(20+) Facebook <https://www.facebook.com/reel/1302954624969450> Giancarlo On Wed, 22 Jul 2026 at 19:50, Enrico Nardelli via nexa < nexa@server-nexa.polito.it> wrote:
Continuo a rimanere completamente allineato alle posizioni e perplessità di Stefano.
Un'analisi che avevo fatto a marzo 2026 sul settore dello sviluppo software è qua
https://link-and-think.blogspot.com/2026/03/la-grande-illusione-infranta-l-i...
dove ancora si prende spunto dal confronto tra le previsioni che fanno "gli osti dell'IA" e i dati qualche tempo dopo.
Purtroppo i dati hanno sempre la testa più dura di tutte le opinioni. Il 2026 sarà diverso? Lo vedremo dai dati.
Per questo il dibattito corrente non mi appassiona: se uno prevede qualcosa e qualche anno dopo il termine della previsione ciò che è stato previsto non si è avverato, la capacità di previsione è per me del tutto svalutata.
Anche un orologio rotto segna l'ora giusta due volte al giorno e sul lungo periodo saremo tutti morti.
Ciao, Enrico
Il 20/07/2026 23:02, Stefano Quintarelli via nexa ha scritto:
condivido stick to the annual reports il personale ha iniziato ad essere ridotto da prima di chatgpt per effetto del cambiamento fiscale negli ammortamenti.
ciao, s.
On 20/07/26 22:36, GC F wrote:
In accademia le opinioni sono infinite. Aggiungerò un "but see" :-). Comunque, Brynjolfsson è di un altro livello. Iscenko, tra l'altro, lavora per Google, la dovremmo squalificare come gli Antropici ;-).
Giancarlo
On Mon, 20 Jul 2026 at 21:12, Stefano Quintarelli <stefano@quintarelli.it <mailto:stefano@quintarelli.it> <stefano@quintarelli.it>> wrote:
On 20/07/26 21:34, GC F wrote: > Il paper di Anthropic però dà un altro dato importante, che conferma le > risultanze di altro paper molto noto: Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar > and Ruyu Chen, 'Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent > Employment Effects of Artificial Intelligence' (Stanford Digital Economy > Lab Working Paper, August 2025): l'assunzione di giovani tra i 22 e 25 > anni è diminuita nelle occupazioni esposte (Brynjolfsson, Chandar and > Chen: "The first careful study of generative AI's employment effects > found a 13 per cent relative decline in employment for early-career > workers in the most exposed occupations since late 2022, concentrated > among those aged 22 to 25, with older workers in the same occupations > largely unaffected"). Questo è un primo segnale preoccupante di quel che > potrà succedere a breve e che fornirebbe indizi circa l'inizio di un > processo che chiamo "career-path collapse" - il canarino appunto nella > miniera.
il canarino nella miniera era morto prima, pero'...
Se Chatgpt, il primo llm, avesse innescato il calo delle assunzioni entry-level, ci si aspetterebbe che il declino inizi dopo il suo lancio o almeno nello stesso periodo. Ma non è quello che mostrano i dati: un forte declino era già iniziato sei mesi prima. Se si guarda dove lavorano effettivamente i lavoratori «esposti all’intelligenza artificiale», si nota che sono prevalentemente concentrati nella tecnologia, nella finanza e nei servizi professionali (circa il 38% di loro, rispetto solo al 2% nelle occupazioni «meno esposte all’intelligenza artificiale»). Sono proprio questi i settori più sensibili ai tassi di interesse e ai costi di capitale: quando il denaro diventa costoso, queste industrie rinunciano prima ad assumere. Lo studio di Google mostra che la correlazione con l’andamento dei tassi di interesse è molto forte: nel marzo 2022, la Federal Reserve ha iniziato ad aumentare i tassi di interesse, dando il via al ciclo di stretta monetaria più aggressivo degli ultimi quattro decenni. Questo è esattamente il momento in cui le offerte di lavoro per le «occupazioni esposte all’intelligenza artificiale» hanno iniziato a diminuire. A ben vedere anche questa potrebbe non essere l’unica motivazione: nello stesso periodo negli USA è entrata in vigore una norma che ha modificato il trattamento contabile delle spese di ricerca e sviluppo, limitandone la deducibilità fiscale. Riporta Quartz che «pubblicamente, le aziende hanno citato come motivazioni per i licenziamenti organici pletorici e l’intelligenza artificiale, ma internamente i fogli di calcolo finanziari raccontavano una storia diversa. Le note del management contenute nei documenti finanziari hanno rivelato che la ricerca e sviluppo era diventata più costosa, e che l’organico rappresentava la spesa di ricerca e sviluppo più significativa nel settore tecnologico. Di conseguenza, ridurre il personale è diventato un modo semplice per ridurre i costi»
Cfr. Z. Iscenko e F. Curto Millet, Looking for the Ladder: Is ai Impacting Entry-Level Jobs?, gennaio 2026: https://eig.org/wp-content/uploads/2026/01/TAWP-Iscenko-Millet.pdf <https://eig.org/wp-content/uploads/2026/01/TAWP-Iscenko-Millet.pdf> <https://eig.org/wp-content/uploads/2026/01/TAWP-Iscenko-Millet.pdf>.
Cfr. C. Baab, The hidden time bomb in the tax code that’s fueling mass tech layoffs, «Quartz», 23 dicembre 2025: https://qz.com/tech-layoffs-tax-code-trump-section-174-microsoft- meta-1851783502 <https://qz.com/tech-layoffs-tax-code-trump- section-174-microsoft-meta-1851783502>.
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