Oggi siamo di fronte a una trasformazione simile, forse più radicale dell’arrivo di internet, ma probabilmente meno catastrofica di quanto sostengono i profeti di sventura. La dimestichezza con il cursore che lampeggia sullo schermo del computer, a lungo simbolo di status professionale e stabilità per la classe media, sta diventando un reperto del passato. Come ha osservato il Wall Street Journal in un articolo del febbraio 2026, praticamente tutte le attività che si possono riassumere con l’espressione “fare cose con una tastiera” sono destinate all’automazione. Le aziende stanno acquisendo in modo sistematico il sapere e le pratiche digitali dei loro dipendenti, distillando decenni di esperienza in modelli digitali che non hanno bisogno di pause caffè né di negoziare un aumento dei contributi per la pensione. Potrà sembrare fantascienza distopica, ma è un esito economico inevitabile. Se il vostro valore in azienda consiste nell’elaborare dati, redigere documenti o scrivere codice con una tastiera, siete su una lastra di ghiaccio che si sta sciogliendo.

La logica aziendale è freddamente razionale. L’intelligenza artificiale (ia) generativa ha raggiunto una soglia in cui il costo della produzione di contenuti sta precipitando verso lo zero. Per decenni il lavoratore della conoscenza ha operato come un router costoso: prendeva informazioni, le elaborava attraverso la struttura cognitiva collocata nella parte alta della colonna vertebrale e le trasformava, con le dita, in output su schermo, tramite una tastiera. È stato un lavoro redditizio finché è durato. Ma, via via che i modelli d’ia diventano più capaci di comprendere contesto e intenzione, la necessità di un intermediario umano scompare. In un futuro molto prossimo il modo più efficiente per interagire con un sistema non sarà una sequenza ritmata di colpetti sui tasti, ma un’indicazione concettuale data a voce e restituita attraverso tecnologie di riconoscimento vocale.

Questo passaggio ha scatenato un nuovo coro di allarmi. Molti temono che l’ia possa corrodere le nostre capacità di ragionamento e rendere obsoleto il lavoro umano. Il giornalista di Bloomberg Joe Weisenthal sostiene che l’avvento della “post-alfabetizzazione” equivale a “ricablare il motore logico” della mente umana, con conseguenze potenzialmente disastrose sulla nostra capacità di preservare i benefici della modernità fondata sulla ragione. Uno studio approfondito della Brookings institution pubblicato nel gennaio 2026 avvertiva che l’ia sta causando una “grande disconnessione” nei cervelli degli studenti. Un insegnante citato nello studio si lamenta: “Gli studenti non sanno ragionare. Non sanno pensare. Non sanno risolvere problemi”. A febbraio Mustafa Suleyman, responsabile dell’ia per la Microsoft, ha detto di aspettarsi che l’ia automatizzi “la maggior parte, se non tutte” le attività d’ufficio entro un anno e mezzo.

Io non sono d’accordo. Non c’è dubbio che i modelli linguistici di grandi dimensioni (Llm), un tipo d’ia che può identificare e produrre testi, stiano automatizzando molte mansioni. Ma questo sposterà, non eliminerà, l’utilità umana nel lavoro. Chi opera in ambiti esposti a questa automazione dovrà aggiornare profondamente le proprie competenze. Credo che le abilità più preziose saranno quelle legate a tipi di comunicazione e comprensione che funzionano meglio in forma orale e sociale, come l’empatia, la negoziazione, la persuasione e la costruzione della fiducia.

Prendete uno studio legale aziendale alle prese con un labirinto di norme in continua evoluzione, aspettative dei clienti e instabilità geopolitica. Un brillante avvocato può scrivere un contratto in modo impeccabile e con clausole di rischio formalmente inattaccabili, ma ormai anche i modelli d’ia sono in grado di farlo, in pochi minuti o meno. In questo scenario il punto di forza dell’avvocato sta altrove, in quello che un Llm non sa ancora fare: applicare il giudizio e l’intuito di un professionista esperto per leggere il clima politico, prevedere dove una clausola può generare frizioni e negoziare un accordo che preservi le opzioni strategiche del cliente, mantenendo allo stesso tempo relazioni con autorità di vigilanza e controparti. Quando la tecnologia è in grado di trasformare un insieme di input in una merce, spingendone il costo e il valore verso lo zero, ne rende altri più preziosi. Già trent’anni fa David Autor, economista del Massachusetts institute of technology (Mit), osservò insieme ad alcuni colleghi che, mentre i computer rendevano “di routine” alcune attività cognitive come la contabilità o il lavoro amministrativo e segretariale, cresceva il valore delle funzioni non standardizzabili, analitiche e basate sui rapporti personali. Poco più di dieci anni dopo l’ex capo economista di Google, Hal Varian, diede questo consiglio a chi cercava lavoro: “Se aspirate a una carriera in cui il vostro contributo sarà molto richiesto, dovreste puntare su qualcosa che fornisca un servizio raro e complementare a ciò che sta diventando onnipresente ed economico”.

La stessa regola empirica vale oggi: più l’ia trasforma in merce ciò che un tempo era considerato lavoro cognitivo “non di routine”, come elaborare numeri e generare testi, più il valore umano si sposterà verso capacità che nessuna macchina sa (ancora) replicare in modo affidabile, per esempio usare il pensiero critico in contesti caotici e in evoluzione, collegare idee lontane tra loro, persuadere, negoziare e guidare gli altri mentre il terreno sotto i piedi continua a muoversi.

Jack Clark, cofondatore della Anthropic, ha detto al New York Times che il giudizio professionale esperto, o “il fiuto e l’intuizione su come muoversi”, diventerà una risorsa “sempre più ricercata” nel mondo del lavoro. “Dovremo capire dove, come esseri umani, specializzarci per mantenere quell’intuizione e quel fiuto. Altrimenti ci troveremo circondati da sistemi d’ia superproduttivi. E quando ci chiederanno qual è il prossimo passo, potremmo non sapere in che direzione andare”. Allo stesso modo Jensen Huang, presidente e amministratore delegato della Nvidia, ha detto che la definizione futura di “intelligenza” include la capacità di “dedurre ciò che si nasconde tra le righe” e di “prevenire i problemi prima che emergano, perché si fiuta l’aria”.

I lavoratori del futuro più preziosi saranno quelli capaci di interpretare una mole potenzialmente infinita di output, isolare il segnale importante e tradurlo in azioni comprensibili e affidabili per gli altri. Sapranno collegare ambiti diversi: vedranno come un precedente in un settore può illuminare una politica in un altro, come un’intuizione sui consumatori nel marketing può ricalibrare l’architettura tecnica di un prodotto; o come una questione etica può orientare lo sviluppo tecnologico. Saranno a proprio agio con l’ambiguità e l’apprendimento continuo, capaci di muoversi dall’ipotesi alla verifica alla revisione con fiducia e umiltà. Saranno in grado di progettare processi decisionali, non solo di eseguirli. Esistono analogie eloquenti con il modo in cui l’automazione si è sviluppata in altri settori. Uno studio del 2018 del Labor center dell’Università della California a Berkeley sull’automazione potenziale della guida dei camion notava che il lavoro dell’autista è solo in parte quello di mantenere un veicolo tra due linee bianche. Se fosse solo questo, i camion viaggerebbero già senza conducenti. In realtà, un’osservazione etnografica ravvicinata mostra che gli autisti non si limitano a guidare: risolvono continuamente problemi in ambienti fisici caotici. Si occupano di motori guasti, negoziano con i responsabili dei magazzini, mettono in sicurezza il carico e garantiscono una presenza fisica che scoraggia i furti. Gestiscono imprevisti che un modello digitale, per quanto sofisticato, non è (ancora) in grado di anticipare completamente.

La stessa logica si applica a molti ambiti del lavoro impiegatizio direttamente nel mirino degli strumenti d’ia generativa. Nei servizi professionali, la redazione e l’analisi di routine saranno automatizzate, mentre le attività nelle zone grigie, come la negoziazione, la gestione dei rapporti con le parti interessate e l’interpretazione del contesto, resteranno in mani umane. Anzi, diventeranno ancora più preziose, man mano che l’ia aumenta il volume complessivo degli output. Il grande avvocato del futuro farà emergere, con la velocità di una macchina, una decina di argomentazioni possibili, le ordinerà per probabilità, anticiperà le conseguenze a valle e guiderà i clienti attraverso il groviglio di questioni etiche.

Allo stesso modo, nel campo dello sviluppo di software, l’ia può già generare codice a una velocità senza precedenti. Ma la progettazione di sistemi versatili, che durano nel tempo e restano tracciabili richiede ancora una figura intermedia: il product manager, cioè una persona capace di conciliare i bisogni degli utenti, i vincoli di sicurezza, la gestione della piattaforma e gli obiettivi aziendali. I migliori esperti saranno quelli in grado di raccontare l’architettura di un sistema in modo che entri in sintonia con l’esperienza personale dei profani coinvolti nel progetto, o di negoziare compromessi e guidare un team trasversale attraverso cicli di sperimentazione che facciano andare avanti un affare senza uscire dai confini etici e legali.

Nella sanità l’ia può smistare i pazienti in base ai sintomi, proporre diagnosi e automatizzare la documentazione di routine. Il reale valore del medico emerge nei momenti d’incertezza: quando i dati sono in contraddizione, quando valori e paure dei pazienti orientano la scelta della terapia, oppure quando bisogna guadagnarsi la fiducia di una famiglia in crisi. La capacità di giudizio, qui, ha a che fare con il tempo, la comunicazione e il saper pesare compromessi che non trovano spazio in una cartella clinica. Lo stesso vale nell’istruzione, dove i tutor virtuali possono strutturare esercizi e valutazioni, ma l’apprendimento più proficuo avviene quando chi insegna legge il temperamento dell’allievo, si adatta al contesto culturale e costruisce un percorso che rispetti la dignità e le aspirazioni dello studente.

Con la diffusione capillare degli strumenti d’ia generativa, il valore prodotto da un’impresa o da un professionista non sarà più misurato solo dalla quantità di prodotto generato all’ora né dalla velocità con cui una macchina può farlo; si concentrerà su chi è in grado di fare scelte valide sotto stress e in condizioni d’incertezza, costruire visioni strategiche coerenti e far convergere un gruppo di persone verso uno scopo condiviso. La moneta di scambio diventa la fiducia, l’influenza e l’affidabilità delle decisioni. Questo nuovo assetto del lavoro è ciò che potremmo chiamare “economia del giudizio”.

Questa economia ha diverse caratteristiche: la qualità delle decisioni conta più della quantità della produzione come parametro centrale; le imprese competono sempre di più sulla capacità di prendere decisioni che resistano a un esame attento, passino i test etici e producano risultati duraturi; i parametri di valutazione si sposteranno dalla produttività alla sicurezza nelle scelte, alla capacità di correggere il tiro e di imparare dalle esperienze. Man mano che l’attenzione diventa la risorsa più scarsa in un mondo saturo di contenuti e codici, il valore sta nella capacità di distinguere il segnale dal rumore, di dare priorità ai progetti che spostano davvero l’ago della bilancia e di comunicare queste priorità in modo chiaro ai soggetti coinvolti.

Le regole di gestione vanno integrate nei sistemi fin dal principio: come sono prese le decisioni, chi risponde dei risultati e come si valutano i risultati negativi, insieme a una definizione chiara dei risultati sociali, economici ed etici che s’intendono perseguire. La competizione cooperativa diventerà sempre più centrale: i soggetti più capaci saranno quelli in grado di destreggiarsi tra concorrenti, autorità di controllo, clienti e partner per definire gli standard, ridurre il rischio sistemico e
creare valore condiviso. Il riconoscimento delle competenze dipenderà meno da una laurea specifica o da un insieme di abilità tecniche, e più da una lunga esperienza di buone decisioni prese in condizioni reali. Questo si tradurrà in raccolte di progetti, valutazioni basate su scenari e capacità di integrare le conoscenze.

In un mondo caratterizzato dalla sovrabbondanza di contenuti generati dall’ia, tre macrocategorie acquisiranno un’importanza crescente. La prima è la sintonia interpersonale e organizzativa, che comprende la persuasione, la costruzione del consenso, la leadership, la diplomazia e la capacità di orientare le diverse parti verso un percorso condiviso. Questo si estende alla direzione aziendale, alla progettazione delle politiche e al coordinamento di programmi e funzioni dell’impresa. Il responsabile degli approvvigionamenti, per esempio, non sarà più un pianificatore della logistica che calcola rotte ma piuttosto un diplomatico strategico, il cui valore principale consiste nel convincere dirigenti scettici e partner globali a mettere in pratica le scelte ad alto rischio che un algoritmo potrebbe suggerire.

La seconda categoria è l’interpretazione contestuale e strategica. Consiste nel trasformare grandi quantità di dati in scelte strategiche, oltre che nella valutazione del rischio e nella pianificazione di lungo periodo. Qui rientrano strategia, innovazione del prodotto, gestione del rischio e supervisione etica. Pensate, per esempio, a un amministratore di patrimoni: il suo lavoro passerà dall’analisi manuale dei dati sugli utili e dal calcolo di indici di rischio in fogli elettronici a una riflessione su come le reazioni del mercato a uno shock geopolitico improvviso o a uno scandalo in corso possano ridefinire il profilo di rischio ventennale di un fondo e i suoi investimenti nel lungo periodo.

La terza categoria, cioè la sintesi creativa e l’integrazione tra ambiti diversi, coinvolge ruoli che fondono intuizioni provenienti da più discipline per creare soluzioni, cornici interpretative o modelli inediti. Il pianificatore dei trasporti urbani, per esempio, non userà più software specializzati nella simulazione di flussi di traffico. Dovrà invece sviluppare ipotesi di investimento di lungo periodo, integrando conoscenze eterogenee: sanità pubblica (la salute mentale di chi viaggia su mezzi affollati), climatologia (effetti delle isole di calore nei mesi estivi), sociologia (disparità nell’accesso ai trasporti) e previsioni sull’evoluzione dei veicoli a guida autonoma. È un terreno in cui il pensiero nutrito dalle discipline umanistiche, la capacità di raccontare, l’analogia storica, il ragionamento etico e la curiosità tra campi diversi diventano vantaggi competitivi concreti.

Per decenni il consiglio più gettonato per fare carriera è stato semplice e utilitaristico: mettere da parte le competenze intangibili delle arti e delle scienze umane e abbracciare le discipline tecnico-scientifiche. Ci è stato detto che, per restare al passo nell’economia digitale, bisognava “imparare a programmare”. Nell’economia del giudizio, è ormai un consiglio quasi obsoleto. La competenza più preziosa è valutare cento opzioni prodotte dall’ia e identificare le connessioni più rilevanti. È la capacità di vedere legami e risonanze tra ambiti diversi: capire come un precedente storico possa influenzare una strategia di marketing o come un quadro etico possa orientare il lancio di un prodotto. È il tipo di pensiero interdisciplinare che gli studi umanistici promuovono da tempo, incontrando spesso il disprezzo di alcuni imprenditori del settore tecnologico come Peter Thiel, fissato con l’anticristo e convinto che l’università sia, al massimo, un luogo in cui si apprendono competenze strettamente esecutive come lo sviluppo di software.

Uno dei grandi paradossi di questa nuova era delle macchine è che sembra destinata a riabilitare il valore delle “discipline umanistiche”. Non si tratta solo delle arti, ma di una formazione più ampia che abbraccia scienze naturali, scienze sociali e scienze umane. In un mondo dominato dall’ia l’iperspecializzazione diventa pericolosa: se il vostro valore è legato a una singola nicchia tecnica, il prossimo aggiornamento dei sistemi potrebbe superarvi; al contrario, assorbire conoscenze in campi diversi genera una flessibilità cognitiva che si rivela la scommessa migliore per restare competitivi nel lungo periodo.

“Mi aspetto di vedere una specie di rivincita delle discipline umanistiche”, ha detto il neuroscienziato e filosofo Sam Harris. “Il mondo avrà bisogno di generalisti ben formati, dotati di buon gusto, persone che hanno fatto buone letture, visitato grandi musei, avuto conversazioni stimolanti e che sono in grado di costruire argomenti solidi e creare aziende usando robot, che hanno imparato a programmare, producendo cose che vogliamo davvero e che arricchiscano la nostra cultura. In questo momento punterei di più su una laurea in filosofia, o perfino in letteratura inglese”.

Io farei lo stesso discorso per la professione legata ai miei studi di storia. Imparare a “pensare da storico” non significa tanto memorizzare date o dettagli sulle vicende del sacro romano impero; piuttosto, la formazione storica sviluppa l’istinto a comprendere che ogni sistema è frutto di molteplici fattori interconnessi e che, per migliorarlo, è necessario capire il contesto. La storia ci insegna a riconoscere lunghe traiettorie e schemi ricorrenti, aiutando chi prende decisioni a evitare il “presentismo” (l’eccessiva focalizzazione sul presente) e a comprendere come le scelte a breve termine si ripercuotano nei decenni. Questa capacità di collocare le decisioni attuali dentro una visione più ampia di cause ed effetti è uno strumento operativo che l’ia non è (ancora) in grado di replicare.

Allo stesso modo le discipline umanistiche offrono complementi pratici alle capacità analitiche di quelle tecnico-scientifiche. La lettura di narrativa, per esempio, è un rigoroso allenamento al cambio di prospettiva. In un ambiente rumoroso e guidato dai dati la capacità di capire il punto di vista culturale o sociale di un altro è rara e quindi preziosa. Permette a un professionista di anticipare obiezioni, paure e resistenze umane prima che emergano. Mentre l’ia può processare dati, non possiede (ancora) un modello del mondo abbastanza stabile e solido da cogliere le implicazioni più ampie.

Come osservava un recente articolo dell’Harvard Business Review, per prosperare accanto a sistemi d’ia ad alte prestazioni serve la “metacognizione”: la consapevolezza di sé per governare i propri processi cognitivi e valutare i risultati delle macchine. Per liberare la propria creatività e il proprio valore aggiunto in un mondo in cui gli strumenti d’ia avanzati sono ovunque servirà un’adeguata esperienza pratica per sviluppare un solido giudizio nel proprio campo e la fiducia necessaria a interpretare i risultati, insieme alla consapevolezza metacognitiva sufficiente a comunicarli e usarli per orientare gli altri. La parola chiave è giudizio, che in ultima analisi è una questione di equilibrio e gusto.

Se la prospettiva di un’economia del giudizio è rassicurante nella sua matrice umanistica, invita anche alla cautela. Da un lato, promette di preservare la capacità di azione individuale in un’epoca di rapida automazione, valorizza la curiosità, la chiarezza etica e la capacità di guidare gli altri nell’ambiguità. Riconosce che non tutto il valore è (ancora) codificabile e che una parte del lavoro più profondo riguarda la connessione umana e il giudizio morale. Sottolinea l’importanza del pensiero riflessivo, utile per orientarsi nelle implicazioni etiche delle tecnologie più potenti. Allo stesso tempo i rischi non sono trascurabili: l’economia del giudizio potrebbe amplificare le disuguaglianze se l’accesso al tipo giusto di formazione ed esperienze resterà disomogeneo. Chi avrà i mezzi per seguire percorsi formativi ampi e interdisciplinari acquisirà un vantaggio sproporzionato, mentre chi sarà indirizzato verso percorsi professionali strettamente specializzati vedrà le sue opportunità ridursi man mano che un numero crescente di compiti cognitivi viene automatizzato perché è economico farlo. L’enfasi sul giudizio aumenta anche la necessità di meccanismi di gestione e sistemi di responsabilità più solidi. Quando le decisioni si spostano nel campo dell’influenza strategica, le conseguenze, positive e negative, si amplificano. Il rischio di zone d’ombra critiche aumenta se le istituzioni privilegiano l’efficienza rispetto alla riflessione, la velocità rispetto al vaglio critico o l’opportunismo rispetto alla trasparenza. Il motto della Silicon valley “muoviti veloce e rompi le cose” finirà per produrre cumuli di macerie sempre più grandi.

Per mitigare questi rischi, le istituzioni devono dare la priorità a un accesso inclusivo a una formazione metacognitiva, radicata nelle discipline umanistiche, che l’economia del giudizio premia. Non basta insegnare come usare un insieme di strumenti: bisogna coltivare l’abitudine alla riflessione, la disciplina di mettere alla prova le proprie ipotesi e l’umiltà di rivederle quando le evidenze o il contesto cambiano.

Questo è il progetto sociale condiviso dell’era dell’ia: insegnanti, datori di lavoro, politici e lavoratori dovranno collaborare per costruire una cultura che valorizzi il giudizio senza cedere all’arroganza o alla paura. In questo senso una forte consapevolezza del contesto storico di questa trasformazione sarà fondamentale: una società che impara a leggere il presente attraverso le decisioni del passato e a collocare le nuove tecnologie in una traiettoria di cambiamento più lunga avrà maggiori possibilità di orientarsi verso esiti giusti e duraturi.

La domanda più pressante forse è quali tipi di lavori saranno sostituiti e quali resteranno. Se la maggior parte delle persone che oggi percepiscono stipendi da impiegati fosse “retrocessa” a mansioni come riempire scaffali da Walmart, cioè se lavori ben remunerati fossero rimpiazzati da altri mal pagati, mentre le aziende dell’ia si arricchiscono, non si tratterebbe solo di un arretramento individuale per i lavoratori coinvolti, ma di una crisi sociale di vasta portata e, in ultima istanza, politica. Come si chiede spesso il direttore di Noēma, Nathan Gardels, chi possiederà i robot? È forse la domanda più importante del nostro tempo sul piano strutturale, anche se resta ai margini del dibattito politico generale. Di sicuro un sistema in cui il profitto si concentra nelle mani di poche persone molto ricche, mentre lascia senza lavoro e impoverisce milioni di individui, è una formula che porta a una rivolta politica o a qualcosa di peggio.

Resta inoltre la questione di come i lavoratori alle prime armi possano acquisire queste competenze di giudizio e metacognizione, che oggi sono spesso considerate capacità da “veterani”. Dal punto di vista sociale i ruoli destinati ai meno esperti non sono mai serviti solo a trarre valore dai dipendenti alle prime armi: servono anche a farli crescere, permettendogli di osservare e imparare da figure più esperte che, si presume, possiedono queste competenze. Ma sono proprio questi lavori iniziali che rischiano di essere eliminati per primi, man mano che i modelli linguistici e strumenti simili ne riducono il valore e la disponibilità. Come società stiamo quindi bruciando il raccolto della prossima stagione? O, per usare un’altra immagine, i livelli più alti delle organizzazioni stanno usando l’ia per impedire agli altri di salire?

Infine, dobbiamo chiederci: basteranno le capacità metacognitive e questa ineffabile qualità del giudizio a preservare uno spazio in cui le persone possano dare un valore aggiunto o alla fine diventeremo solo consumatori di contenuti generati dall’ia? Per dirla nel linguaggio del marketing della Silicon valley: l’economia del giudizio potrà essere un vantaggio competitivo abbastanza solido da mantenere il primato umano sui concorrenti emergenti dell’ia? Nel corso di quest’articolo ho inserito più volte, tra parentesi, “(ancora)” accanto alle affermazioni su ciò che l’ia generativa oggi non è in grado di fare. Queste parentesi sono a loro volta radicate in una visione presentista che potrebbe essere superata dall’evoluzione della tecnologia. Proprio per questo diventa ancora più necessario, a livello collettivo e individuale, investire in capacità di adattamento e di giudizio. ◆ svb

Nils Gilman è uno storico e vicedirettore di Noēma. Ha curato con Jesse Goldhammer e Steven Weber _Deviant globalization: black market economy in the 21st century _(Continuum 2011).