L'espansione delle capacità dell'intelligenza artificiale ha generato una convinzione sempre più diffusa che l'informatica sia destinata a diventare obsoleta, spingendo molti a sconsigliare ai giovani di intraprendere studi in questo campo. Questa percezione, alimentata da figure di spicco come il premio Nobel per l'economia Christopher Pissarides, si sta radicando anche a livello più quotidiano, tanto che persino esperti scolastici scoraggiano apertamente gli studenti dal considerare l'informatica come percorso di studi. Tuttavia, questa visione catastrofista si basa su una comprensione limitata di cosa comporti realmente la scienza informatica e rischia di allontanare migliaia di talenti da carriere cruciali per il futuro.
La confusione nasce principalmente dal fatto che molti identificano l'informatica con la mera scrittura di codice, ignorando che questa disciplina abbraccia un universo molto più ampio e complesso. Progettare sistemi complessi, sviluppare linguaggi di programmazione innovativi, garantire la cybersecurity e verificare la correttezza dei sistemi sono solo alcune delle competenze che vanno ben oltre la semplice programmazione. Mentre l'IA può certamente generare codice a partire da prompt, proprio come può creare poesie o ricette, la sua capacità si limita a riorganizzare e riformattare contenuti esistenti senza una reale comprensione del contesto.
I limiti nascosti dell'intelligenza artificiale
L'IA eccelle nel fare previsioni e nell'aggiungere un livello di presentazione user-friendly ai contenuti internet, ma non "pensa" genuinamente. Si affida invece a scorciatoie logiche chiamate euristiche, che sacrificano la precisione per la velocità. Questo significa che, nonostante possa comunicare come un essere umano, non può ragionare, provare emozioni o avere desideri. La sua dipendenza dai dati passati la rende inadeguata ad affrontare problemi completamente nuovi o situazioni di complessità inedita.
Un esempio emblematico è rappresentato dal rapido declino del cosiddetto "prompt engineering", che fino a poco tempo fa sembrava destinato a sostituire l'informatica tradizionale. Oggi, le offerte di lavoro per prompt engineer sono praticamente inesistenti, mentre aziende come LinkedIn riportano che le responsabilità dei professionisti informatici si sono effettivamente ampliate.
Le sfide che l'IA non può superare
Esistono numerosi ambiti dove l'input umano specializzato rimane insostituibile, che si tratti di fiducia, supervisione o necessità di creatività umana. Adattare algoritmi di hedge fund a nuove condizioni economiche richiede una comprensione profonda dei mercati che va oltre la semplice produzione di codice. Similmente, diagnosticare interruzioni intermittenti dei servizi cloud di giganti come Google o Microsoft necessita di una capacità di contestualizzazione che l'IA non possiede.
La riscrittura di codice per computer quantistici rappresenta un'altra sfida insormontabile per l'IA, che non può operare senza esempi di implementazioni di successo attualmente inesistenti. Progettare e proteggere nuovi sistemi operativi cloud coinvolge architetture di sistema ad alto livello e test rigorosi che superano le capacità attuali dell'intelligenza artificiale. Allo stesso modo, creare sistemi IA efficienti dal punto di vista energetico richiede innovazioni che l'IA non può spontaneamente inventare.
La costruzione di software di controllo in tempo reale per centrali nucleari, sicuro e a prova di hacker, richiede competenze in sistemi embedded che devono essere combinate con traduzione di codice e progettazione di sistemi. Verificare che il software di un robot chirurgico funzioni in condizioni imprevedibili rappresenta una validazione critica per la sicurezza che eccede le capacità attuali dell'IA. Progettare sistemi per autenticare le fonti email e garantire l'integrità costituisce una sfida crittografica e multidisciplinare, mentre l'auditing e il miglioramento di strumenti IA per la predizione del cancro richiedono supervisione umana e validazione continua del sistema.
Il futuro dell'informatica nell'era dell'IA
L'intelligenza artificiale sta certamente rimodellando il modo in cui vengono condotte l'ingegneria e l'informatica, ma ciò che affrontiamo è un cambiamento nei metodi di lavoro, non una distruzione totale del campo. La manutenzione dell'IA, la costruzione di nuove piattaforme e lo sviluppo di settori come l'IA affidabile e la governance dell'IA richiedono tutte competenze informatiche. L'unico scenario in cui potremmo non aver bisogno dell'informatica sarebbe se raggiungessimo un punto in cui non ci aspettiamo più nuovi linguaggi, sistemi, strumenti o sfide future, eventualità estremamente improbabile.
Anche se l'IA dovesse eventualmente diventare così avanzata da svolgere tutti questi compiti, metterebbe a rischio quasi tutte le professioni in egual misura. Una delle poche eccezioni sarebbe rappresentata da coloro che costruiscono, controllano e fanno progredire l'IA stessa. La storia offre un precedente illuminante: durante la rivoluzione industriale, gli operai furono sostituiti con un rapporto di 50 a 1 a causa dei rapidi progressi nella meccanica e tecnologia, ma la forza lavoro crebbe effettivamente con la nuova economia.
Durante quel periodo di massimo sconvolgimento, le competenze tecniche erano effettivamente le più richieste, non le meno richieste. Oggi il parallelo è valido: l'expertise tecnica, specialmente nell'informatica, è più preziosa che mai. La maggior parte dei nuovi lavoratori erano coloro che potevano operare o riparare macchine, sviluppare nuove macchine, o progettare nuove fabbriche e processi intorno alla meccanica. Non confondiamo la prossima generazione con il messaggio opposto.