L'IA non ha bisogno di sostituire gli esseri umani per indebolire la capacità umana.

      TL;DRAI aumenta la produttività (25% in meno di tempo per le email, 26% di compiti completati in più), ma la ricerca EEG del MIT mostra che gli scrittori assistiti da LLM avevano un coinvolgimento cerebrale inferiore e prestazioni peggiori quando lo strumento veniva rimosso. Il Dr. Vishal Kapoor chiama questo erosione cognitiva e propone una disciplina “alimentata dall'IA, guidata dall'uomo”: pensa prima di sollecitare, non esternalizzare la prima domanda o la decisione finale. Sostiene che l'adozione dell'IA dovrebbe essere razionata in base al tipo di compito, specialmente nell'istruzione e nella ricerca originale.

      L'intelligenza artificiale sta diventando uno dei modi più rapidi per rimuovere l'attrito dal lavoro conoscitivo. Un esperimento sul campo del 2025 denominato Shifting Work Patterns with Generative AI, che coinvolge 6.000 lavoratori, ha scoperto che l'accesso all'IA generativa ha ridotto il tempo trascorso sulle email, con alcuni utenti che trascorrevano il 25% in meno di tempo su di esse ogni settimana. Un altro studio di ricerca intitolato The Effects of Generative AI on High-Skilled Work, che coinvolge 4.867 sviluppatori software, ha trovato che l'assistenza dell'IA ha aumentato i compiti completati del 26,08%.

      La produttività è diventata il metro più facile nella conversazione sull'IA perché è visibile e immediatamente attraente per le aziende. La capacità cognitiva è più difficile da contare. Un documento più veloce dice a un'azienda quanto rapidamente è stato completato il lavoro; non rivela se la persona che lo produce è diventata meno capace di formare un argomento senza assistenza.

      I ricercatori del Media Lab del MIT hanno trovato qualcosa di simile utilizzando monitor EEG su soggetti che scrivevano saggi con e senza l'aiuto di un chatbot. Coloro che utilizzavano un LLM producevano bozze più veloci ma mostravano un coinvolgimento cerebrale notevolmente inferiore mentre scrivevano, e performavano peggio dei loro coetanei non assistiti una volta rimosso lo strumento.

      Gli autori hanno dato a questo schema un nome: debito cognitivo, un deficit che si accumula lentamente e scade solo una volta che l'assistenza scompare.

      Credito: Dr. Vishal Kapoor

      Il caricamento cognitivo, o l'atto di trasferire un compito mentale a uno strumento esterno, non è nuovo. Le calcolatrici e i motori di ricerca hanno fatto versioni della stessa cosa. Ciò che distingue l'IA generativa, sostengono i ricercatori, è che non si limita a recuperare informazioni o calcolare una somma; ragiona per conto di una persona, fornendo conclusioni invece di materiale grezzo su cui una mente possa lavorare. Ripetuto per mesi e anni, quella sostituzione può rischiare di produrre un flusso di lavoro fluente nel sollecitare ma poco sviluppato nel ragionamento, nella memoria, nell'immaginazione e nel giudizio che la sollecitazione era destinata a supportare.

      Il Dr. Vishal Kapoor, ricercatore e stratega presso importanti banche multinazionali, crede che la conversazione sulla produttività abbia bisogno di un'altra variabile: la condizione della mente umana che svolge il lavoro. La sua preoccupazione è l'erosione cognitiva da eccessiva dipendenza dall'IA, un rischio che sostiene sia ancora difficile da misurare in modo conclusivo anche se le prove intorno al caricamento cognitivo si accumulano.

      “Penso sia importante che ne parliamo in questo momento,” sostiene il Dr. Kapoor. “Stiamo usando così tanto l'IA senza alcuna considerazione per l'erosione cognitiva.”

      Il Dr. Kapoor non sta sostenendo un ritiro dall'IA. La utilizza ampiamente e ha sviluppato una filosofia di lavoro che chiama “alimentata dall'IA, guidata dall'uomo”, ponendo l'umano davanti al processo di ragionamento mentre utilizza l'IA per accelerare o rafforzare il lavoro. La sua stessa esperienza ha affinato la preoccupazione. Dopo aver utilizzato l'IA per il ragionamento, ha osservato un calo nel suo profilo cognitivo su uno strumento di allenamento cerebrale, un risultato che ha misurato a circa 40-50 punti su una scala di 1.000 punti.

      Percepisce quell'osservazione come un avvertimento personale su cosa può succedere quando il ragionamento diventa sistematicamente esternalizzato.

      “Quando l'IA diventa una parte dominante del processo, il ragionamento è spesso il primo a scomparire,” afferma il Dr. Kapoor. Identifica anche la memoria e l'immaginazione come facoltà che potrebbero diventare vulnerabili man mano che le persone si affidano sempre di più alle macchine per recuperare informazioni e generare possibilità.

      La sua disciplina proposta è una pratica che teme sta diventando obsoleta: pensa prima di sollecitare. Il Dr. Kapoor fa l'esempio della ricerca. Un utente passivo potrebbe chiedere all'IA di ricercare un paese e aspettare la risposta. Un utente guidato dall'uomo arriva con osservazioni, un'ipotesi e un gap definito, poi chiede all'IA di indagare le prove mancanti e sfidare il ragionamento. “Non esternalizzare la prima domanda o la decisione finale,” sostiene.

      Secondo il Dr. Kapoor, questo approccio è significativo all'interno delle organizzazioni perché l'IA può amplificare un giudizio debole con la stessa efficienza di un giudizio forte. Una forza lavoro addestrata a operare sistemi di IA senza mantenere un ragionamento indipendente potrebbe diventare altamente produttiva mentre perde l'expertise necessaria per sfidare un output, riconoscere un'assunzione errata o prendere una decisione in condizioni sconosciute.

      Il Dr. Kapoor crede che la politica abbia un ruolo nel prevenire che questo compromesso diventi strutturale. L'adozione dell'IA, sostiene, dovrebbe essere razionata in base alla natura del compito, con particolare cautela attorno all'istruzione e alla ricerca originale. “Lo scopo dell'istruzione è sviluppare il cervello umano. Se il cervello umano non viene sviluppato come parte di quell'istruzione, allora a cosa serve quell'istruzione?” sostiene.

      Il suo argomento pone la responsabilità al centro della governance dell'IA. Le macchine possono elaborare informazioni a una velocità straordinaria, tuttavia gli esseri umani portano responsabilità, valori, discernimento e filosofie nelle decisioni. Quelle qualità diventano particolarmente importanti nella formulazione delle politiche e nel giudizio aziendale ad alto rischio, dove una risposta efficiente può comunque essere la risposta sbagliata.

      La prossima fase della strategia dell'IA richiede quindi una tesi di investimento diversa. Le organizzazioni dovranno misurare cosa possono automatizzare i loro sistemi prestando attenzione a se le loro persone rimangono capaci di ragionare senza di essi.

      Il Dr. Kapoor immagina un lavoro futuro che consiglia sovrani, responsabili politici e leader aziendali attorno a questa precisa domanda: come appare una società quando gli esseri umani vivono e lavorano accanto a un'IA sempre più capace?

      La corsa all'IA, secondo lui, è stata in gran parte inquadrata attorno alla costruzione di macchine più capaci. Preferirebbe vederla inquadrata attorno a un secondo dibattito, più umano: se le persone che utilizzano quelle macchine siano ancora capaci di pensare senza di esse.