Questo è il testo della puntata del 13 luglio 2026 del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto. Il testo include anche i link alle fonti di questa puntata.
Le puntate del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite iTunes, YouTube Music, Spotify e feed RSS. Il mio archivio delle puntate è presso Attivissimo.me/disi.
Uno studio dell’MIT indica che le intelligenze artificiali progettate per svolgere attività paragonabili a quelle di un lavoratore umano costano più di quel lavoratore in tre casi su quattro. Secondo i sondaggi degli esperti di ricerca e consulenza aziendale, tra le aziende che hanno tagliato il personale per sostituirlo con le IA, una su tre sta riassumendo persone per quelle stesse mansioni, e lo sta facendo con stipendi più alti. Un dirigente su due dichiara di rimpiangere di aver scelto di fare quei tagli.
Il vento sta cambiando intorno alle intelligenze artificiali, proprio nel momento in cui una bozza di rapporto redatta dal Dipartimento del Tesoro statunitense mette in guardia contro i rischi legati al mercato delle IA, paragonando l’attuale frenesia di spesa dei grandi nomi del settore alla bolla speculativa delle aziende legate a Internet, il cui scoppio sconvolse l’economia del Paese nei primi anni 2000.
Questa è la storia di quello che molti analisti chiamano l’“AI boomerang”, ossia il rapido e violento contraccolpo di realismo subìto dalle aziende che hanno adottato le IA pensando di risparmiare e ora si trovano a spendere più di prima, ed è anche la storia di come evitarne o almeno contenerne gli effetti.
Benvenuti alla puntata del 13 luglio 2026 del Disinformatico, il podcast mensile della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.
[SIGLA di apertura]
Se chiedete in giro alle persone comuni, l’ansia principale legata all’intelligenza artificiale è la perdita del posto di lavoro. È un’ansia comprensibile, soprattutto quando si vedono certe dimostrazioni spettacolari orchestrate dalle grandi aziende del settore, che danno l’impressione che queste intelligenze artificiali siano ormai in grado di fare tutto e rimpiazzare chiunque a costi più bassi.
Ma le demo sono una cosa e la realtà è un’altra. Secondo le indagini della rivista economica Fortune, mancano tuttora prove chiare che l’IA aumenti realmente la produttività aziendale generale: ci sono contesti specifici nei quali l’IA indubbiamente funziona, ma è raro che dia risultati se viene fornita a tutti in azienda. Però spessissimo i dirigenti spingono lo stesso per introdurla pervasivamente, non perché hanno accertato che funziona nel loro settore, ma perché hanno paura di essere lasciati indietro e superati dalla concorrenza che magari riesce a farla funzionare. E i dirigenti della concorrenza fanno esattamente lo stesso ragionamento.
Il risultato è una situazione che il noto autore di fantascienza e attivista tecnologico Cory Doctorow riassume con una battuta amara: “L’intelligenza artificiale non è in grado di fare il tuo lavoro, ma un venditore di IA è in grado di convincere il tuo capo a licenziarti e rimpiazzarti con una IA che non è capace di fare il tuo lavoro” [Yahoo; Medium].
Certo, è una tentazione comprensibile. Infatti all’inizio la riduzione del personale sostituito dall’IA fa indubbiamente scendere i costi. Ci sono meno stipendi da pagare, mentre i ricavi per qualche tempo restano stabili per inerzia, e questo produce un bilancio trimestrale invidiabilmente positivo.
Ma poi i nodi arrivano al pettine: per usare l’intelligenza artificiale c’è da pagare una licenza alle aziende che la forniscono, e questi costi di licenza sono saliti mediamente fra il 20 e il 37% nell’ultimo anno [Fortune/Tropic]. In molti casi la spesa per l’IA è largamente superiore a quella per gli stipendi dei licenziati. E a volte eccede anche le previsioni più generose.
Per fare qualche nome, Uber ha esaurito ad aprile scorso l’intero budget annuale dedicato allo sviluppo di software con strumenti di intelligenza artificiale [Fortune]. Microsoft sta cancellando la maggior parte delle proprie licenze dirette di Claude Code [Fortune]. Bryan Catanzaro, vicepresidente del deep learning applicato presso Nvidia, ha dichiarato di recente che per il suo team “il costo della potenza di calcolo supera di gran lunga i costi del personale”.
Questo eccesso di spesa ha tre cause fondamentali. La prima è che nella foga di spingere i dipendenti a usare l’IA, i dirigenti l’hanno fornita a tutti, dimenticandosi di considerare che nella realtà aziendale i power user, ossia quelli che sanno usare efficacemente ed efficientemente un software, sono sempre una manciata.
È lo stesso fenomeno che si osserva da decenni per il software d’ufficio come Word, Excel e PowerPoint: la maggior parte dei dipendenti ne usa solo le funzioni di base, perché non conosce quelle avanzate o non ha motivo di usarle. Per queste persone, una licenza full optional è uno spreco di denaro. Anzi, potrebbero benissimo usare software libero e gratuito come per esempio LibreOffice. Il problema è che nel caso delle IA, i costi di licenza sono altissimi e sono a consumo, per cui più le si usa, più si spende.
La seconda causa è legata a un fenomeno che si manifesta ogni volta che viene introdotta una nuova tecnologia. All’inizio si pensa che verrà usata semplicemente per fare meglio o più efficientemente le attività correnti, ma poi ci si rende conto che la si può usare per fare cose prima impossibili o troppo onerose o semplicemente non indispensabili. Per esempio, la presentazione PowerPoint è più bella e fa più colpo sui colleghi se è abbellita con grafica e immagini generate dall’intelligenza artificiale. E così la spesa aumenta.
La terza causa è la pigrizia inevitabile. Le attività che prima si facevano a mano, mettendoci la testa, vengono delegate alla IA. Per tornare all’esempio del PowerPoint, perché fermarsi alla grafica carina quando puoi dire all’IA di creare l’intera presentazione? O una bella mail prolissa e dettagliata, oppure un intero documento stupendamente impaginato? E così, ancora una volta, la spesa aumenta.
A tutto questo si è aggiunta la scelta di molte grandi aziende del settore informatico di premiare chi usava di più questa IA, creando delle gare interne con tanto di classifiche dei maggiori consumatori, come è successo presso Meta e Amazon [Wired.it]. Ma in queste classifiche non si valutava come veniva usata l’IA, se generava qualcosa di utile oppure no, e quindi i dipendenti si sono messi a usarla per qualunque cosa pur di arrivare alti in classifica e dimostrare ai propri capi di essere ”produttivi”.
È stata una scelta dirigenziale incredibilmente stupida: l’equivalente di misurare la produttività di un lavoratore semplicemente in base a quanti fogli di carta consuma, senza pensare che quel lavoratore, pur di non essere visto come “improduttivo” e rischiare il licenziamento, stamperà qualunque cosa gli capiti a tiro, magari in duplice o triplice copia. O meglio ancora, prenderà le risme di carta e le alimenterà direttamente al distruggidocumenti. Questa la cosiddetta legge di Goodhart [Wikipedia]: quando una misura diventa l’obiettivo di un lavoro, cessa di essere un buon modo di misurare quel lavoro, perché gli individui imparano a manipolarla a proprio vantaggio. Il risultato di questa diffusa scelta aziendale è stato un aumento vertiginoso dei costi aziendali per l’uso dell’intelligenza artificiale.
Questo aumento è ovviamente piaciuto moltissimo alle aziende che producono le intelligenze artificiali commerciali. Ma ora che è arrivata la doccia gelata dell’impatto con la realtà, i clienti di queste aziende stanno riducendo fortemente le spese. E questo è un problema per chi vende IA e sta investendo quantità immense di denaro (si parla di 750 miliardi di dollari [Notus] solo nel corso dell’anno corrente) per costruire i datacenter colossali ed energivori necessari per creare e aggiornare questi software, sperando di cominciare prima o poi a guadagnare qualcosa. Se il mercato frena, la bolla speculativa che attualmente regge gran parte delle aziende legate alle intelligenze artificiali rischia di scoppiare.
Un monito forte in questo senso arriva da una bozza di rapporto del Dipartimento del Tesoro statunitense, che avvisa [Notus] che le aziende del settore IA sono radicate nell’economia del Paese molto più profondamente rispetto ai loro predecessori del settore dot-com e rappresentano un rischio significativo per l’intero sistema qualora le condizioni finanziarie dovessero cambiare, gli obiettivi di produttività non venissero raggiunti o vari colli di bottiglia ostacolassero la crescita. Una flessione nel mercato dell’IA provocherebbe onde d’urto in tutto l’ecosistema economico, hanno scritto gli analisti, notando che gli investitori in questo settore stanno assumendo rischi così significativi che gran parte del sistema finanziario ora dipende dal fatto che l’IA soddisfi le aspettative in termini di aumenti di produttività e redditività.
Anche altri economisti e altre istituzioni di spicco, tra cui la Banca d’Inghilterra e il direttore del Fondo Monetario Internazionale, si sono dichiarati preoccupati per la sopravvalutazione delle aziende di IA e per i rischi che questo comporta per il sistema economico in generale [Notus].
Bloomberg ha illustrato bene l’enormità e la fragilità di questa bolla economica in un recente articolo [Bloomberg; Medium] che ne mostra la cosiddetta circolarità: aziende come OpenAI, Nvidia, Microsoft, Intel, Oracle, Anthropic e Google investono centinaia di miliardi di dollari l’una nell’altra, tenendosi in piedi a vicenda. Per esempio, a fine 2025 Nvidia ha annunciato un investimento di circa 100 miliardi di dollari in OpenAI per finanziare dei nuovi datacenter. Allo stesso tempo, OpenAI si è impegnata a comprare milioni di processori Nvidia per quei datacenter. In sintesi, Nvidia dà a OpenaAI i soldi per comperare i prodotti di Nvidia. Cosa mai potrebbe andare storto?
È importante chiarire che qui non è sotto accusa l’intelligenza artificiale, ma il modello economico speculativo che la sostiene attualmente. Esistono IA specializzate che consumano pochissima energia, sono efficaci nei loro compiti molto selettivi, rispettano la riservatezza dei dati e la sovranità digitale e non creano dipendenze da aziende Big Tech che possono fare il bello e il cattivo tempo; ne ho parlato in altre puntate di questo podcast. Non sono quelle che vengono promosse fragorosamente dai colossi del settore.
Grazie a queste avvisaglie e a queste esperienze fatte da altri, ci si può organizzare meglio portando a casa alcune lezioni fondamentali.
Per esempio, è chiaro che l’IA attuale è uno strumento adatto solo per alcuni compiti aziendali di basso livello. Un chatbot può gestire l’assistenza clienti nei casi più semplici, ma non ha la capacità di capire le sfumature delle situazioni più complesse: per quelle ci vuole ancora un essere umano, e la clientela esige di poter parlare con una persona in carne e ossa che la capisca.
Per esempio, uno studio del MIT del 2024 [Beyond AI Exposure: Which Tasks are Cost-Effective to Automate with Computer Vision?] ha analizzato i requisiti tecnici dei modelli di IA necessari per svolgere mansioni a livello umano, scoprendo che l’automazione tramite intelligenza artificiale è economicamente sostenibile solo nel 23% dei ruoli in cui la visione è una parte fondamentale del lavoro. Nel restante 77% dei casi, è più economico che gli esseri umani continuino a svolgere il proprio lavoro.
Questo concetto è stato dimostrato molto vistosamente da Klarna, un gigante svedese del settore fintech, che nel 2024 fece scalpore annunciando che avrebbe rimpiazzato 700 addetti all’assistenza clienti con una singola IA che, a detta del CEO, lavorava bene tanto quanto un essere umano. Sembrava il segnale della maturità delle IA e dell’inizio della sostituzione dei lavoratori, ma ai primi del 2026 l’azienda ha fatto discretamente dietrofront [DigitalApplied], di fronte al crollo della soddisfazione della clientela, perché l’IA era incapace di gestire i casi marginali o insoliti o che richiedevano soluzioni articolate in varie fasi successive.
Funziona invece molto bene, stando ai dati, il cosiddetto modello ibrido: una IA che gestisce i casi semplici e passa a un umano esperto quelli più complessi, che richiedono sensibilità nei rapporti interpersonali o conoscenza approfondita del mondo reale o delle procedure aziendali.
Un’altra lezione utile è che l’IA non va data a tutti indiscriminatamente e non va assolutamente imposta. Conviene affidarla a un gruppo ristretto di utenti esperti, che sappiano usarla in modo approfondito ed efficiente, giustificando il costo del suo utilizzo.
Un’ulteriore lezione è trovare un criterio realistico di misura dei risultati di quell’utilizzo: qualcosa di tangibile, non un semplice conteggio dei token di IA utilizzati.
Se le aziende rivalutano l’IA non come un chiaro sostituto del lavoro umano, finalizzato al risparmio sui costi, ma come uno strumento complementare, allora quell’ansia di perdere il lavoro può essere messa da parte. E magari sostituita da una riqualificazione e, perché no, da un sommesso e soddisfatto “ve l’avevamo detto.”
Fonti
Klarna Reverses AI Layoffs: Why Replacing 700 Failed, DigitalApplied (2026)
Thousands of CEOs admit AI had no impact on employment or productivity—and it has economists resurrecting a paradox from 40 years ago, Fortune (2026)
A Guide to the Circular Deals Underpinning the AI Boom, Bloomberg (2026)
Treasury Has an Internal Report Warning About the Dangers of an AI Bubble, Notus.org (2026)
KPMG Allegedly Published AI Report Filled With Hallucinations, Pcmag.com (2026)
KPMG pulls report on AI usage due to apparent hallucinations, TechCrunch (2026)
KPMG report contained AI hallucinations on benefits of . . . AI, Swissinfo (2026)
KPMG report contained AI hallucinations on benefits of . . . AI, Fortune (2026)
E se gli agenti AI costassero più del personale umano?, Wired.it (2026)
‘The cost of compute is far beyond the costs of the employee’: Nvidia executive says right now AI is more expensive than paying human workers, Fortune (2026)
The Great AI Boomerang: Google, Meta, Klarna & More Are Quietly Rehiring the Workers They Fired, Emeraldbook.org (2026)
Con me sfondi una porta aperta Paolo, ma spiegalo alla mia Megaditta (sai bene quale), che è saltata relativamente tardi sul carrozzone dell’IA, ma adesso spende e spande e intanto licenzia, pardon “riorganizza” e “ottimizza”, per contenere i costi, perché si sa, la concorrenza non dorme, e bisogna essere competitivi, e fare “supercharging”!
Nel tuo elenco delle tre cause, secondo me hai dimenticato la quarta (anzi forse la Causa Zero, per dirla con Asimov): i prezzi falsamente bassi praticati dalle aziende fornitrici di AI, che lavoravano (ma lavorano tutt’ora!) in perdita, a parte zio Jensen e gli altri venditori di pale e picconi:
https://isaiprofitable.com/
Sono almeno due anni che ALCUNI mettono in guardia contro questo specchietto per le allodole, contro questo andazzo che non può durare senza iniezioni infinite di “venture capital”, ma chissà perché sono stati sempre etichettati come hater, luddisti, retrogradi, etc etc.
Ma ora qualche rubinetto ha iniziato a chiudersi, e i prezzi stanno aumentando perché quegli investimenti mostruosi devono essere ripagati in qualche modo, e quello che abbiamo visto in questi mesi è solo l’inizio.
E fare il paragone con la bolla dot com è una tentazione forte, ma i luddisti di cui sopra fanno notare che è più calzante il paragone con la bolla dei mutui del 2008, che andò molto peggio…
p.s. Nei casi eclatanti di riassunzioni citiamo anche Ford, che ha voluto “svecchiare”, tanto c’è l’AI, e poi … oooops!!!
p.p.s. Quando dici:
“Per esempio, a fine 2025 Nvidia ha annunciato un investimento di circa 100 miliardi di dollari in OpenAI per finanziare dei nuovi datacenter. Allo stesso tempo, OpenAI si è impegnata a comprare milioni di processori Nvidia per quei datacenter. In sintesi, Nvidia dà a OpenaAI i soldi per comperare i prodotti di Nvidia. Cosa mai potrebbe andare storto?”
Tutto? O in questo caso niente? perché poi si è scoperto che erano 100 miliardi… puramente ipotetici:
https://finance.yahoo.com/news/nvidia-clarifies-100-billion-openai-115523407.html
che c’è di strano, io pago sempre le cene con un centone puramente ipotetico, solo che a me poi m’inseguono con un grosso bastone nodoso, mentre a Jensen continuano a baciare la terra dove cammina e offrire il petto per gli autografi!
Grazie Paolo per la frase “Questa la cosiddetta legge di Goodhart: quando una misura diventa l’obiettivo di un lavoro, cessa di essere un buon modo di misurare quel lavoro, perché gli individui imparano a manipolarla a proprio vantaggio.”
Mi auguro che l’ANVUR se la ricordi, quando pretende di valutare la ricerca scientifica in base a impact factor e H-index.
Sul tuo articolo invece domando: non pensi che possa essere solo una questione di tempo, il fatto che l’AI possa rimpiazzare esseri umani per svolgere molti lavori? In fondo, bolla speculativa a parte, i progressi che fanno le AI sono (o sembrano) comunque rapidissimi. Non succederà ora, ma quanto tempo abbiamo prima che succeda realmente? Parliamo di anni? Decenni? O davvero mai?
Mai dire mai! Di solito si viene smentiti. Ma la situazione attuale e le attuali tecnologie di IA non sembrano consentire progressi infiniti: a un certo punto si incontra un limite. È come allevare cavalli da corsa: puoi ottenere grandi risultati, ma nessuno cavallo diventerà mai supersonico.
Vero: nessun cavallo diventerà supersonico fino a che non riusciranno a montargli le ruote… e un intestino “a reazione”… Ma poi quello non sarà più un cavallo.
Quello che voglio dire è che o si inventeranno un modo per far sì che la statistica e le sue rogne non siano più un problema o troveranno una tecnologia talmente efficiente e potente che permetterà di utilizzare modelli LLM immensi, oggi ingestibilii dagli attuali computer, che consentiranno alle IA di sostituire l’uomo in tutto
Il problema è che a priori nessuno sa se davvero riusciranno a inventarsi qualcosa. Magari, invece, troveranno che c’è un limite fisico invalicabile. Investire trilioni di dollari e causare impatti ambientali pesantissimi sulla base di un “ma un domani potrebbe funzionare” mi sembra un pessimo modo di condurre il pianeta.
Questa situazione mi ricorda molto (ma parlo di roba di un quarto di secolo fa e prendetela colle dovute cautele) quando a lezione di Diritto del Lavoro il prof spiegò la genialata della PA che, per incentivare i lavoratori a essere più produttivi, promise premi negli stipendi a chi incrementava maggiormente i suoi risultati. Risultato? Chi produceva di meno, sia prima che dopo, aveva più dindi in busta paga. Infatti, chi prima produceva 1 e poi 2, registrava un +100% mentre che prima produceva 3 e poi 5 doveva accontentarsi di un 67%, con evidente paradosso.
Comunque questo articolo del Post sul tema mi sembra molto interessante:
L’intelligenza artificiale ha stravolto le società di consulenza: https://www.ilpost.it/2026/07/16/societa-di-consulenza-intelligenza-artificiale-crisi/.
Non c’è da stare tanto tranquilli secondo me…
Quello degli LLM è un settore di ricerca AI che non è più quello di punta, anzi si stanno spostando verso altro
Sì, sapevo che Open AI stava cambiando target. Sente già l’odore della miccia accesa che farà esplodere la bolla?
Non ho capito, quale sarebbe il nuovo target di zio Sam? In https://openai.com/research/index/ mi pare di vedere roba che, di riffa o di raffa, gira intorno agli LLM o tecnologie affini…
Avevo letto che Open AI stava sondando il terreno per passare all’automazione e guida autonoma. Non ricordo, però, dove l’ho letto
Teniamo conto che probabilmente, tra gli “attuali computer”, a breve si annovereranno i computer quantistici…
Dopo chiodo scaccia chiodo, bolla dimentica bolla? Con i suoi spauracchi già pronti, a quelli sempreverdi come “aiuto aiuto arriva Skynet” si sente già dire “aiuto aiuto craccherà tutti i codici!”, eccellente, Smithers, ECCELLENTE…
Sicuramente ma mi chiedo il perché.
Non stiamo parlando di dirigenti di un’azienda con due dipendenti ma di persone, mediamente, molto preparate. Io mi chiederei quali vantaggi personali hanno ottenuto o sperato di ottenere con queste scelte, premi per la produttività o obiettivi raggiunti?
Sull’IA, se la si tiene all’interno di confini ben delimitati aiuta. Immagino anche per la programmazione. Scrivere migliaia di righe di codice in 10 minuti, pare anche con tanto di commenti, significa doverlo solo rileggere e testare: tante ore di lavoro di routine ed errori di battitura che bloccano il software risparmiate.
Se però, col supporto dell’IA, fai scrivere il programma a uno come me, che non ne capisce nulla, per evitare di pagare un programmatore, allora è come dare una pistola carica a un bambino che non sa nemmeno cosa sia un’arma.
Io posso anche essere in grado di dare le specifiche all’IA ma non sarei capace di validare il risultato perché non sarei in grado di scovare bug o falle di sicurezza nascoste.
Non è il cacciavite che fa l’elettricista
Direi che hai centrato il punto
La mia esperienza personale come sviluppatore: sarà perché non sono esperto nella formulazione dei prompt ma alcune cose proprio non sono riuscito a farle generare in modo decente, nonostante parecchi tentativi e raffinamenti del prompt.
Senza contare che diverse volte, pur di ‘accontentarmi’, mi ha generato del codice con riferimenti a librerie inesistenti.
Se poi ti fai costruire in sistema dalla IA e non sei in grado di analizzarlo ti troverai ad utilizzare del codice che non sarai in grado di manutenere.
A difesa della IA, devo dire che negli anni mi è capitato spesso di rivedere codice scritto da altri e rincretinire visto che era stato scritto da incompetenti ed al cui confronto qualsiasi belinata dell’IA è arte pura.
Dipende quanto è di nicchia il tuo lavoro. Su youtube ho visto creare un giochino in codice html 5 (credo)
Nella mia esperienza da utente comune ho notato che, più l’argomento è specialistico, più le caxxate della IA sono grandiose.
Immagino che per la programmazione sia uguale.
Se per un programma diffuso, penso, ad esempio, alla gestione del budget familiare, c’è una marea di codice disponibile da cui l’IA può attingere. Se, invece i tuoi software gestiscono “il sistema di sicurezza ridondato dello sfinoteronte anteriore sinistro” del Tardis “forse” sarà difficile per un IA darti una mano…
“Sicuramente ma mi chiedo il perché”
Tra coloro che guidano le nazioni, quanti sono grandi statisti e quanti invece somigliano più a… ecco, appunto. Idem per il business!
Sarebbe bello se finalmente certuni, i media in testa, la piantassero di propinarci l’illusione per cui “capitano d’industria” = “intelligente, lungimirante…”
D’accordo ma, a parte i rampolli, come fa un manager mediocre ad arrivare a capo di una grande industria con la sola fortuna e un po’ di facciatosta?
Se è come dici tu allora io per primo non ho capito nulla della vita, almeno quella lavorativa 😀
“con la sola fortuna e un po’ di facciatosta?”
Ma per carità, no, non solo con quelle! Servono anche avidità, spregiudicatezza, lecchinaggine…
Che dici, sono troppo schiavo di luoghi comuni fantozziani? 😀
“Se è come dici tu allora io per primo non ho capito nulla della vita, almeno quella lavorativa”
Ma io vorrei avere torto (come vorrei abbia torto il fu Laurence J. Peter, o che sia stato malinterpretato).
Però mi torna in mente tutto il can can di NFT e Metaverso di qualche anno fa. Se perfino un tecnico molto valido ha ceffato completamente la sua previsione, stupisce che abbiano ceffato quelli più vicino al vertice della piramide e che di tecnologia capiscono poco e niente? Compresi gli analisti più strapagati del mondo?
Eppure, guarda un po’, NFT e Metaverso sono stati un flop. Perché? perché erano una genialata, ma “in anticipo sui tempi”? per mera sfortuna, o destino cinico e baro? perché qualche scettico ha remato contro?
… o magari perché erano delle BOIATE PAZZESCHE!?
Con la bolla degli LLM siamo da capo, anzi peggio, perché qui i soldi in ballo hanno qualche zero in più. E niente mi toglie della testa l’idea che, se ancora c’era del razioncinio nella testa dei capitani d’industria, sia stato completamente polverizzato dal sogno erotico di poter un giorno fare a meno dei “cari inferiori”…
Mi sa che tu hai avuto la fortuna e il privilegio di non assistere alle cose schifose a cui ho assistito io.:-)
Cosa ti fa pensare che un manager lavori e scelga solo i progetti favorevoli? A lui interessano i suoi profitti.
Se un manager riesce a convincere un CDA ad avviare un progetto che sa essere fallimentare ma che porta premi e stipendi per qualche anno è davvero stupido?
Un altro manager che taglia sulla manutenzione dei mezzi, in modo da alzare gli utili e incassare i bonus, e rimandando a un suo successore i disastri derivanti dalla mancata manutenzione è un incapace? Magari è un delinquente senza scrupoli, quello sì.
Ci sono meccanismi di premialità nelle aziende che sono perversi e i manager bravi li sanno usare benissimo.
Per questo ti dico che prima di giudicare un manager (anche della tua “Megaditta”) come deficiente pensaci due vole 🙂
Ovvio che qualche fortunello in giro ci sia.
Anche in politica succede la stessa cosa. Pensa a certi personaggii, non solo italiani, che riescono ad avere anche un seguito che li acclama, perché sanno dire bene “il nulla più estremo” 😀
beh lo giudico per l’effetto che ha su di me, quindi Stupido o Bandito (cit) mi cambia poco. Ma perché ho la sensazione che, un’ondata tecnologica dietro l’altra, perfino i banditi diano segni di stupidità? E se, come diceva quello là, lo stupido è più pericoloso del bandito, quanto potrà esserlo un ibrido… stupiBandito? 😉
Sono d’accordo.
“L’intelligenza” è un fattore molto sopravvalutato. Il successo, come la sopravvivenza, non sono dovute alla maggiore intelligenza, ma alla maggiore “fitness” rispetto all’ambiente circostante.
Non so se Trump, per fare un esempio, sia intelligente o meno. Ma è irrilevante. E’ uno “disegnato” perfettamente per avere successo. Per esempio, come Nethaniau, Putin etc., manca completamente di remore morali, il che lo rende molto più “efficiente” nel cercare di ottenere i suoi obiettivi dei fessi come noi.
Nel lavoro succede in piccolo qualcosa di molto simile: quello che ha successo è il più “fit”, non necessariamente, anzi di solito “non e basta”, il più intelligente.
Dovremmo quindi smettere di dare dello “stupido” a costoro. Sono semplicemente, lo dimostrano i fatti, più “fit” dei loro avversari.
“Uno studio dell’MIT indica che le intelligenze artificiali progettate per svolgere attività paragonabili a quelle di un lavoratore umano costano più di quel lavoratore in tre casi su quattro.”
Ciao Paolo, quale studio intendi esattamente?
Quello che cito e linko nel corpo dell’articolo, dopo il teaser: Beyond AI Exposure: Which Tasks are Cost-Effective to Automate with Computer Vision?
Relativamente alla legge di Goodhart ricordo l’ultimo capitolo del “grande libro degli ingranaggi”, editore Ulrico Hoepli, roba di un 60-70 anni fa.
In quel capitolo si tratta di come misurare efficacemente la produttività nei reparti e come assegnare i premi di cottimo. Si puntualizzava sul fatto che il premio di cottimo doveva essere ben commisurato e non costituire una componente eccessiva dello stipendio.
Questo perché altrimenti gli operai avrebbero alterato i cicli macchina aumentando le velocità di taglio, causando incrementi di costi per il consumo degli utensili, il rapido deterioramento del parco macchine e un abbassamento generale della qualità. Costi che NON sarebbero stati coperti dall’aumento di fatturato per unità produttiva.
Questo in tempi in cui ancora si utilizzavano i nomogrammi.
ieri eravamo in macchina. Ho detto a google maps (via android auto), che volevo andare a Zocca, che ho scoperto essere il (brutto) paese di nascita di Vasco Rossi – di cui me ne frega poco – ma anche di Maurizio Cheli, astronauta italiano che volò su uno Space Shuttle come Mission Scientist.
Dialogo:
Io: “Zocca!”
Risposta di android auto, con tono visibilmente seccato: “Per favore, non mi parlare così”.
Con la mia compagna ci siamo guardati e siamo rimasti gelati per un po’ a chiederci se era il caso di insistere… Comunque dopo alcuni km ci ha mandato su una strada che non esisteva.
Ovviamente si tratta di una coincidenza (capitato anche il giorno prima), ma per un po’ ci siamo immaginati un racconto di fantascienza dove episodi del genere, accompagnati da strani incidenti, cominciavano a capitare sempre più spesso, anche se immagino sia stato già scritto almeno cento volte.
C’era una volta un fuffaro che aveva fatto un bot del genere già una trentina d’anni fa: aveva una lunghissima lista nera di “presunto turpiloquio” (un semplice txt di stringhe e sottostringhe, del resto tutto il suo bot funzionava così) tale che non potevi neanche nominare i “succhi di frutta” – e a differenza del tuo Android, rispondeva al “presunto turpiloquio” con VERO turpiloquio. Ma perché parlo al passato? quel tale è ancora in giro (quindi non lo nominerò), il suo sito è ancora attivo, e ha ancora quell’esatto comportamento! 😀
Ovviamente l’autore lo spacciava e lo spaccia ancora oggi per l’intelligenza artificiale definitiva che può fare assolutamente tutto…
p.s. Ma se vogliamo AI “permalosette”, volendo possiamo tornare ancora più indietro nel tempo.
Con il mitico gioco “Avventura nel castello” di Enrico Colombini, del 1982!
Reagiva ad una (breve, stavolta) lista di parolacce/insulti facendo rumori fastidiosi con il mini altoparlante dei computer dell’epoca e sbattendoti subito fuori dal gioco.
Ma ad un certo punto per proseguire dovevi combinare le antiche parole magiche “ID” e “IOTA”…
Pensa se gli avessi chiesto Trepalle (SO) o Sesso (RE)!
N.B. Sapevo di Zocca per Vasco, non lo sapevo per Cheli. Così va il mondo.
Al bot del fuffaro di cui sopra, tra le altre cose, non piaceva il collega di Valentino Picone…
Ah ah! In effetti… ci proverò!
Anch’io ho saputo di Cheli solo perché all’ingresso del paese c’è un piccolo monumento sul quale un cartello dice qualcosa del tipo “Zocca, il paese di Vasco Rossi e di un astronauta”, senza specificarne il nome!!! Siccome sapevo da dove vengono buona parte degli astronauti italiani, una volta tornato a casa ho dovuto cercare su internet e scoperto chi era questo fantomatico astronauta…
No comment!
“Pessimists have already begun to worry about what is going to replace automation.”
John Tudor
il problema grosso dell’AI per i dirigenti è che non gli lecca il culo
Ciao Paolo!
Quando dici:
Potresti linkare le puntate in questione, per favore? O dirmi cosa cercare sul tuo sito?
Grazie!
Ciao Sergio,
ora non posso, sono troppe citazioni sparse su troppi podcast, mi spiace.