La PAURA di diventare IRRILEVANTI, al LAVORO, che ci causa l’IA

Un nuovo acronimo sta ridefinendo il modo in cui le persone pensano alla propria carriera: FOBO, ovvero la paura di diventare obsoleti. Da non confondere con la Fear of a Better Option, l’ansia di prendere decisioni per paura che esista un’alternativa migliore, portando a paralisi decisionale, procrastinazione e insoddisfazione cronica.

A differenza della tradizionale insicurezza lavorativa, la FOBO non riguarda il licenziamento, bensì la paura di diventare irrilevanti. Secondo KPMG, quattro lavoratori su dieci indicano la perdita del lavoro a causa dell’IA come una delle loro principali paure, percentuale che è quasi raddoppiata in un solo anno. Il 63% afferma che l’IA renderà il luogo di lavoro meno umano. Le competenze richieste nei ruoli esposti all’IA stanno cambiando il 66% più velocemente rispetto a un anno fa. Ecco perché la FOBO è fra le paure predominanti nel contesto lavorativo.

---

Dopo che Dario Amodei, CEO di Anthropic, aveva affermato, appena un anno fa, che l’IA avrebbe potuto eliminare il 50% dei posti di lavoro di livello base entro cinque anni, pochi mesi fa anche Mustafa Suleyman, CEO di Microsoft AI, ha confermato le medesime proiezioni.

Queste sono le previsioni che alimentano la FOBO, confermate, in parte, da un imponente studio del MIT. Non la paura in sé ma la tempistica.

I risultati dello studio condotto dai ricercatori del MIT FutureTech indicano l’avanzata dell’IA nel mercato del lavoro non tanto come una catastrofe improvvisa piuttosto come “un’inondazione lenta e crescente“: seria e in accelerazione, ma non l’apocalisse improvvisa che ha dominato i titoli dei giornali negli ultimi anni.

“Anziché arrivare come ondate travolgenti che trasformano un determinato insieme di compiti alla volta” – scrivono i ricercatori – “il progresso assomiglia più a una marea crescente, con miglioramenti diffusi in molti compiti simultaneamente“.

Lo studio, intitolato “Crashing Waves vs. Rising Tides“, è una delle analisi empiriche più complete finora condotte sulle prestazioni dell’IA in compiti reali. Il team di nove ricercatori, guidato da Matthias Mertens e Neil Thompson, ha raccolto 17.000 valutazioni degli output di modelli di apprendimento basati sulla IA da parte di lavoratori esperti del settore, relative a 3.000 compiti del mercato del lavoro tratti dal sistema di classificazione O*NET del Dipartimento del Lavoro degli Stati Uniti. Tali compiti spaziano dall’analisi legale alla preparazione di alimenti, dalla gestione all’informatica. Sono stati testati 40 modelli di IA, da GPT-3.5 Turbo a GPT-5, passando per Claude Opus 4.1, Gemini 2.5 Pro e DeepSeek R1.

LO STUDIO DEL MIT

Per chiunque sia affetto da FOBO (Fear Of Boss Out, paura di perdere il lavoro), la domanda centrale posta dai ricercatori è anche la più inquietante: l’IA può svolgere questi compiti in modo sufficientemente efficace da essere accettata da un manager senza alcuna modifica? La risposta è già sì, e spesso.

In tutti i modelli e le categorie professionali testati, l’IA ha completato con successo fra il 50-75% delle attività del lavoro basate su testo, raggiungendo un livello di qualità accettabile. Non si tratta di una proiezione futura, ma di una realtà attuale. Più nello specifico, lo studio ha rilevato che i modelli di IA più avanzati stavano già raggiungendo un tasso di successo del 50% in attività che agli esseri umani richiedono un’intera giornata lavorativa.

La traiettoria di miglioramento è ripida. I tassi di fallimento si dimezzano all’incirca ogni 2-3 anni in tutti i settori, il che si traduce in un aumento annuo dei tassi di successo pari al 15-16%.

Estrapolando questi trend, i sistemi di IA potrebbero completare la maggior parte delle attività basate su testo con tassi di successo compresi tra l’80% e il 95% entro il 2029, garantendo un livello di qualità minimo sufficiente.

FOBO e ISTITUZIONI

Mentre il MIT documenta gli enormi progressi compiuti dall’IA, la maggior parte delle aziende non ha ancora implementato questi strumenti. La FOBO (Fear Of Be Out, paura di essere esclusi dal mercato del lavoro) non è quindi solo una condizione personale, ma anche organizzativa. Secondo gli economisti di Goldman Sachs Sarah Dong e Joseph Briggs, che citano i dati del Census Bureau nel loro “AI Adoption Tracker” di marzo 2026, meno del 19% delle aziende statunitensi ha adottato l’IA. Goldman Sachs prevede che nei prossimi sei mesi l’adozione raggiungerà solo il 22,3%.

Ad aggravare questa situazione di stallo: solo un terzo dei lavoratori afferma che il proprio datore di lavoro fornisce formazione o opportunità di riqualificazione adeguate in materia di IA, con un calo di quasi 10 punti percentuali rispetto al 2024, secondo una ricerca dell’organizzazione no-profit JFF, specializzata nel mercato del lavoro. La maggior parte delle aziende lascia i lavoratori a gestire la FOBO da soli, senza l’infrastruttura necessaria per risolverla concretamente.

Questo divario ha un costo misurabile. Secondo i dati di OpenAI relativi al settore aziendale risalenti a dicembre 2025, i dipendenti delle aziende che utilizzano l’IA recuperano dai 40 ai 60 minuti al giorno e il 75% afferma di essere ora in grado di completare attività che prima non riusciva a svolgere affatto.

In parole semplici: le aziende che utilizzano l’IA stanno prendendo il sopravvento. E i numeri parlano chiaro. In un team di 50 persone, quel risparmio di tempo giornaliero di 40-60 minuti si traduce in 33-50 ore di produttività recuperata ogni singolo giorno. La gara è iniziata, ma molte aziende sono ancora ferme ad aspettare il fischio d’inizio.

CRUDELE IRONIA

È qui che l’inquadramento della “marea crescente” offre una certa rassicurazione. I risultati del MIT contestano la ricerca di METR, un’importante organizzazione per la sicurezza dell’IA, che sostiene che le capacità dell’IA aumentano bruscamente per specifici insiemi di compiti: un modello a “onde che si infrangono” che implica che i lavoratori potrebbero improvvisamente ritrovarsi obsoleti con pochissimo preavviso.

I dati del MIT, ricavati da compiti lavorativi realistici e rappresentativi piuttosto che da parametri di riferimento stilizzati, mostrano una curva di prestazione più piatta. L’IA non padroneggia un insieme ristretto di compiti lasciando tutto il resto inalterato. Al contrario, migliora in modo ampio e incrementale in quasi tutti i tipi di compiti contemporaneamente.

Più in generale, la proiezione di un miglioramento dell’IA fino a un livello di automazione quasi perfetto nei prossimi tre anni, e non nei prossimi 18 mesi di scenari apocalittici, offre quello che i ricercatori definiscono “un margine di tempo per l’adattamento dei lavoratori, in particolare nelle mansioni con bassa tolleranza agli errori“. Inoltre, le loro stime presuppongono che il progresso dell’IA continui al ritmo osservato negli ultimi due anni, il che significa che si tratta di uno scenario limite superiore o particolarmente rapido. L’IA potrebbe semplicemente non continuare a evolversi e ad avanzare con la stessa rapidità degli ultimi tempi.

Questo è importante per il modo in cui le aziende pianificano e per come i lavoratori si preparano.

Un modello a onda inarrestabile richiede un triage di emergenza; un modello a marea crescente richiede un adattamento strategico.

PROFESSIONI E RISULTATI

Si riscontrano differenze significative a seconda della professione. Il settore legale ha registrato il tasso di successo più basso per l’IA, attestandosi appena al 47%. I lavori di installazione, manutenzione e riparazione, si sono posizionati al primo posto con il 73%. Seguono le mansioni manageriali con il 53%, gli operatori sanitari con il 66% e le attività commerciali e finanziarie con il 57%. In altre parole, nessun settore impiegatizio è immune, ma alcuni sono considerevolmente più vicini al punto di svolta rispetto ad altri.

Per i lavoratori qualificati ed esperti che si rifiutano categoricamente di utilizzare strumenti di IA, anziché passare da “mediocri” “al top”, come è successo ai loro colleghi, sono passati dall’essere i migliori della loro categoria a ritrovarsi al fondo alla classifica.

TRASFORMAZIONE COMPLESSA

Il team del MIT è attento a non sopravvalutare i propri risultati. Sottolineano che gli alti tassi di successo a livello di singola attività non si traducono automaticamente in una perdita di posti di lavoro. I “costi dell’ultimo miglio” dell’integrazione dell’IA nei flussi di lavoro reali – attriti organizzativi, problemi di responsabilità, costi di implementazione nelle aziende più piccole – rimangono ostacoli significativi che nessun benchmark riesce a cogliere appieno.

Prestazioni dell’IA pressoché perfette nella maggior parte dei compiti rimarranno tali anche dopo il 2029. La curva logistica piatta che rende graduale l’ascesa significa anche che la scalata finale verso un’affidabilità superiore al 99% sarà lunga, un margine di sicurezza significativo per le professioni che non tollerano errori, come quelle legali, mediche e ingegneristiche.

In definitiva, la questione è più complessa di quanto i pessimisti o gli scettici vogliano ammettere. L’IA sta migliorando rapidamente e nei prossimi tre-cinque anni sarà sempre più presente nelle attività quotidiane lavorative e non. Tuttavia, è probabile che la trasformazione avvenga in modo graduale e visibile, piuttosto che come un’improvvisa e travolgente ondata, il che significa che la finestra di opportunità per adattarsi è reale, se non infinita. Sempre che si voglia adattarsi, ovviamente.

FOBO è razionale. I dati del MIT lo confermano. Ma l’antidoto non è la negazione o la paralisi, bensì ciò che molte aziende che prosperano stanno già facendo: trattare l’IA come uno strumento, non come un giudizio. La porta è aperta. La domanda è se la varcheremo.