Alex Imas non è giunto facilmente a questa visione ottimistica. L’economista dell’università di Chicago occupa una posizione insolita, essendo uno dei principali ricercatori sull’impatto dell’AI sul mercato del lavoro, ma anche uno dei suoi più convinti sostenitori. A differenza di molti suoi colleghi, prende molto sul serio gli scenari apocalittici, forse esemplificati al meglio dal saggio virale di Citrini Research sul ‘PIL fantasma’ e sulla deflazione a spirale.
Se l’automazione elimina la maggior parte dei posti di lavoro e la quota salariale crolla, le persone con denaro – i detentori di capitale – saranno già sazi, mentre i lavoratori licenziati non potranno permettersi di comprare nulla. La domanda crolla. L’economia si contrae. Sebbene Imas abbia scritto di ritenere improbabile una crescita economica effettivamente negativa, ha affermato che lo scenario di un’elevata disoccupazione e di un rallentamento dell’economia come conseguenza di tale disoccupazione merita di essere preso sul serio.
“La mia prima reazione è stata di grande paura”, ha detto Imas a Fortune. “Avevo bisogno di analizzare attentamente la situazione per essere meno spaventato – non per convincermi a non avere paura, ma solo per guardare alla storia e alle preferenze delle persone e mettere insieme queste cose”.
Anche Wall Street prende sul serio gli avvertimenti di Imas. In una nota di ricerca, Morgan Stanley ha raccomandato agli investitori di considerare Imas come una fonte primaria per quanto riguarda l’impatto dell’AI sull’occupazione, affermando che egli è tra le risorse esterne più autorevoli sull’argomento.
Imas non è un teorico da salotto: le sue ricerche sono state pubblicate sull’American Economic Review, sul Quarterly Journal of Economics e sugli Atti dell’Accademia Nazionale delle Scienze ed è coautore di un recente aggiornamento del classico dell’economia comportamentale The Winner’s Curse, insieme al premio Nobel Richard Thaler. Probabilmente sta ottenendo la massima notorietà grazie al suo Substack, Ghosts of Electricity, che ha un vasto pubblico. Non era a conoscenza della sua presenza sui desk di ricerca di Wall Street e quando gli è stato comunicato del riferimento di Morgan Stanley, ha commentato: “È buffo, non l’avevo notato”.
La portata di Ghosts of Electricity lo ha sorpreso in senso più ampio. Imas ha avviato la newsletter con un obiettivo specifico: scrivere con il rigore di un articolo accademico, ma per un pubblico molto più ampio rispetto ai redattori delle riviste, raggiungendo contemporaneamente economisti, ricercatori di AI e responsabili politici. Ha affermato che ha funzionato oltre le sue aspettative, con risposte provenienti, ad esempio, dagli amici di sua suocera. Recentemente si è seduto con una vicina, ha installato Claude sul suo computer e l’ha vista iniziare a creare app da zero nel giro di un pomeriggio.
“Queste idee devono essere diffuse su larga scala per raggiungere un pubblico molto vasto”, ha affermato.
E dopo diversi mesi passati a scrivere e riscrivere, Imas ha qualcosa da proporre ai catastrofisti: una visione di come l’economia dell’AI potrebbe funzionare non poi così male. È simile a una tesi che sta comparendo sempre più spesso sulle pagine di Fortune. Egli esordisce con l’esempio di Starbucks.
Il segnale di Starbucks
Starbucks è un’azienda da 112 miliardi di dollari che vende uno dei prodotti più standardizzati dell’economia moderna. La tecnologia per eliminare il lavoro umano dai suoi negozi esiste da anni. Eppure, dopo anni di tagli al personale e di introduzione di processi automatizzati per proteggere i margini ridotti, il Ceo Brian Niccol ha recentemente invertito completamente la rotta. I messaggi scritti a mano sui bicchieri, le tazze di ceramica, i posti a sedere comodi – i dettagli umani – si sono rivelati più preziosi per i clienti rispetto all’efficienza. Si stanno assumendo più baristi. L’automazione viene ridimensionata.
Per Imas, il cambiamento di Starbucks è significativo. Poiché l’AI rende la produzione di beni di consumo più economica e abbondante, ha sostenuto in un recente Substack: “Cosa sarà scarso?”. Alcune cose semplicemente non possono essere mercificate nel prossimo mondo dell’AI. Si tratta di cose che Niccol di Starbucks sembra conoscere: la presenza umana, la connessione sociale, la provenienza. Diventeranno più scarse, ha sostenuto, e quindi più preziose dal punto di vista economico. La domanda su cui ha trascorso mesi a scrivere e rivedere è: perché, esattamente, e fino a che punto si estende questa logica?
Da parte sua, Starbucks ha rinviato Fortune alle precedenti comunicazioni aziendali sul tema dell’AI. L’azienda afferma che il proprio approccio all’intelligenza artificiale è “pratico e concreto”. Ha dichiarato di voler utilizzare l’intelligenza artificiale laddove aiuta i partner a offrire un servizio eccellente, a rafforzare il legame con i clienti e a migliorare il ritmo di lavoro della caffetteria. “Se funziona, la estendiamo. Altrimenti, passiamo oltre”.
Dalle fattorie al “settore relazionale”
Il quadro teorico di riferimento è la teoria del cambiamento strutturale: l’analisi economica di ciò che accade quando la tecnologia rende un settore notevolmente più produttivo. L’esempio famoso, molto caro anche a Tom Lee di Fundstrat, è che intorno al 1900 il 40% della forza lavoro americana era impiegata nell’agricoltura. Oggi è meno del 2%. La gente non ha smesso di mangiare; ha semplicemente smesso di dedicare la maggior parte del proprio tempo alla produzione di cibo una volta che questo è diventato un bene di consumo e a basso costo. L’economia non è crollata: si è trasformata, riallocando la manodopera verso l’industria manifatturiera e poi verso i servizi man mano che i redditi aumentavano. Imas sostiene che la stessa dinamica si verificherà con l’AI: “L’economia della scarsità non scomparirà, si limiterà a spostarsi”.
Attingendo a un importante articolo pubblicato nel 2021 su Econometrica da Diego Comin, Danial Lashkari e Martí Mestieri, ha osservato che gli effetti sul reddito – non solo quelli sui prezzi – rappresentano oltre il 75% dei modelli storici di riallocazione settoriale. In altre parole, quando le persone diventano più ricche, non si limitano ad acquistare più quantità delle stesse cose, che ora sono più economiche. Desiderano cose diverse, ovvero beni e servizi con un’elevata “elasticità del reddito”, il che significa che la domanda di tali beni cresce più rapidamente del reddito stesso.
L’elemento comportamentale introdotto da Imas affonda le sue radici nel concetto di desiderio mimetico del filosofo francese René Girard: non desideriamo le cose solo per il loro valore funzionale, ma perché gli altri le desiderano e perché gli altri non possono averle. In una ricerca sperimentale condotta insieme al collega Kristof Madarasz, Imas ha scoperto che la disponibilità a pagare per un bene identico raddoppiava all’incirca quando i soggetti venivano a sapere che un gruppo casuale di persone sarebbe stato escluso dall’acquisto. In un lavoro successivo con Graelin Mandel, il coinvolgimento dell’AI nella creazione di un prodotto ha ridotto drasticamente quel sovrapprezzo perché le persone percepivano i beni realizzati dall’AI come intrinsecamente riproducibili, minando la scarsità che alimenta il desiderio.
L’implicazione è che, man mano che l’AI rende sempre più parte dell’economia una merce, la spesa e l’occupazione migreranno verso quello che Imas chiama il settore relazionale, il che riporta in auge la sua analogia con Starbucks. Le persone pagheranno per cose che hanno un elemento umano distintivo. In altre parole, i modelli di consumo della classe media di domani assomiglieranno a quelli dei ricchi di oggi.
Imas ha dichiarato a Fortune che esistono già numerose prove empiriche a sostegno di questa idea, che si nasconde sotto gli occhi di tutti: i miliardari di oggi, privi di qualsiasi vincolo finanziario, dedicano una quantità enorme di tempo ai podcast, agli spettacoli dal vivo e alle piattaforme social, consumando e producendo interazioni umane.
“Potresti trovarti da solo su un’isola a consumare tutti i film, tutti i videogiochi, tutta la tecnologia, tutto ciò che desideri”, ha affermato Imas. “Ma il più delle volte questi miliardari sono sui podcast. Sono su Twitter, interagiscono con le persone, vanno agli spettacoli, consumano beni relazionali, in sostanza, o cercano di fornire beni relazionali, come il bisogno di socializzazione per stare in mezzo agli esseri umani”.
La domanda di connessione umana, ha sostenuto, non ha un limite naturale perché è fondamentalmente comparativa, mai pienamente soddisfatta.
Non artisti – infermieri, insegnanti, baristi
Imas tiene a distinguere la sua tesi da una visione romantica di un mondo pieno di pittori e artisti. “La reazione di molte persone al saggio si è concentrata sugli artisti e sull’arte. Penso che siano una sorta di depistaggio”, ha affermato. “I dipendenti di Starbucks non sono artisti. Sono solo persone. Sono esseri umani e le persone apprezzano l’interazione con altri esseri umani – non da una prospettiva intellettuale, artistica o di intrattenimento, ma semplicemente dal punto di vista del desiderio fondamentale di socializzazione“.
Il settore relazionale, nella sua visione, comprende infermieri, medici, insegnanti, terapisti, operatori dell’infanzia, chef personali e lavoratori del settore alberghiero. Questi settori insieme danno già lavoro a quasi 50 milioni di persone negli Stati Uniti. Molti lavori esistenti non scompariranno del tutto, ma si trasformeranno: man mano che l’AI automatizza le attività di routine nella giornata lavorativa di un insegnante o di un medico, ciò che rimane – il sostegno emotivo, l’attenzione, la relazione – diventa il nucleo del lavoro e del suo valore economico. Fortune ha recentemente avanzato argomentazioni simili, sottolineando che quei lavori con un fattore umano o un aspetto relazionale stanno già ottenendo stipendi superiori alla media, in particolare nell’assistenza infermieristica e nell’insegnamento: l’infermiera Dana di The Pitt ne è un esempio lampante.
In questo momento, ha spiegato Imas, medici e insegnanti svolgono mansioni che sono per metà di tipo relazionale e per metà suscettibili di automazione e alcune di esse lo saranno sicuramente. Imas ha affermato che ciò che al momento non viene riconosciuto è il modo in cui tali mansioni evolveranno per diventare più relazionali con il progredire dell’AI. “Il produttore di widget potrebbe scomparire. Il camionista potrebbe scomparire, perché le mansioni di quel lavoro non hanno una componente relazionale. Ma al momento ci sono molti lavori che hanno una componente relazionale, che diventeranno lavori relazionali”.
AI: auto sportiva senza strade
Questa teoria viene messa alla prova nella realtà all’interno di una grande organizzazione medica senza scopo di lucro, dove un data scientist senior – che ha chiesto di non essere identificato né per nome né per datore di lavoro – ha raccontato a Fortune di aver trascorso gli ultimi sei mesi osservando il comitato per la strategia dei dati, di recente costituzione, della sua organizzazione implementare un account aziendale di ChatGPT per l’intero personale. Dopo settimane di presentazioni rivolte a tutto il personale, gli unici casi d’uso che la direzione è riuscita a illustrare sono stati: scrivere e-mail e riassumere e-mail. Infatti, “volevano che i dipendenti diventassero promotori dell’AI per trovare altri casi d’uso, ma pochi si sono mostrati interessati”.
Il data scientist ha affermato che il suo lavoro effettivo – eseguire analisi statistiche sui dati dei pazienti oncologici per uno dei più grandi database medici del Paese – coinvolge informazioni sanitarie protette a cui gli strumenti non sono nemmeno autorizzati ad accedere.
Questo non significa che l’AI non fosse in grado, in sostanza, di svolgere il suo lavoro. Infatti, ha raccontato che, dopo il primo lancio di ChatGPT anni fa, ha realizzato un calcolatore del rischio di sopravvivenza al cancro con quello strumento in meno di un mese. A causa dell’aspetto relazionale, però, il progetto è rimasto in fase di revisione legale a tempo indeterminato. Ha concordato con la metafora di Fortune che paragona l’AI a una ‘auto sportiva’, ma il problema per la maggior parte dei lavori è che sono strutturati come New York City, pieni di semafori e ingorghi. Avete mai guidato a Manhattan? “Che diavolo ci fate con un’auto sportiva” in quel caso? Nel caso del calcolatore, ha detto, gli ci è voluto circa un mese per costruire il prototipo e quattro anni per renderlo pubblico, per motivi che includono la revisione legale, la presentazione di domande di sovvenzione e le interazioni con il NIH. Quindi, in sostanza: scartoffie.
Non è un luddista. Riconosce all’AI il merito di aiutarlo a tradurre il codice statistico tra i linguaggi di programmazione e a costruire prototipi più velocemente di quanto potrebbe fare da solo. Ma la sua funzione più insostituibile, ha detto, non è eseguire regressioni. È la gestione del livello umano: comunicare con un consorzio di chirurghi oncologi internazionali, da Yale all’MD Anderson all’università di Toronto, specializzati in tumori che vanno dai sarcomi toracici a quelli orbitali, traducendo tra il loro istinto clinico e le esigenze del rigore statistico.
“La loro vita è tale che se riesco a passare 15 minuti al giorno con loro, sono già estremamente fortunato. Quindi devo rendere tutto il più preciso e conciso possibile”. Nessuna AI, ha aggiunto, potrebbe riprodurre il tono che quel rapporto richiede. Anche nel caso d’uso più comune, la scrittura di e-mail, mancherebbe l’aspetto relazionale fondamentale. “Creare effettivamente il prototipo, e penso che l’abbiate già sentito dire, utilizzando l’AI è fantastico. Ma una volta che si cerca di passare dal prototipo alla scala industriale, ci si scontra con tutti questi ostacoli rappresentati da burocrazia, formalità e comitati”.
Questo è esattamente il tipo di lavoro che Imas ha in mente: non la performance, non l’arte, ma il giudizio irriducibilmente umano che tiene insieme istituzioni complesse.
Il problema della velocità e l’uso dell’AI
Imas non ha abbandonato le sue preoccupazioni. Il suo scenario ottimistico dipende interamente dal ritmo della transizione. Se il passaggio da un’economia delle merci a un’economia relazionale avverrà in modo graduale, la storia suggerisce che il mercato del lavoro sarà in grado di assorbire il cambiamento e adattarsi. Ma se l’automazione legata all’AI dovesse accelerare più rapidamente di quanto lavoratori e istituzioni riescano a riqualificarsi e a redistribuirsi, allora lo scenario di crollo della domanda, contro cui mette in guardia da anni, resterebbe pienamente sul tavolo.
“La velocità del cambiamento conta davvero”, ha detto, “per capire se arriveremo a questa versione più promettente oppure a quella più preoccupante”.
Imas ha avvertito che chi continua a considerare l’AI un fenomeno sopravvalutato sta ingannando se stesso, probabilmente perché utilizza un modello di chatbot di anni fa e non un modello di frontiera. “Queste due cose non dovrebbero essere inserite nella stessa categoria tecnologica”, ha sostenuto, spiegando che l’AI è ancora molto “irregolare”, un termine sempre più usato per descriverne la natura probabilistica e la tendenza alle allucinazioni. “Ma resterà irregolare nel senso che, a un certo punto, le valli saranno molto, molto alte, anche i punti più bassi saranno estremamente impressionanti”.
Morgan Stanley ha avvertito che l’impatto dirompente dell’AI stava “diventando più acuto, poiché le capacità dei large language model crescono a un ritmo più rapido del previsto”, segnalando il potenziale rischio di ampie riduzioni della forza lavoro in diversi settori. La distanza tra questa previsione e quella di uno statistico oncologico che aspetta in silenzio che l’entusiasmo aziendale per ChatGPT si esaurisca riassume perfettamente l’incertezza che Imas, nonostante l’ottimismo maturato con fatica, non riesce ancora a sciogliere del tutto.
Imas ha detto di essere ancora “preoccupato” per le persone che continuano a ignorare il tema dell’AI: “Il mio ruolo principale, in questo momento, è far sedere le persone una per una e formarle sulle tecnologie più avanzate”. Ha aggiunto di considerare la sua teoria dell’aspetto relazionale sia plausibile sia positiva, “ma ci ho messo molto tempo per arrivarci”.
Questo articolo è stato pubblicato originariamente su Fortune.com.
