ALLA MEDIOCRITÀ CI PENSA L’ALGORITMO. E NON HA BISOGNO DI UN MINISTERO di Michele Ramunno

E NON HA BISOGNO DI UN MINISTERO di Michele Ramunno

A raccontarla fu Carmelo Bene stesso, in una di quelle indimenticabili e furiose apparizioni al Maurizio Costanzo Show di ormai trent’anni fa. Il Maestro rievocò un dialogo avuto con un attore, alla presenza di Franco Ruggeri, all’epoca potente dirigente dello spettacolo di Stato. Discutendo di arte, unicità e sostegno pubblico, l’attore – rivolto a Ruggeri – avrebbe argomentato: «Ma senti, di Carmelo Bene ce ne sta uno solo, chiaramente; gli altri sono tanti». E, dopo una pausa: «Ma sono mediocri». Per poi concludere, con logica stringente e spiazzante: «D’altra parte di te ce n’è uno solo ma, se non ci pensiamo noi (noi Ministero, noi spettacolo del governo), se non ci pensiamo noi, alla mediocrità chi ci pensa?».

Carmelo Bene riportava quell’episodio per mettere alla gogna una certa mentalità. Ma oggi quella domanda – «alla mediocrità chi ci pensa?» – risuona come la profezia di un terremoto epocale. Perché descriveva un patto sociale ormai in via di dissoluzione: lo Stato, con i suoi apparati, si faceva carico di gestire, organizzare e dare un posto alla mediocrità, cioè alla stragrande maggioranza delle attività e delle persone che costituiscono il corpo vivo della società. Oggi, quel patto è stato rescisso. Non da uno Stato in ritirata, ma da un attore ben più efficiente: la tecnica. Alla mediocrità – intesa come l’immenso territorio del lavoro ripetitivo, standardizzato, amministrativo – ci pensano ora una serie di algoritmi. E lo fanno con una tale efficienza da rendere superfluo qualsiasi “ministero”.

«L’AI non potrà mai fare ciò che faccio io» è il mantra rassicurante in uffici e studi professionali, una forma di difesa psicologica simile al «non può succedere a me». Questo però è miope: l’errore non è nel vedere i limiti attuali dell’IA, ma nel fraintendere la natura del nostro lavoro.

Ci identifichiamo con i nostri momenti di eccellenza – l’intuizione geniale, la trattativa impossibile – raccontandoci la favola del nostro valore risolutivo unico. La verità, invece, è che la nostra vita lavorativa è fatta soprattutto di ripetizione: è modellata dalla routine di incombenze mediocri, prevedibili e amministrative, che consumano la maggior parte delle nostre energie. Secondo analisi di McKinsey & Company, prestigiosa società di consulenza strategica, in molte professioni «fino all’80% del tempo» viene assorbito da attività standardizzate e gestionali che potrebbero essere automatizzate con le tecnologie attuali (fonte: The future of work after COVID-19, McKinsey Global Institute).

Prendiamo l’ingegnere senior o il buyer esperto: il loro momento di eccellenza, quell’intuizione unica, rappresenta solo circa il 5% del loro lavoro. Il restante 95% è composto da compiti ripetitivi: riunioni di allineamento, reportistica, trasferimento manuale di dati, gestione di solleciti.

È proprio in questo habitat di pattern prevedibili che l’AI diventa un predatore efficientissimo. Gran parte della nostra energia è consumata da un’amministrazione strisciante, scambiata per lavoro sostanziale. Competere con un’AI su questo terreno non è solo ingenuo: è un suicidio professionale. Mentre noi discutiamo per ore, un’AI elabora dati in tempo reale con precisione chirurgica.

Ma il punto non è la semplice sostituzione. È qualcosa di più profondo: una riorganizzazione strutturale del valore. Nessuno licenzierà tutti. Semplicemente, tre buyer potrebbero diventare uno e mezzo, e due ingegneri diventare uno, potentemente supportato dall’AI. Il World Economic Forum lo definisce un processo di riallocazione piuttosto che di pura sostituzione, dove l’obiettivo è dirottare il lavoro umano verso compiti di maggior valore, ma con la conseguenza netta di una riduzione della manodopera in molti settori (fonte: Future of Jobs Report 2023).

Non è un caso che molte aziende, soprattutto negli Stati Uniti, stiano già smettendo di cercare “figure junior”. Il loro lavoro di base – imparare, svolgere compiti semplici, supportare – non serve più, o serve in misura drasticamente inferiore. L’AI divora il gradino più basso della scala, rendendo impossibile l’apprendistato e creando un vuoto generazionale di competenze. Un rapporto di Goldman Sachs stima che a livello globale circa «il 24% del lavoro attuale sia potenzialmente automatizzabile dall’AI», con un impatto sproporzionato sui ruoli d’ingresso (fonte: The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth, Goldman Sachs Economics Research). Il consiglio cinico e ironico che si dava agli operai in crisi, «impara a programmare», oggi si rivela una beffa tragica: uno studio del MIT ha dimostrato che l’accesso a strumenti di AI come GitHub Copilot ha «migliorato significativamente la produttività dei programmatori esperti, ma ha reso marginali i compiti di codifica di base tradizionalmente affidati ai junior», accelerando una polarizzazione del settore (fonte: Shakked Noy e Whitney Zhang, Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence, MIT).

La cruda realtà è che il Capitale, inteso come il sistema economico-tecnologico, si aggiorna più velocemente di qualsiasi individuo. Noi possiamo riqualificarci una, due, forse tre volte nella vita. Non dieci. I nostri limiti biologici e sociali – tempo, denaro, energie mentali, obblighi familiari – pongono un confine invalicabile alla nostra capacità di adattamento. L’AI Index dell’Università di Stanford segnala un «divario abissale tra il ciclo di aggiornamento esponenziale degli algoritmi e i lunghi, costosi cicli di riqualificazione umana», mettendo in discussione la stessa sostenibilità del “lifelong learning” come soluzione universale (fonte: AI Index Report 2023, Stanford HAI).

Ogni volta che crediamo di esserci finalmente adattati, il Capitale ha già cambiato habitat. Secondo una stima di Everypixel Journal, già nel 2025 il 95% dei contenuti digitali visivi sarebbe generato dall’intelligenza artificiale, superando di fatto la produzione umana (AI Image Generation: 2025 in Review).

Le conseguenze di questa espulsione di massa dal processo produttivo iniziano appena a delinearsi, e sono di una portata storica. Se la produzione di beni e servizi richiede una frazione sempre minore di lavoro umano, che ruolo avranno le masse? È plausibile che, espulse dalla sfera produttiva, le masse vengano progressivamente escluse anche dalla sfera politica. L’economista Daron Acemoğlu avverte che l’automazione spinta, se non governata, erode non solo l’occupazione ma anche il «potere contrattuale e lo status sociale dei lavoratori», minando alla base il compromesso democratico (fonte: Daron Acemoğlu, The Wrong Kind of AI? Artificial Intelligence and the Future of Labor Demand).

La politica di massa, con la sua attenzione al benessere collettivo, è stata un’eccezione legata all’era industriale, che richiedeva lavoratori sani e istruiti. Con il declino del bisogno di lavoro umano, potremmo tornare a una società pre-moderna dove il cittadino comune è marginale.

Anche i pilastri sociali vacillano: se una forza lavoro ampia e sana non è più strategica, anche la salute pubblica perde valore. La medicina rischia così di trasformarsi da diritto sociale in un business, incentrato a cronicizzare le malattie e aumentare la dipendenza farmacologica piuttosto che sul vero benessere.

Alla fine, il nostro compito – come individui che vogliono restare protagonisti del proprio destino e non semplici combustibili di un processo post-umano – è comprendere questi meccanismi nella loro spietata logica. È il primo, necessario atto per reimpostare i termini di una convivenza che non ci veda come meri fattori di produzione. Perché alla “mediocrità” che dava lavoro e senso ai “tanti”, ormai, ci pensa già un algoritmo. E non ha bisogno di un Ministero.