L’AI non arriva come un’onda: alza il livello del mare

L’AI non arriva come un’onda, ma sta già alzando il livello del mare e ne raccontiamo la genesi assistendo all’automazione come una successione di soglie. In prima istanza l’intelligenza artificiale non sa svolgere un lavoro, poi supera un limite tecnico e improvvisamente diventa capace di farlo e per una facile comprensione basta rifarsi alla metafora della crashing wave, l’onda che si abbatte sul mercato del lavoro.

Importanti e recenti studi iniziano, però, a smentire l’onda per rappresentare la rising tide, la marea che sale.

È stata fatta una ricerca con oltre 6.000 attività professionali derivate dalla tassonomia O*NET, più di 60.000 valutazioni effettuate da lavoratori esperti e 41 Large Language Models, con l’obiettivo di misurare se l’output prodotto dall’AI possa essere utilizzato senza intervento umano.

Considerando tutti i modelli e i task osservati, il risultato ha restituito l’immagine di una AI che raggiunge una qualità almeno sufficiente nel 60% dei casi, una qualità comparabile al lavoratore medio nel 49,7% e una qualità superiore nel 27% e tra il secondo trimestre 2024 e il terzo trimestre 2025, inoltre, sui task che richiedono a una persona circa 1,5 ore, i frontier models passano da circa il 60% a oltre il 70% di successo.

Tra gli spunti ulteriori, l’osservazione delle capacità che migliorano contemporaneamente su attività di durata diversa, con l’evidenza di come la frontiera dell’automazione sembri avanzare in larghezza, distribuendosi sul sistema delle mansioni.

Questo modifica profondamente il significato di AI workforce risk perché se l’automazione procedesse per onde, bisognerebbe concentrarsi sui punti di rottura e quindi su quali professioni saranno colpite, quali competenze diventeranno obsolete, dove arriverà il prossimo salto tecnologico. Ma parliamo, invece, di una marea crescente che richiede di osservare la variazione progressiva del contenuto delle professioni, trasferendo il rischio dal job al task portfolio.

Automatizzare task non equivale automaticamente a eliminare occupazioni.

Val la pena sottolineare come automatizzare task non equivale automaticamente a eliminare occupazioni. Una professione combina attività testuali, relazionali, fisiche, decisionali e contestuali e può essere ricomposta mentre alcune sue componenti vengono trasferite alle macchine.

Mantenendo il ritmo osservato, entro il 2030 i frontier LLM potrebbero raggiungere una qualità almeno sufficiente sull’88–97% dei task considerati. È un’estrapolazione, dichiaratamente incerta, non una previsione del tasso reale di adozione, ma utile per capire di quanto sia il tempo che rimane alle organizzazioni per ridisegnare competenze, processi e responsabilità mentre la marea è ancora leggibile.