Generation Jaded”
Il report BSI introduce un termine nuovo e inquietante: “Generation Jaded” – dall’acronimo “Jobs Automated, Dreams Eroded” (lavori automatizzati, sogni erosi).
Si riferisce a quella generazione che:
Ha già subito disruzioni nella formazione scolastica a causa del Covid-19
Si trova ora di fronte a un mercato del lavoro che elimina proprio i ruoli pensati per chi inizia
Rischia di non sviluppare mai le competenze che si acquisivano attraverso l’esperienza entry-level
L’ammissione dei manager: “Siamo stati fortunati”
I dati più significativi vengono proprio dai leader che oggi prendono queste decisioni:
56% dichiara di essere stato “fortunato” ad aver iniziato la carriera prima che l’IA trasformasse il proprio settore
43% ammette che non avrebbe sviluppato le competenze attuali se l’IA fosse stata disponibile all’inizio della carriera
28% si aspetta che il proprio ruolo attuale non esisterà più entro il 2030
È come se avessero salito una scala e poi, una volta arrivati in cima, avessero tolto il primo gradino dietro di loro.
Il pericolo della “skills latency”
Il report evidenzia un pericolo strutturale: la latency delle competenze – un ritardo generazionale nello sviluppo delle capacità professionali.
Se un’intera generazione non ha accesso ai ruoli formativi entry-level, chi ricoprirà i ruoli senior tra 10-15 anni? Come si formeranno i futuri manager se non potranno fare esperienza sul campo?
Le aziende stanno ottimizzando per l’efficienza di oggi, ma stanno creando un problema di talento per il domani.
Perché sta succedendo: il paradosso dello spazio formativo
Le mansioni entry-level che l’IA sta eliminando non erano solo “lavoro produttivo”. Erano spazio formativo – il luogo dove si imparava a lavorare.
Cosa si imparava nei ruoli entry-level
I primi lavori insegnavano competenze che nessuna scuola o università può dare:
Gestire il tempo quando hai troppe cose da fare
Comunicare in modo efficace in contesti professionali
Capire come funzionano davvero le dinamiche aziendali
Riconoscere le priorità vere da quelle apparenti
Reggere lo stress e la pressione
Imparare a sbagliare e correggersi
Costruire relazioni professionali
Navigare la politica aziendale
L’IA può fare ricerche, compilare report, gestire agende, rispondere a email routine. Ma non può insegnare queste meta-competenze che si sviluppano solo attraverso l’esperienza vissuta.
L’analisi dei report aziendali rivela le priorità
Un dato significativo emerge dall’analisi AI dei 123 report annuali esaminati dal BSI: il termine “automation” è citato quasi 7 volte più frequentemente di “upskilling”, “training” o “education”.
Le aziende comunicano l’IA principalmente come:
Driver di innovazione
Vantaggio competitivo
Strumento di efficienza
Con molto meno enfasi su:
Implicazioni sulla forza lavoro
Investimenti in capitale umano
Preparazione dei dipendenti al futuro
Solo il 34% delle aziende intervistate ha un programma di formazione strutturato per preparare i dipendenti all’uso dell’IA. In Giappone questa percentuale scende al 16%, mentre in India sale al 64%.
La visione di Stuart Russell: “Dovremo diventare bravi a essere umani”
Stuart Russell è professore di Computer Science a UC Berkeley, direttore del Center for Human-Compatible Artificial Intelligence, e autore del manuale universitario più usato al mondo per studiare IA.
Nel suo libro “Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control” (2019 – a questo link trovi l’edizione italiana che si intitola “Compatibile con l’uomo“), Russell pone una domanda fondamentale: cosa succede quando le macchine possono fare la maggior parte del lavoro produttivo?
La sua risposta cambia prospettiva
“Forse le generazioni future si chiederanno perché mai ci siamo preoccupati di una cosa tanto futile come il ‘lavoro’. Nel caso in cui questo mutato atteggiamento tardasse ad arrivare, la maggior parte delle persone sarà impegnata a fornire servizi interpersonali che possono essere offerti – o che preferiamo siano offerti – soltanto dagli esseri umani. Vale a dire che se non possiamo più fornire un lavoro fisico e mentale di routine possiamo comunque fornire la nostra umanità. Dovremo diventare bravi a essere umani.”
Cosa significa concretamente
Russell non sta facendo retorica. Sta identificando una categoria specifica di competenze che l’IA non può replicare:
Servizi che richiedono umanità autentica:
Empatia vera (non simulata)
Giudizio morale in contesti complessi
Interpretazione di situazioni ambigue
Costruzione di relazioni di fiducia duratura
Creatività contestuale e laterale
Capacità di dare senso alle esperienze umane
Russell sottolinea che le persone non vogliono solo essere efficienti. Vogliono sentire che il loro lavoro ha senso, crea valore relazionale, richiede impegno significativo.
La jobpocalypse non è quindi solo una crisi economica del mercato del lavoro. È una crisi antropologica: ci costringe a ridefinire cosa rende il lavoro umano insostituibile.
Se ti stai riqualificando, hai già un vantaggio competitivo
Ecco una buona notizia: se sei un professionista che sta investendo nella riqualificazione, hai un vantaggio competitivo fondamentale rispetto alla Generation Jaded.
Cosa hai già che non può essere replicato
✅ Hai già attraversato la fase formativa entry-level – Conosci cosa significa lavorare in un’organizzazione reale
✅ Possiedi le meta-competenze che si acquisiscono solo attraverso l’esperienza diretta
✅ Sai come funzionano le dinamiche organizzative – Capisci la politica aziendale, le gerarchie, le relazioni
✅ Hai esperienza nel gestire stress, deadline, conflitti – Sai come reagire quando le cose non vanno come previsto
✅ Hai costruito resilienza professionale – Hai fatto errori, hai imparato, ti sei adattato
Il problema (e la soluzione)
Il problema: Queste competenze da sole non bastano più nel mercato attuale che richiede anche expertise tecnica avanzata.
La soluzione: Integrare competenze verticali specialistiche con l’esperienza orizzontale già acquisita. Questa combinazione – esperienza umana profonda + competenze tecniche – è esattamente quello che il mercato cerca e che l’IA da sola non può fornire.
Le 4 competenze chiave da sviluppare per il futuro
1. Problem Solving Complesso e Non Strutturato
Cosa significa: Affrontare problemi senza regole predefinite, gestire l’ambiguità, applicare creatività laterale, interpretare situazioni senza precedenti.
Perché l’IA non può farlo: L’intelligenza artificiale eccelle nei compiti ben definiti con obiettivi chiari e misurabili. Ma fallisce quando:
Il problema stesso è ambiguo o mal definito
Non esistono dataset storici di riferimento
Serve interpretazione contestuale profonda
L’obiettivo stesso deve essere negoziato
Come svilupparla:
Esponiti a problemi complessi multi-variabile
Pratica il pensiero sistemico
Studia casi aziendali ambigui senza soluzione univoca
Allenati a formulare buone domande, non solo a trovare risposte
Lavora su progetti interdisciplinari
2. Pensiero Critico e Valutazione dell’Output IA
Cosa significa: Riconoscere quando l’IA “sta allucinando” (inventando informazioni plausibili ma false), identificare bias negli algoritmi, validare l’accuratezza dei risultati, comprendere i limiti dei modelli.
Perché è cruciale adesso: Il report BSI mostra che solo il 34% delle aziende ha programmi di formazione per l’uso critico dell’IA. C’è un enorme gap di competenze nella supervisione dei sistemi AI. Chi sa fare questo diventa indispensabile.
Come svilupparla:
Studia come funzionano i modelli di IA (almeno a livello concettuale)
Pratica prompt engineering consapevole e strutturato
Impara a verificare le fonti citate dall’IA
Confronta output di diversi modelli sulla stessa richiesta
Documenta quando l’IA è affidabile e quando no
Studia casi di fallimenti dell’IA
3. Competenze Relazionali e Comunicative Avanzate
Cosa significa: Negoziazione in contesti complessi, mediazione di conflitti interpersonali, costruzione di fiducia duratura, lettura delle dinamiche non dette, gestione emotiva di situazioni critiche.
Perché l’IA non può sostituirle: L’IA può simulare empatia nelle risposte, ma:
Non può essere veramente empatica
Non comprende autenticamente le emozioni umane
Non può costruire relazioni basate su esperienza condivisa
Non ha storia personale da cui attingere
Non può leggere il linguaggio del corpo e il contesto fisico
Queste sono esattamente le competenze che Russell chiama “essere bravi a essere umani”.
Come svilupparle:
Formazione specifica in comunicazione efficace e non violenta
Pratica costante di ascolto attivo
Studio di psicologia organizzativa e delle dinamiche di gruppo
Esercizio deliberato di intelligenza emotiva
Mentoring e coaching reciproco
Esposizione a situazioni di conflitto gestito
4. Capacità di Apprendimento Continuo (Meta-learning)
Cosa significa: Imparare a imparare, adattarsi velocemente a nuove tecnologie e paradigmi, riconoscere cosa non si sa, cercare attivamente nuove conoscenze, aggiornare continuamente il proprio skillset.
Perché è il vero discrimine: Il mercato del lavoro cambierà più volte nel corso della tua carriera. Le tecnologie che impari oggi potrebbero essere obsolete tra 5 anni. La competenza più importante non è cosa sai oggi, ma quanto velocemente puoi imparare domani.
Come svilupparla:
Costruisci abitudini di apprendimento quotidiano (anche 30 minuti al giorno)
Diversifica le fonti di conoscenza (libri, corsi, podcast, pratica)
Pratica il “learning by doing” sistematico
Rifletti sul tuo processo di apprendimento (cosa funziona per te?)
Esci regolarmente dalla comfort zone cognitiva
Insegna ad altri ciò che impari (consolida l’apprendimento)
Il ruolo dell’AI Act europeo: perché la supervisione umana è obbligatoria (e cosa significa per te)
Il principio di “meaningful human oversight”
Sia l’AI Act europeo (Regolamento UE 2024/1689) che la Legge italiana n. 132/2025 sull’intelligenza artificiale stabiliscono un principio fondamentale: i sistemi IA ad alto rischio devono rimanere sotto supervisione umana significativa.
Cosa significa “supervisione umana significativa”:
Un essere umano qualificato deve poter comprendere cosa fa il sistema IA
Deve poter valutare criticamente l’output prodotto
Deve poter intervenire, modificare o annullare decisioni
Deve avere le competenze necessarie per farlo efficacemente
Questo non è un suggerimento: è un obbligo legale.
Quali sistemi richiedono supervisione umana
L’AI Act classifica come “ad alto rischio” i sistemi usati in:
Gestione delle risorse umane (assunzioni, valutazioni prestazioni, licenziamenti)
Accesso a servizi essenziali (credito, assicurazioni, servizi sanitari)
Forze dell’ordine e amministrazione della giustizia
Gestione di infrastrutture critiche
Istruzione e formazione professionale
In tutti questi contesti, non può esserci automazione totale. La legge richiede sempre un professionista umano qualificato che supervisioni.
Opportunità professionali create dalla normativa
La normativa crea una domanda strutturale e crescente di professionisti capaci di:
Nuovi ruoli professionali richiesti:
AI Governance Officer: Garantire conformità normativa aziendale
AI Ethics Specialist: Valutare implicazioni etiche e identificare bias
AI Auditor: Verificare accuratezza, sicurezza e conformità dei sistemi
Human-in-the-Loop Supervisor: Supervisionare decisioni critiche in tempo reale
AI Impact Assessor: Valutare impatti su diritti fondamentali e privacy
AI Training Specialist: Formare le organizzazioni all’uso critico dell’IA
Questi non sono lavori del futuro. Sono lavori che servono adesso e che cresceranno esponenzialmente nei prossimi 3-5 anni.
La certificazione ISO/IEC 42001
Il British Standards Institution (lo stesso che ha prodotto il report sulla jobpocalypse) offre la ISO/IEC 42001 – il primo standard internazionale per i sistemi di gestione dell’IA.
Questa certificazione prepara le organizzazioni a:
Utilizzare l’IA in modo responsabile e conforme
Gestire rischi e garantire trasparenza
Implementare supervisione umana efficace
Documentare processi decisionali
Per i professionisti: Conoscere questi standard, anche a livello base, è un vantaggio competitivo significativo nel mercato del lavoro italiano ed europeo.
Strategia pratica: il framework per la riqualificazione efficace
FASE 1 – Autovalutazione realistica
Cosa fare:
Identifica le tue competenze trasversali già acquisite (esperienza, soft skills)
Riconosci onestamente i gap tecnici da colmare
Comprendi dove il tuo settore specifico sta andando
Analizza quali competenze richiede il mercato oggi
Strumenti:
Analisi dei job posting nel tuo settore
Conversazioni con professionisti già riposizionati
Studio dei trend di settore (report, ricerche)
Assessment professionale delle competenze
FASE 2 – Specializzazione tecnica mirata
Cosa fare:
Scegli un’area tecnica specifica da approfondire (non cercare di imparare tutto)
Sviluppa competenze di supervisione e valutazione critica dell’IA
Studia il quadro normativo (AI Act, ISO 42001, GDPR in relazione all’IA)
Costruisci progetti pratici che dimostrano le competenze
Focus consigliati per l’Italia:
Conformità AI Act per PMI italiane
IA nel settore manifatturiero (Industry 4.0)
IA nei servizi professionali (legal tech, consulting)
IA nella sanità (rispettando normative sanitarie)
FASE 3 – Integrazione esperienza + tecnica
Cosa fare:
Combina expertise tecnica nuova con esperienza umana consolidata
Posizionati esplicitamente come “governatore di sistemi IA”
Costruisci un portfolio che dimostri entrambe le dimensioni
Comunica il tuo valore unico (esperienza + competenza tecnica)
Come comunicarlo: “Ho 15 anni di esperienza in [settore] + competenze certificate in AI governance = posso supervisionare efficacemente l’implementazione di sistemi IA garantendo conformità e risultati di business”
FASE 4 – Sistema di apprendimento continuo
Cosa fare:
Crea abitudini di aggiornamento costante (es. 30 min/giorno)
Diversifica fonti e tipologie di apprendimento
Mantieni flessibilità cognitiva attraverso esposizione a nuovi ambiti
Costruisci una rete professionale che condivide conoscenza
Conclusioni: la riqualificazione non è un’opzione, è la risposta strategica
La jobpocalypse è reale e presente
I dati del report BSI 2025 non lasciano spazio a dubbi:
✅ Il 41% delle aziende globali usa l’IA per ridurre personale
✅ Il 39% ha già tagliato ruoli entry-level
✅ Il 43% prevede ulteriori tagli entro la fine del 2025
✅ La Generation Jaded rischia un gap formativo generazionale senza precedenti
✅ Il 56% dei manager ammette di essere stato “fortunato” a iniziare prima dell’IA
Ma i professionisti esperti hanno carte vincenti
Se ti stai riqualificando, hai vantaggi che la nuova generazione non può ottenere:
Esperienza umana già consolidata attraverso anni di lavoro reale
Meta-competenze sviluppate sul campo (gestione stress, politica aziendale, dinamiche relazionali)
Capacità di integrare tecnica e saggezza organizzativa
Posizionamento ideale per ruoli di supervisione IA richiesti dalla normativa europea
Il messaggio di Stuart Russell
“Dovremo diventare bravi a essere umani.”
Questa non è una frase poetica. È una strategia concreta: sviluppa le competenze che l’IA non può replicare – giudizio contestuale, empatia autentica, creatività laterale, costruzione di relazioni, responsabilità morale.
La tua prossima azione
La jobpocalypse non elimina il lavoro umano. Elimina il lavoro ripetitivo, procedurale, senza giudizio contestuale.
Rimane – e diventa più centrale – il lavoro che richiede:
Umanità autentica
Interpretazione del senso
Giudizio in condizioni di incertezza
Responsabilità morale
Costruzione di relazioni di fiducia
Se stai investendo nella tua riqualificazione, stai facendo esattamente la cosa giusta al momento giusto.
Non è un percorso facile. Richiede impegno, tempo, energie, a volte sacrifici. Ma i dati mostrano che è l’unica risposta strategica efficace a un mercato del lavoro che sta cambiando in modo irreversibile.
La domanda non è più “se” riqualificarsi, ma “come” farlo nel modo più efficace possibile.
Domande frequenti sulla jobpocalypse
Cosa significa esattamente “jobpocalypse”?
Jobpocalypse è il termine coniato dal British Standards Institution per descrivere il collasso del modello tradizionale di ingresso nel mondo del lavoro causato dall’automazione tramite intelligenza artificiale. Il 41% delle aziende globali sta usando l’IA per ridurre direttamente il personale, con un impatto particolare sui ruoli entry-level (-39% già tagliati).
Quali settori sono più colpiti in Italia?
In Italia, come nel resto d’Europa, i settori più esposti sono: servizi finanziari (50% ha ridotto ruoli junior), retail (32% ha tagliato posizioni entry-level), e servizi professionali. Il settore manifatturiero (built environment) è quello meno impattato finora (25%), ma l’automazione sta accelerando con Industry 4.0.
Come posso sapere se il mio lavoro è a rischio?
Poniti queste domande: (1) Il mio lavoro comporta principalmente compiti ripetitivi o procedure standardizzate? (2) Potrebbe essere descritto come un insieme di regole chiare? (3) Non richiede giudizio contestuale complesso o relazioni interpersonali profonde? Se hai risposto sì a tutte e tre, il rischio è alto. Ma ricorda: non è il lavoro che sparisce, è il tipo di lavoro che cambia.
L’AI Act mi protegge dalla disoccupazione?
L’AI Act non impedisce l’automazione, ma richiede supervisione umana qualificata per i sistemi ad alto rischio. Questo crea nuove opportunità professionali per chi sviluppa competenze di governance, supervisione critica e valutazione etica dell’IA. Non protegge i lavori esistenti, ma crea nuovi lavori per chi si riqualifica.
Quanto tempo serve per riqualificarsi efficacemente?
Dipende dal gap da colmare e dall’intensità dell’impegno. Un percorso serio richiede generalmente 6-18 mesi di formazione strutturata (10-15 ore settimanali) per acquisire competenze tecniche di base + comprensione normativa + capacità di supervisione IA. Ma l’apprendimento continuo deve diventare permanente: il mercato continuerà a cambiare.
Ha senso riqualificarsi se ho più di 50 anni?
Assolutamente sì. Anzi, hai un vantaggio: l’esperienza professionale consolidata che hai accumulato è esattamente ciò che manca alla Generation Jaded e che l’IA non può replicare. Integrando competenze tecniche con la tua esperienza umana, diventi un profilo molto ricercato per ruoli di supervisione, governance e implementazione responsabile dell’IA.
Fonti e risorse:
British Standards Institution, “Evolving Together: AI, automation and building the skilled workforce of the future” (2025)
Stuart Russell, “Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control” (2019)
Regolamento UE 2024/1689 (AI Act)
Legge italiana n. 132/2025 sull’intelligenza artificiale
ISO/IEC 42001 – Sistema di gestione dell’IA
Tempo di lettura: 17 minuti. Creato con l’aiuto di Claude.ai al termine di un’approfondita ricerca sull’argomento. Il testo è stato vistato da me in ogni sua riga.
