Due voci da ascoltare
Lo scienziato cognitivo Gary Marcus, professore emerito della New York University, lo chiama il problema del ricambio. In un’intervista con Gustavo Entrala a novembre 2026 lo spiegava così:
«Mi preoccupa meno se i giovani troveranno lavoro che il problema del ricambio. Assumiamo meno programmatori junior, ma abbiamo ancora bisogno dei senior per sistemare ciò che questi sistemi rompono. E non stiamo formando i senior del futuro.»
L’ingegnere e divulgatore Javier Ideami, nel podcast «Tengo un Plan», indica la stessa crepa da un’altra prospettiva. I compiti tipici di un junior sono ripetitivi, basati sul riconoscimento di schemi, proprio ciò che l’IA fa meglio. Il suo consiglio ai giovani: allenare ciò che la macchina non domina ancora.
«Esercitate sempre di più il pensiero lento e la profondità. È questo che vi salverà. I junior di oggi sono i dirigenti di domani: se li riduciamo, dove si formeranno?»
Citazioni adattate e tradotte dalla trascrizione delle due interviste.
Cosa dicono i dati
Ad agosto 2025 un gruppo di Stanford guidato da Erik Brynjolfsson ha analizzato i dati delle buste paga del maggiore fornitore statunitense. Da quando l’IA generativa si è diffusa, l’occupazione dei lavoratori tra 22 e 25 anni nelle professioni più esposte all’IA è calata del 13 % in termini relativi. Nelle stesse professioni, l’occupazione dei lavoratori più esperti è rimasta stabile o è cresciuta. Il calo si concentra dove l’IA sostituisce compiti, non dove li integra.
Il fondo di venture capital SignalFire arriva a una conclusione simile nel settore tecnologico: nel 2024 i neolaureati sono stati solo il 7 % delle assunzioni delle 15 maggiori aziende tecnologiche, il 25 % in meno rispetto al 2023 e meno della metà del livello del 2019.
All’IESE, l’economista Enrique Ide dà un nome al meccanismo. Il junior impara lavorando accanto agli esperti, e quella conoscenza pratica non si trova in nessun manuale. Se l’automazione gli toglie quel lavoro, impara meno, diventa un mentore peggiore e la trasmissione delle buone pratiche tra generazioni rallenta. Secondo la sua analisi, ciò che si vede finora con l’IA generativa somiglia più a uno spostamento dei junior che a esperti più produttivi.
Sono dati statunitensi e del settore tecnologico. Per la Spagna non abbiamo ancora trovato serie comparabili pubblicate, ma la tendenza merita attenzione.
Imparare a pensare, non solo a delegare
L’altra faccia del problema è come si usa l’IA. Uno studio di Michael Gerlich su 666 persone, pubblicato nel 2025 sulla rivista Societies, ha rilevato che chi delega di più all’IA ottiene punteggi più bassi nel pensiero critico. I 17-25enni erano quelli che delegavano di più. È una correlazione e non dimostra la causa, ma va nella stessa direzione.
Uno studio di Microsoft Research e Carnegie Mellon su 319 professionisti, presentato a CHI 2025, aggiunge una sfumatura: più ci si fida dell’IA, meno si controlla ciò che produce; più ci si fida del proprio giudizio, più si riflette.
L’IA non sostituisce il giudizio: lo richiede. E il giudizio si forma con la pratica, gli errori e qualcuno che corregge.
Cosa facciamo in Caelum
Per questo collaboriamo con università, politecnici e istituti di formazione professionale: tirocini, tesi e sfide di IA su progetti reali, Preluma e CBLX. Gli studenti lavorano con l’IA, ma imparano anche a verificare ciò che produce. In Preluma, per esempio, ogni dato viene confrontato con la sua fonte ufficiale prima di arrivare a un cliente, e chi inizia impara a fare questo controllo accanto a qualcuno con esperienza.
Dare opportunità ai junior non è solo responsabilità sociale. È assicurarsi che tra dieci anni ci siano professionisti capaci di guidare l’IA.
Fonti
- Gary Marcus, intervista nel podcast di Gustavo Entrala (YouTube), novembre 2026
- Javier Ideami, intervista nel podcast «Tengo un Plan» (YouTube), 2026
- Brynjolfsson, Chandar e Chen, «Canaries in the Coal Mine?», Stanford (SIEPR), agosto 2025
- SignalFire, «State of Tech Talent Report 2025», 20 maggio 2025
- Enrique Ide (IESE), «Automation, AI, and the Intergenerational Transmission of Knowledge», arXiv, 2026
- Michael Gerlich, «AI Tools in Society», rivista Societies, gennaio 2025
- Lee e altri (Microsoft Research e Carnegie Mellon), CHI 2025