C’è un’incongruenza al centro della narrativa sull’intelligenza artificiale che nessuno sembra trovare particolarmente interessante da discutere. Probabilmente perché smontarla richiederebbe di ammettere cose scomode, e il settore Tech ha già abbastanza problemi di autostima.
Da una parte titoli da fine del mondo. L’AI sostituirà sviluppatori, designer, analisti, copywriter, consulenti legali, professionisti della comunicazione. Automatizzerà processi, comprimerà team, trasformerà radicalmente il lavoro intellettuale come lo conosciamo. Lo dicono i CEO, lo dicono i paper, lo dicono i fondi di investimento che ci hanno messo dentro decine di miliardi con la faccia di chi ha appena scoperto il fuoco.
Dall’altra parte, abbonamenti da venti euro al mese.
Capite che le due cose non stanno insieme. Non è una questione di ottimismo o pessimismo tecnologico. È aritmetica. Quella elementare, la prima che si insegna.
Se uno strumento è davvero in grado di sostituire o comprimere in modo significativo il lavoro professionale qualificato, venderlo al prezzo di Netflix è o un atto di generosità filantropica senza precedenti nella storia del capitalismo oppure è qualcosa di molto più interessante: una scelta strategica travestita da democratizzazione. E le aziende tech, di solito, non sono note per la filantropia.
Il problema del prezzo che non torna
Facciamo un ragionamento molto semplice, senza scomodare l’economia comportamentale né i guru di LinkedIn.
Uno sviluppatore usa l’AI per scrivere codice, fare debugging, documentare funzioni, generare test. Un analista la usa per sintetizzare documenti, produrre draft di report, fare ricerche veloci. Un project manager la usa per trasformare riunioni caotiche in qualcosa di vagamente leggibile, scrivere specifiche, organizzare roadmap. Un legale la usa per ricerche preliminari, confronto di clausole, individuazione di criticità contrattuali.
Se lo strumento funziona, anche solo moderatamente, è difficile non recuperare qualche ora di lavoro al mese (o addirittura qualche giornata). E il lavoro professionale qualificato, lo ricordiamo a chi avesse dimenticato, costa.
Un professionista medio costa a un’azienda tra i trenta/quaranta e i sessanta euro l’ora, considerando stipendio lordo, tasse, contributi, ferie, permessi, malattie, overhead e tutto il resto. Recuperare già solo tre ore di lavoro efficace in un mese significa un valore di almeno 100€ euro abbondanti, figuriamoci se si recuperano due o tre giornate al mese. Con abbonamento da venti euro. Parliamo di margini di profitto che farebbero invidia a certi ricarichi dell’aperitivo milanese.
La differenza di ordine di grandezza tra prezzo pagato e valore generato non ha precedenti nella storia degli strumenti professionali. I software di settore, le licenze enterprise, le piattaforme di analytics costano migliaia di euro l’anno proprio perché il mercato si aspetta un ritorno proporzionale. L’AI invece viene venduta come se fosse un’app per ascoltare podcast. Con la differenza che il podcast non promette di rimpiazzare il tuo collega.
Il dumping cognitivo
Quello che sta succedendo ha un nome preciso, anche se nessuno lo usa volentieri in questo contesto: dumping.
In economia il dumping è la pratica di vendere qualcosa a un prezzo artificialmente basso rispetto al valore reale, con l’obiettivo di conquistare il mercato, eliminare la concorrenza o creare dipendenza prima di riallineare i prezzi. Lo fanno i paesi con le merci industriali, lo fanno le piattaforme digitali con i dati, lo stanno facendo le aziende di AI con il lavoro cognitivo. Con la differenza che qui nessuno protesta in sede WTO.
Uno strumento che potenzialmente comprime o sostituisce parti significative di lavoro intellettuale umano viene venduto a un prezzo che è letteralmente un rumore di fondo rispetto al valore economico che genera. E questo crea un cortocircuito molto preciso nel modo in cui le organizzazioni ragionano sui costi.
Se con venti euro al mese posso aumentare la produttività di un team, diventa improvvisamente molto facile giustificare certi ragionamenti. Non serve assumere un’altra persona per quel task. Quel progetto lo gestiamo internamente. Il budget per quella funzione si può ridurre. Non perché l’AI sia sempre migliore di un professionista umano, ma perché è strutturalmente incomparabile sul piano economico. Non stai confrontando due opzioni equivalenti. Stai confrontando un costo fisso con una variabile che tende a zero. E indovina quale vince nella slide del CFO?
Spotify non ha mai promesso di rimpiazzare i musicisti
C’è un paragone che vale la pena fare perché illumina bene il problema, e perché si può spiegare anche a chi non mastica economia.
Spotify costa dieci euro al mese. Netflix tredici. Questi servizi danno accesso a quantità immense di contenuti, ma non promettono di sostituire professionalità umane. Non ti vendono l’idea che con Spotify non avrai più bisogno di un art director musicale. Non ti propongono Netflix come alternativa a un team di sceneggiatori. Sarebbe considerato, giustamente, delirio.
ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot invece sì. Apertamente e con orgoglio, con slide patinate e case study costruiti apposta per mostrare che un team di cinque persone ora fa il lavoro di dieci. E costano meno di Spotify. Qualche piano base costa meno di un cappuccino e una brioche al giorno, con più arroganza però.
Questo è il punto di frizione che andrebbe discusso molto più seriamente di quanto si faccia. Non si tratta di essere luddisti o di avere paura dell’automazione. Si tratta di riconoscere che c’è qualcosa di strutturalmente anomalo in un mercato dove lo strumento che promette di ridefinire il valore del lavoro intellettuale viene prezzato come un servizio di intrattenimento. Con le stesse email di benvenuto, lo stesso trial gratuito, lo stesso flusso di onboarding. Come se stessimo scaricando una nuova serie, non adottando infrastruttura produttiva.
Quanto dovrebbe costare davvero
Se si toglie tutta la narrativa da keynote e si ragiona con i piedi per terra, il prezzo coerente con il valore promesso dovrebbe essere “leggermente” più alto di quello attuale. Anche senza fare i precisini con il foglio Excel.
Le aziende già pagano licenze software da migliaia di euro l’anno per strumenti molto meno impattanti. I CRM enterprise, le piattaforme di analytics, i software di gestione documentale non vengono regalati. Nessuno si aspetta di comprare Salesforce al prezzo di un abbonamento in palestra. Eppure per l’AI, che teoricamente vale di più, l’asticella psicologica si è fermata alla categoria “app del telefono”.
Il prezzo attuale ha una logica precisa, ma non è quella che viene raccontata. È un prezzo di penetrazione. Serve ad abituare il maggior numero possibile di persone e organizzazioni a dipendere da questi strumenti prima che il mercato si stabilizzi. È la stessa strategia usata da ogni piattaforma digitale che ha scelto la scala prima della marginalità. OpenAI ha bruciato miliardi l’anno per anni. Anthropic anche. Google ha potuto permettersi di sussidiare i propri modelli con i ricavi di tutto il resto. Questo non è il prezzo sostenibile di questi strumenti. È il prezzo di lancio.
La differenza, come sanno bene i clienti dei supermercati, è che le promozioni prima o poi finiscono.
La democratizzazione che non è uguale per tutti
A questo punto arriva sempre la stessa risposta, con la stessa sicurezza di chi ha appena letto un thread su X: abbassare i prezzi democratizza l’accesso alla tecnologia. Tutti possono usare l’AI, non solo le grandi aziende.
Vero. Ma fino a un certo punto.
Perché la vera frattura non è tra chi ha accesso e chi no. È tra i livelli di accesso. I modelli più potenti, con più contesto, capacità di ragionamento più sofisticata, integrazione con strumenti esterni e meno limitazioni operative stanno sistematicamente nei piani più costosi o nelle licenze enterprise. Il modello gratuito e quello da cento dollari al mese che usano le grandi aziende non sono la stessa cosa. Non nel modo che conta davvero, cioè nel momento in cui devi fare il lavoro.
È una dinamica già vista con Internet. Accesso universale sulla carta, ma velocità di connessione, qualità dell’infrastruttura e possibilità reali di utilizzo profondamente diverse nella pratica. Solo che qui la differenza non riguarda quanto tempo ci vuole a caricare una pagina. Riguarda la qualità del ragionamento assistito. La distanza tra chi lavora con modelli di frontiera e chi lavora con versioni ridotte, ottimizzate per il contenimento dei costi, non è trascurabile. È la differenza tra avere un assistente competente e avere qualcuno che fa del suo meglio.
Nei prossimi anni potrebbe consolidarsi un divario professionale nuovo: non più solo tra chi conosce la tecnologia e chi no, ma tra chi lavora con intelligenza aumentata di qualità e chi lavora con le versioni economiche della stessa. Due professionisti con competenze equivalenti, rendimenti molto diversi. Non per merito, non per impegno. Per budget.
Quello che succede quando la promozione finisce
Prima o poi questa fase finirà. Il mercato dell’AI non può rimanere in dumping strutturale all’infinito, e chi ha finanziato questi miliardi prima o poi inizierà a battere cassa e a fare domande imbarazzanti sulla marginalità.
Quando i prezzi si riallineeranno al valore reale, molte organizzazioni scopriranno di aver costruito processi, ridotto headcount e fissato aspettative di produttività usando come riferimento un prezzo promozionale. Quella non sarà una conversazione piacevole.
La domanda che andrebbe posta adesso, con molta più urgenza di quanto si faccia, è questa: chi sta negoziando il valore del lavoro cognitivo umano in relazione all’AI, oggi, sta usando il prezzo di lancio o il prezzo che potrà avere in futuro come punto di riferimento?
La risposta, quasi sempre, è il primo.
E questo è il vero problema. Non l’automazione in sé. Non il fatto che l’AI migliori, che è inevitabile e in buona parte positivo. Ma il fatto che stiamo ridefinendo il costo del lavoro intellettuale usando come benchmark uno strumento venduto in offerta lancio. Come se qualcuno decidesse il valore delle case di un quartiere basandosi sui prezzi di un’asta fallimentare. Il mercato poi si corregge. Il danno fatto nel frattempo, un po’ meno.
ChatGPT e Claude (come tutti gli altri) non sono il futuro del lavoro venduto a prezzo di app. Sono un asset produttivo enorme in fase di acquisizione utenti. E come tutte le acquisizioni, prima o poi finiscono.
Solo che a quel punto i prezzi del lavoro umano saranno già stati negoziati al ribasso usando il benchmark sbagliato.
E rinegoziare al rialzo, come sa chiunque abbia mai provato a farlo, è tutta un’altra storia.
