Artuu Magazine ha rispolverato uno vecchio studio sul carbone per spiegare perché l’AI non distruggerà il lavoro ma ne cambierà la natura. Nel 1865 l’economista britannico William Stanley Jevons pubblicava The Coal Question, dove osservava che la maggiore efficienza nell’uso del carbone, resa possibile dalle nuove macchine a vapore, non aveva ridotto ma aumentato il consumo complessivo di carbone nel Regno Unito.
L’idea è questa: quando una tecnologia rende più economico e accessibile un servizio o un’attività, la domanda per quella attività tende ad aumentare, non a diminuire. Se un software di intelligenza artificiale abbassa drasticamente il costo e il tempo per l’analisi di dati medici, per la produzione di testi o per lo sviluppo di software, allora più organizzazioni, più professionisti, più imprese decideranno di impiegare quell’attività — e dunque la quantità di lavoro collegato può crescere. Artuu porta l’esempio dei radiologi: alla vigilia di un’AI capace di rilevare malattie in modo autonomo, sembrava che la figura potesse scomparire; in realtà i radiologi oggi sono più richiesti perché possono concentrarsi su compiti complessi, mentre le routine vengono affidate a strumenti intelligenti.
La riflessione si allarga: storicamente, l’invenzione del container aveva reso il trasporto marittimo molto più economico, e inizialmente molti operatori portuali persero il lavoro; ma poi l’espansione del commercio globale generò nuovi posti, nuove attività — e non solo nei porti. Come con l’informatica: a fronte della riduzione degli amministratori di server, nacquero gli ingegneri DevOps, i cloud-architect, i gestori di infrastrutture massive. L’efficienza non ha portato al nulla, ma al diverso. L’articolo richiama questa dinamica per dire che anche l’AI seguirà la stessa traiettoria.
Naturalmente non è un invito all’ottimismo ingenuo: è vero che «molti ruoli che oggi sono ripetitivi, meccanici, con poco contesto e tollerano errori» verranno trasformati o scompariranno. Ma questo non significa che “il lavoro” finisca: al contrario, come suggerisce Artuu, “gli operatori di call-center potrebbero diventare supervisori di agenti AI”, “gli amministrativi coordinatori dei processi”, “i consulenti strategici dei sistemi intelligenti”. Il lavoro non sparisce: cambia contenuto, competenze, relazione con la macchina.
Dal punto di vista internazionale, il tema del Paradosso di Jevons applicato all’AI è già trattato anche da testate come Wired Italia, che osservano come la maggiore efficienza dei modelli di intelligenza artificiale — e la riduzione dei costi di addestramento e operazione — possano portare a una moltiplicazione dei casi d’uso, allargando la platea di applicazioni e dunque il lavoro collegato.
In sintesi: il futuro del lavoro non è scritto in termini di “sparizione” ma in termini di “trasformazione”. Tenendo presente il Paradosso di Jevons, la riduzione del costo dell’attività non ne decreta la morte, ma spesso ne segna il salto di scala. Per chi produce, per chi utilizza e per chi studia l’AI, questo significa prepararsi a cambiare competenze, modelli organizzativi, visione del ruolo umano. E forse – se fatto con cura – a cogliere nuove opportunità anziché subirne la minaccia.