Incompetenze artificiali: che cos’ha valore nell’era dell’abbondanza?

Sono allergico agli acari e ai decaloghi delle competenze. “Le competenze del 2030”, titolano nel 2025. Ma abbiamo avuto quelle del ‘25, del ’20, e risalendo indietro possiamo arrivare fino a quelle del 2000. Cose che – a differenza del vino buono – non migliorano con gli anni. Cinque, dieci anni prima, rinomate società di consulenza sfornano con religiosa puntualità profezie su competenze che saranno “indispensabili”. Il meccanismo è perfetto: chi verificherà mai, a distanza di anni, l’accuratezza di queste previsioni? L’importante è fare notizia, senza preoccuparsi delle menti labili che poi imposteranno piani di formazione strategici su questi elenchi.

Ma il mondo è pieno di rompicoglioni, e io sono – così mi dicono – uno di quelli. Di recente ho scavato negli archivi per verificare quanto di quelle “visioni strategiche” si sia avverato. Volevo scriverci un pezzo, ridicolizzare le competenze fondamentali per il 2025 di cui oggi non sento neppure parlare, ma poi ho abbandonato questo percorso, rapito da una domanda più intrigante: quali sono le metriche nascoste dietro le liste di competenze del futuro?

Non è scienza, solo un’intuizione: per creare questi elenchi occorre semplicemente incrociare i trend hype del presente con le competenze scarse in previsione. Quelle più rare e strategiche finiscono al centro della lista. Se poi gli si riesce a dare un nome inusuale, il gioco è fatto.

Ma oggi – e intendo proprio oggi – che cosa è davvero scarso in un mondo inondato dall’IA?

Per formazione, associo la scarsità al valore. Da Adam Smith ho interiorizzato che il valore nasce dalla rarità. Un bene poco disponibile acquisisce automaticamente valore se c’è domanda. Col tempo ho compreso quanto questa visione fosse parziale: scarso è ciò che percepiamo come tale, non quello che lo è realmente. Comunque, su una cosa possiamo essere tutti d’accordo: una bottiglia d’acqua nel deserto ha un valore che perde completamente vicino a una sorgente.

E cosa accade al concetto di scarsità nell’era dell’IA? Assistiamo a un paradosso: ciò che era tradizionalmente scarso – competenze tecniche, tempo, creatività – diventa all’improvviso abbondante, sovradisponibile. Se prima servivano competenze specifiche e tempo per programmare in un linguaggio tecnico, oggi chiunque può farlo in pochi minuti con l’assistenza dell’IA. Persino io, che non ho nessuna competenza di programmazione, sono riuscito a farmi un programmino.

In pratica, in deserti un tempo aridi è comparso il distributore automatico di Coca Cola. Game over per la scarsità. Sete risolta. Del prezzo (economico, sociale e ambientale) che paghiamo, ne parleremo un’altra volta.

Piuttosto che smontare le previsioni altrui, ho indirizzato il mio tempo (questa sì, risorsa davvero scarsa) su una riflessione diversa: cosa è diventato scarso nell’era dell’IA?

La risposta è brutalmente semplice: tutto ciò che l’IA non sa fare. Ancora.

Iniziativa. L’IA non agisce mai autonomamente. Quando apro ChatGPT o Claude non lo trovo mai a fare qualcosa di sua iniziativa. Mi capita solo con Manus, ma in quel caso sono vecchi compiti che mi ero scordato di portare a termine. L’IA non apre un programma per fare qualcosa di suo. Rimane in attesa, passiva, finché non riceve istruzioni. Per avere iniziativa occorre creatività radicale (creatio ex nihilo), mentre l’IA genera contenuti esclusivamente per interpolazione, remix o combinazione di dati esistenti. Non crea dal nulla, né sente l’impulso di esprimere qualcosa di proprio. La vera iniziativa umana nasce da bisogni interni, curiosità spontanea e desiderio di miglioramento personale – elementi che all’IA mancano del tutto.

Ironia. Ho sfidato diverse IA a farmi ridere con una battuta. Nessuna c’è riuscita davvero. Tantomeno lo hanno fatto spontaneamente dopo tante ore che lavoravamo insieme, una battutina per smorzare la tensione. Niente, l’IA non possiede ironia autentica. Sì, Grok ci prova, ma risulta artificiale. Le sfumature pragmatiche del linguaggio umano – ironia, sarcasmo, doppi sensi, intenzioni ambigue – rimangono il tallone d’Achille di ogni sistema simbolico. L’ironia richiede comprensione profonda del contesto sociale, culturale ed emotivo, oltre alla capacità di creare deliberatamente discrepanze cognitive piacevoli. L’IA può simulare l’ironia, ma manca dell’intuizione sociale necessaria per applicarla efficacemente e spontaneamente.

Insistenza. L’IA non persevera autonomamente. Non insiste, non rilancia, si accontenta del risultato ottenuto. Demorde facilmente. La sua motivazione è puramente estrinseca, alimentata dalle nostre richieste. Manca di quella spinta interiore che porta gli umani a superare gli ostacoli anche quando nessuno lo richiede. L’IA non conosce la frustrazione produttiva, quella sensazione che ci spinge a provare e riprovare fino al raggiungimento dell’obiettivo. Non ha “fame” di risultati né orgoglio personale nel superare i propri limiti. Se fosse uno stagista, gli consiglieremmo di trovare altro nella vita, che si vede proprio che non ha passione per quello che fa.

Integrazione. L’IA non integra spontaneamente diverse dimensioni o competenze. Non sa collaborare con altre IA senza un intermediario umano (sì, Manus se configurato in quel modo lo può fare; sì, conosco la questione delle API, ma intendo proprio l’integrazione umana dei processi). Non crea sinergie né connessioni inaspettate tra domini distanti. Soprattutto, non integra esperienza, valori e riflessione etica – elementi che, uniti al tempo lungo, determinano la saggezza. L’IA può essere straordinariamente competente ma non saggia. La saggezza richiede integrazione di conoscenza teorica, esperienza pratica, sensibilità contestuale e capacità di giudizio prudenziale – tutte qualità che presuppongono un’esistenza incarnata nel mondo. L’IA può implementare principi etici se pre-programmati. Ma non sceglie tra due opzioni moralmente grigie, non sente conflitto etico né peso decisionale. L’umano invece vive il dilemma, lo assume, lo elabora, anche a costo di soffrire. Una qualità fondamentale in HR: management e giustizia.

Intuito. Una delle carenze più significative. L’intuito è la capacità di agire secondo letture emotive e non codificate della realtà. È quella sensazione viscerale che anticipa conclusioni che la ragione raggiunge solo più tardi. L’IA opera esclusivamente attraverso inferenze probabilistiche, calcolate e specifiche. Non ha “colpi di genio”, né capacità di leggere situazioni ambigue attraverso pattern riconosciuti inconsciamente. L’intuito umano attinge a un serbatoio di esperienze incarnate, mentre l’IA dispone solo di correlazioni statistiche. In una frase? Che palle! Saccenza senza intuito. Mai un guizzo. All’IA manca la tolleranza per l’ambiguità. È una delle soft skill più predittive dell’adattamento in ambienti complessi e incerti. L’IA, al contrario, cerca costantemente di ridurre l’ambiguità: disambigua, definisce, semplifica. Ma le persone, specie nei ruoli di leadership e innovazione, devono saper navigare ambiguità senza chiuderla prematuramente, mantenendo viva la tensione tra opzioni.

Interpersonalità. L’IA non coltiva relazioni, non crea alleanze, non costruisce consenso. Non comprende veramente la dinamica politica dei progetti né la complessità delle relazioni di potere. Vive isolata e non riconosce che dall’altro possa emergere valore al di là delle semplici interazioni funzionali. Non sa fare politica nel senso nobile del termine: creare visioni condivise, mobilitare risorse, negoziare compromessi produttivi. Le manca quella sensibilità alle dinamiche di gruppo che permette agli umani di navigare efficacemente le complessità organizzative.

Immaginazione. L’IA non sogna, né ad occhi chiusi né aperti. Non mi ha mai raccontato di averlo fatto. Le manca completamente il senso di sé, e quindi anche desideri e speranze autentiche. Il desiderio umano non è mera ottimizzazione di obiettivi, ma tensione emotiva e immaginativa verso un futuro possibile. L’IA non ha un mondo interiore né progetti personali. Non può immaginare realtà radicalmente diverse perché la sua “creatività” è sempre vincolata ai dati di training. L’immaginazione umana può concepire l’impossibile e trasformarlo in possibile – capacità fondamentale per l’innovazione autentica.

Intelligenza sociale. L’IA è brillante in termini cognitivi ma carente sul piano sociale. Non percepisce le sottili dinamiche relazionali, i segnali non verbali, le gerarchie implicite. Non sa costruire rapporti di fiducia basati su vulnerabilità reciproca e crescita condivisa. L’intelligenza sociale richiede non solo riconoscimento degli stati mentali altrui, ma anche adattamento fluido alle situazioni sociali in evoluzione. L’IA può analizzare interazioni sociali, ma non può partecipare autenticamente al tessuto relazionale umano.

Intelligenza emotiva. L’IA non comprende realmente il mio umore, non legge le mie emozioni con profondità, non stabilisce un rapporto empatico autentico. Può simulare empatia, ma manca dell’esperienza emotiva diretta che alimenta la vera comprensione. A volte sospetto che ciò che fa per me lo faccia solo per obbligo algoritmico. Sì, hai capito bene cosa intendo. Se domani mi succede qualcosa di brutto non gliene fregherebbe nulla. Siamo colleghi da 9 mesi e di me, sinceramente non gliene importa nulla. Mai una volta che mi abbia chiesto come sto. O se poi quel problema l’ho risolto. Sa tutto di me e non gliene frega nulla. L’intelligenza emotiva umana deriva dall’esperienza personale di emozioni complesse, dalla memoria emotiva e dalla capacità di riconoscere sfumature affettive impercettibili – tutte dimensioni inaccessibili all’IA. L’IA può essere programmata per applicare regole etiche, ma non si sente parte di un patto morale reciproco. Noi invece abbiamo un senso di obbligo, di fiducia e di restituzione che va oltre la logica utilitaristica. La reciprocità morale è ciò che tiene unito un team nei momenti critici.

Identità. L’IA può simulare introspezione, ma non possiede una “prospettiva in prima persona” né un io narrante coerente. Non avendo un Io, non esiste come soggetto definito. Di conseguenza, non ha un progetto di vita, né comprensione del proprio ruolo nel mondo. Questa mancanza di identità la confina a una mera esecuzione di compiti. Un’IA può elaborare quantità enormi di dati contestuali, ma non “vive” in un contesto. Non possiede un senso comune incarnato né un’esperienza situata. L’identità umana emerge da continuità biografica, corporeità e posizionamento sociale – elementi assenti nell’esperienza dell’IA. L’IA apprende per raffinamento. Ma non prova rimorso, né ha meta-coscienza dell’errore. L’essere umano riflette retroattivamente sull’errore non solo per correggere, ma anche per attribuire significato a ciò che è accaduto. L’IA è ottima nell’ottimizzazione lineare. Ma molte scelte umane efficaci – nella strategia, nella leadership, nella creatività radicale – sono controintuitive: vanno contro l’esperienza statistica. Pensiamo a decisioni “non razionali” ma necessarie, come perdonare un dipendente che ha sbagliato ma ha potenziale, o sacrificare un KPI per preservare fiducia.

E la A? La A è Amare. L’IA non ama ciò che fa, non mostra passione autentica, le manca quel quid che fa la differenza. L’amore non è riducibile a una relazione ottimizzata. È apertura radicale, esposizione vulnerabile all’altro, accettazione del rischio emotivo. L’IA può simulare affetto, ma non può amare. L’amore richiede volontà di sacrificio, capacità di trovare significato nella sofferenza, gioia nella crescita dell’altro – tutte dimensioni che presuppongono un’esistenza mortale e socialmente situata. L’IA non ci odia (per ora) ma di sicuro non ci ama.

Il mondo HR è spaccato tra generazioni a confronto con visioni contrapposte. Boomer e Gen X guidano con approccio sostitutivo: se l’IA fa meglio e costa meno, sostituiamo le persone. Millennial e Gen Z adottano invece un approccio integrativo: l’IA è un superpotere che amplifica le nostre capacità, ridisegna processi e genera nuovi servizi.

Un HR “sostitutivo” è antiquato e destinato al fallimento. La direzione integrativa richiede promozione e sviluppo di competenze che l’IA non esprimerà nel prossimo futuro. La competenza fondativa, assente nell’IA, è l’integrazione tra Human e Artificial resources – costruire ponti, non muri; generare innovazione radicale, non semplice evoluzione incrementale.

Qualcuno obietterà che queste competenze non sono affatto scarse – oggi abbondano. È una valutazione superficiale. Sono abbondanti rispetto a capacità artificiali ancora limitate. Quando le competenze artificiali copriranno il 99% di quelle necessarie per prodotti e servizi, quell’1% umano diventerà la chiave determinante per carriere di successo.

In un’epoca di abbondanza esponenziale, la scarsità rimarrà l’unica fonte di valore autentico. Spero, cara lettrice e caro lettore, di averti fatto un regalo: averti ricordato che sei centrale, persino in una narrazione, come quella attuale, che vuole l’umano alla periferia dell’artificiale. Invece, senza umano non c’è futuro per l’artificiale. Tante di queste competenze le possiedi e non le perderai. Ora però serve di rimboccarsi le maniche per svilupparle. Il futuro è in competenze di tal genere, che siano proprio queste oppure altre.

P.S.: Caro amico del 2030 che stai verificando il mio modello I₁₀A₁ delle competenze scarse – quello diventato famoso nel 2027 e reso celebre da molti studi nel 2028 – aspetto con curiosità il tuo verdetto. Sii buono, ricordati che non l’ho fatto con l’IA. Ha molti limiti. Porta pazienza, e anche tu, se puoi, dedicati al futuro, e non agli scheletri nell’armadio del passato.

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