È una storia che abbiamo già visto. Più o meno.

Alla fine dell’Ottocento, per fare una telefonata non bastava l’apparecchio telefonico, ma serviva una persona in carne e ossa: un telefonista o, più frequentemente, una telefonista. La comunicazione funzionava grazie a donne che ogni giorno si sedevano al loro tavolo di commutazione e collegavano manualmente le chiamate con delle prese a jack, ognuna per ogni utente.

Nei centri più piccoli del Sud Italia non era raro che il posto di lavoro coincidesse con l’ambiente domestico.  In un certo senso, anticipavano dinamiche che oggi definiremmo di lavoro da remoto, solo che ancora non lo chiamavano così. Ma questa è un’altra storia.

Alle telefoniste non toccava solo l’arduo compito di gestire i disservizi, ma anche quello di placare gli animi degli utenti, che per la prima volta nella storia avevano l’occasione di sfogare le frustrazioni senza filtri, dato che di filtro ce n’era già uno: la distanza. 

Eppure, dall’altra parte, c’era una persona che teneva in mano un sistema fragile, che funzionava solo finché qualcuno lo reggeva. 

Poi arrivò l’automazione.

All’inizio sembrò una sovrapposizione. Nei grandi centri si diffuse prima, e per anni convissero due mondi: uno in cui serviva ancora qualcuno per collegare le persone e un altro in cui anche solo una telefonista costituiva un operatore di troppo.

A un certo punto, però, uno dei due smise di avere senso. 

E quel lavoro, che fino a poco prima sembrava essenziale, svanì nel nulla.

Di recente Anthropic, l’azienda che ha sviluppato Claude, fra le più osservate nel panorama dell’intelligenza artificiale, ha pubblicato uno studio che prova a misurare l’impatto reale dell’AI sul lavoro e le professioni a rischio sostituzione. Anthropic non si limita a chiedersi cosa l’AI potrebbe fare in teoria. Prova a capire cosa sta già facendo davvero, dentro i flussi di lavoro reali.

Non c’è un crollo dell’occupazione, o meglio, non ancora.

C’è qualcosa di più sottile ma forse più significativo: un rallentamento, soprattutto per chi dovrebbe iniziare. Riguarda i giovani fra i 22 e i 25 anni: meno ingressi, meno primi ruoli, meno spazio per imparare facendo, come se il sistema non stesse cedendo, ma stesse già cambiando struttura.

Perché se si comprimono i ruoli di ingresso, si indebolisce il punto in cui si costruisce esperienza. Se spariscono le attività semplici ma formative, quelle che servono a vedere i casi, sbagliare, correggersi, accumulare contesto, allora non stiamo solo cambiando il lavoro. 

Stiamo modificando il modo in cui nascono i professionisti, ed è proprio questo il passaggio che rende l’AI diversa da molte rivoluzioni precedenti. 

Il rischio, forse, non riguarda chi verrà rimpiazzato, ma chi non avrà neppure l’occasione di iniziare.

In Italia, dove il divario salariale con altri mercati europei supera il 40%, il problema è evidente: se qui si riducono le occasioni per iniziare, altrove diventano la scelta più naturale. E mentre le persone si muovono, anche le opportunità si concentrano. Milano intercetta ormai una parte enorme degli investimenti, lasciando il resto del Paese sempre più indietro.

Il risultato è una fuga di talenti, ma anche un sistema che si divide in due mondi sovrapposti, un po’ come quello che successe con le telefoniste, e tutto questo finirà per trasformare radicalmente il modo di lavorare.

Già, perché mentre sparivano le ultime telefoniste, nascevano reti, sistemi, ingegneri, tecnici che hanno cominciato a progettare qualcosa di molto più grande di un singolo collegamento.

Oggi, però, con l’AI stiamo entrando in territori che riguardano il linguaggio, il ragionamento, la produzione di contenuti. Proprio per questo, probabilmente, quello che verrà dopo sarà molto meno intuitivo di quello che abbiamo già visto.  E chissà, forse le competenze che nasceranno avranno a che fare con la costruzione di sistemi che ora non riusciamo neppure a immaginare.

Ma di una cosa possiamo essere certi: l’AI sta cambiando il modo in cui si entra nel mondo del lavoro. E quando cambia l’ingresso, cambia anche tutto il resto.