Gigi Beltrame

La scala mobile delle aspettative sull'AI che aumenta il carico di lavoro

Abbiamo un problema: con l'AI lavoriamo di più, non di meno (sembra il ritorno della frase di Prodi) e il lavoro diventa in una serie infinita di test da superare

La frase "con l'euro lavoreremo un giorno in meno, guadagnando come se lavorassimo un giorno in più" è una celebre citazione attribuita a Romano Prodi. Ebbene, la stessa frase è stata pronunciata da tanti pensando all'AI, dicendo che "con l'intelligenza artificiale lavoreremo meno".
La promessa iniziale dell'AI era chiara: liberare tempo, alleggerire i compiti e chiudere il laptop prima di cena. Oggi i founder delle startup descrivono un "calo dell'engagement con l'AI" come se fosse un problema di fatturato, mentre i CEO aprono dashboard per rimproverare chi "non usa abbastanza" gli strumenti. Metriche come "interazioni al giorno" vengono usate per valutare la produttività.

Questo fenomeno è legato a un meccanismo poco nominato: quando una tecnologia rende qualcosa più semplice, le aziende trasformano subito il tempo risparmiato in nuove aspettative. L'efficienza sale e, contemporaneamente, il "minimo sindacale" aumenta.
Ciò che ieri era un extra apprezzato, oggi diventa la base.
Le ricerche mostrano che chi usa l'AI spesso lavora più ore, non meno, e la pressione si ridistribuisce. Non si tratta più solo di fare, ma di controllare, rifinire e supervisionare output già "quasi pronti". Il lavoro rimanente è quello più pesante dal punto di vista cognitivo: smascherare allucinazioni, verificare risposte sicure ma errate, trasformare un testo o un codice all'80% in qualcosa di realmente valido.

Il concetto di scala mobile delle aspettative descrive questo processo. Ogni guadagno di efficienza si trasforma immediatamente in un nuovo standard. Un prototipo che richiedeva due settimane ora deve essere pronto in due giorni; il product manager deve prototipare da solo, il marketing rifare il sito internamente, il CEO costruire app e mostrarle in un all-hands come se fosse normale.
Il caso di Patty, l'AI nelle cuffie dei dipendenti di Burger King, rende evidente il limite della tendenza. Sulla carta, Patty segnala problemi di inventario, rimuove dal menu gli articoli esauriti e ottimizza il flusso operativo. Nella pratica, conta quante volte i dipendenti dicono "per favore" e "grazie". L'azienda misura non solo la produzione, ma anche la cortesia, comprimendo la dimensione relazionale.

Questo esempio dimostra che la tecnologia non è più solo uno strumento di velocità, ma una struttura che valuta e norma il comportamento. Il rischio è che la scala mobile delle aspettative si sposti dal "quanto produci" al "come ti comporti ogni minuto", trasformando il lavoro in una serie infinita di micro-test da superare.
Provo qui, brevemente, a dare una ricetta per non "impazzire di AI".
Per affrontare la situazione, la prima mossa è dare un nome al fenomeno. Un audit, anche solo mentale, delle richieste emerse dopo l'introduzione di nuovi tool permette di distinguere le attività a vero valore da quelle generate solo dall'AI. Stabilire confini espliciti è fondamentale.

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- Identificare i risparmi di tempo effettivi.
- Verificare le richieste aggiuntive generate.
- Distinguere tra attività a valore e micro-test.
- Stabilire limiti chiari per l'uso degli strumenti.
- Comunicare al team le nuove baseline.