Senza l’AI non sarei capace di fare il mio lavoro? Quando ChatGPT comincia a farci dubitare delle nostre competenze

“Senza ChatGPT ci avrei messo tre ore.” È una frase che ormai possiamo pronunciare senza pensarci troppo. Una presentazione preparata in mezz’ora, una mail difficile riscritta in pochi secondi, un documento sintetizzato, una ricerca impostata, una formula trovata, una riunione trasformata in verbale. Poi, qualche volta, arriva una seconda frase. Molto meno rassicurante: “Ma sarei ancora capace di farlo da sola?” Credo che questa sia una delle domande più interessanti che l’intelligenza artificiale sta introducendo nel nostro rapporto con il lavoro. Non riguarda soltanto ciò che l’AI sa fare al posto nostro. Riguarda ciò che cominciamo a pensare di noi quando ci abituiamo a farlo insieme a lei. Perché ChatGPT può aumentare enormemente la nostra produttività senza necessariamente aumentare, nella stessa misura, la percezione delle nostre competenze. E qui si apre un paradosso: possiamo diventare più efficienti e, contemporaneamente, sentirci meno capaci.

Quando il risultato è mio e quando è di ChatGPT?

Immaginiamo una professionista che deve preparare una relazione importante. Conosce l’argomento. Ha anni di esperienza. Sa quali informazioni sono rilevanti, comprende il contesto, conosce il destinatario e sa quale conclusione vuole sostenere. Apre ChatGPT. Gli fornisce dati, obiettivo, struttura desiderata e indicazioni. Legge la prima versione, elimina alcune parti, ne corregge altre, aggiunge elementi che il sistema non poteva conoscere, verifica le informazioni, cambia il tono e arriva a un documento molto buono. Chi ha prodotto quel lavoro? La risposta più immediata potrebbe essere: “ChatGPT”. Ma è davvero così? Senza la competenza della professionista, probabilmente sarebbero mancati la scelta delle informazioni, la formulazione del problema, il riconoscimento degli errori, la valutazione della qualità dell’output e la decisione finale. L’intelligenza artificiale ha prodotto una parte visibile del risultato. La competenza umana ha governato gran parte del processo. Eppure proprio questa componente può diventare meno visibile ai nostri occhi. È qualcosa che, dopo molti anni trascorsi anche nelle risorse umane e nella formazione, trovo particolarmente interessante: una competenza non coincide soltanto con l’esecuzione materiale di un compito. Comprende anche la capacità di capire cosa fare, scegliere uno strumento, valutarne il risultato, riconoscere un errore e assumersi la responsabilità della decisione. L’AI sta rendendo questa distinzione molto più importante.

La ricerca: più ci fidiamo dell’AI, meno potremmo esercitare il pensiero critico

Una ricerca realizzata da studiosi della Carnegie Mellon University e di Microsoft Research ha analizzato 319 knowledge worker raccogliendo 936 esempi concreti di utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa sul lavoro. Il risultato merita attenzione. Una maggiore fiducia nell’AI era associata a un minore esercizio percepito del pensiero critico. Al contrario, una maggiore fiducia nelle proprie capacità rispetto allo specifico compito era associata a un maggiore coinvolgimento critico. Non significa che ChatGPT ci renda automaticamente meno intelligenti. Significa qualcosa di più sottile: il modo in cui utilizziamo lo strumento sembra contare. Quando conosciamo bene una materia, siamo maggiormente nelle condizioni di contestare una risposta, modificarla, riconoscere un errore o accorgerci che una conclusione apparentemente elegante non regge. Quando invece la nostra fiducia nell’AI supera quella che abbiamo nelle nostre capacità, aumenta il rischio di spostarci dalla posizione di autori a quella di semplici accettatori del risultato. Gli stessi ricercatori descrivono però anche una trasformazione del pensiero critico, non semplicemente la sua scomparsa. Con l’AI parte dello sforzo cognitivo si sposta: dalla ricerca delle informazioni alla loro verifica, dalla produzione della soluzione alla valutazione e integrazione della risposta generata, dall’esecuzione alla supervisione del processo. In altre parole, alcune competenze potrebbero non sparire: potrebbero cambiare forma.

Il problema della “delega cognitiva”

In psicologia cognitiva esiste da tempo il concetto di cognitive offloading: affidiamo a strumenti esterni alcune operazioni che altrimenti dovremmo svolgere mentalmente. Lo facciamo continuamente. Non memorizziamo tutti i numeri telefonici perché esiste la rubrica dello smartphone. Non calcoliamo a mente operazioni complesse quando abbiamo una calcolatrice. Utilizziamo il navigatore invece di memorizzare ogni percorso. L’intelligenza artificiale porta però questa possibilità a un livello differente, perché possiamo delegarle attività molto vicine a quelle attraverso cui tradizionalmente abbiamo riconosciuto la nostra competenza professionale: scrivere, riassumere, analizzare, progettare, programmare, cercare idee, organizzare informazioni. E allora la domanda diventa: quanto posso delegare senza perdere il contatto con ciò che so fare? Un trial randomizzato pubblicato nel 2025 ha studiato 120 studenti universitari e ha trovato, nello specifico contesto sperimentale esaminato, una minore ritenzione a distanza di 45 giorni nel gruppo che aveva utilizzato ChatGPT rispetto a quello che aveva studiato senza AI. È uno studio circoscritto all’apprendimento universitario e non autorizza conclusioni generali sul lavoro. Ma suggerisce una questione importante: eliminare lo sforzo cognitivo non è sempre un vantaggio, perché una parte dello sforzo è anche ciò attraverso cui apprendiamo e consolidiamo conoscenze.

Eppure l’AI può renderci davvero più bravi

Sarebbe però altrettanto sbagliato raccontare soltanto l’altra metà della storia. Uno dei più noti esperimenti sull’utilizzo dell’AI nel lavoro ha coinvolto 758 consulenti di Boston Consulting Group. Nei compiti collocati all’interno di quella che i ricercatori hanno definito “frontiera tecnologica” dell’AI, l’utilizzo di GPT-4 ha prodotto vantaggi importanti: maggiore velocità, maggiore probabilità di completare i compiti e una qualità mediamente superiore. Il concetto interessante introdotto da quella ricerca è proprio quello di “jagged technological frontier”, una frontiera frastagliata. L’AI può essere straordinariamente competente in un compito e sorprendentemente inaffidabile in un altro apparentemente simile. E questo cambia completamente il significato della competenza umana. Non dobbiamo soltanto sapere usare l’intelligenza artificiale. Dobbiamo sapere quando fidarci, quando controllare e quando non delegare.

Bill Gates: se il computer sa fare i calcoli, dobbiamo ancora imparare la matematica?

Bill Gates ha utilizzato un paragone particolarmente efficace parlando di programmazione e matematica nell’era dell’intelligenza artificiale. Il fatto che i computer siano molto bravi a svolgere determinati calcoli, ha osservato, non rende inutile imparare come funzionano i numeri. È un po’ come chiedersi se abbia ancora senso imparare a moltiplicare perché esistono le calcolatrici. La questione non è nostalgica. Non dobbiamo continuare a fare manualmente ogni attività soltanto per dimostrare di esserne capaci. Dobbiamo però conservare una comprensione sufficientemente profonda da poter giudicare ciò che lo strumento produce. È la differenza tra utilizzare una tecnologia e dipendere cognitivamente da essa.

Demis Hassabis: la competenza decisiva potrebbe essere “imparare a imparare”

Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind e premio Nobel per la Chimica 2024, ha indicato tra le competenze cruciali per le nuove generazioni proprio il “learning how to learn”: imparare a imparare. Accanto alle competenze STEM, Hassabis richiama creatività, adattabilità e resilienza. È un passaggio importante perché sposta il problema. Se alcune conoscenze diventano rapidamente obsolete e molte attività possono essere automatizzate, la competenza professionale non può più essere immaginata come un magazzino statico di cose che sappiamo fare. Diventa anche capacità di aggiornarsi, interrogare gli strumenti, imparare rapidamente e comprendere quale contributo umano rimane necessario.

Il rischio opposto: pensare che tutto ciò che fa l’AI prima lo facessimo noi

C’è anche un altro errore da evitare. Idealizzare il passato. Prima di ChatGPT non scrivevamo necessariamente ogni testo da una pagina bianca. Consultavamo Google, libri, modelli, documenti precedenti, colleghi, database, tutorial, correttori automatici. Il lavoro umano è sempre stato mediato da strumenti e conoscenze costruite da altri. La vera novità dell’intelligenza artificiale generativa è la potenza e l’ampiezza della delega possibile. Per questo non credo sia utile domandarsi continuamente: “Avrei saputo farlo completamente da sola?” Una domanda migliore potrebbe essere: “Quale parte di questo risultato dipende ancora dalla mia competenza?” La risposta potrebbe sorprenderci.

Quando ChatGPT diventa una specie di sindrome dell’impostore tecnologica

Non parlerei di una nuova diagnosi, naturalmente. Ma psicologicamente può emergere qualcosa che ricorda alcuni meccanismi della sindrome dell’impostore: attribuire il risultato positivo prevalentemente a qualcosa di esterno e ridimensionare il proprio contributo. “È venuto bene perché ho usato ChatGPT.” Forse. Ma chi ha formulato la richiesta? Chi ha riconosciuto che la prima risposta era mediocre? Chi possedeva le informazioni necessarie per correggerla? Chi ha scelto cosa mantenere? Chi conosceva il contesto? Chi si assume la responsabilità del risultato? Se togliamo mentalmente dal processo tutte queste operazioni, rischiamo di costruire una rappresentazione distorta della nostra competenza. Allo stesso tempo sarebbe poco utile raccontarci che l’AI non abbia avuto alcun ruolo. Il punto non è difendere il nostro ego professionale. È riuscire a distinguere.

Se domani ChatGPT sparisse, cosa sapresti ancora fare?

È un piccolo esperimento che può essere interessante fare ogni tanto. Non per smettere di utilizzare l’AI, ma per osservare il rapporto che abbiamo costruito con essa. Prendi un’attività che ormai svolgi quasi sempre con ChatGPT e prova, occasionalmente, a iniziarla senza aprirlo immediatamente. Definisci prima tu il problema. Costruisci una prima ipotesi. Scrivi alcuni punti. Decidi cosa pensi. Poi usa l’AI. La differenza è apparentemente minima, ma psicologicamente importante. Nel primo caso rischiamo di chiedere alla macchina: “Dimmi cosa devo pensare”. Nel secondo possiamo chiederle: “Aiutami a mettere alla prova ciò che sto pensando”. ChatGPT diventa così uno strumento di confronto, non il luogo nel quale consegniamo progressivamente la percezione della nostra competenza. 

Il futuro non richiederà persone che fanno tutto senza AI

Microsoft Research sta lavorando proprio sull’idea di ripensare l’intelligenza artificiale non soltanto come “assistente” che esegue, ma come strumento capace di sostenere il pensiero. È probabilmente qui che si gioca una parte importante del futuro del lavoro. Non tra chi usa l’AI e chi eroicamente decide di non utilizzarla. Ma tra modi diversi di usarla. Possiamo utilizzarla per evitare ogni fatica cognitiva oppure per ampliare ciò che siamo capaci di vedere. Possiamo accettare la prima risposta oppure interrogarla. Possiamo chiederle di decidere oppure usarla per confrontare scenari. Possiamo perdere progressivamente alcune abilità oppure liberare tempo per esercitarne di più complesse. Non è detto che l’esito sia già scritto.

La competenza non scompare quando cambia lo strumento

Forse dovremo anche modificare il modo in cui pensiamo alle nostre competenze. Essere competenti non significherà necessariamente produrre tutto personalmente dall’inizio alla fine. Significherà sempre più saper formulare problemi, riconoscere informazioni affidabili, integrare conoscenze, esercitare giudizio, comprendere persone e contesti, assumersi responsabilità e sapere quando una risposta apparentemente perfetta è semplicemente sbagliata. Sono capacità meno spettacolari di un testo generato in cinque secondi. Ma sono esattamente quelle che permettono di capire se quel testo vale qualcosa. Quindi no: accorgerti che oggi lavori meglio con ChatGPT non dimostra che senza ChatGPT non sapresti più fare il tuo lavoro. Può però essere una buona occasione per chiederti quali parti del tuo mestiere stai affidando alla tecnologia e quali vuoi continuare ad allenare. Non per dimostrare di poter fare tutto da sola. Ma per continuare a sapere dove finisce lo strumento e dove cominci tu.