Scalabilità di una Tecnologia

Eng Ver

Davvero molti anni fa era mia usanza trascorrere ogni estate un breve periodo a Roma dai miei nonni materni. A undici anni eri considerato perfettamente in grado di viaggiare da solo in autobus per un tragitto lungo, e il massimo del disagio era trascorrere una mezz’ora in piedi durante un viaggio di quattro ore. Tra i ricordi più nitidi, c’è una sera qualunque a cena, l’unico pasto che consumavamo insieme, mentre al telegiornale trasmettevano un servizio sulla crisi dell’acqua in Sicilia. Era un servizio che capitava spesso di vedere in un telegiornale. Crescendo ho capito che era anche troppo infrequente vista l’importanza dell’argomento. Ma questa è un’altra storia. Tornando a noi, l’inviato intervistava una signora di mezza età chiedendole: “Signora, di cosa c’è più bisogno oggi?”. Il riferimento era chiaro: una regione senza acqua da bere, senza acqua per le coltivazioni, per le pulizie, per cucinare, e così via.

Non udii mai la risposta della signora intervistata, perché mio nonno intervenne subito dicendo: “L’intelligenza”. Da lì nacque un discorso che mi fece perdere il prosieguo dell’intervista. Il suo commento non era rivolto alla crisi siciliana, ma alla crisi di cervelli della politica di allora.
La parola “Intelligenza” è oggi una parola che ha subito una forte inflazione. È molto più pronunciata rispetto al passato ed è associata con estrema rapidità a un contesto nuovissimo: l’IA. Qualche giorno fa mi sono chiesto come si posizioni l’utilizzo dell’IA nel panorama globale e, più nello specifico, quante persone la stiano utilizzando. La risposta è:

“Nel 2025, l’intelligenza artificiale ha raggiunto una diffusione senza precedenti, consolidandosi come la tecnologia a più rapida adozione nella storia umana.” 

Secondo una serie di dati ricavati dal web e riferiti a un intervallo temporale di dodici mesi, che per completezza si chiude alla fine del 2025, emerge un quadro piuttosto chiaro. Ecco i principali dati di diffusione dell’IA secondo le statistiche di utilizzo globale.

• Utenti individuali: Si stima che circa 1,2 miliardi di persone utilizzino regolarmente l’IA a livello mondiale. Solo negli Stati Uniti, gli utenti attivi sono circa 133 milioni.
• Adozione aziendale: L’adozione è diventata capillare nel mondo del business. Circa il 72-88% delle aziende globali dichiara di utilizzare l’IA in almeno una funzione aziendale.
• Settore professionale: L’utilizzo è fortemente influenzato dal reddito e dalla scolarizzazione. Il 75% degli adulti occupati utilizza l’IA, percentuale che sale all’85% tra gli studenti universitari. I professionisti con redditi elevati (oltre 100k$) mostrano tassi di utilizzo regolare superiori al 72%. 

Il panorama in Italia e nel mondo

L’Italia mostra una crescita accelerata nel corso del 2025:

• Popolazione online: Circa 13 milioni di italiani (il 28% degli utenti internet) utilizzano attivamente applicazioni basate su IA.
• Infrastruttura: Il Paese si posiziona come un nodo strategico in Europa grazie a infrastrutture di calcolo avanzate come il supercomputer Leonardo al Cineca. 

Posizionamento geografico e demografico

• Leader per adozione: L’India guida la classifica globale per implementazione aziendale (59%), seguita da Emirati Arabi Uniti (58%) e Singapore (53%).
• Divario digitale: Nonostante la crescita, persiste un forte squilibrio: mentre nei Paesi nordici l’adozione aziendale supera il 40% (Danimarca 42%), in altre nazioni europee come la Romania si ferma sotto il 6%.
• Percezione: L’ottimismo verso l’IA è massimo in Asia (Cina 83%, Indonesia 80%), mentre rimane più cauto in Nord America ed Europa occidentale (USA 39%, Canada 40%), pur essendo in crescita rispetto agli anni precedenti. 

Ecco perche possiamo parlare di Scalabilità. La parola “scalabile” descrive qualcosa che può crescere senza perdere efficienza. È un termine usato soprattutto in tecnologia, ma vale anche per processi, organizzazioni e modelli operativi.
Facciamo un esempio di significato semplice. Un sistema è scalabile quando può gestire più utenti, più dati, più operazioni, più complessità, il tutto senza rallentare, senza rompersi e senza dover essere riprogettato da zero. In altre parole scalabile = “capace di crescere bene”.

Si adatta perfettamente a qualunque contesto in cui vi sia capacità di diffusione di un sistema. Anche una azienda è un sistema, ma il prodotto di un azienda è quello più frequentemente associato alla parola scalabile. Un software è scalabile, un sistema complesso è scalabile e perfino un impianto puo essere scalabile. Il significato intrinseco della parola comporta il riferirsi a qualcosa che puo crescere organicamente con ciò che lo produce e nell’ambiente in cui si diffonde. L’IA ha incarnato a pieno titolo questo concetto, pare, “più rapidamente” di ogni altra tecnologia si sia mai diffusa nel pianeta.

L’appetito vien mangiando, quindi mi sono posto un’altra domanda e ne ho cercato le risposte:

“In che modo varierà nel prossimo triennio la diffusione, e quindi la scalabilità dell ia nel mondo? E come cambierà il mercato e il mondo del lavoro?”

La risposta arriva proprio da un interrogazione dell’IA che traccia un percorso nitido e strutturato.

2026 – 2028 Il triennio del cambiamento

Nel prossimo triennio (2026-2028), la diffusione dell’IA passerà da una fase di “sperimentazione” a una di integrazione strutturale profonda. Non sarà più solo un tool esterno (chatbot), ma il “motore invisibile” di ogni processo aziendale.

1. Evoluzione della Diffusione (2026-2028)

• Dall’IA Generativa agli Agenti IA: Entro il 2026, assisteremo all’ascesa degli “Agenti”, sistemi capaci di pianificare ed eseguire autonomamente workflow complessi (chiamare API, muovere dati, compilare report) anziché limitarsi a scrivere testi.
• Crescita Economica: Si prevede che l’IA contribuirà a una crescita del PIL globale del 7% annuo e porterà il mercato italiano a un valore di circa 2,5 miliardi di euro entro il 2027.
• Capillarità: Entro la fine del 2026, l’IA influenzerà o rimodellerà circa l’89% dei posti di lavoro nelle economie avanzate. 

2. Cambiamenti nel Mercato del Lavoro

Il mercato del lavoro vivrà una “trasformazione della forza lavoro” piuttosto che un semplice upgrade tecnologico: 

• Sostituzione vs Creazione: Si stima che l’automazione possa eliminare circa 92 milioni di posizioni entro il 2030, ma ne creerà contemporaneamente 78-97 milioni di nuove entro il 2027-2028.
• Rischio per i “Colletti Bianchi”: A differenza delle rivoluzioni passate, i lavoratori più istruiti e con redditi medi (fino a 80.000$) sono quelli più esposti all’automazione dei compiti.
• Appiattimento delle Gerarchie: Gartner prevede che entro il 2026 il 20% delle organizzazioni userà l’IA per eliminare oltre la metà delle posizioni di middle management, automatizzando compiti di reportistica e monitoraggio delle performance. 

3. Professioni Emergenti e Skill Richieste

Entro il 2026-2028, la domanda si sposterà su ruoli che oggi sono ancora di nicchia: 

• AI Architect & Ethics Manager: Per progettare e supervisionare la governance etica dei sistemi.
• AI Integration Specialist: Figure capaci di connettere l’IA ai processi aziendali esistenti.
• Lavori a “tocco umano”: In un mondo saturo di contenuti IA, crescerà il valore delle professioni legate all’empatia, alla creatività pura e alla gestione di contesti complessi e non strutturati. E qui è opportuno chiederci cosa ci renderà indispensabili in un mondo che si avvale di una nuova intelligenza?

4. Il Rischio del Divario Digitale

L’IA agirà come un amplificatore delle differenze: le aziende e i lavoratori che non raggiungeranno i vertici dell’adozione entro la fine del 2026 rischiano di rimanere tagliati fuori dal mercato in modo irreversibile. La velocità con cui evolvono le competenze richieste è stimata essere il 66% più rapida rispetto ai ruoli non esposti all’IA. 
Il Rischio del Divario Digitale — o AI Divide — nel 2025 non riguarda più soltanto l’accesso a Internet o al computer. Oggi il vero discrimine è la capacità di accedere, comprendere e governare le tecnologie di intelligenza artificiale. Non si tratta più di sapere usare uno strumento, ma di capire come funziona, quali logiche incorpora, quali decisioni automatizza e quali conseguenze produce. A fronte di qualunque rischio sembra che l’umanità sia pronta a pagarne le conseguenze pur di avere a disposizione una intelligenza che faccia il “lavoro tosto al posto nostro”.

Per farla breve aveva ragione mio nonno “c’era davvero bisogno di intelligenza”.

Grazie del tuo tempo

L.C.