L’AI accelera la produttività, ma chi decide davvero?
Nel 2025, l’intelligenza artificiale è diventata una componente strutturale nel knowledge work. GitHub Copilot genera circa il 30% del codice scritto ogni giorno. Cursor, piattaforma di sviluppo AI-first, elabora più di un miliardo di righe di codice accettate quotidianamente. Microsoft Copilot fa risparmiare oltre 30.000 ore di lavoro al mese. BCG crea insight e presentazioni usando modelli generativi.
Questi numeri mostrano come l’AI nel lavoro stia rivoluzionando le dinamiche operative. Ma mentre la produttività aumenta, emergono nuove domande:
Chi approva? Chi filtra? Chi valuta cosa è giusto fare?
L’automazione salta le fasi formative
L’adozione dell’AI nei processi aziendali ha una conseguenza diretta: la riduzione del lavoro operativo, quello tradizionalmente affidato ai profili junior.
Il Wall Street Journal rileva un tasso di disoccupazione IT del 5,7% nel 2025, legato in parte a questa trasformazione.
Molte aziende collegano l’investimento in AI alla riduzione dei costi del personale e alla sospensione delle nuove assunzioni.
Ma eliminare la base della piramide rischia di minare anche il suo vertice: senza esperienza, come si sviluppa la capacità di giudizio?
Il nuovo collo di bottiglia: la capacità di giudizio
L’AI generativa produce codice, insight, contenuti. Ma il sistema ha bisogno di qualcuno che:
- approvi pull request,
- filtri decisioni generate automaticamente,
- identifichi priorità strategiche.
Come nota Scott Werner, i modelli lavorano anche di notte. Ma il giorno dopo, chi prende davvero le decisioni?
Qui emerge una nuova risorsa critica: la capacità di giudizio.
Una competenza difficile da replicare, impossibile da automatizzare, e sempre più necessaria.
Come le aziende possono reagire: nuovi processi, nuovi percorsi
Organizzazioni come BCG e McKinsey stanno ridefinendo i flussi produttivi. Le linee guida più rilevanti includono:
- concentrare le decisioni ad alto impatto in pochi nodi;
- inserire checkpoint umani nei passaggi strategici;
- avviare un percorso di apprendistato continuo, con mentoring quotidiano e micro-progetti cross-funzionali.
Secondo McKinsey, il learning by doing resta il metodo più efficace per trasformare la competenza in discernimento.
Giudizio e lavoro del futuro: un’infrastruttura da costruire
Il futuro del lavoro non sarà determinato da chi produce di più, ma da chi prende decisioni migliori.
In un ecosistema automatizzato, dove ogni fase può essere gestita da un’AI, il valore umano si concentra nella scelta, nella valutazione, nel “perché fare qualcosa”.
Saper generare è importante.
Saper decidere, lo sarà molto di più.
