Dai dietrofront di Ford e IBM ai reali limiti tecnici dei chatbot. Ecco perché l’intelligenza artificiale non può sostituire il lavoro e il buon senso umano.
Licenziare quaranta persone, sostituirle con un’intelligenza artificiale di ultima generazione e poi essere costretti a richiamarle tutte (con tanto di scuse) perché il sistema è al collasso. Potrebbe sembrare la trama di un episodio di Black Mirror, ma è quello che è accaduto realmente alla Commonwealth Bank of Australia. Se da un lato molte aziende si ostinano a tagliare il personale inseguendo l’algoritmo, dall’altro abbiamo colossi come IBM che annunciano di voler triplicare le assunzioni di profili junior per evitare il deserto delle competenze umane.
La domanda sorge spontanea, costa sta andando storto nei piani di automazione globale? Guardando da vicino i dati del 2026, appare evidente che i chatbot sono ben lontani dal sostituirci, e il motivo risiede in un difetto di fabbrica che nessuna riga di codice potrà mai correggere.
Le grandi aziende fanno un passo indietro sull’IA
Nelle ultime settimane il settore tecnologico ha lanciato segnali decisamente contrastanti. Società come Block, fondata da Jack Dorsey, hanno annunciato il taglio del 40% della forza lavoro indicando esplicitamente l’adozione di strumenti di intelligenza artificiale. Cloudflare ha eliminato oltre mille posizioni nonostante ricavi record, dichiarando che certi ruoli tradizionali non saranno più necessari nel futuro aziendale. Eppure, mentre la realtà sembrava somigliare sempre di più a una serie TV distopica, la narrazione della sostituzione perfetta ha iniziato a vacillare.
Quello della Commonwealth Bank of Australia non è stato un caso isolato. Anche l’americana Ford sta riassumendo centinaia di ingegneri esperti per risolvere problemi di qualità che i sistemi automatizzati non sono stati in grado di gestire. Charles Poon, vicepresidente per l’ingegneria hardware di Ford, ha chiarito il punto nodale: “L’intelligenza artificiale è uno strumento fantastico, ma è valida solo quanto le informazioni che si usano per addestrarla”. Quando la macchina entra nel campo dell’imprevisto e della complessità si ferma inesorabilmente. Forse avremmo dovuto ascoltare Francesco Pugliese quando nel 2013 lanciò lo slogan cult di Conad “Persone oltre le cose” sintetizzando alla perfezione il valore del capitale umano in un’impresa.
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Qual è il vero limite dei modelli linguistici
Esiste un equivoco di fondo legato all’intelligenza artificiale che è arrivato il momento di scardinare. Come evidenziato da Zeynep Tufekci, docente di Sociologia a Princeton, i grandi modelli linguistici attuali non sono macchine di ragionamento, bensì motori di plausibilità. È facile restare impressionati dalla straordinaria proprietà di linguaggio dei chatbot; tuttavia per quanto addestrati stanno semplicemente simulando un’intelligenza logica che in realtà non posseggono.
La tecnologia che oggi domina il mercato non è un’intelligenza artificiale di tipo simbolico, cioè programmata per seguire regole rigide e istruzioni logiche perfette, ma un’intelligenza artificiale connessionista. Questi sistemi generano risposte calcolando la probabilità statistica di connessione tra le parole e i dati sui quali sono stati addestrati. Dunque non verificano che l’output sia logico o aderente alla verità; valutano solo se sia verosimile.
Proprio da questo limite nascono i frequenti incidenti di percorso che, applicati alle grandi aziende, rischiano di trasformarsi in veri e propri disastri commerciali. Pensiamo all’esempio di Meta, l’azienda della Silicon Valley ha provato ad affidare l’assistenza clienti di Facebook e Instagram esclusivamente a un’IA, con il risultato che i truffatori hanno sfruttato i punti ciechi del modello per farsi cedere il controllo di oltre 20.000 account, inclusi profili istituzionali di alto livello. O ancora, il sistema drive-through di McDonald’s, rimosso dopo aver aggiunto centinaia di dollari di crocchette di pollo agli ordini dei clienti a causa di fraintendimenti linguistici.
Quali lavori l’Intelligenza Artificiale non potrà sostituire
L’IA generativa funziona egregiamente in contesti governati da codici strutturati e formali, come la programmazione informatica pura, ma la stragrande maggioranza delle attività umane richiede doti radicalmente diverse. Dunque, tutte quelle attività che richiedono decisioni mediche, interazioni educative o la risoluzione di problemi non lineari, allo stato attuale delle cose, restano saldamente nelle mani delle professioni umane.
- Professioni sanitarie e chirurgiche: Un medico non si trova quasi mai davanti al paziente ‘da manuale’, ma ciascun individuo ha una conformazione fisica e una storia clinica a sé stante. Se l’IA eccelle nella diagnostica per immagini basata sulla plausibilità, non è altrettanto performante in sala operatoria. Il chirurgo opera combinando la memoria muscolare, l’intuizione clinica e, soprattutto, l’adattamento immediato e, a differenza di un sistema automatizzato, è in grado di gestire l’eccezione assoluta in una frazione di secondo, dove il margine di errore separa la vita dalla morte.
- Insegnamento e formazione primaria: L’apprendimento non è un processo lineare di trasferimento dati da un database a una mente vuota. Per quanto un algoritmo possa strutturare una lezione perfetta, non potrà mai decodificare lo stato emotivo degli alunni o personalizzare l’approccio psicologico come fanno gli insegnanti. Un docente umano scansiona l’aula costantemente, personalizzando l’approccio in tempo reale.
- Servizio clienti ad alta complessità: Quando chiamiamo il servizio clienti è perché la sezione “Domande Frequenti” non ha trovato una soluzione ai nostri problemi e abbiamo quindi bisogno di qualcuno che sappia guidarci e trovare una soluzione su misura.
