L’IA sta eliminando posti di lavoro su scala. Dove sono le protezioni sociali?

Il caso per un Fondo di Transizione per l’IA

Claudia ha cinquantadue anni, lavora come commercialista da venticinque e fa bene il suo lavoro. Conosce i software, capisce le normative, ha costruito relazioni con i clienti nel corso di decenni. Ed è anche, con grande probabilità, sul punto di diventare sostituibile - non perché il suo datore di lavoro sia in difficoltà, ma perché un sistema che costa poche centinaia di euro all’anno può ora fare la maggior parte delle sue mansioni, più velocemente, senza ferie ne contributi previdenziali,

Cosa le succederà?

Nella narrativa politica tradizionale la risposta è più o meno questa: Claudia deve riqualificarsi, trovare qualcosa di nuovo, adattarsi. L’economia ha sempre creato nuovi posti di lavoro per sostituire quelli vecchi. L’operaio industriale è diventato lavoratore nei servizi. La dattilografa è diventata l’addetta all’inserimento dati. Il cambiamento è dirompente ma il sistema si autocorregge.

Oggi trovo questo argomento sempre più difficile da credere e sospetto che tra qualche anno quasi nessuno lo sosterrà più a cuor leggero.

La rassicurazione standard si basa su un modello storico che questa volta potrebbe semplicemente non applicarsi. Le precedenti ondate di automazione hanno sostituito la forza muscolare umana o compiti cognitivi ristretti e ripetitivi, e i posti di lavoro emersi al loro posto richiedevano tipicamente un giudizio umano più ampio, creatività o intelligenza sociale. L’assunzione implicita era che esistesse sempre un dominio residuale di capacità umana che le macchine non avrebbero potuto raggiungere.

Quell’assunzione sta venendo smantellata, sistematicamente e rapidamente. La frontiera di ciò che l’IA e la robotica possono fare non avanza più lungo un unico binario stretto - avanza attraverso praticamente ogni dominio simultaneamente, dal ragionamento giuridico alla diagnosi medica, dal lavoro creativo alla logistica complessa. La domanda se emergeranno nuovi posti di lavoro per sostituire quelli perduti non è più una questione di modelli storici; è una questione se il lavoro cognitivo umano manterrà qualsiasi vantaggio competitivo in un’economia in cui il costo dell’intelligenza artificiale continua a scendere ad un ritmo forsennato.

Non credo che nessuno possa rispondere a questa domanda con certezza. Ma sono personalmente scettico che la risposta sarà rassicurante - e penso che le conseguenze di sbagliarsi, se adottiamo un approccio ottimistico e questo si rivela errato, saranno così catastrofiche che è assolutamente logico pensare a come gestire il rischio adesso piuttosto che aspettare che questo diventi realtà.

E qualcosa è già chiaro anche senza fare grandi previsioni: la transizione, qualunque sia il suo punto di arrivo, sarà enormemente dolorosa per un numero molto grande di persone.

La commercialista di cinquantadue anni non si riqualificherà come ingegnere di prompt. Il cinquantottenne paralegale e la giornalista di quarantacinque anni, il coordinatore della logistica di sessanta anni - queste non sono persone per cui “impara nuove competenze e adattati” è una risposta realistica o dignitosa all’eliminazione del lavoro attorno a cui hanno costruito la propria vita. E non sono un gruppo marginale. Sono decine di milioni di persone solo in Europa, con centinaia di milioni in più nel Sud globale che affronteranno la stessa disruzione senza nemmeno le misere reti di sicurezza che esistono nei paesi più ricchi. E questo senza considerare l’ondata della robotica, in arrivo subito dopo quella dell’IA.

Le conseguenze sociali e politiche di una dislocazione di massa senza adeguato sostegno non sono difficili da prevedere, perché le abbiamo già viste. La deindustrializzazione degli anni Ottanta, che era molto più lenta e geograficamente contenuta di ciò che sta arrivando, ha prodotto decenni di instabilità politica, lo svuotamento di alcune comunità e alla fine il contraccolpo populista che sta ancora ridisegnando le democrazie occidentali oggi. Ciò che sta arrivando è più veloce, più ampio, e colpisce una gamma più ampia di lavoratori attraverso tutta la scala di distribuzione del reddito.

Stiamo correndo, in altre parole, verso una crisi sociale di notevole entità - e non facciamo quasi nulla per prepararci.

Ciò che serve è semplice in linea di principio, anche se politicamente difficile in pratica: un Fondo di Transizione per l’IA, progettato per fornire un sostegno significativo ai lavoratori rimpiazzati dall’automazione, finanziato da coloro che stanno catturando i guadagni di quell’automazione.

La priorità immediata è il sostegno alla disoccupazione - non i sussidi ridotti e a tempo limitato che esistono nella maggior parte dei paesi, ma una vera sostituzione del reddito per i lavoratori le cui professioni vengono strutturalmente eliminate, su una scala temporale che riflette la realtà della dislocazione a metà carriera piuttosto che l’assunzione di un rapido ritorno all’occupazione. Accanto a ciò, sperando nel meglio, un investimento reale nella riqualificazione - programmi sostanziali costruiti attorno a ciò che il mercato del lavoro del prossimo decennio richiederà davvero.

E guardando oltre, come orizzonte a lungo termine per cui la politica deve iniziare a prepararsi adesso piuttosto che dopo: se gli ottimisti si sbagliano sulla creazione di posti di lavoro, se la dislocazione si rivela strutturale piuttosto che transitoria, allora la conversazione sul reddito di base universale non può più essere trattata come una distrazione utopistica. Diventa l’unica risposta seria a un’economia in cui il lavoro umano è stato escluso dal mercato da una tecnologia sempre più economica. Il RBU non è il primo passo qui - la crisi immediata richiede strumenti immediati e più facili da dispiegare. Ma qualsiasi considerazione seria sul dove porta questa traiettoria deve riconoscere che il reddito universale si trova alla fine della strada se i posti di lavoro non tornano.

Come si finanzia un tale Fondo? La risposta dovrebbe seguire la logica di chi beneficia.

Le aziende che dispiegano modelli linguistici di grandi dimensioni e sistemi di IA su scala stanno catturando guadagni di produttività di straordinaria entità mentre esternalizzano i costi sociali della dislocazione sui lavoratori, le comunità e i bilanci pubblici. Un prelievo sull’utilizzo aziendale dell’IA - strutturato attorno alla scala del dispiegamento e alla dislocazione del lavoro che genera - non è una misura punitiva ma una semplice applicazione del principio chi inquina paga a un diverso tipo di esternalità. Chi trae profitto dalla disruption dovrebbe contribuire a gestirne le conseguenze.

Oltre a ciò, la straordinaria concentrazione di ricchezza che l’IA sta accelerando - nelle mani dei proprietari dei modelli più potenti e dell’infrastruttura su cui girano - rende il caso per tasse più elevate sia sul reddito che sulla ricchezza estreme più urgente, non meno. I miliardari che questa trasformazione sta sfornando non sono un fenomeno naturale; sono il prodotto di scelte tecnologiche e regolamentari specifiche, e i proventi di quella ricchezza possono e devono essere parzialmente reindirizzati verso coloro che ne subiscono i costi.

Questo non è un argomento radicale. È la stessa logica che ha costruito lo stato sociale all’indomani del capitalismo industriale - il riconoscimento che il cambiamento economico trasformativo genera vincitori e vinti, e che una società funzionante richiede meccanismi per distribuire i guadagni più ampiamente di quanto il mercato, lasciato a se stesso, farebbe.

La tecnologia non sta aspettando che la politica la raggiunga. La sostituzione sta avvenendo adesso, a un ritmo che non farà che accelerare, e la finestra per costruire la risposta istituzionale prima che i costi sociali diventino ingestibili non è infinita.

La domanda non è se un Fondo di Transizione per l’IA sia necessario. È se la volontà politica per costruirne uno possa essere assemblata prima che la crisi renda impossibile ignorarne l’assenza.