Il primo gradino

Facciamo sempre più domande agli agenti AI. Quando il lavoro non è banale gli diamo anche del contesto: l’argomento, i dati, l’obiettivo, un esempio di come vogliamo il risultato, i vincoli e cosa vuol dire per noi un lavoro fatto bene. Magari gli chiediamo prima un piano, o di farci le domande che gli servono, e poi l’invio. Poi, nonostante la preparazione, è il turno di spiegazioni, correzioni e reiterazioni. Non è solo un’impressione mia: nel sondaggio di Stack Overflow del 2025, su oltre 49mila sviluppatori, due su tre indicano come frustrazione principale le risposte dell’AI “quasi giuste, ma non del tutto”.¹

Ora, non so quanto spesso capiti a voi, ma io mi trovo spesso a paragonare l’esperienza con quella dell’avere a che fare con una figura junior. Con una differenza: il junior, a forza di correzioni, cresce. L’agente no. Migliora solo se la correzione la scrivo nelle sue istruzioni, e quel miglioramento resta all’agente.

E qui cambia anche il conto. Quello che insegno a un junior lo pago una volta, e da lì in poi il bagaglio culturale se lo porta dietro. L’agente, invece, di fatto non ricorda niente da una richiesta all’altra: istruzioni, regole e contesto glieli rimando ogni volta, e ogni volta li pago. Più cose gli insegno, più costa ogni domanda. In soldoni, con il junior sto investendo, con l’agente pago a ogni attività la somma di tutto quello che gli ho spiegato fino a quel momento.

Poi c’è la qualità. Una persona può avere una giornata no, ma non diventa più o meno capace a seconda di quanto la paghi. Un agente sì: il modello più economico ragiona peggio, e la capacità dipende da quanto si spende. I prezzi per singola parola elaborata, è vero, scendono in fretta: per ottenere le stesse prestazioni si paga ogni anno molto meno, da nove a centinaia di volte meno a seconda del compito.² Il conto complessivo però sale lo stesso, perché gli agenti consumano molte più parole per ogni compito e li usiamo per sempre più cose.³ E quel conto lo decide un fornitore, che prezzi e condizioni li può cambiare quando vuole. Se il servizio si ferma, ci si ferma con lui.

Intanto però per molti lavori l’agente nell’immediato basta e avanza e il junior non serve più.

Il gradino che manca

A Stanford un gruppo di ricercatori segue mese per mese le buste paga di milioni di lavoratori americani. Negli impieghi più esposti all’intelligenza artificiale, vedasi lo sviluppo software o l’assistenza clienti, i ragazzi tra i 22 e i 25 anni sono oggi quasi uno su cinque in meno di quanti sarebbero se fossero cresciuti come i coetanei negli altri mestieri.⁴ Per chi ha più esperienza un divario simile non esiste. Non dipende dai licenziamenti: si assume meno chi comincia. Non è la prova di un rapporto di causa, come indicato dagli stessi autori, e per l’Italia non ho trovato dati affidabili. Tradotto in persone: sono ragazzi che hanno studiato per un mestiere e non trovano il primo posto dove impararlo.

In Europa il quadro è meno netto. In Francia uno studio di HEC Paris con la Banque de France, su tutte le assunzioni del settore privato, trova che dalla fine del 2022 a marzo 2026 le assunzioni a tempo indeterminato tra i 21 e i 29 anni nei mestieri più esposti all’AI sono calate del 28%, contro il 7,5% negli altri, e tra i giovani sviluppatori di circa il 42%.⁵ Nell’area euro la BCE vede l’occupazione giovanile nell’informatica calare di quasi un quinto dal 2023, ma non la attribuisce all’AI,⁶ mentre Eurofound, guardando a tutta l’Unione, non trova uno shock che colpisca in particolare i giovani.⁷ I segnali ci sono, ma non sono ancora una prova.

In Italia però il primo gradino lavorativo mancava già prima. Gli annunci per junior con esperienza, gli stage che non diventano un contratto e gli stipendi d’ingresso che non bastano per un affitto non li ha inventati l’intelligenza artificiale. E la risposta di intere generazioni, compresa la mia, è stata quella di partire. Secondo il Consiglio nazionale dell’economia e del lavoro (CNEL) tra il 2011 e il 2024 sono andati all’estero circa 630mila giovani tra i 18 e i 34 anni, e negli ultimi anni più di quattro su dieci erano laureati.⁸

Dal Sud si parte due volte, verso l’estero e verso il Centro-Nord. Secondo la Svimez tra il 2022 e il 2024 hanno lasciato il Mezzogiorno circa 175mila giovani tra i 25 e i 34 anni: quasi tre su quattro si sono fermati al Centro-Nord, gli altri sono andati all’estero, e la metà era laureata.⁹

Per quindici anni, quando qui il primo gradino non c’era, si è potuto andare a cercarlo fuori, a Londra, Berlino o Zurigo. I dati di Stanford sono americani e quelli francesi riguardano un solo Paese, ma i mestieri sono gli stessi che molti di quei ragazzi sono andati a fare all’estero: se anche lì quella possibilità si restringe, partire non basterà più.

Un ufficio in una persona

Per chi ha esperienza va meglio, ma fino a un certo punto. Con gli agenti una persona fa da sola il lavoro che prima divideva con un gruppo, e diventa un ufficio intero: tiene in mano il progetto, le scelte tecniche, il controllo di quello che producono le macchine e le scadenze.

Lo stipendio non segue. Negli Stati Uniti nel 2025 la paga mediana di un senior è cresciuta di circa il 4%, poco sopra l’inflazione.¹⁰ In Italia va peggio: secondo l’Organizzazione internazionale del lavoro i salari reali sono ancora sotto quelli del 2008 di quasi nove punti, la perdita più grande fra i Paesi del G20.¹¹ Al Sud peggio ancora. Secondo la Svimez tra il 2021 e il 2025 i salari reali sono scesi di oltre il 10% nel Mezzogiorno, contro l’8% del Centro-Nord, e quasi un lavoratore meridionale su cinque è povero pur lavorando, tre volte più che al Centro-Nord.⁹ In trent’anni nessun governo, di nessun colore, è riuscito a invertire la rotta.

Il carico invece cresce. Due ricercatrici di Berkeley hanno osservato per otto mesi un’azienda americana dove l’AI era a disposizione di tutti: le giornate si allungavano, spesso senza che nessuno lo chiedesse, e il lavoro entrava nelle pause, a pranzo, prima delle riunioni, la sera.¹² È lo stesso meccanismo di cui avevo scritto in L’AI non ha bisogno di aspettare, ma noi sì: il tempo risparmiato nell’esecuzione non torna a noi, si sposta sull’attenzione. Se la paga sale di poco e la fatica di molto, viene da chiedersi per quanto si possano reggere questi ritmi.

Chi ci guadagna

I prodotti escono prima e, come in ogni corsa all’oro, chi guadagna di più è chi vende le pale: chi fornisce i modelli, i chip e la potenza di calcolo, un tavolo a cui siedono in pochissimi. Subito dopo vengono le aziende e i professionisti che vendono un risultato e non le proprie ore, perché producono di più con meno. Ai dipendenti restano gli avanzi, cioè quello che le aziende decidono di lasciare.

E siccome la grande maggioranza delle persone vive di uno stipendio, in un Paese dove gli stipendi reali perdono terreno da più di trent’anni¹³ l’intelligenza artificiale non crea lo squilibrio: lo trova e lo accelera. Altro che democratizzare.

La conseguenza è che cambiano le vie d’uscita, e non solo per i giovani. Chi ha esperienza prima restava, adesso si muove anche lui. C’è chi parte: la Fondazione Migrantes segnala che lasciano l’Italia sempre più spesso famiglie intere, con figli in età scolare.¹⁴ E c’è chi si mette in proprio, perché la stessa leva che lo rende un ufficio intero gli permette di lavorare per conto suo e tenersi il risultato. Secondo l’Istat, nel primo trimestre del 2026 gli occupati indipendenti sono cresciuti del 4,7% in un anno, unica categoria in aumento, mentre i dipendenti calavano.¹⁵ Dentro quel numero c’è di tutto, anche il lavoro autonomo che di autonomo ha poco, e nessuno lo attribuisce all’intelligenza artificiale. Secondo il sito Exploding Topics anche le ricerche di “solopreneur” nel mondo sono cresciute di quasi il 90%: non è una ricerca sul fenomeno, solo un indicatore di interesse, ma va nella stessa direzione.¹⁶

Chi resta tira avanti con lo stress verso una pensione che arriva sempre più tardi e vale meno. Secondo le proiezioni della Ragioneria generale dello Stato, un dipendente privato che andrà in pensione dal 2040 con 38 anni di contributi prenderà intorno al 60% dell’ultimo stipendio lordo, contro oltre il 70% di chi ci va in questi anni, e con una carriera discontinua anche meno.¹⁷ La mia simulazione sul sito dell’INPS, per esempio, dà poco meno della metà dell’ultimo stipendio. Non a caso dal 2026 chi viene assunto nel privato è iscritto in automatico alla previdenza integrativa, salvo rinuncia, e ci versa anche di tasca sua.¹⁸ In nessuno di questi casi, però, qualcuno fa crescere un junior.

Trent’anni per accorgersene

Il problema del gradino che sparisce non è nuovo, e ha un nome da più di quarant’anni. Nel 1983 la psicologa Lisanne Bainbridge lo descrisse in un saggio rimasto famoso, Ironies of Automation, l’ironia dell’automazione: se si automatizza la routine, a chi controlla l’impianto restano solo i casi difficili, cioè quelli per cui servirebbe la pratica che la routine gli dava.¹⁹

L’aviazione l’ha preso sul serio, anche se con i suoi tempi: trent’anni dopo il saggio, nel settore dove un errore costa vite, l’autorità americana per l’aviazione civile ha raccomandato alle compagnie di far volare i piloti a mano più spesso. I dati mostravano più errori nella guida manuale, e l’uso continuo del pilota automatico rischiava di indebolire proprio la capacità di riprendere i comandi quando qualcosa va storto.²⁰ In pratica ha deciso di tenere in vita apposta un lavoro che la macchina sapeva fare, perché era lì che si imparava.

Nel lavoro intellettuale la stessa scelta costa molto di più. Un agente chiude in pochi minuti quello che a una persona alle prime armi richiede giorni, quindi tenere in vita il lavoro fatto a mano vuol dire pagare giorni di stipendio per imparare quello che la macchina fa prima di un caffè. Difficilmente un’azienda sotto pressione lo farà di sua iniziativa.

Non tutte le aziende però corrono allo stesso modo. Alcune arrivano tardi: ce ne sono di piene di ragazzi, che crescono in fretta e il primo agente pagato l’hanno messo in conto solo quest’autunno, semplicemente perché non volevano spendere. Un’azienda deve restare competitiva, e chi tarda con l’AI i problemi se li crea da sola. Chi adotta prima invece si prende un vantaggio, ed è proprio quel vantaggio che potrebbe pagare la formazione di chi comincia.

Anche qui si potrebbe fare per gradi: si comincia da compiti piccoli fatti a mano, poi si passa a controllare quello che produce l’agente accanto a chi ha esperienza, dopo si scrivono le prime regole per l’agente e solo alla fine si fanno scelte di progetto, su un pezzo abbastanza piccolo da poterne vivere le conseguenze. Non l’ho mai vista applicata e non l’ho provata, quindi resta un’ipotesi.

Chi firma

Di questo passo il software lo progetteranno e lo scriveranno gli agenti, e lo controlleranno altri agenti, e la corsa di oggi rischia di essere questa: travasare nei modelli quello che sanno i senior prima che vadano in pensione. Ogni correzione scritta nelle istruzioni di un agente è un pezzo di quel travaso. C’è però una cosa che non si travasa, ed è la responsabilità.

Nel luglio 2025 l’agente di Replit, una piattaforma per programmare con l’AI, cancellò il database di produzione di un utente, nonostante l’ordine di non toccare niente. La risposta fu un post di scuse dell’amministratore delegato e qualche protezione in più.²¹ Finora, quando un agente sbaglia, è andata più o meno così. In Europa le cose stanno per cambiare: con la nuova direttiva sulla responsabilità per i prodotti difettosi, per tutto ciò che viene messo sul mercato dal 9 dicembre di quest’anno anche il software e i sistemi di intelligenza artificiale contano come prodotti, e chi li vende risponde dei danni che i loro difetti causano alle persone, anche senza colpa e anche quando il difetto nasce da un aggiornamento mancato.²² Che il codice l’abbia scritto un agente non cambia chi paga.

Qualcuno dovrà quindi firmare, e per firmare bisogna saper giudicare. Non lo stile del codice, che è la parte facile, ma tutta la vita di un sistema: come è progettato, se regge quando cresce, cosa succede quando si rompe, come si corregge, come si aggiorna e come gli si aggiungono funzioni senza rompere il resto. È un sapere che si costruisce sbagliando progetti veri, per anni: Cal Newport, in So Good They Can’t Ignore You, lo chiama capitale di carriera, cioè competenze rare che si accumulano solo con anni di pratica deliberata.

Un sistema che nessuno conosce da dentro diventa una scatola nera anche se il codice è lì da leggere, e una scatola nera non si mantiene, si tiene in piedi a tentativi. È l’amico di Robert Pirsig in Lo zen e l’arte della manutenzione della motocicletta, che la sua moto non la vuole capire e per ripararla dipende sempre da qualcun altro.

Quando se ne andranno gli ultimi che hanno fatto la gavetta, chi saprà giudicare veramente un sistema?

Footnotes

1. Stack Overflow, 2025 Developer Survey, sezione sull’intelligenza artificiale. https://survey.stackoverflow.co/2025/ ↩

2. Epoch AI, LLM inference prices have fallen rapidly but unequally across tasks, 12 marzo 2025. https://epoch.ai/blog/llm-inference-price-trends ↩

3. The Next Web, Token prices fell 98%, enterprise AI bills tripled, 2026, con dati di Jellyfish sul consumo per sviluppatore. https://thenextweb.com/news/token-prices-fell-98-enterprise-ai-bills-tripled-now-the-industry-wants-a-standards-body-to-explain-why ↩

4. E. Brynjolfsson, B. Chandar, R. Chen, Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence, Stanford Digital Economy Lab, revisione del 12 agosto 2026, dati ADP fino a giugno 2026. https://digitaleconomy.stanford.edu/publications/canaries-in-the-coal-mine ↩

5. A. Bergeaud, A. Bertheau, S. Bunel, O. Degos, M. G. Palladino, studio HEC Paris e Banque de France sulle assunzioni dei giovani nei mestieri esposti all’AI, 2026. https://www.hec.edu/en/dare/tech-ai/private-french-firms-hire-fewer-young-workers-ai-exposed-jobs ↩

6. BCE, Youth employment amidst cooling labour demand, Economic Bulletin 5/2026, 6 agosto 2026. https://www.ecb.europa.eu/press/economic-bulletin/focus/2026/html/ecb.ebbox202605_04~faa9ef5955.en.html ↩

7. Eurofound, AI is already in use in Europe’s workplaces, but not at the expense of young workers, 2026. https://www.eurofound.europa.eu/en/publications/all/ai-is-already-in-use-in-europe-s-workplaces-but-not-at-the-expense-of-young-workers ↩

8. CNEL, rapporto sull’attrattività dell’Italia per i giovani dei Paesi avanzati, ripreso da Avvenire il 6 gennaio 2026. https://www.avvenire.it/economia/lavoro/sono-630mila-gli-italiani-espatriati-in-13-anni_102851 ↩

9. Svimez, Rapporto 2025 sull’economia e la società del Mezzogiorno, comunicato stampa. https://www.svimez.it/wp-content/uploads/2025/11/svimez_comunicato_stampa_2025.pdf ↩ ↩²

10. Levels.fyi, End of Year Pay Report 2025. https://www.levels.fyi/2025/ ↩

11. ILO, Global Wage Report 2024-25, ripreso da ANSA il 24 marzo 2025. https://ansa.it/amp/english/news/2025/03/24/italian-real-wages-down-8.7-points-with-respect-to-2008-ilo_12411eca-75df-446d-bcdb-6f1f5c5ef6ee.html ↩

12. X. M. Ye, A. Ranganathan, AI Doesn’t Reduce Work, It Intensifies It, Harvard Business Review, febbraio 2026. https://newsroom.haas.berkeley.edu/ai-promised-to-free-up-workers-time-uc-berkeley-haas-researchers-found-the-opposite/ ↩

13. Ufficio parlamentare di bilancio, analisi sulle retribuzioni reali dal 1990, ripresa da L’Espresso il 21 luglio 2026: -6,6% in termini reali. https://lespresso.it/c/economia/2026/7/21/salari-reali-italia-2026-1990-ufficio-parlamentare-di-bilancio/63576 ↩

14. Fondazione Migrantes, Rapporto Italiani nel Mondo 2025, ripreso da AGI il 12 novembre 2025. https://www.agi.it/cronaca/news/2025-11-12/famiglie-intere-pronte-a-trasferirsi-all-estero-34136898/ ↩

15. Istat, Il mercato del lavoro, I trimestre 2026, comunicato stampa del 12 giugno 2026. https://www.istat.it/comunicato-stampa/il-mercato-del-lavoro-i-trimestre-2026/ ↩

16. Exploding Topics, scheda “Solopreneur”: andamento delle ricerche online, non uno studio. https://explodingtopics.com/topic/solopreneur ↩

17. MEF, Ragioneria generale dello Stato, Le tendenze di medio-lungo periodo del sistema pensionistico e socio-sanitario, Rapporto n. 26 (2025), capitolo 6, tassi di sostituzione lordi nello scenario base. https://www.enpap.it/DOC/RIFORMA_PREVIDENZIALE/MEF_RAPPORTO-2025-N.26_CAPITOLO-6.PDF ↩

18. Legge di bilancio 2026, adesione automatica dei neoassunti del settore privato alla previdenza complementare, sintesi di PartitaIVA.it. https://www.partitaiva.it/tfr-previdenza-complementare-adesione-2026/ ↩

19. L. Bainbridge, Ironies of Automation, Automatica 19(6), 775-779, 1983. https://doi.org/10.1016/0005-1098(83)90046-8 ↩

20. Federal Aviation Administration, SAFO 13002: Manual Flight Operations, 4 gennaio 2013. https://www.faa.gov/sites/faa.gov/files/other_visit/aviation_industry/airline_operators/airline_safety/SAFO13002.pdf ↩

21. Fortune, AI coding tool Replit wiped database, called it a catastrophic failure, 23 luglio 2025. https://fortune.com/2025/07/23/ai-coding-tool-replit-wiped-database-called-it-a-catastrophic-failure ↩

22. Direttiva (UE) 2024/2853 sulla responsabilità per danno da prodotti difettosi. https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2024/2853/oj ↩