Che lavoro faremo?
Dalla knowledge economy alla self-knowledge economy
Questa settimana è uscito Fable 5, il nuovo modello di Claude, prima che riuscissi ad abituarmi a Opus 4.8. Ormai l’80% del mio lavoro passa dai modelli di frontiera. E più ci sto dentro, più una cosa mi è evidente: il lavoro che ho fatto per tutta la vita non ha più motivo di essere fatto. Parlo del mio lavoro e non mi permetto di generalizzare, anche se temo che questa riflessione valga per buona parte del knowledge work. La soglia che abbiamo raggiunto permette già oggi a una macchina di capire un problema, poi impostare, delegare, eseguire, verificare e consegnare una soluzione.
Non sto dicendo che il nostro lavoro deve essere fatto in un modo nuovo. Sto proprio dicendo che non ha più senso farlo.
In un prossimo futuro le macchine faranno la quasi totalità del lavoro cognitivo che facciamo noi oggi. Sia chiaro, non è una cosa che accadrà così velocemente: i modelli corrono, ma le trasformazioni sono sempre culturali e sociali prima che tecnologiche, e una società cambia molto più lentamente della tecnologia.
Resta comunque costante nella mia testa una domanda: che lavoro faremo?
Un paio di settimane fa l’ho chiesto a Simone Cicero. Mi ha risposto che torneremo a economie relazionali e conviviali, di prossimità e di comunità, fondate sulle esperienze e sulle relazioni. Torneremo a coltivare la terra e a coltivare i legami, una prospettiva che per me è bellissima e preferibile. C’è però un’altra cosa da coltivare, ed è quella di cui voglio scrivere: la nostra intelligenza, il nostro giardino mentale.
Inventare e contestualizzare
Veniamo dall’economia della conoscenza, e dalla content economy che ne è stata l’apoteosi: dopo YouTube e i social media chiunque ha potuto divulgare informazioni su qualsiasi tema, e il sapere del mondo è diventato contenuto.
Nell’economia della conoscenza il lavoro è duplice: da una parte generare sapere nuovo; dall’altra contestualizzarlo, cioè adattarlo alla persona, all’organizzazione, al sistema che lo ricevono. Generare e contestualizzare.
Per la prima volta esiste uno strumento che fa bene la prima (non a caso si chiama AI generativa) e anche la seconda metà del lavoro della conoscenza: un modello AI può adattare il sapere generale sul tuo contesto in tempo reale, a costo quasi zero.
Quando un bene si comprime a costo marginale zero, il valore migra verso il complemento scarso. E qual è il complemento scarso di una conoscenza del mondo quasi gratis?
Dal mondo a te stesso
Se tutti hanno accesso alla stessa conoscenza del mondo, il contesto è ciò che la trasforma in un vantaggio che è solo tuo. E il rendimento è composto: ogni pezzo di conoscenza di te che aggiungi moltiplica il valore di ogni interazione futura, perché il modello smette di ripartire da zero. Più il contesto è profondo e strutturato, più valore ti viene restituito, a parità di domanda e a parità di macchina.
Per questo il bene scarso si sposta dentro, dal mondo esterno a te stesso. Nella knowledge economy il bene scambiato era la conoscenza del mondo: libri, corsi, dati, formazione. Nell’economia che si apre il bene scarso è la conoscenza di sé: cosa desidero, cosa voglio, chi sono, come scelgo, cosa voglio diventare. Il prodotto del futuro ti restituisce a te stesso.
E cambia anche il modo di finanziare la nuova economia. La content economy si finanziava con l’attenzione: il modello di business era catturarla e rivenderla e e per riuscirci l’algoritmo doveva confermarti, lusingarti, tenerti incollato a chi sei. L’economia generativa si finanzia con il contesto, cioè con la conoscenza di sé: il valore che ricevi è proporzionale a quanto di te metti dentro i modelli. Una tecnologia che vive della tua attenzione ha interesse a distrarti; una tecnologia che vive del tuo contesto ha interesse a farti conoscere meglio.
Intenzionalità
Conoscersi, però, è solo metà del lavoro. Se il modello si configura su chi sei, decidere chi sei diventa fondamentale. Il contesto che dai alla macchina è la direzione che le dai: un contesto che descrive solo chi sei stato produce uno strumento che conserva ciò che sei; un contesto che dichiara chi vuoi diventare produce uno strumento che ti aiuta ad arrivarci.
Questa è la parte che chiamo intenzionalità: conoscere te stesso significa scegliere chi vuoi diventare e sceglierlo ogni giorno. Per la conoscenza del mondo abbiamo costruito un’infrastruttura millenaria: scuole, università, biblioteche e ora i modelli stessi. Per la conoscenza di sé non esiste una scuola: nessuno ti insegna a capire cosa vuoi, a distinguere quello che desideri veramente da quello che ti hanno insegnato a desiderare, a dichiarare una direzione e a rinegoziarla nel tempo. Eppure scommetto che è quello di cui ci sarà più bisogno.
Il giardino
Leone XIV, nella sua prima enciclica dedicata proprio all’intelligenza artificiale, ha detto che l’AI non si costruisce, si coltiva. Io penso che quello che dobbiamo coltivare non sia l’AI, ma il nostro giardino mentale. Il giardino è una rappresentazione viva del proprio mondo, da curare ed espandere ogni giorno. Il terreno migliora negli anni e a differenza di capacità, di una certificazione o di un’esperienza sul CV è unicamente tuo. Nella self-knowledge economy il vantaggio si misura con la capacità di curare, espandere, migliorare continuamente e rappresentare il tuo giardino mentale.
Gli strumenti per coltivare il contesto esistono già, ma quasi tutti appartengono a una categoria superata. Il second brain di cui molti parlano è un archivio personale dove tutto entra e viene organizzato. È uno strumento di conservazione che ha perfettamente senso per la knowledge economy: se il bene scarso è la conoscenza del mondo, accumularla, ritrovarla, connetterla e contestualizzarla è il lavoro. Ma se il bene scarso diventa la conoscenza di te, un archivio risolve il problema sbagliato. Non ti serve un second brain, jai bisogno di un first eye: uno strumento che dai tuoi comportamenti estrae informazioni, le organizza secondo un modello che tu hai definito, le confronta con la tua direzione e ti mostra quanto sei lontano da diventare ciò che vuoi. Il second brain custodisce la tua memoria, mentre il first eye ti aiuta a capire dove posare lo sguardo per scoprire e diventare chi vuoi essere.
Che lavoro faremo
Il knowledge work è stato il lavoro degli ultimi cinquant’anni. Il self-knowledge work è il lavoro dei prossimi cinquanta. Conteranno la qualità con cui ci osserviamo, la chiarezza con cui scegliamo una direzione, la nostra capacità di rappresentare ed esternalizzare chi siamo e chi vogliamo diventare.
Se quasi tutto il lavoro cognitivo lo farà una macchina, ci resta il lavoro che nessuna macchina può fare al posto nostro: conoscerci ed espanderci. Costruiremo, dentro di noi, il contesto profondo che rende prezioso tutto ciò che incontra: le persone, le idee, perfino le risposte perfette di un modello che sa tutto del mondo, ma niente di noi.
Molto interessante ma mi rimani una domanda: come si fa a vivere di self knowledge work? O meglio, come si può monetizzare ? In un mondo in cui la conoscenza non servirà più e quindi i lavori d’ufficio saranno inutili, come faranno le persone a vivere e guadagnare ?
Secondo me questa è la questione più difficile da risolvere.
Però sono d’accordo che (finalmente) l’attenzione si sposterà verso la conoscenza di noi stessi , anche se dovrebbe essere una costante in qualunque economia e contesto sociale
Bellissimo il concetto di complemento scarso applicato al contesto AI e lavoro, secondo me ce n’è un altro molto interessante: la capacità di giudizio sotto incertezza e pressione.
Il modello ragiona benissimo nell’incertezza, gli dai dati incompleti e ti tira fuori lo scenario. Ma la pressione è un’altra cosa, è quando decidere costa, perché le conseguenze ricadono su di te. Lo si vede bene nei momenti di crisi in azienda tipo quando la cassa diventa un problema… lo scenario te lo fa pure la macchina ma scegliere se rinegoziare col fornitore o tirare la corda con la banca, sapendo che se sbagli ne rispondi tu, quello non è delegabile, è una decisione che si porta dietro una firma.