La rivoluzione industriale distrusse mestieri che sembravano eterni, proprio come l’intelligenza artificiale.
Il tessitore a mano cedette al telaio meccanico, il carrettiere alla locomotiva, il copista alla stampa. Ma quei crolli generarono figure nuove: il macchinista, il tecnico, il capoofficina. Professioni che non esistevano e che dovevano essere inventate, poi insegnate, poi tramandate. Il sistema aveva una sua pedagogia brutale ma funzionante: si imparava facendo, si sbagliava in pubblico, si cresceva per accumulo di errori corretti. La fabbrica era un luogo di formazione involontaria — caotica, spesso violenta, ma formazione.
L’intelligenza artificiale promette una transizione analoga a quanto si legge in giro. I lavori ripetitivi spariscono — il report da compilare, il bug banale da debuggare, la mail standard al cliente — e al loro posto dovrebbero emergere ruoli più sofisticati, più creativi, più umani. Almeno così si era detto fino ad ora.
Il problema è che stavolta la storia sembra non tornare.
I casi d’uso più efficaci dell’IA tendono a collocarsi proprio in quelle aree in cui i junior svolgevano compiti ripetitivi ma formativi: raccolta dati, elaborazione preliminare, sintesi di contenuti. Ciò che in prima battuta sembra (ed è nell’immediato) un miglioramento di efficienza nasconde un effetto collaterale sostanziale per il futuro prossimo. Con i lavori “entry level” viene meno il “campo di prova” necessario a far crescere le nuove generazioni di esperti. La rivoluzione industriale spostava il lavoro, lo rendeva fisicamente più semplice ma richiedeva comunque presenza, apprendimento, tempo. L’intelligenza artificiale fa qualcosa di diverso: non sposta il lavoro, lo bypassa. E bypassando il lavoro entry-level, bypassa la rampa su cui ogni generazione di professionisti ha costruito la propria competenza.
I numeri confermano la tendenza. I posti vacanti per posizioni entry-level sono diminuiti di oltre il 30% dalla fine del 2022, anno del lancio di ChatGPT. A partire dal primo trimestre del 2023, proprio nel momento in cui la diffusione dell’IA generativa ha accelerato, si registra una contrazione dell’occupazione junior pari a circa il 7,7% in sei trimestri, mentre i lavoratori senior continuano a crescere in modo costante. Questa dinamica non deriva da licenziamenti di massa, bensì da un forte rallentamento delle nuove assunzioni a livello entry-level.
È un problema di pipeline, non di automazione. Se le aziende cominciano ad assumere molti meno giovani, entro tre anni si svuota anche la parte media; entro cinque anni il livello medio è praticamente dimezzato e comincia a soffrirne anche lo zoccolo senior; in dieci anni la pipeline è diventata strutturalmente insostenibile. Non è che manchino i talenti: manca il percorso che li trasforma in esperienza. L’apprendistato — inteso non come istituto contrattuale ma come processo cognitivo, come anni di casino quotidiano, di piccoli fallimenti riparati, di supervisione e correzione — non si improvvisa e non si automatizza. Si eredita.
La resilienza dei profili senior rispetto al crollo delle assunzioni di giovani evidenzia una distinzione cruciale: la differenza tra conoscenza codificata e conoscenza tacita. L’IA eccelle nel replicare la prima — competenze tecniche, nozionistiche, procedurali. Fatica enormemente a simulare la seconda, che include la gestione delle complessità relazionali, la risoluzione di problemi non strutturati, l’intuizione derivante da anni di esperienza sul campo. È proprio questa conoscenza tacita che si trasmette per contatto, per imitazione, per esposizione prolungata all’errore altrui. E che si disperde se una generazione salta.
Si dirà: nasceranno nuovi mestieri, come sempre. Probabilmente è vero. Ma anche queste nuove figure dovranno essere formate da qualcuno. E quel qualcuno dovrà aver sbagliato abbastanza, in passato, da sapere dove si sbaglia. «Senza far entrare profili junior in azienda, non si avranno i senior domani». La frase è di un consulente di EY Italia, non di un luddista — il che la rende più difficile da ignorare.
La rivoluzione industriale è stata abbastanza lenta da permettere di inventarsi in corsa i nuovi mestieri e consolidarli. La rivoluzione dell’IA ha tra le sue caratteristiche principali la velocità, con l’effetto nell’immediato di creare un corto circuito imprevisto che rischia di mettere fuori gioco almeno una generazione lavoratori dotati di “intelligenza naturale”. Senza garanzie che il sistema si assesti in tempo per recuperare.
