Il grande audit del lavoro inutile

I numeri sembrano raccontare due storie opposte.

Da una parte, il crollo. I manager americani supervisionano oggi il triplo dei dipendenti rispetto al 2015. Google ha eliminato il 35% dei responsabili di piccoli team, Intel ha dimezzato le posizioni manageriali. Gartner stima che entro il 2026 un'azienda su cinque userà l'intelligenza artificiale per tagliare metà dei propri livelli gerarchici. Lo chiamano "Great Flattening", il grande appiattimento. I giornali ne parlano come di una catastrofe occupazionale.

Dall'altra parte, l'esplosione. Le assunzioni nei mestieri qualificati sono aumentate del 376% nell'ultimo trimestre rispetto all'anno precedente. Mancano quattrocentomila saldatori solo negli Stati Uniti. Elettricisti, tecnici della climatizzazione, installatori di pannelli solari, manutentori industriali: la domanda è alle stelle, l'offerta drammaticamente insufficiente. Giovani, donne e veterani si stanno rivolgendo alle scuole professionali a livelli che non si vedevano dalla Seconda Guerra Mondiale.

Due crisi separate che richiedono soluzioni diverse?

No. È la stessa storia vista da angolazioni diverse. E capirlo cambia completamente la lettura di quello che sta accadendo.

La narrazione comoda e quella scomoda

La narrazione dominante sull'intelligenza artificiale e il lavoro segue uno schema prevedibile: la macchina arriva, l'umano viene sostituito, il progresso tecnologico produce disoccupazione. È una storia che raccontiamo da duecento anni, dai telai meccanici in poi. Ogni generazione teme che questa volta sia diverso, che l'automazione finalmente ci renda tutti superflui.

Ma i dati del 2025 raccontano qualcosa di più sfumato e per certi versi, più interessante.

Peter Cappelli, direttore del Center for Human Resources alla Wharton School, ha introdotto un termine che merita attenzione: "AI-washing". Molte aziende, sostiene, stanno usando l'intelligenza artificiale come giustificazione socialmente accettabile per tagli che avrebbero fatto comunque. È più facile dire "la tecnologia ci ha costretto" che ammettere errori strategici, eccesso di assunzioni durante il boom post-pandemia, o semplice pressione degli investitori per margini migliori.

Cappelli nota anche un effetto gregge: quando le aziende vedono i competitor tagliare, tagliano a loro volta. "Se sembra che tutti stiano riducendo, pensi che debbano sapere qualcosa che tu non sai." E i mercati finanziari premiano questa dinamica: l'annuncio di licenziamenti fa spesso salire il titolo perché segnala "disciplina" e "efficienza".

C'è del vero in questa lettura. Ma fermarsi qui significa perdere il meccanismo strutturale più profondo.

Le luci si accendono nella stanza

Per decenni abbiamo costruito organizzazioni dove una percentuale significativa di ruoli esisteva principalmente per gestire l'inefficienza comunicativa tra reparti. Coordinatori che coordinano altri coordinatori. Manager il cui output principale consisteva nel richiedere aggiornamenti e redistribuirli verso l'alto. Analisti che producevano presentazioni che altri analisti avrebbero sintetizzato in altre presentazioni.

L'antropologo David Graeber, nel suo libro del 2018, li chiamava "bullshit jobs", lavori fasulli. Non per cinismo o disprezzo, ma per osservazione clinica. Graeber notava che molte persone in questi ruoli sapevano perfettamente che il loro lavoro non produceva valore reale. Alcuni ne soffrivano profondamente. Ma il sistema continuava a crearli perché servivano a giustificare gerarchie, a segnalare importanza, a riempire organigrammi che dovevano apparire sostanziosi.

L'intelligenza artificiale non ha eliminato questi ruoli. Li ha resi visibili.

Quando un sistema automatico può fare il lavoro di "passare informazioni da A a B", quando può generare il rapporto settimanale, sintetizzare i dati, coordinare i calendari e rispondere alle email di routine, diventa improvvisamente chiaro che quel lavoro non stava creando valore. Stava solo occupando spazio nella struttura organizzativa.

È come se qualcuno avesse acceso le luci in una stanza dove tutti fingevano di essere occupati.

La distinzione che conta

Il fenomeno non è uniforme. C'è una differenza cruciale tra lavoro concettuale ripetitivo e lavoro concettuale creativo.

Scrivere il centesimo rapporto trimestrale seguendo lo stesso schema è lavoro concettuale ripetitivo. Progettare una strategia per entrare in un nuovo mercato richiede giudizio, sintesi di informazioni incomplete, comprensione di dinamiche umane: è lavoro concettuale creativo. L'intelligenza artificiale eccelle nel primo, arranca nel secondo.

La stessa distinzione vale per il lavoro manuale. Avvitare bulloni su una catena di montaggio è lavoro manuale ripetitivo, automatizzabile da decenni. Diagnosticare perché un impianto di climatizzazione non funziona correttamente in un edificio degli anni Settanta con tubature modificate tre volte richiede esperienza accumulata, ragionamento situazionale, capacità di adattamento a variabili impreviste. È lavoro manuale qualificato, e rimane ostinatamente difficile da automatizzare.

Quello che emerge dai dati è una riconfigurazione del valore lungo queste linee. Il lavoro che può essere ridotto a procedure standardizzate, sia esso concettuale o manuale, perde valore economico. Il lavoro che richiede presenza fisica, giudizio contestuale, adattamento a situazioni uniche diventa relativamente più prezioso.

E qui sta l'ironia storica.

Il consiglio sbagliato di una generazione

Per trent'anni abbiamo raccontato ai giovani che il futuro apparteneva a chi "lavora con la testa, non con le mani". Che i mestieri manuali erano per chi non aveva alternative migliori. Che il vero status, il vero successo, stava nel lavoro da ufficio, nel titolo altisonante, nella carriera che ti portava sempre più lontano dalla materialità delle cose.

Intere generazioni hanno seguito questo consiglio. Le università hanno sfornato milioni di laureati in discipline pensate per alimentare l'economia della conoscenza. Le scuole professionali sono state lasciate languire, percepite come opzione di serie B. Il risultato è una generazione di lavoratori sovraqualificati per ruoli che si stanno contraendo e sottoqualificati per ruoli che si stanno espandendo.

Nel frattempo, chi ha ignorato il consiglio convenzionale, chi ha imparato a saldare, a installare impianti elettrici, a riparare macchinari industriali, si trova oggi in una posizione di forza contrattuale che non vedeva da decenni. Non perché il mercato sia diventato irrazionale, ma perché la scarsità reale produce valore reale.

I numeri sono eloquenti. Un saldatore certificato negli Stati Uniti può guadagnare oggi più di molti laureati con master in amministrazione aziendale. E a differenza del manager intermedio, non deve preoccuparsi che un algoritmo impari a fare il suo lavoro nel prossimo aggiornamento.

La convergenza geopolitica

C'è un altro elemento che rende questo momento particolare: la convergenza con dinamiche geopolitiche apparentemente separate.

Il protezionismo economico sta tornando. Dazi, restrizioni alle importazioni, incentivi per il reshoring produttivo, politiche migratorie più restrittive. Che si tratti dell'America di Trump, dell'Europa che cerca autonomia strategica, o della Cina che punta all'autosufficienza tecnologica, la direzione è la stessa: meno dipendenza dall'estero, più produzione domestica.

Questo significa fabbriche che riaprono o vengono costruite ex novo. Infrastrutture da modernizzare. Catene di approvvigionamento da ricostruire localmente. E tutto questo richiede persone che sappiano effettivamente costruire, installare, far funzionare cose fisiche.

Le due forze, l'automazione del lavoro concettuale ripetitivo e il ritorno alla produzione locale, non sono in contraddizione. Convergono verso lo stesso risultato: una riconfigurazione profonda di quale lavoro umano ha valore economico.

Non è un ritorno nostalgico al passato industriale. Le fabbriche moderne sono ambienti ad alta tecnologia dove un singolo tecnico supervisiona sistemi automatizzati che producono quanto centinaia di operai di cinquant'anni fa. Ma quel tecnico deve esistere, deve essere qualificato, deve essere presente fisicamente. E ce ne sono troppo pochi.

Cosa significa per chi lavora oggi

Cosa comporta tutto questo per chi sta costruendo la propria carriera o ripensando quella esistente?

La prima osservazione è che "impara a programmare", il consiglio standard degli ultimi quindici anni, sta rapidamente diventando insufficiente. La programmazione di routine è esattamente il tipo di lavoro concettuale ripetitivo che l'intelligenza artificiale sa fare bene. I programmatori che prosperano sono quelli che fanno architettura di sistema, che capiscono i problemi di business, che sanno tradurre esigenze umane in specifiche tecniche. Lavoro concettuale creativo, non esecuzione di codice.

La seconda osservazione è più controintuitiva: le competenze che richiedono presenza fisica, manipolazione di oggetti reali, adattamento a situazioni concrete stanno acquisendo un premio economico che non avevano da generazioni. Non perché il mercato sia impazzito, ma perché sono diventate relativamente scarse mentre la domanda esplode.

La terza osservazione riguarda la natura del "coordinamento". Il middle management sta evaporando non perché coordinare persone sia inutile, ma perché il tipo di coordinamento che consiste nel passare informazioni tra livelli gerarchici è stato reso obsoleto dalla tecnologia. Il coordinamento che sopravvive e prospera è quello che richiede giudizio umano: gestire conflitti, motivare persone, prendere decisioni in condizioni di ambiguità, costruire relazioni di fiducia. Meno manager, ma quelli che restano fanno un lavoro qualitativamente diverso.

I limiti di questa lettura

Sarebbe facile trasformare questa analisi in una predizione trionfante sul "ritorno del lavoro vero". Ma l'onestà intellettuale richiede di segnalare anche i limiti.

La manifattura che sta tornando impiega una frazione della forza lavoro che impiegava un tempo. Le fabbriche di semiconduttori che aprono in Arizona creano migliaia di posti, non centinaia di migliaia. L'automazione avanza anche nei mestieri tradizionali: già esistono robot che posano mattoni e droni che ispezionano infrastrutture.

Inoltre, la transizione non è indolore. Chi ha passato vent'anni a costruire una carriera nel coordinamento aziendale non può semplicemente reinventarsi come elettricista. Le competenze non si trasferiscono così facilmente. C'è una generazione di professionisti che rischia di trovarsi nel mezzo di questa riconfigurazione con qualifiche che perdono valore e poche opzioni per acquisirne di nuove.

Infine, molto dipende da decisioni politiche che potrebbero andare in direzioni diverse. Il protezionismo potrebbe invertirsi. L'intelligenza artificiale potrebbe fare progressi inaspettati nella manipolazione fisica. Le dinamiche demografiche potrebbero cambiare l'equazione del lavoro in modi che oggi non prevediamo.

La domanda che resta

Ma se i dati attuali sono guida, e l'onestà intellettuale richiede anche di ammettere che potrebbero esserlo, quello a cui stiamo assistendo non è la fine del lavoro umano. È la fine di un certo tipo di lavoro che, retrospettivamente, produceva meno valore di quanto pretendesse.

Il grande appiattimento non è una catastrofe. È un audit. E come tutti gli audit, rivela verità che erano sempre state lì, solo nascoste sotto strati di complessità organizzativa e convenzioni sociali.

Il lavoro che crea valore reale, che sia concettuale creativo o manuale qualificato, non sta scomparendo. Sta diventando più visibile, più riconosciuto, meglio compensato.

Il lavoro che fingeva di creare valore, il coordinamento fine a se stesso, la burocrazia performativa, il teatro organizzativo, sta perdendo la copertura che lo proteggeva.

Per alcuni questa è una minaccia esistenziale. Per altri, un'opportunità storica.

La differenza sta probabilmente nella risposta a una domanda semplice ma impietosa: quello che fai ogni giorno, crea qualcosa che non esisteva prima? O mantiene in vita strutture che esistono principalmente per giustificare la propria esistenza?

L'intelligenza artificiale non risponde a questa domanda per te. Ma sta rendendo sempre più difficile evitarla.