L'IA avrebbe dovuto darci una settimana di quattro giorni. Dentro le grandi tech, alcuni dipendenti lavorano 90 ore invece.

Punti chiave

• OpenAI ha esortato altre aziende a sperimentare una settimana lavorativa di quattro giorni nel 2024, ma un ex dipendente ha detto alla BBC che l'azienda non ha mai condotto questo test internamente.
• I lavoratori di OpenAI e Anthropic hanno descritto periodi di sprint, fasi di intenso lavoro prima del lancio di un prodotto, che possono raggiungere 90 ore in una singola settimana.
• Uno studio dell'UC Berkeley che ha seguito centinaia di lavoratori per otto mesi ha scoperto che gli strumenti di IA hanno fatto lavorare i dipendenti più velocemente, hanno assunto più compiti e hanno esteso il lavoro fino a tarda sera.
• I dipendenti di Meta hanno affermato di essere stati "arruolati" nei team di IA senza scelta, quindi hanno lavorato di notte e nei fine settimana in reperibilità.
• L'amministratore delegato di Anthropic Dario Amodei ha avvertito che un'IA più produttiva potrebbe causare perdite di posti di lavoro diffuse nell'economia più ampia.

Il messaggio è stato coerente. Costruisci strumenti di IA migliori e gli umani lavorano meno. Nel 2021 un direttore tecnico di Google ha predetto che l'IA porterebbe una settimana lavorativa di quattro giorni entro il 2025. OpenAI è andato oltre, esortando formalmente le aziende a sperimentare quella settimana più breve, senza riduzioni di stipendio, sostenendo che l'IA avrebbe presto gestito abbastanza lavoro umano da renderlo possibile.

Un ex dipendente tecnico di OpenAI, che ha lasciato l'azienda lo scorso anno, ha detto alla BBC che OpenAI stessa non ha mai condotto questo esperimento. Quello che ha descritto invece era settimane di 70 ore, sessioni di recupero nei fine settimana, riunioni di crisi e valutazioni delle prestazioni abbastanza taglienti da far scomparire i colleghi da un giorno all'altro.

"Entri il sabato o la domenica solo per recuperare o assicurarti che le cose non si rompano", ha detto la persona.

Cosa sta effettivamente accadendo dentro queste aziende?

I lavoratori di OpenAI, Anthropic e Meta dicono che la realtà è di lunghe ore, non di ore brevi. I periodi di sprint, fasi di intenso lavoro nelle settimane prima del lancio di un prodotto, possono estendersi per molte settimane e superare 90 ore in un periodo di sette giorni presso OpenAI e Anthropic, secondo i lavoratori che hanno parlato con la BBC. Nessuna delle due aziende ha risposto a richieste di commento.

In Meta, il personale ha descritto di essere stato "arruolato" in progetti di IA urgenti quest'anno senza alcuna vera scelta. Un dipendente attuale e uno ex hanno detto che il messaggio era diretto: passa al team di IA, o vattene.

"Non puoi dire di no", ha detto l'ex dipendente. "O se lo fai, devi dimetterti".

Meta ha successivamente ammorbidito quella politica, ma molti lavoratori erano già stati riassegnati nel momento in cui lo ha fatto. Un portavoce di Meta ha rifiutato di commentare.

La ricerca supporta qualcosa di questo?

Sì, e va contro la promessa di una settimana più breve. Uno studio dell'UC Berkeley che ha seguito centinaia di lavoratori presso un'azienda tecnologica statunitense per otto mesi ha rilevato che gli strumenti di IA hanno causato ai dipendenti di lavorare a un ritmo più veloce, di assumere una più ampia gamma di compiti e di spingere il lavoro più avanti nella serata. Gli strumenti hanno risparmiato tempo in punti ristretti, ma quel tempo si è riempito di nuovo.

Neil Thompson, uno studioso dell'innovazione presso il Massachusetts Institute of Technology, ha spiegato il modello semplicemente. Anche quando l'IA crea effettivi risparmi di tempo, quei risparmi tendono ad essere assorbiti dal lavoro di distribuzione degli strumenti, controllo del loro output e riparazione di ciò che si rompe.

"Le persone assumono che il 20% di lavoro in meno significhi settimane di quattro giorni", ha detto Thompson. "Ma emerge nuovo lavoro".

Quel carico di verifica è importante. Gli strumenti di IA, inclusi i grandi modelli linguistici (la tecnologia dietro chatbot come ChatGPT e Claude), possono produrre risultati plausibili ma errati. Qualcuno deve ancora verificare il risultato.

Cosa significa questo per le persone al di fuori delle grandi tech?

Per i lavoratori al di là della Silicon Valley, ci sono due cose da osservare. In primo luogo, l'amministratore delegato di Anthropic Dario Amodei ha avvertito pubblicamente che man mano che l'IA diventa più capace, perdite di posti di lavoro più ampie sono probabili in tutta l'economia. In secondo luogo, gli USA non hanno un limite legale alle ore di lavoro per gli adulti; il Regno Unito e l'Europa limitano la settimana lavorativa a 48 ore compreso il lavoro straordinario.

L'ex ingegnere di Google Amin Shali ha lasciato l'azienda a maggio dopo che i progetti di IA hanno consumato risorse da cui dipendevano altri sistemi interni, costringendolo a lavorare tutta la notte quando questi sistemi si sono guastati. Da quando se n'è andato, ha detto che il suo sonno e la sua salute sono migliorati. La sua conclusione: l'affidamento pesante all'IA nelle grandi aziende "crea una cattiva cultura con una pressione eccessiva sugli ingegneri".

Domande comuni

Usare l'IA al lavoro effettivamente fa risparmiare tempo?

A volte nel breve termine, ma la ricerca suggerisce che questi risparmi tendono a riempirsi con nuovi compiti. Lo studio dell'UC Berkeley ha rilevato che i lavoratori che utilizzano strumenti di IA hanno assunto carichi di lavoro più ampi e ore più lunghe, non più brevi.

Le leggi potrebbero limitare il tempo in cui i lavoratori dell'IA sono costretti a lavorare?

Negli USA, nessuna legge federale limita le ore di lavoro per gli adulti oltre i 16 anni. I lavoratori nel Regno Unito e nell'UE hanno un limite settimanale legale di 48 ore compreso il lavoro straordinario, il che dà loro almeno un pavimento di cui i lavoratori americani attualmente mancano.

Devo preoccuparmi che l'IA mi toglierà il lavoro?

Gli antropologi e gli economisti sono veramente divisi. L'amministratore delegato di Anthropic ha avvertito di un significativo spostamento di posti di lavoro man mano che gli strumenti migliorano. Altri ricercatori sostengono che tendono a emergere nuovi tipi di lavoro. Ciò che è chiaro è che questo è un dibattito attivo con vere conseguenze, non una domanda risolta.