Matt Garman, CEO di Amazon Web Services, ha detto chiaro quello che pensa delle previsioni catastrofiste sull’intelligenza artificiale e il mercato del lavoro: sono esagerate. In un episodio del podcast Platformer, ha sostenuto che metà dei lavori impiegatizi potrà cambiare con l’AI, ma cambiare non significa sparire. “Wipe out e change sono cose diverse”, ha detto, e la distinzione conta.
Il paragone che Garman usa è quello di Microsoft Excel: quando arrivarono i fogli di calcolo, i lavoratori che calcolavano a mano persero quella mansione specifica — ma impararono a usare il computer e continuarono ad avere un posto. Lo stesso meccanismo, secondo lui, si sta ripetendo con l’AI. Ha dichiarato che se si credesse davvero che metà dei lavori scomparisse, l’intera economia collasserebbe su se stessa. L’argomentazione è diretta: le economie funzionano perché le persone lavorano, guadagnano e spendono. Togliere metà dei lavori significa smontare il meccanismo alla base.
La posizione di Garman è in aperto contrasto con quella di Dario Amodei, CEO di Anthropic, che ha avvertito del rischio che l’AI elimini fino alla metà dei lavori entry-level entro cinque anni. Amazon, intanto, punta ad assumere 11.000 stagisti e neolaureati quest’anno, e oggi impiega più sviluppatori software di due anni fa — nonostante i tool di coding AI siano diventati molto più capaci. Non è solo retorica: Garman ha spiegato che AWS valuta sempre più la capacità di adattarsi e di imparare, non il bagaglio tecnico specifico. Non è solo AWS. IBM ha annunciato che triplicherà le assunzioni entry-level, dopo aver concluso che affidarsi troppo all’efficienza dell’AI non è una strategia sostenibile nel lungo periodo.
Il quadro non è privo di tensioni. Lo stesso CEO di Amazon, Andy Jassy, ha dichiarato che i guadagni di efficienza derivati dall’AI ridurranno parti della forza lavoro corporate, e l’anno scorso sono stati tagliati 14.000 posti. Garman sa dove lavora. La sua posizione ottimista convive con una realtà aziendale più complicata. Intanto, sul fronte tecnico, le startup che usano l’AI per scrivere codice si trovano davanti a un problema diverso da quello occupazionale: la qualità. Il cosiddetto “code slop” è codice generato dall’AI che compila, supera i test di base, ma è architetturalmente privo di senso — nessun umano riesce a ragionarci sopra perché non è stato costruito con un’intenzione coerente.
Il rapporto DORA 2025 di Google ha rilevato che un aumento del 90% nell’adozione dell’AI è associato a un incremento del 9% nel tasso di bug, a un aumento del 91% nel tempo di code review e a un incremento del 154% nella dimensione delle pull request. Le aziende che puntano sullo sviluppo assistito dall’AI stanno scoprendo che i guadagni di produttività nella fase di scrittura del codice vengono spesso azzerati dai costi aggiuntivi in fase di revisione, test e manutenzione. La velocità ha un prezzo che si paga dopo.
Il dibattito su AI e occupazione è destinato a restare aperto. Garman rappresenta la fazione di chi costruisce l’infrastruttura su cui l’AI gira e ha tutto l’interesse a credere nel suo potenziale generativo. Amodei ha costruito uno dei modelli linguistici più usati al mondo e vede i rischi da una posizione diversa. Nessuno dei due sta guardando la stessa fotografia. Quello che sembra chiaro, però, è che la domanda non è se i lavori cambieranno — ma a quale velocità, e chi avrà gli strumenti per tenere il passo.
