In un reparto di medicina interna di un ospedale universitario, un’infermiera passa la mattinata a spiegare a un paziente cosa gli succederà nelle prossime tre ore, tiene la mano di una signora che aspetta l’esito di una biopsia, media una telefonata tra due figli che non si parlano da mesi ma devono decidere insieme se procedere con l’operazione. Nessuna di queste cose può farla un modello linguistico. Ronnie Chatterji, che di lavoro fa l’economista capo di OpenAI, lo ha detto questa settimana in un’intervista a NBC News: la care economy, cioè l’insieme dei lavori di assistenza, cura e relazione, è il posto dove l’intelligenza artificiale arriverà tardi, sempre SE ci arriverà.
Detto da lui, la cosa pesa un po’ di più. Chatterji è la persona che OpenAI paga per guardare le curve di adozione di ChatGPT e capire cosa stanno facendo al mondo del lavoro. E nella stessa intervista invita a smettere di guardare i tassi di disoccupazione: quelli, dice, non stanno raccontando la storia vera. La storia vera è cosa fanno i lavoratori con le loro giornate, e quali colleghi stanno smettendo di essere necessari accanto a loro.
Cosa vuol dire davvero “care economy”
In sostanza, è tutto quel lavoro che riguarda prendersi cura di qualcuno. Ci lavorano infermieri e insegnanti, ma anche educatori, operatori sanitari, chi assiste gli anziani a casa o in casa di riposo. Sono mestieri che il mondo occidentale ha considerato per anni di serie B, sempre sottostimato e sottopagati. Ora arriva un economista di OpenAI a dire che saranno tra i pochi a crescere davvero, mentre l’AI riscrive il resto del mondo del lavoro.
Non è una novità assoluta. Da anni si dice che i mestieri “cognitivi da scrivania”, quelli che una macchina può imitare guardando abbastanza esempi, sono i più esposti. Contabili, addetti al customer service, redattori di documenti standard. Su questo fronte FP ha già raccontato l’inizio della grande sostituzione e la proposta italiana di un contributo sull’automazione per gestire la transizione.
Ma dire “i lavori di cura resisteranno” non basta. Bisogna capire perché.
Perché l’AI si ferma davanti alla cura
Perché la cura non è un servizio, è una presenza reale, la presenza di un altro essere umano. Un modello linguistico può ricordare il dosaggio di un farmaco meglio di un medico stanco, può leggere una lastra e segnalare un dettaglio che l’occhio umano avrebbe perso. È utilissimo, farà risparmiare tempo. Qualcuno ci parla pure di cose sue, e magari si sente anche un po’ sollevato, ma intimamente sa che non è la stessa cosa.
Perché quando arriva il momento di dire a una madre che il figlio non tornerà a camminare, la macchina si ferma. Si ferma, si, perché lì serve un altro corpo umano nella stessa stanza, che sa cosa sta succedendo perché lo ha visto già succedere, o lo ha sentito sulla sua pelle.
Gli ospedali stanno sperimentando infermieri virtuali che fanno il triage in videochiamata, e in molti casi funzionano. Anche lì, però, il vero infermiere non sparisce: cambia lavoro. Smette di compilare cartelle e passa più tempo con le persone. Che è esattamente quello che Chatterji sta dicendo.
Ho una domanda morale per me e per voi
Se davvero la care economy avrà un boom, allora c’è un problema che precede l’AI e che l’AI adesso rende impossibile ignorare. Da decenni, come vi accennavo, paghiamo malissimo proprio quei mestieri che stiamo per scoprire indispensabili. Un’infermiera in Italia guadagna meno di un programmatore di 6 anni più giovane. Un’educatrice d’asilo meno di un moderatore di contenuti online. E queste persone stanno per diventare il vero motore della care economy?
Siamo disposti a pagare la cura per quello che vale davvero, adesso che sappiamo che è la cosa che resta? Perché se la risposta è no, il boom della care economy sarà solo un boom della richiesta, non delle condizioni. I lavoratori del settore “umano” si ritroveranno con più lavoro da fare, e più fatica, a parità di stipendio.
E in quel caso l’AI non avrà cambiato niente: avrà solo tolto il resto, lasciandoci soli davanti alla parte che non abbiamo mai voluto guardare bene.
Chi parla, e da che quale pulpito
Ronnie Chatterji è l’economista capo di OpenAI dall’ottobre 2024. Professore di business e politica pubblica alla Duke University, in passato è stato coordinatore del CHIPS Act sotto Biden, e capo economista del Dipartimento del Commercio USA.
Il dato chiave: secondo Chatterji, serviranno ancora 18-24 mesi perché l’impatto reale dell’AI sul lavoro si veda nelle statistiche ufficiali sulla produttività. Nel frattempo, il cambiamento è già in corso nelle mansioni quotidiane dei singoli lavoratori.
