Il lavoro futuro è un enigma anche per chi lo costruisce. Yamini Rangan guida HubSpot, azienda da 15 miliardi di dollari, e ammette di non sapere che aspetto avranno le professioni nel prossimo futuro. E non intende tra dieci o vent’anni: non riesce a immaginare nemmeno due anni da adesso.
Eppure, quando suo figlio le ha detto di voler studiare informatica, nonostante la narrativa dominante che “il coding è morto”, lei lo ha spinto a farlo. Dice “bella forza, è ricca sfondata, poteva anche fargli vendere limonate”: e no, dai. Sapete che non funziona così. Lo ha spinto verso l’informatica per una ragione precisa che ribalta completamente il modo in cui pensiamo alla formazione nell’era dell’intelligenza artificiale.
Mentre vi scrivo, negli USA i programmatori sono ai minimi dal 1980, e sempre più aziende usano l’AI per il 100% del codice. HubSpot va in direzione ostinata e contraria: ha 250 posizioni aperte con stipendi fino a 400.000 dollari l’anno. Il paradosso, però, è solo apparente.
Quando nemmeno i CEO sanno più niente
“Man mano che le cose evolvono ogni decennio, emergeranno nuovi lavori”, ha spiegato Rangan in un’intervista.
“Non puoi nemmeno pianificare un lavoro che ci sarà tra dieci anni. O venti. O anche solo tra due anni.”
È vero? La pensate come lei? Io ho un “ritmo mentale” diverso, ma rispetto queste conclusioni. Dopotutto, la stessa tipa ricopre ruoli che non esistevano quando si è laureata decenni fa: chief customer officer prima, CEO poi. Posizioni inventate mentre il mercato cambiava forma.
La differenza è che oggi la velocità ha superato la capacità di adattamento: prima avevi un decennio per capire dove andare, oggi meno (neanche due anni, dice lei).
Il paradosso dei programmatori
L’occupazione dei programmatori negli Stati Uniti, come vi scrivevo prima, è tornata ai livelli del 1980. Anthropic, azienda di punta nell’AI, usa intelligenza artificiale per il 100% del suo codice. La narrazione dominante racconta che il coding è finito, che studiare informatica oggi è come investire in macchine da scrivere nel 1985.
Eppure Yamini Rangan dice a suo figlio di farlo lo stesso. Perché? “Quello che puoi fare è imparare a pensare, a scomporre e risolvere problemi, a fare buone domande”, spiega la CEO. “Se sai fare queste cose, la formazione ha un valore incredibile.”
Cosa cerca HubSpot nei candidati:
- Mentalità da scienziato: ipotesi, test, validazione
- Curiosità verso i problemi dei clienti
- Profondità in un’area, non generalismo
- Capacità di imparare a imparare
In altri termini, l’informatica non serve per scrivere codice, ma per strutturare il pensiero. Un po’ come studiare latino non serviva per parlare latino, ma per capire come funzionano le lingue. Solo che qui non stai imparando grammatica: stai imparando a risolvere problemi che non hanno ancora una soluzione.
Profondità contro versatilità
Il consiglio di Rangan va controcorrente anche su un altro fronte: specializzarsi. “Profondità in un’area, combinata con la capacità di imparare, è ciò che conta davvero”, dice. Non pensa a generalisti che sanno fare un po’ di tutto, ma ad esperti che sanno andare a fondo e poi adattarsi quando il contesto cambia. Ha senso?
“Perché l’AI sia efficace, devi stare vicino al terreno”, spiega Rangan. “Devi sapere quali parti del flusso di lavoro sono rotte, quali parti della forza lavoro possono davvero ottenere valore dall’AI.” Non basta usare l’AI perché esiste, serve capire dove applicarla.
E questo richiede una comprensione profonda.
I lavori che l’AI non tocca
Microsoft ha analizzato nove mesi di conversazioni con Bing Copilot per capire quali professioni resistono all’automazione. I risultati ribaltano ogni aspettativa: flebotomisti, operatori di rimozione materiali pericolosi, imbalsamatori. Tutto ciò che richiede fisicità, presenza, contatto con il mondo reale.
I lavori a rischio? Interpreti, traduttori, storici, assistenti di volo, scrittori. Tutte professioni che fino a ieri consideravamo “intellettuali” e quindi al sicuro. Il paradosso è che avere una laurea non protegge più dall’automazione. Anzi: lo studio Microsoft ha trovato
“maggiore applicabilità dell’AI per le occupazioni che richiedono una laurea rispetto a quelle con requisiti inferiori”.
Approfondisci
Ti interessa capire come evolverà il mercato del lavoro? Leggi anche le nuove figure professionali nate con l’AI. Oppure scopri le 6 competenze che l’intelligenza artificiale non può replicare per capire dove investire la tua formazione.
Il lavoro futuro non segue le logiche del passato. Non è questione di istruzione formale, ma di tipo di competenze. Andrew Seaman, consulente per LinkedIn, lo sintetizza così:
“Non serve tornare a scuola o imparare a programmare per distinguersi. Gli strumenti di AI sono accessibili. Serve alfabetizzazione AI.”
Rangan non sa cosa farà suo figlio tra due anni, ma sa che avrà imparato a imparare. Forse è l’unica competenza che conta quando il lavoro futuro cambia forma prima ancora di esistere. Bella avventura, eh?
Se poi non avete alle spalle neanche un’azienda da 15 miliardi, diventa ancora più avventuroso.
