FOBO: La Paura di Diventare Obsoleti
Un nuovo acronimo sta modificando il modo in cui i lavoratori percepiscono le loro carriere: FOBO — la Paura di Diventare Obsoleti. A differenza dell’insicurezza lavorativa tradizionale, FOBO non riguarda il rischio di essere licenziati, ma piuttosto quello di diventare irrilevanti. Attualmente, quattro lavoratori su dieci indicano la perdita di posti di lavoro dovuta all’intelligenza artificiale (AI) come una delle loro principali preoccupazioni, una percentuale che è quasi raddoppiata in un solo anno, secondo un rapporto di KPMG. Inoltre, il 63% afferma che l’AI renderà il luogo di lavoro meno umano. Le richieste di competenze nei ruoli esposti all’AI stanno cambiando a un ritmo del 66% più veloce rispetto a un anno fa. Nel 2026, FOBO è diventato la condizione psicologica predominante nel mondo del lavoro americano.
Dopo che Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha dichiarato l’anno scorso che l’AI potrebbe eliminare il 50% delle posizioni entry-level nei prossimi cinque anni, è stato affiancato da Mustafa Suleyman, CEO di Microsoft AI, che ha offerto una visione simile. Più recentemente, il senatore Mark Warner (D-VA) ha affermato che i leader dell’AI stessi sono stati sorpresi e allarmati dal ritmo della discontinuità, tanto che stanno “letteralmente ritirando le loro previsioni a causa della discontinuità economica a breve termine.” Warner ha messo il tasso di disoccupazione tra i neolaureati al 35% entro due anni.
Queste sono le previsioni che alimentano il FOBO, e stanno avendo un impatto significativo. Un ampio studio del MIT mira a frenare questa preoccupazione. Non sulla paura — il FOBO, a quanto pare, indica una direzione corretta — ma sulla tempistica. E la tempistica, si scopre, cambia tutto.
I ricercatori del MIT FutureTech hanno pubblicato questa settimana risultati che mostrano che l’avanzata dell’AI nel mercato del lavoro appare molto meno come una catastrofe improvvisa e molto più come un’inondazione lenta e crescente: seria e accelerata, ma non l’apocalisse notturna che ha dominato i titoli e l’ansia dei dirigenti negli ultimi due anni.
“Anziché arrivare in onde travolgenti che trasformano un insieme di compiti alla volta,” scrivono i ricercatori, “il progresso assomiglia tipicamente a una marea crescente, con guadagni diffusi in molti compiti simultaneamente.”
Lo studio, intitolato “Onde Travolgenti contro Maree Crescenti,” è una delle più complete analisi empiriche delle prestazioni dell’AI nel mondo reale fino ad oggi. Il team di nove ricercatori, guidato da Matthias Mertens e Neil Thompson, ha raccolto oltre 17.000 valutazioni delle uscite dei modelli di linguaggio da parte di lavoratori esperti in più di 3.000 compiti del mercato del lavoro, tratti dal sistema di classificazione O*NET del Dipartimento del Lavoro degli Stati Uniti. Questi compiti spaziavano dall’analisi legale alla preparazione di alimenti, dalla gestione all’informatica. Sono stati testati oltre 40 modelli di AI, da GPT-3.5 Turbo a GPT-5, Claude Opus 4.1, Gemini 2.5 Pro e DeepSeek R1.
Per chi è colpito dal FOBO, la domanda centrale posta dai ricercatori è anche la più inquietante: l’AI può completare questi compiti sufficientemente bene da essere accettata da un manager senza modifiche? La risposta è già sì — frequentemente.
In tutti i modelli e le categorie lavorative testate, l’AI ha completato con successo circa il 50% al 75% dei compiti di mercato del lavoro basati su testo a un livello di qualità minimamente accettabile. Questo non è una proiezione futura. È una realtà attuale. Più specificamente, lo studio ha riscontrato che entro il terzo trimestre del 2024, i modelli di AI all’avanguardia stavano già raggiungendo una percentuale di successo del 50% per compiti che richiedono a un essere umano un’intera giornata lavorativa.
Il tasso di miglioramento è ripido. Tra il secondo trimestre del 2024 e il terzo trimestre del 2025, i modelli all’avanguardia sono passati dal superare la soglia di successo del 50% su compiti di 3-4 ore a superare la stessa soglia su compiti che richiedono agli esseri umani un’intera settimana. I tassi di fallimento si dimezzano circa ogni due o tre anni, il che si traduce in guadagni annuali del 15-16% nelle percentuali di successo.
Proiettando queste tendenze — e i ricercatori sono cauti nel notare che ciò rappresenta uno scenario ottimista e al rialzo — i sistemi di AI potrebbero completare la maggior parte dei compiti basati su testo con tassi di successo dell’80% al 95% entro il 2029 a un livello di qualità minimamente sufficiente. Per la maggior parte dei compiti dell’indagine, che richiedono a un essere umano poche ore per essere completati, il tasso di successo previsto per il 2029 si avvicina al 90%.
Il MIT non utilizza il termine, ma questo è FOBO calibrato. La paura non è irrazionale — è prematura. L’acqua sta salendo. Ma i dati del MIT suggeriscono che i pavimenti non saranno sott’acqua entro il prossimo martedì. La frase più significativa dei ricercatori per i lavoratori ansiosi è: “I lavoratori avranno probabilmente una certa visibilità su questi cambiamenti, piuttosto che affrontare salti discontinui nell’automazione guidata dall’AI.” La marea crescente offre tempo per muoversi. La domanda è se ci si sta muovendo.
FOBO a livello istituzionale
Ecco l’ironia: mentre il MIT documenta i guadagni di capacità dell’AI, la maggior parte delle aziende non ha ancora implementato gli strumenti. Il FOBO non è solo una condizione personale, ma è anche organizzativa. Secondo gli economisti di Goldman Sachs, Sarah Dong e Joseph Briggs, citando i dati del Census Bureau nel loro AI Adoption Tracker di marzo 2026, meno del 19% degli stabilimenti statunitensi ha adottato l’AI. Goldman prevede che l’adozione raggiunga solo il 22,3% nei prossimi sei mesi.
A complicare questa paralisi: solo circa un terzo dei lavoratori afferma che il proprio datore di lavoro offre formazione adeguata sull’AI, orientamento o opportunità di riqualificazione — un calo di quasi 10 punti percentuali rispetto al 2024, secondo una ricerca della nonprofit JFF. La maggior parte delle aziende sta lasciando i lavoratori a gestire il FOBO da soli, senza le infrastrutture che potrebbero realmente risolverlo.
Questa lacuna ha un costo misurabile. I lavoratori delle imprese che utilizzano l’AI stanno recuperando 40-60 minuti al giorno, secondo i dati aziendali di OpenAI di dicembre 2025, e il 75% afferma di poter ora completare compiti che in precedenza non erano in grado di svolgere.
“Continuiamo a osservare grandi impatti sulla produttività del lavoro nelle aree limitate in cui l’AI generativa è stata implementata,” hanno scritto gli economisti di Goldman. “Studi accademici implicano un aumento medio della produttività del 23%, mentre le testimonianze aziendali suggeriscono guadagni di efficienza leggermente superiori, intorno al 33%.”
In parole semplici: le aziende che utilizzano l’AI stanno avanzando. E i numeri sono implacabili. In un team di 50 persone, quel risparmio di tempo di 40-60 minuti al giorno si traduce in 33-50 ore di produttività recuperate ogni singolo giorno. La corsa è iniziata, ma molte aziende stanno ancora allacciando le scarpe e aspettando il segnale di partenza.
FOBO con un ufficio dirigenziale
I dati del MIT arrivano in un momento in cui i leader aziendali si affannano nel cercare di comprendere una tecnologia che, come ha detto un alto dirigente, sta “superando la capacità degli esseri umani e delle aziende di adottarla.” Joe Depa, Chief Innovation Officer globale di EY, ha dichiarato a Fortune in un’intervista recente che “la tecnologia è in molti modi pronta, ma ci vuole tempo per noi per … sfruttarla.”
Depa, che supervisiona la strategia AI per una delle più grandi società di servizi professionali al mondo, ha descritto la pressione che osserva in tutti i settori come incessante. “Ogni giorno c’è un nuovo titolo, ogni giorno c’è un nuovo evento che dobbiamo prepararci ad affrontare. Ogni giorno ricevo un’email dal mio capo che chiede informazioni su qualche nuovo evento accaduto in qualche parte del mondo che aumenta la posta in gioco su quanto velocemente le cose si stanno muovendo nell’AI.”
Questa pressione è accentuata da una realtà interna netta in molte aziende: l’83% dei dirigenti — estratti da un sondaggio su 500 leader aziendali — afferma di non avere l’infrastruttura dati adeguata per sfruttare appieno l’AI.
I clienti di EY, basati su 4.500 sondaggi, affermano di non avere ancora l’infrastruttura dati necessaria per sfruttare appieno l’AI. In altre parole, la tecnologia corre avanti mentre le infrastrutture organizzative necessarie per utilizzarla rimangono molto indietro.
L’ironia più crudele del FOBO
È qui che l’inquadramento della “marea crescente” offre un certo conforto alle molte aziende che affrontano questa dinamica. I risultati del MIT sfidano direttamente la ricerca di METR, una nota organizzazione per la sicurezza dell’AI, che ha sostenuto che le capacità dell’AI aumentano bruscamente per specifici set di compiti — un modello di “onde travolgenti” che implica che i lavoratori potrebbero trovarsi improvvisamente obsoleti con poco preavviso. “Non troviamo prove di onde travolgenti,” hanno scritto, “ma prove sostanziali che le maree crescenti siano la forma principale di automazione dell’AI.”
I dati del MIT, tratti da compiti lavorativi realistici e rappresentativi piuttosto che da benchmark stilizzati, mostrano costantemente una curva di prestazione più piatta. L’AI non padroneggia improvvisamente un insieme ristretto di compiti lasciando intatti gli altri. Piuttosto, migliora in modo ampio e incrementale in quasi tutti i tipi e durate di compito simultaneamente.
“I lavoratori avranno probabilmente una certa visibilità su questi cambiamenti,” scrivono i ricercatori, “anziché affrontare salti discontinui nell’automazione guidata dall’AI.” Più in generale, la previsione di un miglioramento dell’AI a un livello di automazione quasi perfetto nei prossimi tre anni, non nei prossimi 18 mesi di scenari apocalittici, fornisce quello che i ricercatori chiamano “una finestra per l’adattamento dei lavoratori, in particolare nei compiti con bassa tolleranza per gli errori.” Inoltre, le loro stime assumono che i progressi dell’AI continuino al ritmo osservato negli ultimi due anni, il che significa che si tratta di uno scenario al rialzo o particolarmente veloce. L’AI potrebbe non continuare a evolversi e progredire così rapidamente come ha fatto recentemente.
Questo è fondamentale per come le aziende pianificano e come i lavoratori si preparano. Un modello di onde travolgenti richiede un triage d’emergenza; un modello di maree crescenti richiede un adattamento strategico. I ricercatori del MIT sostengono che quest’ultimo è il quadro più accurato — anche se sono emphatici nel dire che “il gradualismo non è intrinsecamente protettivo.”
Ci sono differenze significative a seconda della professione. Il lavoro legale ha avuto il tasso di successo dell’AI più basso tra i settori testati, con solo il 47%. I lavori di installazione, manutenzione e riparazione — per compiti specificamente basati su testo — hanno raggiunto il massimo con il 73%. I compiti di gestione si attestano intorno al 53%; i professionisti della salute al 66%; operazioni aziendali e finanziarie al 57%. In altre parole, nessun settore dei bianchi colli è immune, ma alcuni sono significativamente più vicini al punto di inflessione rispetto ad altri.
Depa ha affermato di vedere questa distinzione avvenire in tempo reale all’interno della forza lavoro di EY, e gli esseri umani si stanno comportando in modo imprevedibile, persino strano, di fronte a questo nuovo partner lavorativo. La società è il terzo più grande utilizzatore di Microsoft Copilot al mondo, e i dati sull’adozione raccontano una storia generazionale: i dipendenti junior sono entusiasti; i leader senior stanno arrancando. “Quando guardo la suddivisione,” ha detto, “due dei miei livelli junior — alta adozione, fin da subito … e poi quando arrivi ai livelli più senior, è lì che l’adozione inizia a diminuire.”
Ha descritto una categoria particolarmente preoccupante: lavoratori esperti e qualificati che si rifiutano semplicemente di usare gli strumenti AI. “Abbiamo degli ingegneri del software che sono 10x, 20x più produttivi rispetto all’anno scorso usando l’AI, stanno davvero eccellendo.” Ha affermato di aver visto lavoratori passare da “mediocre” a “essere ai vertici” una volta che hanno padroneggiato questi nuovi strumenti. Allo stesso tempo, ci sono altri “che erano davvero, davvero forti sviluppatori di software che sono un po’ resistenti all’uso dell’AI,” ha detto. Hanno un atteggiamento di superiorità, pensando di poter fare meglio senza lo strumento. “E sono passati dal essere i migliori della loro classe a quelli che ora sono in fondo al gruppo dei pari, giusto. E quelli sono quelli di cui mi preoccupo di più.”
In altre parole, la paura di diventare obsoleti sta accelerando il risultato che i lavoratori temono di più. Se non trattata, una grave forma di FOBO diventa auto-realizzante.
Questi resistenti all’AI, con competenze e esperienze funzionali enormi ma produttività che rimane indietro rispetto al gruppo di pari di 10x o anche 20x, “a un certo punto, dovranno trovare un ruolo diverso,” ha detto Depa. “E penso che siano quelli su cui stiamo cercando di capire.”
Cosa manca ancora nella storia dell’AI al lavoro
Il team del MIT è attento a non esagerare i propri risultati. Alti tassi di successo a livello di compito, notano, non si traducono automaticamente in sostituzione di posti di lavoro. I “costi dell’ultimo miglio” per integrare l’AI nei flussi di lavoro reali — attriti organizzativi, preoccupazioni di responsabilità, l’economia dell’implementazione nelle piccole aziende — rimangono barriere significative che sono poco catturate da qualsiasi benchmark.
La performance quasi perfetta dell’AI nella maggior parte dei compiti rimane anche anni oltre il 2029. La curva logistica piatta che rende la marea crescente graduale significa anche che l’ultima scalata verso l’affidabilità oltre il 99% è lunga, offrendo un buffer significativo per professioni a bassa tolleranza per gli errori in diritto, medicina e ingegneria.
“Sebbene i progressi siano significativi,” scrivono i ricercatori, “l’automazione diffusa, in particolare in domini con bassa tolleranza per gli errori, potrebbe essere ancora lontana.”
La questione finale è più complessa di quanto i catastrofisti o i disfattisti vogliano ammettere. L’AI è già capace, sta migliorando rapidamente e si dirige verso gran parte della tua casella di posta nei prossimi tre-cinque anni. Ma la trasformazione probabilmente arriverà come una marea costante e visibile piuttosto che come un’improvvisa affondamento, il che significa che la finestra per adattarsi è reale, sebbene non infinita. Se vuoi adattarti, però.
Il FOBO è razionale. I dati del MIT lo confermano. Ma l’antidoto non è la negazione o la paralisi — è esattamente ciò che i lavoratori che prosperano all’interno di EY stanno già facendo: trattare l’AI come uno strumento, non come un verdetto. La finestra è aperta. La domanda è se deciderai di attraversarla.
