Robot domestici e intelligenza artificiale potrebbero cambiare molto più delle nostre abitudini quotidiane e se arrivassero persino a mettere in difficoltà l’economia di un intero Paese? Il fallimento delle Filippine è più vicino di quanto pensiate e no, non stiamo scherzando fino in fondo.
Nel nostro lavoro il valore che portiamo ai clienti non si esaurisce nella capacità di raccontare bene un prodotto o un brand. Sta soprattutto nella capacità di leggere in anticipo i cambiamenti tecnologici e culturali che, prima o poi, ridisegnano i mercati in cui le aziende operano e di trasformare quella lettura in scelte strategiche concrete, prima che siano gli eventi a imporle.
È esattamente quello che è successo durante una delle sessioni di brainstorming che, come agenzia, dedichiamo periodicamente all’esplorazione di scenari: di quelle sessioni in cui si parte da una tecnologia e si arriva a teorizzare disastri geopolitici. Esattamente in questo modo è emersa una provocazione “E se l’arrivo dei robot domestici mandasse in crisi un intero Paese?” Detta così sembra fantascienza da bar. Ma seguiteci per un momento: le basi, tecnicamente, sono state gettate ottant’anni fa.
Breve storia di un battito d’ali nel 1943 che, dopo un secolo, potrebbe far fallire uno stato
Nel 1943 lo psicologo Warren McCulloch e il matematico Walter Pitts pubblicano un articolo su come reti di neuroni artificiali possano, in teoria, eseguire funzioni logiche e apprendere. Difficile immaginare che stessero anche gettando, senza saperlo, le basi di una rivoluzione copernicana forse mai vista prima, ma ci arriviamo.
Passano tredici anni e nell’estate del 1956 John McCarthy conia il termine “Artificial Intelligence”: la scienza di costruire macchine intelligenti. Per quarant’anni l’IA resta un esercizio per addetti ai lavori. Poi, tra fine anni ’90 e inizio 2000, cambia paradigma: si smette di programmare l’intelligenza e si comincia a farla imparare dai dati.
Il vero salto arriva tra il 2012 e il 2017. Le GPU, nate per far girare bene i videogiochi, si scoprono perfette per addestrare reti neurali profonde. Nel 2012 AlexNet stravolge la competizione ImageNet sul riconoscimento delle immagini. Nel 2016 AlphaGo di DeepMind batte Lee Sedol a Go. Un gioco che, a differenza degli scacchi, si vince più per intuizione che per calcolo puro, e infatti AlphaGo non calcola: intuisce!
Nel 2017 arriva il paper che cambia tutto: “Attention Is All You Need”, che introduce l’architettura Transformer* (la “T” di ChatGPT viene proprio da lì). Da quel momento l’IA smette di limitarsi a riconoscere e inizia a generare. Tra il 2020 e il 2022 il salto finale: GPT-3, poi ChatGPT, poi i generatori di immagini. L’intelligenza artificiale esce dai laboratori ed entra nelle nostre tasche. Oggi i modelli sono nativamente multimodali testo, audio, video, codice, tutto insieme, in tempo reale.
*Questa è un’altra storia che vi racconterò nel prossimo articolo
Robot umanoide per tutte le case
Parallelamente, complice proprio questa convergenza tra robot domestici e intelligenza artificiale, sta esplodendo un settore che fino a ieri sembrava relegato ai film di fantascienza: la robotica umanoide domestica.
Startup come Tau Robotics o colossi come Figure AI stanno già testando androidi capaci di pulire, riordinare e lavare i vetri dentro case vere, non soltanto in laboratorio. Non si tratta più di semplici prototipi da fiera tecnologica, ma di una tecnologia che punta a entrare nelle nostre abitazioni.
E qui arriva la parte interessante: perché quando una macchina comincia a svolgere attività che oggi affidiamo alle persone, il cambiamento non si ferma alla porta di casa. Può arrivare molto più lontano, fino a modificare il mercato del lavoro e gli equilibri economici di interi Paesi.
Da qui la provocazione prende vita
Chi fa oggi, nel mondo, questi lavori? Le Filippine sono uno dei principali Paesi esportatori di lavoro domestico e di cura degli anziani: infermiere, badanti, collaboratori domestici, personale alberghiero. Nei prossimi anni le rimesse dei lavoratori filippini all’estero toccheranno i 40 miliardi di dollari ovvero arriveranno a circa 10% del PIL nazionale, una delle percentuali più alte al mondo per un’economia di quelle dimensioni. Un pilastro strutturale, non un dettaglio contabile: la nazione si regge su quel flusso.
Verrebbe naturale pensare che una trasformazione di questa portata richieda una generazione per compiersi, come è avvenuto con l’automazione industriale del Novecento. Ma è proprio questo l’errore di prospettiva da evitare: l’IA generativa non segue le curve di adozione lente a cui eravamo abituati. ChatGPT ha raggiunto 100 milioni di utenti in due mesi dal lancio: un traguardo che a Instagram è costato due anni e mezzo, a TikTok nove mesi. I costi di sensori, batterie e componenti robotici stanno scendendo lungo la stessa curva. Non stiamo quindi ragionando su un orizzonte 2050: la finestra temporale realistica si misura in anni, non in decenni.
Proprio perché i tempi si sono accorciati rispetto a qualunque rivoluzione tecnologica precedente, il margine per prepararsi con calma non c’è più. Chi aspetta di vedere il fenomeno già compiuto per reagire, questa volta, rischia di arrivare quando il mercato sarà già presidiato. Ed è proprio per questo che agire per tempo, oggi, non è prudenza: è l’unica strategia che funziona davvero.
Il vero effetto farfalla è per chi lavora con noi
La strana teoria sulle Filippine ci auguriamo che sia totalmente falsa ma il meccanismo di fondo riguarda chiunque costruisca un business su equilibri che oggi sembrano solidi e immutabili. Non si può restare fermi sperando che i fatti passino altrove: prima o poi ci travolgono. Come abbiamo detto, il tempo a disposizione per accorgersene è molto più breve di quanto intuizione e abitudine ci suggeriscano.
È il motivo per cui, quando lavoriamo con un’azienda su un progetto, non partiamo mai dalla domanda “cosa possiamo fare per il cliente”, ma da “cosa cambierà nel suo settore nei prossimi anni e come utilizzare le nuove frontiere offerte dalla tecnologia per anticipare i tempi invece di subirli”.
La differenza, per un brand, sta tutta lì: subire il cambiamento con due o tre anni di ritardo o guidarlo con due o tre anni di anticipo. Non è più (solo) una questione tecnologica. È strategia!
Cosa significa, in pratica, agire per tempo
Tradotto in termini meno geopolitici e più operativi, il ragionamento vale per qualsiasi settore in cui lavoriamo con i nostri clienti. Non serve aspettare che un concorrente diretto adotti l’IA per iniziare a chiedersi come farlo: quando il segnale arriva così forte da essere colto immediatamente, il vantaggio competitivo di chi si è mosso prima è già consolidato, e recuperarlo costa molto più che costruirlo da zero.
Il punto, quindi, non è capire quando robot domestici e intelligenza artificiale entreranno definitivamente nelle nostre vite, ma quanto siamo pronti a gestire le conseguenze di questa trasformazione
Come ogni articolo che si rispetti nel 2026, anche questo è stato scritto a quattro mani: due nostre, e un paio fatte di circuiti. E comunque, sempre meglio ringraziare l’IA, non si sa mai…