La trebbIAtrice

trebbIAtrice

Il modello di trebbIAtrice 2000XR fu consegnato in lieve ritardo: Oreste Zucconi dovrette attendere sotto il sole tutta la mattina prima che l’autorimorchio spuntasse con enorme lentezza sul ciglio della collina. In compenso, la procedura di ritiro fu rapidissima, e in meno di venti minuti Oreste poté ammirare la trebbIAtrice rossa in tutto il suo splendore. O meglio, poté ammirare la cura nell’impacchettamento della trebbIAtrice: avevano legato tutto con fil di ferro, per evitare danni dovuti agli scossoni; Oreste saltò il pranzo per liberarla da quella specie di sex-bonding-agrario.

Il manuale era contenuto in un faldone ad anelli di 200 pagine: Oreste riuscì ad avviare la trebbIAtrice solo al tramonto, raccolse il grano per una mezz’ora, prima che la batteria si scaricasse completamente.

Avrebbe dovuto attendere la ricarica solare per due giorni.

Secondo round di prove con Claude e ChatGPT

Nella storia più sopra ho provato a esprimere le mie impressioni, in parte “epidermiche” e in parte comprovate da FATTI: quello che vedo nella AI sono i seguenti aspetti, che vado ad analizzare più sotto.

Per un uso verticalizzato (es per scrivere codice o come “super-motore-di-ricerca”) l’Intelligenza Artificiale è molto efficace, ma richiede supervisione, perché se non goveranta genera una notevole entropia lavorativa. Contrariamente a quello che si dice, questa supervisione può anche essere fatta da dei junior, purché abbiano spirito critico e voglia di studiare; non sempre è piacevole fare la review di quanto scritto da una macchina, ma non richiede capacità sova-umane. Non vedo una minaccia diretta nell’uso dell’AI, e i suoi vantaggi sono enormi.

Però molti rimangono abbacinati da questi risultati e li proiettano acriticamente su altri contesti, il che può portare ad errori di valutazione. Per esempio, su contesti creativi, la situazione per l’IA è di uno svantaggio sottile ma sostanziale. E’ possibile fare usi creativi del’IA nella generazioni di video o immagini, ma quasi mai questi lavori sono originali.

Facciamo qualche piccolo esempio. Picasso ebbe l’idea del cubismo: chi viene dopo potrà solo copiare la sua idea. Gli orologi mollicci di Dalì (“La persistenza della Memoria”) sono una sua idea fulminante: non si può ripetere e difatti sono il suo marchio di fabbrica.

I quadri surreali di Magritte sono già più facili da “simulare”, purché non si interpreti un errore di elaborazione come una “idea originale”.

Se chi scrive il prompt è molto bravo, può creare opere nuove; creare opere veramente originali è fattibile, ma molto più difficile. La generazione di immagini è efficace solo se chi la fa è in grado di capire se l’output è adatto allo scopo, e di discernere una buona idea rispetto a una su cui, per esempio, non vale la pena impostare una campagna pubblicitaria. Il lavoro del grafico si sposterà molto di più sulla fase di intervista e interpretazione del committente, perché generare a caso 4 immagini con CoPilot è economico, ma rischia di non soddisfare il cliente (o di vedersi chiedere uno sconto per la medio-bassa qualità del lavoro).

In questo secondo scenario l’IA ti fa perdere parte del tempo che ti fa guadagnare; misure precise ancora non ve ne sono.

Ho colleghi che usano ChatGPT per fare le slide in contesti ove dovrebbero metterci loro la testa, oppure che usano ChatGPT tutte le volte che devono scrivere qualche cosa: è un uso un pò point-less, che cerca inconsciamente di allontanare da sé quello che non ti va da fare: compensibile e perdonabile, ma non “allarmante” o da “singularity change”.

Ho trovato illuminante la puntata 292 di “The Bull” di Riccardo Spada, che mette nella giusta luce la trasformazione del lavoro mediata dall’intelligenza artificiale: l’autore del podcast ha vissuto in prima persona l’onda di assunzioni mid-pandemia, lavorando in MichealPage.

Nel podcast ci sono due riflessioni interessanti, che sintetizzo:

1. Va contestualizzato il reflusso che ha portato ai licenziamenti successivi alle assunzioni “bulimiche” fatte durante il 2021, quando ci sis tava riprendendo dalla pandemia. I licenziamenti che stiamo vedendo sono figlie di quella situazione, non di un generico “moriremo tutti per colpa dell’IA”)
2. Va data una visione equilibrata e oggettiva di quello che ci sta girando attorno (la frenesia del mercato, il probabile assestamento della bolla IA)

Come affrontare il cambiamento: tre regole

Ci sono 3 aspetti citati da Spada all’episodio di “The Bull” che espando qui sotto, e che condivido al 100%. Li integrerò con esempi molto “sentiti”, che vedo capitarmi ogni giorno (e senza assumere psicofarmaci se non il caffé!)

Imparare ad usare gli LLM in maniera strutturata e sistematica

Personalmente ho iniziato a usare Claude per generare codice, e lo sto facendo in modo metodico, sistematico e strutturato. Risultato: il mio lavoro sta cambiando. Non è più necessario saper scrivere montagne di codice, ma serve sempre saperlo leggere e saper valutare la sua bontà (code review).

Serve sapere quando un task ha senso affidarlo all’IA (per esempio perché non importante) oppure quando il risultato finale sarebbe troppo verboso e difficile da mantenere, e quindi bisogna prendere in mano il comando della situazione.

Questa capacità può essere appresa anche da un junior, magari con uno sforzo maggiore; l’esperienza aiuta ovviamente ma non è fondamentale. Se da giovani avete voglia di imparare, le chiavi del mondo sono vostre.

Usarlo per piccoli task, e poi estenderlo in modo graduale.

Non è tutto oro quello che luccica: funziona bene in contesti piccoli, per ora.

Investire nelle seguenti soft skill che diventeranno cruciali

1. Sviluppate un forte pensiero critico. Spesso noto in molti professionisti di settore una bassissima capacità critica. Non basta più prendere uan cosa a caso (libreria, citazione, strumento) e applicarla al vostro contesto. Chiedetevi: quale approccio ha più senso? Come lo giustifichereste al capo/team/cliente? Dovete essere motivati a entrare nella carne viva del vostro progetto. Non potete più permettervi di “fare quello che vi viene chiesto”. Fatevi le domande. Per le rispose, abbiamo già lo strumento. E soprattutto, validate le risposte del vostro tool di IA: spesso sono poco incisive (quando non errate).
2. Sviluppare la capacità di pensare in termini di progetto, immaginando flussi di attività, tempistiche, risorse necessarie, costi, potenziali ostacoli. Qual’è l’obiettivo di questo progetto (la risposta non è sempre scontata)? Spesso alle riunioni vedo fare una proposta senza perimetrarla in termini di tempi e costi (effort di sviluppo) che sono le prime cose che un qualsiasi manager/Cliente vi chiederà per prime. Sarebbe bello facesse questo… Quanto sei disposto a spendere? Quanto tempo sei disposto ad aspettare per avere questa cosa? Anche qui la risposta può non essere scontata
3. Sviluppate capacità di di negoziazione e comunicazione efficace: spesso il vestito è parte integrante del contenuto. Breaking news: una volta che avete fatto una proposta, al 99% vi sentirete rispondere dalla controparte che “costa troppo” oppure che “serve molto prima”. E allora dovrete negoziare (oppure se siete come Trump, usate la forza del vostro peso negoziale per piegare la controparte , ma (a) spesso non siete in condizioni così favorevoli (b) non vi farete degli amici e (c) dovete sperare di non trovarvi a dover chiedere voi un favore).
4. Imparate la statistica di base e sviluppare un approccio al ragionamento analitico. Per giustificare una proposta (sviluppata magari grazie alle capacità di cui sopra) serve andare sui numeri. Possono essere approssimativi ma devono essere giustificati. Anche in altri contesti, per es nel lavoro giornalistico, non sarete convinti da articoli che snocciolano solo riferimenti qualitativi: è molto meno incisivo.

Smettere di considerare l’incertezza e le trasformazioni come un fatto negativo di per sé

Questo è il consiglio più scontato, ma vale la pena ricordarsi queste parole un pò trite e ritrite, che ci ripetemmo durante lo scoppio della bolla dot-com, dopo la bolla dei subprime del 2008.

Conclusioni

E’ come se fossimo passati dal cavallo alla Ford model T: è una rivoluzione ma questo non farà scomparire di botto tutti i cavalli in città né renderà le strade più sicure.

E qui termino con le parole di Riccardo Spada:

“Quindi il takeaway dell’episodio non è raga, sta a posto, stiamo sereni. Immaginatevi qualcuno che oggi prova a fare qualunque tipo di lavoro ignorando completamente l’esistenza di internet. In alcuni casi avrebbe delle piccole difficoltà, in altri avrebbe dei grossi impedimenti strutturali, in altri ancora sarebbe completamente tagliato fuori dal mercato del lavoro. Stessa cosa verosimilmente si applicherà l’AI.”

From The Bull - Il tuo podcast di finanza personale: 292. L’AI (non) ci ruberà il lavoro?, Feb 12, 2026 https://podcasts.apple.com/it/podcast/the-bull-il-tuo-podcast-di-finanza-personale/id1692088632?l=en-GB&i=1000749385178&r=1428

Staremo a vedere, nel frattempo lasciate il vostro commento.