

Il futuro del lavoro è arrivato, e la realtà è molto più complessa e sfumata di quanto suggeriscano i titoli sensazionalistici. Tra allarmismi ingiustificati e iperboli tecnologiche, questo libro offre una guida strategica, basata sui dati e profondamente ancorata alla scienza, per navigare la rivoluzione portata dall'Intelligenza Artificiale Generativa, concentrandosi sul vero fattore critico: la persona e le sue competenze.
Il volume inizia smontando il panico tecnologico attraverso un'analisi storica rigorosa, confrontando la retorica attuale con le crisi occupazionali generate dalle precedenti rivoluzioni industriali. Dati statistici ed economici (da OECD, McKinsey e World Economic Forum) dimostrano in modo inequivocabile che il vero rischio non è l'automazione in sé, ma lo skill mismatch: la crescente distanza tra le competenze attuali della forza lavoro e quelle richieste dal nuovo ecosistema digitale. L'autore sposta il focus del dibattito, chiarendo che non sono i "posti" di lavoro a sparire, quanto i "compiti" a essere potenziati o sostituiti dagli algoritmi, liberando l'umano per funzioni a maggior valore aggiunto.
Una Roadmap per l'Adozione Strategica e Responsabile:
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Capire l'Algoritmo: Il libro dedica sezioni chiare alla comprensione tecnica, ma accessibile, di cosa fa e cosa non fa l'IA (LLM, architetture Transformer, RAG). Questa conoscenza è la base per distinguere tra potenziale reale e fantascienza, permettendo al lettore di valutare in modo critico gli strumenti che sta adottando.
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L'Algoritmo del Capitale Umano: Viene introdotto un framework analitico per misurare l'impatto dell'IA sulla produttività. Vengono esaminati i report di settore (come l'Osservatorio AI del Politecnico di Milano) per fornire un contesto preciso sull'adozione dell'IA in Italia e in Europa, dimostrando che il successo economico di un'azienda è legato all'adozione strategica e non al semplice acquisto di software.
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Il Cuore dell'Upskilling: Il nucleo operativo del libro è rappresentato dai Protocolli di Upskilling. Questi non sono generici consigli, ma mappe decisionali specifiche che guidano il professionista nella riqualificazione delle proprie competenze. Imparerai a identificare i "compiti" automatizzabili e a potenziare le abilità umane non algoritmiche – pensiero critico, empatia, creatività e giudizio etico – che rimangono il patrimonio esclusivo dell'uomo.
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La Collaborazione Uomo-IA: Il volume fornisce metodi testati per integrare l'IA come un co-pilota nel lavoro quotidiano. Attraverso evidenze scientifiche (da QJE, Nature Human Behaviour), si illustrano i benefici e i limiti della collaborazione uomo-macchina, offrendo modelli per un'efficace organizzazione del lavoro basata sull'aumento, non sulla sostituzione, delle capacità umane.
Etica, Policy e Guardrail:
La trasformazione non può essere lasciata al caso. L'autore dedica ampio spazio alla necessità di policy chiare e guardrail etici. Vengono analizzati standard internazionali cruciali, come il NIST AI Risk Management Framework e la certificazione ISO/IEC 42001:2023 per i sistemi di gestione dell'IA. Il lettore acquisisce così gli strumenti per esigere e costruire un ambiente di lavoro digitale che sia equo, trasparente e rispettoso della privacy.
Questo libro ti equipaggia non solo per sopravvivere alla rivoluzione dell'IA, ma per dirigerla, trasformando l'ansia in vantaggio competitivo e la paura in strategia. È la lettura per chiunque voglia assicurarsi un ruolo di primo piano nel lavoro del domani, con la persona sempre al centro della scena.
Sommario
Prefazione — Il furto gentile. 8
Introduzione — Dal telaio a vapore a ChatGPT (senza svenire sui numeri) 13
Capitolo 1 — Panico tecnologico: istruzioni per l’uso 17
🧠 1.1 Geremiadi di ieri e di oggi 17
🧩 1.2 Piena occupazione, redditi reali, vita più lunga. 20
🧭 1.3 Posti vs Compiti 22
📚 Bibliografia del Capitolo 1 – Lavorare con l’IA: dal mito alla realtà. 27
Capitolo 2 — Che cos’è (e che non è) la GAI 31
🧩 2.1 Generativa & multimodale senza santini 31
🧠 2.2 Contesto batte onniscienza. 36
📘 2.3 Limiti & guardrail 41
📚 Bibliografia – Capitolo 2 “L’algoritmo del capitale umano”. 46
Capitolo 3 — Adozione a due velocità (e perché) 51
🧭 3.1 Robot più lenti, software più rapidi del previsto. 53
🧩 3.2 Cosa si automatizza prima. 55
🧭 3.3 Dove serve ancora il polso umano. 58
📚 Bibliografia del Capitolo 3 — “Adozione a due velocità (e perché)”. 61
Capitolo 4 — La dieta dimagrante dei mestieri (senza estinzioni di massa) 65
🧠 4.1 Routine cognitive & linguistiche. 66
📑 4.2 Documenti standard & verifiche formali 68
📑 4.2 Documenti standard & verifiche formali 72
🎬 4.3 Contenuti “a volume” & grafica template. 74
📚 Bibliografia del Capitolo 4 — “La dieta dimagrante dei mestieri (senza estinzioni di massa)” 79
Capitolo 5 — I mestieri che resistono (e perché) 83
🧭 5.1 Interazione faccia a faccia. 84
🎭 5.2 Espressione autentica. 86
🩺 5.3 Cura & prossimità. 89
📚 Bibliografia del Capitolo 5 — “I mestieri che resistono (e perché)” e la sezione 5.1 — “Interazione faccia a faccia”. 92
Capitolo 6 — I mestieri che nascono (e rinascono) 95
🧩 6.1 Nuovi mestieri con l’AI: Orchestrazione. 96
🧰 6.2 Qualità & Rischio – Ovvero: chi controlla il controllore (e con che faccia) 99
⚙️6.3 Automazione diffusa – Il lavoro invisibile delle macchine visibili 102
🧩 6.4 Cosa è il PoC. 104
📈 Capitolo 7 — Produttività: quell’1,5% che sembra poco e vale tantissimo 111
🧮 7.1 Dall’ “eccezionale!” al PIL. 112
📊 7.2 KPI che contano. 114
🚦 7.3 Quando fermarsi 118
📚 Bibliografia – Capitolo 7. 122
Capitolo 8 — Talento, cultura, intangibili: perché vincono le aziende ammirate 125
💎 8.1 Oltre la tecnologia. 125
🧩 8.2 HR come motore. 128
⚖️ 8.3 Governance dell’IA. 132
📚 Bibliografia del Capitolo 8. 137
Capitolo 9 — Formazione: non salvagente, investimento 141
📘 9.1 Reskilling senza piagnistei 142
🏛️ 9.2 Pubblico + privato. 145
⏳ 9.3 30-60-90 giorni 148
📚 Bibliografia – Capitolo 9. 153
Capitolo 10 — Playbook personale: come “farti aiutare a rubarlo” 155
⚙️ 10.1 Specifica – Delega – Verifica. 155
🧰 10.2 Toolkit minimo. 159
🎯 10.3 Dieci regole d’ingaggio. 164
📚 Bibliografia – Capitolo 10. 168
🔮 Conclusione — L’IA non ruba: anticipa. 171
📚 Appendice A — Glossario minimo per evitare figure massime. 173
📊 Appendice B — Tabelle & grafici “da tasca”. 183
📦 Appendice C — Toolkit pratico. 189
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FUTURO DIGITALE. 194
GENETICA, BENESSERE E LONGEVITÀ.. 195
SCIENZA, FANTASCIENZA E STATO SOCIALE. 196
