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L’Intelligenza Artificiale non riduce i costi, li aumenta! Dalla Silicon Valley la nuova realtà

L’Intelligenza Artificiale non riduce i costi, li aumenta! Dalla Silicon Valley la nuova realtà

6 Agosto 2025 22:22

Nel 2025 continua l’ondata di licenziamenti nella Silicon Valley.

I CEO della Silicon Valley gridano che l’intelligenza artificiale porterà una nuova rivoluzione in termini di efficienza e che sarà anche la luce del futuro per rimodellare la produttività. Tuttavia, quando questo dividendo tecnologico ricade sulle teste dei lavoratori comuni, spesso c’è solo una ragione apparentemente valida per i licenziamenti.

Il risparmio economico ottenuto grazie all’uso dell’intelligenza artificiale sembra essere diventato un elemento importante nei report finanziari aziendali, ma affinché funzioni davvero e venga utilizzata in modo stabile, sempre più aziende devono aumentare gli investimenti nella successiva manutenzione, nella revisione dei contenuti, nella sicurezza e nella conformità e in altri aspetti.

Di conseguenza, è emersa silenziosamente una nuova professione: ripulire i problemi causati dall’IA.

Si tratta principalmente di rilavorazioni, risanamenti e supporto ai clienti, riparando i siti compromessi dall’IA.

Il denaro risparmiato dall’intelligenza artificiale viene speso per la “rielaborazione”

Gli strumenti di intelligenza artificiale hanno invaso i processi aziendali interni e rappresentano la tendenza aziendale più evidente degli ultimi due anni.

OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude... I modelli emergono uno dopo l’altro e prodotti/funzioni sono sempre più incentrati sul posto di lavoro, lo scenario più produttivo: scrivere testi, modificare codice, generare script per il servizio clienti, l’intelligenza artificiale è utilizzata come uno strumento magico per il lavoro, come se il suo utilizzo potesse ridurre i costi e aumentare l’efficienza da un giorno all’altro.

Il CEO di Anthropic, Dario Amodei, ha dichiarato in un’intervista rilasciata a maggio che nei prossimi uno-cinque anni metà dei posti di lavoro entry-level saranno sostituiti dall’intelligenza artificiale e il tasso di disoccupazione negli Stati Uniti potrebbe salire al 10-20%.

Ma un recente rapporto della BBC, ha rivelato l’altro lato di questo “impiego” dell’IA: molte aziende che hanno risparmiato sul budget grazie all’IA stanno spendendo più soldi in rilavorazioni e conseguenze. Sarah Skidd è una copywriter freelance che lavora negli Stati Uniti. A maggio di quest’anno, ha ricevuto un incarico urgente da un’agenzia di contenuti: modificare il copywriting basato sull’intelligenza artificiale di tutte le pagine del sito web di un hotel.

20 ore di lavoro, con una tariffa oraria di 100 dollari, per un totale di 2.000 dollari: il denaro che “originariamente si intendeva risparmiare” è stato speso nuovamente sotto forma di tariffe più elevate.

Inizialmente, il cliente sperava che usare ChatGPT per scrivere i testi gli avrebbe fatto risparmiare una notevole quantità di denaro. Tuttavia, il testo insipido, vuoto e privo di appeal commerciale non solo non è riuscito a coinvolgere gli utenti, ma ha anche indebolito l’immagine del marchio. Ha dichiarato senza mezzi termini: “A prima vista è ovvio che sia stato scritto da un’intelligenza artificiale. È completamente poco convincente”.

Questi testi generati dall’intelligenza artificiale presentano strutture sintattiche monotone, ritmi rigidi e mancanza di emotività. Sono quasi impossibili da riparare e possono solo essere demoliti e ricominciati da capo.

Naturalmente lei non fa eccezione

Skidd ha notato che la principale fonte di reddito per molti dei suoi colleghi si è spostata dalla creazione di contenuti alla correzione di ciò che l’intelligenza artificiale scrive. “Ora il 90% dei documenti forniti dai clienti è scritto dall’intelligenza artificiale, ma quasi sempre dobbiamo rivederli”, ha ammesso un collega.

Fenomeni simili di rielaborazione dell’IA hanno iniziato a diffondersi anche nei settori tecnici, come lo sviluppo e le operazioni.

Nel Regno Unito, Sophie Warner, fondatrice dell’azienda di marketing digitale Create Designs, ha recentemente ricevuto il maggior numero di richieste da clienti “ingannati” da ChatGPT. Un cliente ha seguito il tutorial sull’intelligenza artificiale per modificare il codice, ma il sito web si è bloccato ed è stato hackerato, rimanendo paralizzato per tre giorni, con una conseguente perdita di 360 sterline.

Non sono cadute nella trappola solo le piccole e medie imprese, ma anche i grandi clienti sono stati colpiti.

Warner ha affermato che ora applica una “tariffa per la risoluzione dei problemi” per individuare bug causati dall’intelligenza artificiale, problemi che avrebbero potuto essere evitati in anticipo. Come dice il proverbio cinese, tracciare una linea vale meno di un dollaro; sapere dove tracciarla vale 10.000 dollari.

Se le aziende utilizzano l’intelligenza artificiale, devono esserne responsabili

L’intenzione originaria della maggior parte delle aziende di introdurre l’intelligenza artificiale non è complicata: ridurre i costi e aumentare l’efficienza.

Potrebbe sembrare un dividendo tecnologico da non perdere, ma il sondaggio “State of AI Survey” pubblicato a marzo dalla società di consulenza gestionale globale McKinsey & Company mostra che, lo scorso anno, il 78% delle aziende utilizzava l’intelligenza artificiale in almeno un processo aziendale, una percentuale significativamente superiore al 55% previsto per il 2023. Tuttavia, la riduzione media dei costi è stata inferiore al 10% e la crescita del fatturato inferiore al 5%.

Data questa disparità, la sua reale fruibilità è secondaria; la chiave è far vedere agli altri che la si sta utilizzando. Anche se l’implementazione è frettolosa e il processo è macchinoso, dare l’impressione di aver risolto il problema è molto più importante che risolverlo effettivamente.

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Luca Vinciguerra 300x300
Machine Learning Engineer specializzato nel Natural Language Processing. Appassionato di Intelligenza Artificiale, Coding e tecnologia in generale. Aspetta l'avvento di Skynet.
Aree di competenza: Artificial Intelligence Engineer, Machine Learning & Deep Learning Specialist, Python Developer

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