Parlare di automazione significa muoversi tra due immaginari opposti: da un lato la promessa di liberarci dal lavoro più pesante, dall’altro la paura di essere rimpiazzati dalle macchine. Tuttavia, la realtà non è un monolite prevedibile, ma un mosaico di dinamiche economiche e sociali che spesso contraddicono il senso comune e le previsioni più semplicistiche. Per comprendere questa transizione, è necessario allargare lo sguardo oltre il progresso tecnologico fine a se stesso. Dobbiamo guardare oltre la superficie per indagare le dinamiche di potere, le strategie politiche e gli assetti di mercato che, dietro le quinte, muovono i fili di quello che sembra essere un nuovo ordine mondiale.
I meccanismi della resistenza e il paradosso della crescita economica
Spesso si attribuisce il rallentamento dell'innovazione tecnologica alle classi subalterne, immaginario che evoca lo spettro del luddismo e degli operai pronti a distruggere le macchine per salvare il proprio posto di lavoro. Eppure, i dati e i casi di studio più recenti suggeriscono una realtà radicalmente differente: la vera barriera all'adozione di tecnologie rivoluzionarie è spesso rappresentata dal middle management (dirigenti intermedi).
I middle management temono che l'efficienza algoritmica possa rendere superflue le loro funzioni di supervisione e coordinamento: un esempio emblematico, analizzato da economisti come David Atkin nel suo celebre studio sui produttori di palloni da calcio in Pakistan, dimostra come l'opposizione interna dei manager possa bloccare per anni l'adozione di tecniche più efficienti solo per proteggere lo status quo e la propria autorità gerarchica. La resistenza non è dunque una questione di ignoranza tecnologica dei lavoratori, ma di pura conservazione del potere all'interno delle gerarchie aziendali che vedono nell'automazione una minaccia al proprio ruolo gestionale.
Contestualmente a questa resistenza interna, ci troviamo di fronte a quello che gli economisti chiamano il paradosso della produttività. Nonostante l'ubiquità dei computer, degli smartphone e della rete ultraveloce negli ultimi venticinque anni, la crescita della produttività globale è stata sorprendentemente bassa, quasi stagnante in molte economie avanzate.
L'economista Philippe Aghion, nelle sue lezioni magistrali al Collège de France, spiega che questo fenomeno accade perché i frutti dell'innovazione tendono a concentrarsi in un manipolo di imprese dominanti, le cosiddette "superstar firms". Aziende come Apple, Amazon e Google utilizzano l'intelligenza artificiale non solo per innovare, ma per consolidare monopoli digitali, erigendo barriere all'entrata che soffocano la concorrenza dei piccoli attori e, di conseguenza, rallentano il progresso economico generale.
Se l'intelligenza artificiale seguirà questo modello estrattivo, rischiamo un futuro in cui la tecnologia produce ricchezze immense per pochi, lasciando il resto dell'economia in una stagnazione strutturale dove il benessere non filtra verso il basso.
In questo contesto di incertezza e polarizzazione della ricchezza, il reddito di base universale (ubi) viene spesso proposto come la panacea per tutti i mali dell'automazione. Tuttavia, questa soluzione nasconde un'insidia politica profonda che raramente viene discussa apertamente. Per molti sostenitori della Silicon Valley, l'erogazione di un reddito garantito non è un'aggiunta ai diritti dei lavoratori, ma il grimaldello ideale per smantellare definitivamente il Welfare State. L'idea sottostante è quella di sostituire servizi pubblici essenziali come la sanità universale, l'istruzione gratuita e le pensioni sociali con un semplice trasferimento monetario diretto. In questo scenario, il cittadino smetterebbe di essere titolare di diritti sociali garantiti dallo stato per diventare un semplice consumatore di servizi privati sul libero mercato. Il rischio concreto è che l'assegno ricevuto non sia mai sufficiente a coprire i costi reali di una vita dignitosa in un regime di privatizzazione totale, trasformando la protezione sociale in una forma di sussistenza minima dipendente dai voleri delle grandi aziende tecnologiche.
La svalutazione del capitale umano e l'illusione della neutralità tecnologica
Un'altra verità scomoda riguarda la natura del valore economico nel ventunesimo secolo: la minaccia al lavoro non è solo quantitativa, legata a quanti posti si perderanno, ma soprattutto qualitativa. La cosiddetta smile curve (curva del sorriso) illustra visivamente come il valore aggiunto si sia spostato verso le fasi estreme della catena produttiva: la progettazione intellettuale e il marketing emozionale. Il centro della curva, che rappresenta la produzione fisica e l'assemblaggio, è stato svuotato di redditività. Oggi, i beni intangibili come brevetti, software e brand rappresentano l'87% del valore dei capitali delle più grandi aziende mondiali. Questo significa che la produzione materiale è stata svalutata a tal punto che l'automazione robotica non serve tanto a sostituire l'uomo perché troppo costoso, quanto a mantenere i margini in un settore già impoverito dalla finanza. La vera crisi non è la sostituzione fisica del lavoratore, ma la precarizzazione strutturale di chiunque operi nel cuore pulsante della produzione manifatturiera.
Tale enorme accumulo di ricchezza privata basata sugli asset intangibili poggia su un paradosso storico e morale: gran parte della tecnologia fondamentale che ha permesso il successo della Apple o di Google è stata finanziata interamente dal settore pubblico e dalla ricerca. Internet è un prodotto della difesa americana, il protocollo del World Wide Web è nato nei laboratori del Cern di Ginevra, il Gps è un sistema satellitare militare e gran parte della ricerca farmaceutica di base avviene nelle università pubbliche. Eppure, oggi assistiamo a una sistematica privatizzazione dei profitti derivanti da queste scoperte collettive. Le grandi piattaforme di intelligenza artificiale costruiscono i loro imperi su fondamenta gettate dai contribuenti di tutto il mondo, catturando rendite di monopolio che non tornano alla collettività sotto forma di servizi o infrastrutture, alimentando invece una disuguaglianza che mina le basi della democrazia stessa.
Infine, è fondamentale smontare il mito della neutralità algoritmica. Gli algoritmi non sono strumenti oggettivi e privi di pregiudizi; sono specchi fedeli dei dati storici su cui vengono addestrati, dati che per loro natura contengono le tracce di decenni di discriminazioni sociali. Inchieste giornalistiche autorevoli, come quella di Bloomberg sulle consegne di Amazon, hanno mostrato come l'automazione delle decisioni logistiche possa sistematicamente escludere i quartieri più poveri o le minoranze etniche dalle spedizioni veloci, semplicemente perché il software impara dalle disuguaglianze geografiche e di reddito già esistenti. L'intelligenza artificiale rischia di codificare le ingiustizie sociali rendendole invisibili e indiscutibili, trasformando il pregiudizio umano in una verità matematica apparentemente inoppugnabile.
Il futuro potrebbe non essere determinato esclusivamente dalla potenza di calcolo, quanto piuttosto dalla capacità umana di strutturare una supervisione etica e politica. Ci si troverebbe di fronte a un bivio: l'impiego della tecnologia per la riduzione del lavoro e la redistribuzione del benessere, oppure il rischio di una deriva verso forme di tecno-feudalesimo, in cui l'algoritmo potrebbe finire per operare senza margini di replica.