I ricercatori hanno studiato le abitudini lavorative in un ambiente di lavoro fortemente pieno di intelligenza artificiale. Sembrano infernali

Si potrebbe essere perdonati se si pensa che gli strumenti di automazione renderebbero ridondanti compiti ardui e renderebbero il lavoro complessivamente più rilassante. Ma questo smentisce un’importante legge dell’universo: il meccanismo della produttività gira solo in una direzione. Cioè, è una verità lapalissiana moderna che se l’automazione (intelligenza artificiale o altro) apporta qualsiasi tipo di cambiamento positivo nella tua vita lavorativa, sentirai una sorta di sensazione di compressione e lavoro aggiuntivo si materializzerà per cancellare ogni momentaneo sentimento di sollievo.

Secondo un caso di studio evidenziato in alcune “ricerche in corso” di Aruna Ranganathan, che insegna administration alla UC-Berkeley e Xingqi Maggie Ye, Ph.D. Studente che fa parte del programma Berkeley di Ranganathan, l’intelligenza artificiale “intensifica” il lavoro e certamente non semplifica le giornate delle persone.

Sembra, in altre parole, come l’inferno in terra.

Se questo è, paradossalmente, quello che tu Volere nella tua giornata lavorativa, probabilmente lavori in un posto come la Silicon Valley, o anche presso OpenAI, dove il CEO Sam Altman ha descritto la capacità dell’intelligenza artificiale di intensificare il proprio lavoro in modi che lo fanno sembrare stranamente intimorito e umiliato (anche se esprime poco o nessun rammarico per la sua ambizione di annientare i posti di lavoro dei lavoratori della conoscenza). “Non credo di riuscire più a trovare idee abbastanza velocemente”, ha ha detto in un’intervista nell’ottobre dello scorso annoaggiungendo “Penso che significherà che le cose accadono più velocemente e che puoi… che puoi provare molte più cose e trovare rapidamente le idee migliori.”

L’esperienza di Altman potrebbe entrare in risonanza con i lavoratori menzionati nel articolo sulla ricerca di Ranganathan e Ye per Harvard Business Review. Descrivono uno studio di otto mesi sugli effetti dell’intelligenza artificiale generativa sulla vita lavorativa di un’azienda con circa 200 dipendenti. I dipendenti “lavoravano a un ritmo più veloce”, scrivono gli autori, coprivano una “ambito più ampia di compiti” e si ritrovavano a lavorare “più ore al giorno, spesso senza che gli fosse chiesto di farlo”.

Questo period un luogo di lavoro che, spiegano Ranganathan e Ye, non imponeva l’uso dell’intelligenza artificiale. Ha semplicemente reso disponibili strumenti di intelligenza artificiale aziendale. Non sembra un posto di lavoro da 200 persone in cui i widget venivano incollati insieme. Invece, molti dei ruoli descritti nell’articolo riguardano l’ingegneria, la scrittura di codice e la comunicazione in Slack, quindi è sicuro dire che si trattava di lavoratori della conoscenza e ingegneri del software program, che molto probabilmente utilizzavano strumenti come Claude Code.

A causa dell’intelligenza artificiale, molti dei soggetti di Ranganathan e Ye, a quanto pare, hanno iniziato advert espandere la portata del loro lavoro, usurpando i reciproci ruoli e assumendo ruoli che istruiscono gli altri sulla programmazione o correggono il loro lavoro codificato in base alle vibrazioni. L’assunzione di nuovi dipendenti potrebbe essere stata rinviata o evitata del tutto, perché i dipendenti “hanno assorbito lavoro che in precedenza avrebbe potuto giustificare ulteriore aiuto o organico”.

Inoltre, a quanto pare, i lavoratori hanno inserito di nascosto compiti nei loro strumenti di intelligenza artificiale mentre erano apparentemente in riunione e hanno inviato suggerimenti durante le pause, mentre aspettavano che le cose venissero caricate o mentre avrebbero dovuto pranzare.

Il modo in cui interpreti questo caso di studio varierà. Se il tuo posto di lavoro è una startup in “modalità fondatore” e tutti nel tuo ufficio lavorano orari durissimi in cambio di azioni in un’azienda che tutti sperano sia un unicorno, immagino che probabilmente ti piacerà il suono di questo, in particolare se sei un CEO/fondatore e hai intenzione di diventare miliardario.

Tuttavia, questa è lungi dall’essere un’esperienza universale.

Secondo un sondaggio Pew del 2024, circa metà dei lavoratori statunitensi ha riferito di essere abbastanza soddisfatto o “non troppo/per niente soddisfatto”, mentre l’altra metà ha dichiarato di essere “estremamente/molto soddisfatto”. Il gruppo “estremamente/molto soddisfatto” si riduce dal 50% al 42% quando l’intervistato ha un reddito inferiore.

Dall’indagine è inoltre emerso che gli aspetti di gran lunga più soddisfacenti di un lavoro secondo gli intervistati sono gli altri esseri umani, con il 64% che dichiara di essere “estremamente/molto soddisfatto” dei rapporti con i colleghi. Lo sviluppo delle competenze, nel frattempo, si è classificato in basso, con il 37% che ha dichiarato di essere “estremamente/molto soddisfatto” di quell’aspetto di un determinato lavoro.

Quindi non ho l’impressione che meno persone, dover imparare a fare più cose e un lavoro che si estende nelle pause miglioreranno la soddisfazione lavorativa della maggior parte delle persone, ma forse mi manca un certo tipo di visione.

In altre parole, se invece di creare un’app, sei qualcuno che lavora, advert esempio, come receptionist ospedaliero o amministratore scolastico, probabilmente non sei così entusiasta di un’ipotetica ipotesi in cui le assunzioni vengono posticipate, devi fare il lavoro di altre persone, lavorerai durante le pause e invece di ottenere software program nuovo e utile, ottieni strumenti di intelligenza artificiale aziendale in modo da poter creare il tuo software program.

Ma non diamo per scontato che tutti i lavoratori tecnologici adorino questo tipo di teatro della produttività, o che il senso di maggiore produttività nel caso di studio di Ranganathan e Ye sia necessariamente altro che un’illusione. Un lavoratore anonimo presso la società di sicurezza informatica Crowdstrike ha scritto nella newsletter Blood in the Machine l’anno scorso, e ha affermato che i lavoratori di quell’azienda “sono stati incoraggiati a gestire il carico di lavoro professional capite aggiuntivo semplicemente lavorando di più e talvolta lavorando più a lungo senza alcun compenso aggiuntivo” e che “sebbene i nostri sistemi di apprendimento automatico continuino a funzionare con eccellenza, non sono ancora convinto che il nostro utilizzo di genAI sia stato produttivo nel contesto della correzione di bozze, della risoluzione dei problemi e del babysitting generale che richiede”.

Secondo lui “il risultato netto non è un alleggerimento del carico come è stato spesso promesso” e “il morale è ai minimi storici”.