Nel dibattito sull’intelligenza artificiale, una domanda rimane sistematicamente inevasa: cosa accade alle organizzazioni quando sottraggono ai lavoratori junior le attività di routine? La risposta convenzionale è ottimistica: si liberano risorse cognitive, si innalza la qualità del lavoro, si accelera la produttività.
Ma i costi nascosti di questa transizione cominciano a emergere.
Un recente articolo dell’Economist ha sollevato una questione tecnica di rilievo strategico: le attività ripetitive – consolidare dati, riformattare report, aggiornare tabelle – non sono solo inefficienze tollerabili. Sono il canale attraverso cui le persone all’inizio della carriera costruiscono la mappa cognitiva del proprio contesto professionale. Non imparano solo cosa fare, ma perché certe decisioni vengono prese in un certo modo, chi detiene davvero l’autorità, come si legge il non detto. Questa conoscenza tacita non è trasferibile con un manuale: si accumula per esposizione ripetuta a situazioni concrete. Un analista junior che passa ore a consolidare dati non sta solo svolgendo un compito. Sta osservando come quei dati vengono usati nelle riunioni, quali metriche interessano davvero al management, dove si nascondono le incoerenze che nessuno nomina esplicitamente. Delegare questo lavoro all’AI elimina il compito. Ma elimina anche l’osservazione.
Deloitte Insights ha documentato il meccanismo con precisione nel settore bancario: gli analisti junior imparano a valutare il rischio attraverso compiti fondativi come raccogliere dati economici e aggiornare modelli di valutazione. Con l’AI che assorbe queste attività, rischiano di diventare semplici validatori di output che non comprendono davvero, perdendo sia la conoscenza di dominio che si costruisce per stratificazione, sia l’esposizione diretta al ragionamento dei senior. Sanno usare lo strumento, ma non capiscono il sistema. E quando lo strumento sbaglia, non hanno i riferimenti per accorgersene.
I dati aggregati confermano la tendenza: dalla diffusione dei principali strumenti generativi, il numero di figure junior nelle aziende ad alta adozione di AI è sceso di quasi l’8% in sei trimestri, mentre i profili senior hanno continuato a crescere. L’autore del libro di recente pubblicazione “The Skill Code”, Matt Beane, esperto in automazione, sintetizza il problema con precisione: la formazione professionale non avviene solo in aula, ma nel fare il lavoro accanto a chi sa più di te. È quel canale – non le mansioni che oggi rischia di chiudersi.
Il rischio reale non è che le macchine tolgano lavoro, ma che le organizzazioni automatizzino senza ripensare lo sviluppo delle persone.
Quando l’apprendimento informale cambia, la formazione aziendale diventa una leva attiva: non più solo aggiornamento, ma strumento per trasferire ciò che il lavoro quotidiano non insegna più.
Le aziende più evolute stanno già intervenendo con percorsi strutturati: mentoring, affiancamento ai senior, simulazioni e feedback sui processi decisionali.
La vera opportunità è progettare consapevolmente ciò che prima avveniva per caso.