Presentare gli agenti di IA come dipendenti digitali potrebbe rendere i lavoratori umani meno capaci di individuare gli errori e più inclini a scaricare le proprie responsabilità.
Immaginate di arrivare al lavoro e scoprire che un nuovo subordinato farà capo a voi. Il lavoratore non è una persona, ma uno strumento di IA — che la vostra azienda chiama comunque Alex, un “dipendente” con un titolo e responsabilità ben definite. Quanto pensate che riuscireste a lavorare bene con Alex?
Se siete simili ai manager recentemente studiati da Emma Wiles, docente di economia alla Boston University, trattare Alex come un “collega” e non come uno strumento software vi porterebbe a svolgere un lavoro peggiore. Wiles ha scoperto che le persone individuavano il 18% di errori in meno quando veniva detto loro che il lavoro proveniva da un “dipendente IA” dotato di autonomia decisionale piuttosto che da un chatbot. A quanto pare, il nome conta. E molto.
Questo è uno scorcio allarmante del futuro verso cui la Silicon Valley ci sta spingendo. L’anno scorso il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha parlato di luoghi di lavoro popolati da «esseri umani digitali». Da aprile, Microsoft, OpenAI, Anthropic e Google hanno tutte rilasciato nuovi strumenti orientati alla gestione di team di agenti di IA, molti dei quali vengono esplicitamente pubblicizzati come colleghi digitali dotati della flessibilità e delle capacità cognitive degli esseri umani reali. E quasi un terzo dei 1.261 manager che hanno partecipato allo studio di Wiles ha affermato che le proprie aziende considerano già gli agenti di IA come dipendenti (il 23% li inserisce addirittura negli organigrammi).
Il progresso tecnico dell’IA agentica non è certo solo aria fritta, ovviamente. Gli agenti, che possono essere efficacemente considerati come strumenti di IA programmati per lavorare in un ciclo continuo fino al raggiungimento di un obiettivo, sono diventati sensibilmente più efficienti nell’affrontare compiti più complessi. Ma definire questi strumenti come colleghi o dipendenti rappresenta un enorme salto logico, e farlo creerà aspettative irrealistiche su ciò che l’IA è in grado di fare, lasciando al contempo in una situazione peggiore i dipendenti umani che dovrebbero esserne responsabili.
Ciò è in parte dovuto al fatto che, come suggerisce la ricerca di Wiles, si inverte la nostra percezione di chi detiene il controllo. Quando uno strumento di IA veniva presentato come un dipendente, i partecipanti allo studio si consideravano meno responsabili dei suoi risultati. Erano inoltre il 44% più propensi a segnalare il suo lavoro discutibile a un responsabile per un’ulteriore revisione, piuttosto che fidarsi delle proprie correzioni (vanificando così lo scopo stesso di risparmiare tempo che aveva portato all’utilizzo dell’agente di IA).
Questo aspetto ha rilevanza ben oltre la cultura aziendale: man mano che gli agenti di IA vengono integrati nella sanità, nella guerra, nell’istruzione e nella pubblica amministrazione, cresce il rischio che diventino un comodo capro espiatorio per attribuire la colpa di fallimenti che sono invece il prodotto di decisioni umane sbagliate, incentivi inadeguati e negligenza (si ricordi come l’attacco aereo contro una scuola femminile in Iran sia stato comunemente attribuito a Claude, quando tutti gli indizi indicano una cascata di errori umani).
«Gli agenti di IA vengono attualmente commercializzati come strumenti in grado di sostituire gli esseri umani, e penso che questa sia semplicemente una proposta destinata al fallimento», afferma Daron Acemoglu, economista del MIT vincitore del Premio Nobel nel 2024 che studia l’impatto dell’IA sull’economia. «Dovrebbero invece essere ottimizzati in modo da poter migliorare le capacità umane, cosa che al momento non stanno facendo».
Come potrebbe concretizzarsi tutto ciò? Si consideri un nuovo progetto a Stanford, dove i ricercatori hanno fornito a 1.500 lavoratori in 104 diverse professioni informazioni su quali compiti l’IA potesse potenzialmente svolgere nel loro lavoro, per poi chiedere loro cosa sarebbe stato effettivamente più utile e produttivo. I lavoratori desideravano effettivamente l’automazione in determinati ambiti: gli assistenti legali, ad esempio, ritenevano che l’IA potesse aiutare a garantire che venissero compiuti progressi adeguati in tutti i casi. Ma spesso le attività che gli esperti di tecnologia ritenevano più adatte all’IA – come la verifica del merito creditizio dei clienti per i rappresentanti di vendita – erano proprio quelle che i lavoratori stessi affermavano di non volere assolutamente o di non aver bisogno che un agente svolgesse.
Il che ci riporta ad Alex. Definire Alex un dipendente è facile – e conveniente, soprattutto quando qualcosa va storto – ma si tratta di una mossa di branding. Non rende lo strumento più adatto al lavoro e, come dimostra la ricerca di Wiles, peggiora le prestazioni degli esseri umani che lo circondano. E ricordiamo che sono proprio loro ad avere quell’autonomia che l’IA sta cercando di replicare. Meritano di meglio di Alex.
