NdR: Nella primaparte di questa riflessione, Marco Cordioli ha mostrato come l’intelligenzaartificiale sia già presente nella vita quotidiana di un territorio turisticocome Castelnuovo del Garda: dalle piattaforme di prenotazione ai sistemi dinavigazione, fino alle infrastrutture digitali invisibili da cui dipendonoservizi e attività economiche.

In questa seconda parte il focus si sposta sul lavoro, sulle professioni e sulle trasformazioni chel’IA sta introducendo nella gestione dei processi pubblici e privati.

Le infrastrutture invisibili: da quali sistemi dipende Castelnuovo

Il Comune è solo uno degli attori che usa infrastrutture digitali esterne, ma è l’attore che più di altri può aprire una domanda collettiva.

SPID, PagoPA, gestionali documentali, sistemi di protocollo, software contabili: tutto giusto, tutto necessario.

Ma di chi sono questi sistemi? Chi li aggiorna? Dove passano i dati? Cosa succede se un fornitore aumenta i costi, viene acquisito o smette di supportare un prodotto?

Quanto è facile cambiare fornitore senza perdere memoria, continuità e dati?

Per molti comuni italiani, queste domande non hanno risposte ordinate. I software ci sono perché qualcuno li ha installati anni fa, sono stati rinnovati per continuità, sono diventati l’infrastruttura invisibile dei processi quotidiani.

Funzionano, quindi nessuno ne parla.

Il problema si accentua quando questi sistemi smettono di limitarsi a registrare e cominciano a suggerire.

I gestionali integrano sintesi automatiche. I protocolli classificano e instradano pratiche. Gli strumenti documentali propongono bozze di risposta.

Ogni suggerimento sposta un piccolo pezzo di giudizio dal funzionario al sistema.

E ogni sistema contiene criteri scritti da qualcuno, criteri che l’utente finale non vede, non discute, non controlla.

Lo stesso schema si replica fuori dal Comune.

Una struttura ricettiva che usa un revenue management automatico ha esternalizzato una parte delle proprie decisioni di prezzo.

Una scuola che usa una piattaforma proprietaria ha esternalizzato una parte della propria organizzazione didattica.

Un’associazione che comunica solo attraverso Meta ha esternalizzato la propria relazione con i soci.

Un commerciante che vende solo su marketplace ha esternalizzato l’accesso al mercato.

Singolarmente, ogni scelta è razionale. Insieme, formano un’infrastruttura che il territorio non possiede e di cui sa pochissimo.

La digitalizzazione utile è quella che aumenta la capacità del territorio.

La digitalizzazione fragile è quella che aumenta l’efficienza ma riduce il controllo.

Distinguere le due cose richiede di sapere, nero su bianco, da quali infrastrutture digitali dipende oggi il funzionamento ordinario del territorio.

Non per fare allarmismo. Per governare.

Il lavoro che cambia senza sparire

Quando si parla di IA e lavoro, la domanda più diffusa è spesso la meno utile: quali mestieri spariranno?

Nei territori come Castelnuovo, l’impatto più probabile non è una sostituzione improvvisa di massa. È una riorganizzazione lenta del valore del lavoro.

Alcuni lavori oggi considerati sicuri potrebbero perdere autonomia senza perdere il posto. Alcuni lavori oggi considerati marginali potrebbero acquistare leva. Molti lavori intermedi potrebbero comprimersi fino a essere assorbiti dentro altri ruoli.

La struttura del lavoro locale verrà rimodellata non solo da ciò che l’IA sa fare, ma da chi controlla gli strumenti, i dati e i canali di mercato.

Il primo livello è il lavoro operativo nei servizi: camerieri, addetti alla reception, baristi, addetti alle pulizie, autisti, manutentori, commessi, operatori dei parchi, bagnini.

Qui l’IA non arriva sostituendo le persone. Arriva organizzandole.

Una camera viene assegnata e monitorata secondo tempi standard. Un cameriere viene organizzato sulla base di previsioni di affluenza. Una recensione negativa fa scattare una procedura interna.

Il lavoro continua a essere umano, ma viene misurato, scomposto, ottimizzato e valutato da sistemi che vedono pattern invisibili al singolo operatore.

In alcuni casi questo migliora le cose: riduce sprechi, distribuisce meglio i carichi, segnala problemi reali.

In altri casi peggiora le cose: comprime tempi, trasforma il giudizio professionale in checklist, rende ogni operatore valutabile in tempo reale da clienti che non sempre hanno idea di cosa sia ragionevole.

Castelnuovo dipende dalla qualità del proprio lavoro turistico più di quanto si dica.

Se la pressione dei sistemi di valutazione rende il lavoro nei servizi insostenibile, le persone smettono di farlo. E recuperare qualità è molto più difficile che mantenerla.

Il secondo livello è il lavoro intermedio cognitivo.

Riguarda amministrativi, contabili, commercialisti, consulenti, marketing locale, segreterie, traduttori, property manager, customer service, tecnici di studi professionali, geometri, agenti immobiliari, gestori di campagne digitali.

Sono ruoli fatti anche di compiti standard: scrivere bozze, leggere documenti, sintetizzare, tradurre, rispondere a richieste ricorrenti, produrre report, classificare informazioni.

Molti di questi compiti l’IA generativa li fa già adesso, in pochi secondi e a costi molto bassi.

Il lavoro non sparisce di colpo. Si comprime.

Quello che prima richiedeva tre persone ne richiede due. Quello che prima richiedeva una giornata si fa in poche ore.

Il valore non scompare: si sposta.

Conta meno chi produce output standard. Conta di più chi sa interpretare il contesto, decidere, personalizzare, negoziare, assumersi responsabilità, costruire relazione.

È il livello dove la riorganizzazione è più rapida e meno raccontata. Ed è il livello che incide di più sulla classe media locale.

Il terzo livello è il lavoro imprenditoriale e manageriale.

Albergatori, ristoratori, gestori di B&B, property manager, piccoli imprenditori, commercianti non vengono sostituiti dall’IA.

Ma rischiano qualcosa di più sottile: diventare esecutori di logiche decise altrove.

Il prezzo lo suggerisce un sistema automatico. La visibilità la condiziona una piattaforma. La domanda la prevede un modello. Le campagne le ottimizza un software. La conversazione con il cliente la filtra un assistente automatico.

Ogni passaggio, preso da solo, è razionale.

L’effetto cumulativo è meno innocuo.

Il piccolo imprenditore si trova a gestire la propria attività dentro un sistema operativo costruito da qualcun altro, dentro il quale fa scelte sempre più strette tra opzioni preconfezionate.

È libero, formalmente. È vincolato, sostanzialmente.

C’è poi un fenomeno trasversale.

L’IA generativa sta comprimendo i punti di ingresso nel mercato del lavoro.

I ruoli da junior, da stagista, da prima esperienza, sono spesso fatti di compiti standard che servono anche a imparare il mestiere. Molti di quei compiti ora li fa l’IA.

Risultato: il punto di ingresso si alza.

Per un giovane di Castelnuovo che esce dalle superiori o dall’università, entrare nel mondo del lavoro qualificato diventa più difficile.

E i giovani più capaci cercano altrove spazi in cui crescere.

La domanda vera per Castelnuovo non è quanti posti perderà.

È quali lavori manterranno capacità di giudizio, valore e autonomia, e quali diventeranno semplice esecuzione di logiche decise altrove.

Le decisioni pubbliche: quando il software suggerisce le priorità

Questa è forse la parte più futura della riflessione. Proprio per questo è importante parlarne prima.

Ogni giorno un Comune prende decisioni.

Quale strada riparare prima. Quale autorizzazione concedere. A quale richiesta rispondere subito e quale può aspettare. Quanto allocare a ciascun capitolo di spesa. Quali eventi finanziare.

Queste decisioni hanno una componente politica e una tecnica.

La politica risponde agli elettori. La tecnica risponde a criteri.

L’intelligenza artificiale entra dentro la componente tecnica. E la trasforma.

Un sistema analizza segnalazioni dei cittadini e suggerisce priorità.

Legge pratiche edilizie e propone tempi di istruttoria.

Classifica le email e le instrada.

Sintetizza documenti lunghi per assessori e consiglieri.

Genera bozze di delibera.

Prevede il gettito fiscale.

Confronta spese con quelle di comuni simili.

Tutto questo è tecnicamente possibile. In alcuni contesti è già in sperimentazione. Nei prossimi anni diventerà molto più comune.

Il punto delicato è che ogni suggerimento sposta un pezzo di responsabilità.

Se il sistema indica che una pratica ha priorità e l’ufficio la lavora prima, chi ha deciso davvero?

Se un sistema suggerisce di respingere una richiesta e il funzionario segue il suggerimento, chi risponde al cittadino?

Se un algoritmo segnala che il prossimo intervento di asfaltatura più conveniente è in via Verdi, chi spiega ai residenti di via Manzoni perché loro devono aspettare?

In linea teorica la decisione resta umana.

In pratica, quando il sistema ha già fatto il lavoro pesante, la decisione umana rischia di ridursi a una conferma.

Castelnuovo dovrebbe arrivare prima a questa domanda.

Non per bloccare l’innovazione, ma per chiarire i confini.

Quali processi possono essere supportati da sistemi automatici?

Quali decisioni devono restare interamente umane?

Quali criteri devono essere pubblici?

Chi risponde quando un suggerimento automatico produce un errore o un’ingiustizia?

Sembrano questioni tecniche. Sono questioni democratiche.

Una decisione pubblica deve essere comprensibile per il cittadino che ne riceve gli effetti.

Un cittadino non può fare ricorso a un algoritmo.

Può fare ricorso a un dirigente, a un sindaco, a un giudice amministrativo.

Se la decisione è stata orientata da un sistema, la catena di responsabilità deve restare visibile.

Continua nella terza parte

L’intelligenza artificiale non cambia soltanto il lavoro e le organizzazioni.

Sta modificando anche il modo in cui una comunità forma le proprie competenze, costruisce autonomia e immagina il proprio futuro.

Nella terza e ultima parte dell’articolo Marco Cordioli affronterà il tema della formazione, delle capacità locali e dei possibili scenari futuri per Castelnuovo del Garda.

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