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Nel 2025 gli Stati Uniti hanno registrato la scomparsa di circa 55.000 posti di lavoro a causa dell’intelligenza artificiale: un segnale che il mercato del lavoro sta cambiando rapidamente. Se da una parte cresce l’ansia per la «sostituzione» delle mansioni umane, dall’altra nascono ruoli pensati proprio per governare, spiegare e integrare l’AI nel lavoro quotidiano.
La dinamica è nota: ogni ondata tecnologica cancella alcune professioni ma ne crea altre, spesso legate al controllo, all’adattamento e all’uso efficace della nuova tecnologia. Recentemente il Wall Street Journal ha provato a immaginare alcune di queste figure emergenti: sono quattro ruoli che, seppur diversi tra loro, puntano tutti a ridurre l’incertezza che accompagna l’adozione dell’AI.
Un ponte tra codici e giurie
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Il primo profilo è quello dell’**esplicatore**: un professionista capace di tradurre i meccanismi interni dei sistemi di AI in termini comprensibili per manager, utenti e autorità giudiziarie. Quando algoritmi complessi prendono decisioni — dalla concessione di un prestito alla diagnosi medica — diventa essenziale ricostruirne il funzionamento e attribuire responsabilità.
Immaginate una causa per un incidente tra un autobus autonomo e un’auto a guida autonoma: giudici e giurie avranno bisogno di spiegazioni tecniche chiare. Chi certifica che il software fosse aggiornato? A chi attribuire eventuali errori? In scenari simili, sia la pubblica amministrazione sia le parti in causa potrebbero avvalersi di esperti che attestino, contestino o chiariscano il comportamento dei sistemi.
Chi consiglia l’impresa
Un altro ruolo emergente fa da consulente nella scelta e nell’implementazione delle tecnologie di AI. Le soluzioni disponibili sono molteplici e non tutte adatte agli stessi compiti: occorre distinguere tra strumenti predittivi, utili per analizzare serie storiche e anticipare trend, e modelli generativi, impiegati per creare contenuti o automatizzare processi creativi.
Il selezionatore aiuta le aziende a identificare la tecnologia giusta, a condurre gare d’acquisto e a integrare i sistemi nei flussi operativi. È un lavoro pratico: test dei casi d’uso, valutazione dei rischi e supporto nelle scelte infrastrutturali, più vicine al mestiere del project manager che a quello del semplice venditore.
Controllo continuo e «igiene» dei dati
Al centro della terza coppia di ruoli ci sono il monitoraggio e la correzione: i revisori verificano periodicamente l’output dei modelli, mentre i pulitori intervengono sui dati e sui processi di addestramento per eliminare errori e pregiudizi.
Non basta installare un sistema e affidargli compiti sensibili: fenomeni come il bias— pregiudizi radicati nei dati o nei modelli — richiedono controlli continui. In settori come credito, selezione del personale o sanità, revisioni frequenti e interventi di riaddestramento dei modelli possono prevenire discriminazioni e decisioni errate.
Il ritmo del controllo varia a seconda del contesto: in alcuni casi serviranno check quotidiani, in altri audit mensili o trimestrali, ma l’idea è la stessa: l’AI è dinamica e va mantenuta “pulita”.
Formare per usare l’AI
Infine, cresce la domanda di formatori specializzati: professionisti che costruiscano percorsi di apprendimento pratici, personalizzati e spesso coadiuvati dall’AI stessa. Per chi è a metà carriera o per le piccole imprese senza budget per programmi estesi, la possibilità di accedere a corsi mirati e basati su simulazioni reali può fare la differenza.
Questi formatori useranno strumenti automatizzati per adattare i contenuti alle competenze del singolo, facilitando il reskilling in modo rapido e misurabile.
Il Wall Street Journal sottolinea che queste quattro professioni sono probabilmente solo l’inizio: man mano che i sistemi intelligenti penetreranno nuovi settori emergeranno specializzazioni ancora impensate. Per aziende, lavoratori e istituzioni la sfida è duplice: capire come ridurre i rischi dell’AI e come cogliere le opportunità occupazionali che essa genera.
Per il lettore: un punto pratico su cui riflettere oggi è semplice e concreto — audit dei sistemi, alfabetizzazione digitale e formazione mirata — tre leve che possono limitare i danni e moltiplicare le nuove occasioni di lavoro.
