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-intelligenza-artificiale-non-sostituisce-gli-sviluppatori-di-software.html

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>> 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>.

    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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Past President di "Informatics Europe"
Vicedirettore del Laboratorio Nazionale "Informatica e Scuola" del CINI
Dipartimento di Matematica - Università di Roma "Tor Vergata"
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