Quando ho letto per la prima volta il tweet che annunciava la sostituzione del 90% del team di supporto con un chatbot intelligente ho provato quella specie di vertigine che non è né entusiasmo né panico. È un sentimento ibrido. Succede quando qualcosa sembra efficiente ma anche, in qualche modo, irrimediabilmente freddo. Quel tweet veniva da Suumit Shah, fondatore di Dukaan. Il messaggio numerico era semplice: tempi di risposta quasi istantanei. Costi di supporto ridotti in modo drastico. Ma sotto quei numeri c’era altro: una trasformazione culturale e psicologica che nessuna dashboard poteva catturare del tutto.
Non era solo questione di conti
La narrativa dominante ha subito preso la strada del confronto finanziario. Leggendo le cifre la maggior parte delle persone vede solo bilanci e margini. Io invece vedo una domanda più scomoda: cosa accade alla relazione tra un’azienda e le persone che ne costituiscono il tessuto sociale quando si rimpicciolisce di colpo? La sostituzione del 90% del suo staff con l’AI non ha prodotto soltanto un taglio dei costi. Ha cambiato la voce con cui l’azienda parla ai suoi clienti, ha riassetto ruoli, ha spostato aspettative e ha creato nuove fragilità, alcune sottili e puzzolenti come olio bruciato in cucina.
La sorpresa che non compariva nelle slide
Dopo i cambiamenti, Shah ha raccontato miglioramenti drastici nelle metriche di supporto. Ma quello che è emerso poco dopo non era misurabile in tempi di risoluzione: una minor tolleranza degli utenti verso risposte standard che sembravano plausibili ma imprecise in casi complessi, e una nuova pressione su team ristretti chiamati a intervenire solo quando l’AI falliva. Era come se l’algoritmo avesse creato una nuova specie di lavoro invisibile e più stressante.
AI and related technologies have already achieved superhuman performance in many areas, and there is little doubt that their capabilities will improve probably very significantly by 2030. But like all technologies AI and machine learning are tools. Collectively we will have more choices not fewer. I am a mindful optimist. Erik Brynjolfsson Director MIT Initiative on the Digital Economy.
La citazione di Erik Brynjolfsson aiuta a mettere un confine teorico: l’AI è uno strumento potentissimo che espande possibilità. Ma l’implementazione pratica, come racconta il caso Dukaan, genera zone d’ombra. Non tutte le scelte per la produttività risultano improvvisamente umane.
Reazioni sociali ed etiche
La reazione pubblica è stata feroce e in parte prevedibile. Denunce di arroganza, preoccupazione per i posti di lavoro, rabbia di professionisti esclusi. Alcuni commentatori hanno parlato di opportunità: ricollocazione verso ruoli più creativi o strategici. Io non sono così certo. La transizione richiede infrastrutture — formazione efficiente, tempo, supporto psicologico — che non emergono per decreto. Spostare persone da compiti ripetitivi a ruoli complessi non è un semplice cambio di etichetta. È un progetto di lungo termine, costoso e politicamente ostico.
Effetti secondari sul prodotto
Un aspetto che pochi sottolineano è l’impatto sul prodotto stesso. Quando una azienda riduce drasticamente la voce umana nel customer support perde anche retroazioni informali: sfumature, reclami ricorrenti che non compaiono nei log, segnali di attrito nascosti. Quelle conversazioni casuali con gli utenti servivano spesso da microfocus group non strutturati. L’AI resta bravissima con pattern noti ma fatica a captare ciò che non è ancora pattern. Così l’azienda guadagna velocità ma smette di percepire alcuni segnali deboli del mercato.
La mia opinione? Non è una semplice scelta binaria tra tecnologia e persone. È una scelta politica. Chi decide quale lavoro è considerato ‘automatable’ definisce il valore sociale. A volte il risparmio appare come unico orizzonte, ma la sostenibilità a lungo termine richiede un piano che consideri dignità, senso e apprendistato.
Il nuovo lavoro invisibile
Dopo l’integrazione dell’AI, il lavoro che resta tende a essere più intermittente, concentrato e nervoso. Le poche persone rimaste diventano risolutori di crisi, specialisti che compaiono solo quando l’algoritmo non sa come procedere. Questo crea una dinamica perversa: meno pratica quotidiana su compiti base, ma maggiore responsabilità quando si tratta di casi difficili. In pratica si amplifica lo stress mentre si riduce la routine che permette di migliorare gradualmente.
Un modello che replica disuguaglianze
Questa riorganizzazione non è neutra. Le persone con reti solide, capitale culturale e accesso alla formazione possono riqualificarsi. Altri no. Il risultato è una biforcazione: chi è pronto a usare l’AI come leva vede aperture interessanti, chi non lo è rischia di restare intrappolato. È un problema sistemico, non solo di HR. E a mio avviso le aziende che celebrano la pura efficienza senza piani sociali stanno prendendo una scorciatoia morale.
Perché raccontarlo sulla nostra tavola
Io scrivo di nutrizione e psicologia applicata al quotidiano. Eppure questa storia mi interessa perché parla di abitudini e di come gestiamo il cambiamento. Sostituire il 90% del suo staff con l’AI non è solo un caso aziendale: è un cambiamento che riverbera anche sul bisogno umano di essere riconosciuti nel lavoro. Passiamo tanto tempo a cercare di mangiare bene e a mantenere relazioni sane, ma trascuriamo l’alimentazione psicologica che riceviamo dal lavoro quotidiano. Quando quella fonte si altera bruscamente emergono conseguenze non previste: stress, perdita di competenze pratiche, e un senso di vuoto che non è misurabile in KPI.
Non sto dicendo che l’AI sia cattiva. Non è nemmeno la soluzione universale. Sto dicendo che la rapidità dell’adozione senza pensare i passaggi sociali crea vuoti che si riempiono in modi imprevedibili. Alcuni vuoti si riempiono con innovazione genuina; altri con forme di controllo più sottili e meno visibili.
Conclusione aperta
Il caso di Dukaan è una cartina di tornasole. Ci mostra che la sostituzione massiccia con strumenti automatici può migliorare metriche quantitative ma allo stesso tempo insinuare problemi qualitativi nel tessuto aziendale e sociale. Non esiste una risposta semplice. Ciò che serve è più coraggio politico che tecnologico: investire in percorsi di transizione, in formazione reale e non simbolica, e ripensare la relazione tra efficienza e valore umano. Il resto — i risparmi, le slide di successo, i tweet entusiasti — sono lettere di un alfabeto parziale.
Se siete imprenditori leggete questo come una sfida. Se siete lavoratori, guardatelo come un promemoria che il futuro del lavoro non vi viene regalato: va negoziato. E se siete lettori che amano i pranzi fatti in casa e le discussioni vere, pensate a quante conversazioni che oggi avvengono davanti a una tazza di caffè potrebbero sparire se il lavoro perde la sua voce umana. La questione resta aperta, e non credo che finirà con un algoritmo che vince su tutto.
| Aspetto | Cosa è cambiato |
|---|---|
| Tempi di risposta | Ridotti drasticamente con AI |
| Costi operativi | Tagli sostanziali |
| Qualità del feedback | Perdita di segnali deboli e nuance |
| Carico emotivo | Aumentato per i pochi specialisti rimasti |
| Disuguaglianza | Tendenza a amplificare divari tra chi può riqualificarsi e chi no |
FAQ
Che cosa significa in pratica sostituire il 90% del personale con AI?
Significa che molte attività ripetitive e prevedibili vengono automatizzate con sistemi conversazionali o processi decisionali basati su modelli. Rimangono persone per casi complessi e per il monitoraggio. Questa scelta riduce carichi e costi ma sposta sforzi su nuovi tipi di attività spesso meno visibili e più frammentarie.
Le imprese che decidono una mossa del genere guadagnano sempre nel lungo termine?
Non esiste una regola universale. Alcune aziende registrano guadagni immediati e sostenuti. Altre perdono capacità di innovazione e percezione del mercato. Il fattore critico è come viene gestita la transizione: con piani di riqualificazione e attenzione sociale oppure come semplice taglio dei costi.
Che effetti ha sui clienti l’aumento dell’uso di chatbot avanzati?
Per risposte standard la soddisfazione può aumentare. Tuttavia nei casi ambigui o emotivamente sensibili i clienti spesso percepiscono una distanza maggiore. La mancanza di empatia e di risposte non standard può generare frustrazione che non sempre si traduce in metriche immediatamente visibili.
Chi dovrebbe essere responsabile della formazione per la transizione?
Idealmente la responsabilità è condivisa tra imprese istituzioni educative e policy pubbliche. Le aziende hanno un ruolo operativo, la formazione deve essere pratica e continuativa, mentre le istituzioni devono assistere creando infrastrutture accessibili. Nella pratica questa cooperazione è spesso carente.
La tecnologia elimina inevitabilmente posti di lavoro?
La tecnologia cambia la natura del lavoro più che eliminarlo in modo uniforme. Alcune professioni scompaiono mentre altre emergono. L’incertezza riguarda chi ha accesso agli strumenti per adattarsi e chi no. Le società che curano questa transizione vedranno un adattamento più morbido.
