«Sta succedendo qualcosa di grande sull’Ai», il post virale accende il dibattito

C’è un passaggio, nel lungo post social che nei giorni scorsi ha guadagnato oltre 60 milioni di visualizzazioni, che ha colpito più delle cifre e delle previsioni: «Something big is happening». È l’incipit di un intervento sull’intelligenza artificiale firmato da Matt Shumer, statunitense fondatore e amministratore delegato di HyperWrite, la società specializzata in applicazioni di AI generativa per la produttività individuale.

Nel post, Shumer sostiene che negli ultimi mesi i modelli di nuova generazione abbiano compiuto un salto qualitativo tale da segnare una discontinuità storica. Non un progresso lineare, ma un punto di svolta. Un momento che, nelle sue parole, ricorda il «febbraio 2020»: quando la pandemia di Covid-19 appariva ancora distante e, nel giro di poche settimane, avrebbe trasformato economia, organizzazione del lavoro e catene del valore su scala globale.

Il paragone è volutamente forte. Ed è proprio questa analogia ad aver acceso un confronto serrato tra imprenditori, venture capitalist, ricercatori e manager delle Big Tech. Per Shumer, l’accelerazione impressa dall’ultima generazione di modelli di intelligenza artificiale generativa non è più un fenomeno confinato ai laboratori o agli early adopter: sta entrando nei processi produttivi, riducendo drasticamente il fabbisogno di alcune mansioni cognitive e ridefinendo il perimetro delle competenze richieste.

Dalla produttività individuale alla sostituibilità delle funzioni

Il punto centrale non riguarda tanto la capacità dell’AI di “aiutare”, quanto la sua crescente attitudine a “sostituire”. Shumer racconta di aver delegato ai modelli attività tecniche che fino a poco tempo fa considerava non automatizzabili: scrittura di codice complesso, analisi di dati articolati, progettazione di flussi decisionali. Non si tratta più di completare un testo o suggerire una formula, ma di eseguire compiti articolati dall’inizio alla fine.

In questo senso, la discussione si sposta dalla tradizionale narrativa sulla produttività – più output a parità di input – a quella, più delicata, della sostituibilità funzionale. Se un sistema è in grado di svolgere in autonomia attività da junior analyst, sviluppatore entry-level o consulente alle prime armi, l’impatto non si misura solo in termini di efficienza, ma di struttura occupazionale.