C’è un modo molto diffuso di raccontare quello che sta succedendo con l’intelligenza artificiale, ed è quello che si limita a chiedersi se “ruberà il lavoro”. È una domanda comoda, ripetibile, da convegno, e ha il pregio di non costringere nessuno a pensare davvero. Ne propongo un’altra, che mi sembra più utile: l’intelligenza artificiale non sta rubando il lavoro. Sta cambiando la natura della maestranza umana — e con essa, sta cambiando la struttura sociale che intorno al lavoro abbiamo costruito negli ultimi due secoli.
Per capire perché è una mutazione così grande, conviene fare un passo indietro. Anzi, due.
Le tre fasi della maestranza
La storia del lavoro umano, ridotta all’osso, si può raccontare come una successione di tre fasi.
Prima fase: mestieri eterogenei. Per millenni, ogni mestiere ha avuto i suoi strumenti specifici, le sue tecniche proprie, la sua filiera materiale. Il falegname aveva pialle e scalpelli che il muratore non riconosceva. Il fotografo aveva la camera oscura, gli acidi, gli ingranditori. Il musicista aveva strumenti acustici che richiedevano anni di pratica fisica. L’architetto aveva tecnigrafi, squadre, matite tecniche. La competenza era fusa con lo strumento: non si poteva imparare l’una senza l’altro. E proprio per questo, ogni mestiere costruiva intorno a sé una corporazione — gilde medievali, ordini professionali ottocenteschi, sindacati novecenteschi — che governava l’accesso al mestiere stesso. La barriera d’ingresso era duplice: dovevi imparare lo strumento, e dovevi essere ammesso. Era un sistema lento, ma stabile. La professione era un’identità per la vita.
Seconda fase: uniformità di strumenti, competenza ancora richiesta. Negli ultimi quarant’anni è successa una cosa che non avevamo mai visto prima. Lo strumento fisico del lavoro è diventato uno solo: il computer, e poi lo smartphone. Oggi un fotografo, un architetto, un musicista, un avvocato, un commercialista, un medico, un ingegnere, un copywriter, un consulente — usano tutti lo stesso oggetto. È un’omologazione tecnologica senza precedenti storici. Per la prima volta, lo strumento ha smesso di essere distintivo del mestiere. Il distintivo è diventato il software: Photoshop per il fotografo, AutoCAD per l’architetto, Logic per il musicista, ERP gestionali per il commercialista, EHR per il medico. La competenza, in questa fase, si è spostata dal “padroneggiare uno strumento fisico” al “padroneggiare un software specialistico”. Ma la sostanza era ancora la stessa: serviva comunque imparare come funziona quel software, come si costruisce il risultato, come si esegue la tecnica. Lo strumento era uniforme, ma la conoscenza per pilotarlo restava specialistica, faticosa, e quindi ancora una barriera d’ingresso. Le corporazioni hanno tenuto. Le professioni si sono adattate. Il sistema, sostanzialmente, è rimasto in piedi.
Terza fase: la competenza esce dall’uomo ed entra nello strumento. È quello che sta succedendo ora, ed è la rottura grande. La conoscenza tecnica necessaria per pilotare lo strumento — il come — la mette la macchina. Il fotografo che non sa fotomontare ottiene comunque il fotomontaggio. Il non-musicista ottiene comunque la canzone. Il non-programmatore ottiene comunque lo script. Il non-avvocato ottiene comunque la bozza di contratto. La competenza strutturale, quella che per secoli ha definito chi era dentro al mestiere e chi no, esce dal cittadino e entra nel software. E quello che resta al cittadino è solo l’intenzione finale: cosa voglio ottenere, perché, per chi, con quale criterio.
È una transizione che, nei suoi effetti sociali, è più radicale della rivoluzione industriale. Lo dico senza enfasi.
Cos’è successo alla maestranza
Prima la maestranza era strutturale. Sapevi come è fatto lo strumento, come funziona la tecnica, come si compone il risultato. La tua identità professionale era la tua padronanza di una struttura. Sei un falegname significava conosci il legno, padroneggi gli utensili, sai come si fa un mobile. Sei un avvocato significava conosci il codice, padroneggi la giurisprudenza, sai come si scrive un atto. L’identità del lavoratore coincideva con la padronanza del come.
Adesso la maestranza si sta spostando verso una dimensione completamente diversa: è finalistica. Non sei più maestro della struttura del prodotto. Sei maestro del fine. Sai dove vuoi arrivare, e lo strumento — con dentro l’IA — ti ci porta. La tua identità professionale non è più definita dalla padronanza tecnica, ma dalla chiarezza degli intenti. Dal gusto. Dal giudizio. Dalla capacità di decidere cosa è degno di esistere e cosa no.
C’è una sottile rivoluzione filosofica nascosta qui dentro, e vale la pena tirarla fuori. Per secoli abbiamo dato per scontato che la maestria stesse nel come — perché il perché da solo non bastava. Potevi avere tutte le intuizioni del mondo, ma se non sapevi realizzarle, restavi pubblico. La realtà materiale faceva da filtro alla pura intenzione. Adesso il perché basta. Lo strumento si occupa del come. E quindi la maestria, finalmente, può tornare a essere quello che forse, sotto strati e strati di tecnica, era sempre stata nella sua forma più pura: una chiarezza di intenti che trova un modo per realizzarsi. Per la prima volta nella storia umana, la qualità di un’idea può essere giudicata sull’idea stessa, non sulla capacità di chi la propone di portarla a termine.
La fine della professione come l’avevamo costruita
Questa è la parte che la maggior parte dei commenti pubblici sull’IA, francamente, manca completamente. La professione, così come l’abbiamo conosciuta negli ultimi due secoli, è una costruzione storica ottocentesca. Prima della rivoluzione industriale c’erano mestieri organizzati in corporazioni medievali, ma la “professione” come categoria sociale moderna — con ordini, esami di stato, anni di studio specialistico, deontologia codificata, monopoli legali sull’attività — è figlia dell’Ottocento europeo. Ed è stata possibile esattamente perché la competenza tecnica era una barriera d’ingresso costosa e lenta da superare.
L’avvocato, il medico, il commercialista, l’ingegnere, l’architetto: tutte queste figure hanno costruito la propria autorità sociale, il proprio prestigio, il proprio reddito differenziato, sulla base del fatto che altri non potevano fare quello che facevano loro. La barriera era tecnica, e proprio per questo era difensiva. Le corporazioni professionali, gli ordini, i collegi: sono organizzazioni sociali nate per proteggere questa barriera. È stato un sistema che ha retto perché la tecnica era difficile da acquisire e impossibile da automatizzare.
Adesso la tecnica viene automatizzata. E quando la barriera tecnica cade, cade anche la giustificazione storica della professione come monopolio. Non scompaiono i mestieri — scompare il modo in cui erano organizzati socialmente. Non avremo meno medici, ma avremo medici che fanno cose diverse, e una platea molto più ampia di persone che accedono a competenze prima riservate. Non avremo meno avvocati, ma avremo avvocati che giudicano invece di redigere, e una platea di non-avvocati che redige da sola. Non avremo meno commercialisti, ma avremo commercialisti consulenti invece che compilatori. È un terremoto silenzioso, e investe l’intera architettura del lavoro qualificato del Novecento.
L’istruzione, ovvero il fortilizio che dobbiamo smantellare
E qui veniamo al pezzo più scomodo del ragionamento, perché tocca un’istituzione a cui tutti, in qualche misura, vogliamo bene: la scuola. Eppure va detto, e va detto in chiaro: il sistema educativo che abbiamo ereditato — dalle elementari fino all’università — è perfettamente progettato per produrre il lavoratore della seconda fase. Quella in cui la competenza tecnica era barriera, e la formazione era trasferimento di tecnica. Esattamente la fase che sta finendo sotto i nostri occhi.
I numeri sono già qui, e sono di una nitidezza inquietante. Secondo studi recenti, l’89% degli studenti italiani usa ChatGPT per i compiti, ma il 36% dei docenti è convinto che i propri studenti non lo usino mai. Più dell’80% degli studenti delle superiori adopera regolarmente strumenti di intelligenza artificiale generativa; di contro, solo il 24% degli insegnanti delle scuole statali si sente preparato a insegnarla. È una frattura cognitiva tra le due popolazioni che convivono nella stessa aula: gli studenti vivono già nella terza fase della maestranza, gli insegnanti sono attrezzati per insegnare loro come muoversi nella seconda. La scuola sta cercando di trasferire ai ragazzi una forma di sapere — la padronanza strutturale del come — che gli stessi ragazzi sanno benissimo, anche solo a livello istintivo, essere già una commodity. La forbice è enorme, e si vede.
La risposta istituzionale, per ora, è quella prevedibile delle istituzioni italiane di fronte a una rivoluzione: linee guida, decreti ministeriali, bandi PNRR, piani di formazione per i docenti. Tutte cose necessarie, sia chiaro. Ma tutte cose che gestiscono il sintomo — gli studenti che usano ChatGPT per scrivere i temi — senza toccare la causa: il fatto che, sempre più, non avrebbe più senso assegnare quel tema in quel modo. Stiamo investendo molti milioni per insegnare ai docenti come accorgersi se uno studente ha usato un’IA, invece di chiederci se quella prova didattica ha ancora senso esistere così come l’abbiamo costruita.
Quello che, secondo me, andrebbe smantellato con coraggio è un certo numero di pilastri della scuola novecentesca, che semplicemente non reggono più. Andrebbe smantellata l’idea che lo studio coincida con la memorizzazione, perché memorizzare ciò che un assistente ha sempre in tasca è diventato un’attività con un rendimento educativo prossimo allo zero. Non significa abolire la memoria — l’allenamento mnemonico ha effetti collaterali positivi sul cervello — significa smettere di considerare la mera ritenzione di informazioni il principale prodotto di una buona scuola. Andrebbe smantellato il compito a casa nella sua forma attuale, perché chiedere a un ragazzo di scrivere un saggio sull’Iliade quando ha in tasca uno strumento che lo scrive meglio di lui è chiedergli, di fatto, di esercitarsi nell’inganno. Andrebbe smantellata la verifica scritta tradizionale, perché valutare la capacità di esecuzione di una tecnica che la macchina padroneggia non è più un proxy decente per misurare l’intelligenza di un ragazzo.
E al loro posto, andrebbe costruito qualcosa di profondamente diverso. Una scuola che valuta il processo, non il prodotto: come hai ragionato, come hai chiesto, come hai verificato la risposta che ti ha dato la macchina, come ti sei accorto che era sbagliata. Una scuola in cui il dibattito orale ritorna a essere centrale, perché difendere un’idea di fronte a un interlocutore vivo, sotto pressione, restando coerente, è la palestra di pensiero critico più antica che esista e quella che le macchine, per ora, non sostituiscono affatto. Una scuola in cui l’uso esplicito dell’IA è parte della prova, non un’ombra da smascherare: dimmi cosa le hai chiesto, perché, come hai valutato la risposta, dove hai capito che mentiva. Una scuola in cui la collaborazione tra pari torna a essere palestra di intelligenza collettiva, perché il pensiero critico si affila più nel confronto che nello studio solitario. Sono tutte metodologie che la pedagogia conosce da decenni — apprendimento basato su problemi, didattica per competenze, valutazione formativa — e che la scuola italiana, nei suoi documenti ufficiali, riconosce da almeno trent’anni come direzione giusta. Solo che non le ha mai veramente attuate, perché l’inerzia del sistema valutativo standardizzato — voti, interrogazioni, esami di stato — premiava sempre la forma vecchia. Adesso, semplicemente, la forma vecchia ha smesso di funzionare. Non per scelta nostra: per fatto compiuto.
Sull’università, il discorso è ancora più serio. L’università italiana, nella sua attuale architettura, è organizzata per produrre laureati specialistici in domini di conoscenza che, sempre più, vengono assorbiti dalle macchine. Si studiano cinque anni per una laurea in giurisprudenza in cui buona parte del tempo si dedica all’acquisizione di conoscenze (codici, sentenze, procedure) che un buon prompt restituisce in trenta secondi. Si studiano sei anni di medicina con un carico mnemonico che, per molti aspetti diagnostici di base, l’IA sta replicando con accuratezza già paragonabile a quella dello specializzando medio. Si studiano tre più due anni di ingegneria informatica imparando linguaggi e framework che, nel momento in cui si laurea, sono già in parte cambiati — e nei prossimi cinque anni saranno trasformati dalle stesse tecnologie di IA che lo studente sta imparando a usare. Continuare a costruire percorsi formativi di dieci anni intorno a competenze tecniche destinate a invecchiare in tre è un disallineamento strutturale di proporzioni storiche, e nessun rettore lo dice ad alta voce, perché toccherebbe ammettere che pezzi interi dell’università italiana hanno bisogno di essere ripensati dalle fondamenta.
Quello che andrebbe smantellato, anche qui, è il primato del trasferimento di conoscenza come funzione centrale. L’università del XXI secolo dovrebbe essere meno un luogo dove si trasmettono nozioni e più un luogo dove si imparano metodi di indagine, di critica, di costruzione del giudizio. Meno enciclopedia, più officina del pensiero. Meno esami orali in cui si recita un manuale, più tesi guidate, lavori sul campo, problemi reali da risolvere con strumenti reali — IA inclusa, perché fingere che non esista è semplicemente provinciale. È una trasformazione di filosofia che richiede di rinegoziare il patto sociale tra università e mercato del lavoro, perché oggi le aziende assumono “perché il candidato si è laureato in X” — un proxy che valeva quando X significava davvero competenza esecutiva specialistica. Quando X non significa più questo, il proxy collassa, e bisogna trovarne un altro. La cosa onesta da dire è che non l’abbiamo ancora trovato.
C’è poi un terzo livello, quello forse più decisivo nel medio periodo: la formazione continua. In una società in cui le competenze tecniche specifiche invecchiano in tre-cinque anni, il modello “studio fino a 25, poi lavoro per quarant’anni” non regge più. Eppure, in Italia, la formazione continua degli adulti è uno dei sistemi più sottosviluppati d’Europa: meno del 10% degli adulti tra i 25 e i 64 anni partecipa ad attività formative strutturate in un dato anno, contro percentuali molto più alte in Scandinavia, Germania, Olanda. Abbiamo un Paese in cui chi esce dall’università smette, di fatto, di formarsi in modo organizzato — e si affida all’autoaggiornamento informale, che funziona per i più curiosi e fallisce per tutti gli altri. È un modello che produceva esclusione anche nella seconda fase, e che nella terza diventa, semplicemente, catastrofico. La domanda non è più come riformare la scuola dell’obbligo, ma come costruire un sistema in cui un adulto di cinquantadue anni possa ristrutturare la propria identità professionale due o tre volte nella vita, senza dover diventare un eroe della disciplina personale. Questa è una questione di politiche pubbliche, di welfare, di organizzazione sociale, e non se ne parla quasi mai — perché è meno glamour delle linee guida ministeriali sull’IA nelle scuole, e perché richiede investimenti reali, non solo decreti.
In sintesi: stiamo formando le persone a fare l’esecuzione che le macchine faranno meglio, e non le stiamo formando a fare il giudizio che le macchine non sanno fare. È un disallineamento strutturale che attraversa tutti i livelli educativi, e che nessuno — almeno in Italia — sembra avere fretta di affrontare con la serietà che meriterebbe. Continuiamo a riempire aule con persone che imparano come si fa qualcosa che, da qui a dieci anni, non avrà più senso imparare a fare in quel modo. Poi ci stupiamo del crescente disallineamento tra mondo formativo e mercato del lavoro, e produciamo l’ennesima task force per studiarlo.
La fine del lavoro come identità
C’è poi un livello ancora più profondo, e per molti versi più drammatico. Per due secoli, in Occidente, il lavoro è stato la principale fonte di identità sociale. Si chiede a una persona “che lavoro fai?” come si chiedeva un tempo “di chi sei figlio?”. Il mestiere definiva chi eri. La frase sono un avvocato non era solo descrittiva: era un’identità, una appartenenza, una storia.
Questa identità funzionava perché era ancorata a una competenza riconoscibile, faticosa, durevole. Eri quello che sapevi fare meglio degli altri. Quando il sapere fare si democratizza — quando lo strumento contiene la competenza — l’identità che ne derivava si destabilizza. Sono un avvocato significa meno di prima, se la metà di quello che faceva un avvocato adesso lo fa chiunque con un buon prompt. Sono un fotografo significa meno di prima, se chiunque produce foto pubblicabili dal telefono. Non significa zero: significa meno. E meno-di-prima, per identità costruite sulla padronanza tecnica, è una notizia psicologicamente difficile da gestire.
Penso che assisteremo, nei prossimi dieci-quindici anni, a una crisi identitaria di proporzioni storiche per la classe media qualificata. Non sarà una crisi economica nel senso classico — le persone continueranno a lavorare e a essere pagate — sarà una crisi di senso. La domanda cosa sono? diventerà più difficile da rispondere per categorie intere di lavoratori il cui ruolo storico era quello-che-sa-fare-X. Sociologi e psicologi cominciano a parlare di “lutto della competenza”: il dolore di scoprire che quello che ti ha definito per trent’anni vale, sul mercato, molto meno di quanto credevi. È un sentimento che, nei prossimi anni, diventerà collettivo.
Una possibile redistribuzione, che potrebbe essere positiva
Detto questo, vorrei guardare l’altra faccia. La fine della professione come monopolio tecnico è una perdita per chi quel monopolio lo deteneva. Ma è una liberazione enorme per chi ne era escluso. Per due secoli, l’accesso al lavoro qualificato è stato gestito da un sistema di filtri tecnici che — diciamolo onestamente — premiavano non solo il talento ma anche il privilegio di poter studiare a lungo, di vivere in città con buone università, di avere famiglie che potessero permettersi di mantenere un figlio agli studi fino a 28 anni. Quel sistema produceva esclusione sistematica di chiunque non avesse quei privilegi.
Se la maestranza diventa finalistica invece che strutturale, il filtro si sposta. Non scompare — l’ho già detto, il valore migra sul giudizio, sul gusto, sulla curatela — ma cambia natura. Il giudizio e il gusto si possono affinare in molti modi, non solo con dieci anni di università. Si affinano con la pratica, con l’osservazione, con la curiosità, con la fame. Persone che fino a ieri non potevano nemmeno aspirare a fare certe attività — il ragazzo di Crotone che non poteva permettersi un master a Milano, l’imprenditrice di un paese senza commercialisti competenti, l’autodidatta che non ha mai avuto una laurea ma ha occhio e testa — adesso possono entrare in giochi che fino a ieri erano chiusi. È una potenziale grande redistribuzione di accesso. Non è automatica, non è facile, non è gratis. Ma è possibile come non lo è mai stata.
C’è da chiedersi se, paradossalmente, l’IA possa essere uno degli ascensori sociali più potenti dell’ultimo secolo — per chi è disposto a non difendere ciò che già sa, ma a coltivare ciò che ancora non ha. Per chi smette di costruire la propria identità sulla padronanza dell’esecuzione, e comincia a costruirla sulla padronanza del giudizio. Per chi accetta, in altre parole, che la maestranza non è più una posizione che si conquista una volta per tutte, ma una qualità che si rinnova ogni anno.
Quello che fa paura, ed è giusto che faccia paura
Detto questo, ci sono ambiti in cui la rimozione dello strato esecutivo non è altrettanto sana, e vanno protetti consapevolmente. Pensiamo alla medicina: la “diagnosi assistita” può diventare abbastanza buona da bypassare la competenza clinica di base. Pensiamo al diritto critico, al penale, alla materia costituzionale: cosa significa se “analisi automatica” rende inutile la lettura attenta di un professionista esperto? Pensiamo all’ingegneria strutturale: se “verifica via IA” diventa il modo in cui si calcolano i ponti, chi risponde quando il ponte cade?
In tutti questi casi, lo strato esecutivo conteneva qualcosa che la pura intenzione non sostituisce: una stratificazione di responsabilità, di esperienza con i casi limite, di intuizione clinica o legale o ingegneristica che nessun prompt produce. Qui la resistenza ha senso, ma deve essere onesta. Non è “vietare l’IA”. È: definire cosa, di questo mestiere, davvero non può essere automatizzato senza danno, e proteggerlo con regole specifiche. Sono campi diversi da quelli puramente esecutivo-creativi: lì la rimozione del filtro è in larga misura un guadagno. In medicina, diritto critico, ingegneria di sicurezza, è un’occasione che richiede un’altra prudenza, perché lo strato esecutivo lì non era solo tecnica — era garanzia. E sostituire una garanzia con un risultato “abbastanza buono” può andare bene per una canzone, non per un’operazione al cuore.
Morale, con qualche conseguenza politica
Il paradigma è semplice da formulare. Per due secoli abbiamo costruito una società in cui il valore del lavoratore stava nella padronanza tecnica di un dominio: il come. Le professioni, la scuola, le carriere, l’identità sociale, persino la mobilità di classe — tutto poggiava su questo principio. Adesso il principio si sta rovesciando. Il valore si sposta verso il perché: l’intenzione, il giudizio, il gusto, la responsabilità. La maestranza diventa finalistica, non strutturale.
Per gli individui, questo richiede un cambio di filosofia personale che è più difficile del cambio di competenze. Smettere di costruire la propria identità sulla padronanza dell’esecuzione, e costruirla sulla padronanza del giudizio. È una transizione faticosa, e ce ne accorgeremo in molti, troppo tardi.
Per la società, la conseguenza è enorme e politica. I sistemi educativi, le organizzazioni professionali, i mercati del lavoro, le politiche di welfare, sono tutti progettati intorno a un mondo in cui la competenza tecnica era barriera e identità. Se quel mondo cambia — e sta cambiando ora, sotto i nostri occhi, senza chiedere il permesso — abbiamo il dovere collettivo di ripensare quei sistemi prima che diventino disfunzionali. La cosa preoccupante è che nessuno, in nessuna grande democrazia europea, sembra avere voglia di farlo seriamente. Continuiamo a discutere se “regolamentare l’IA” — che è un dibattito legittimo ma minore — invece di chiederci come ripensare il lavoro qualificato e la formazione che lo produce in un’epoca in cui la competenza tecnica non è più il principale produttore di valore.
C’è una vecchia frase che, in questi mesi, mi torna spesso in mente. Diceva, più o meno: la tecnologia non distrugge i mestieri, distrugge l’idea che il mestiere si esaurisca nella tecnica. È una frase pacata, con dentro una bomba. Perché quasi tutti, quando difendiamo il nostro mestiere, in realtà stiamo difendendo la nostra padronanza del come. E quando il come diventa una commodity, non resta che chiedersi che cos’altro, di quello che sappiamo fare, sia ancora davvero nostro.
Per fortuna, c’è quasi sempre qualcosa. È solo questione di guardare un piano più in alto — e di accettare che salire di un piano, in cima a una scala che hai costruito per anni, fa paura. È la paura giusta da provare in questo momento storico. Ed è anche, probabilmente, la più produttiva.
There is a very common way of describing what is happening with artificial intelligence, and it limits itself to asking whether it will “steal jobs.” It is a convenient question, repeatable, conference-friendly, and it has the virtue of not forcing anyone to actually think. I would propose another one, which seems more useful to me: artificial intelligence is not stealing work. It is changing the nature of human mastery — and with it, it is changing the social structure we have built around work over the last two centuries.
To understand why this is such a large mutation, it helps to take a step back. Actually, two.
The three phases of mastery
The history of human work, reduced to the bone, can be told as a sequence of three phases.
First phase: heterogeneous trades. For millennia, every trade had its own specific tools, its own techniques, its own material supply chain. The carpenter had planes and chisels the mason would not recognize. The photographer had the darkroom, acids, enlargers. The musician had acoustic instruments that required years of physical practice. The architect had drafting tables, set squares, technical pencils. Competence was fused with the tool: you could not learn one without the other. And precisely for this reason, every trade built a corporation around itself — medieval guilds, nineteenth-century professional orders, twentieth-century unions — that governed access to the trade itself. The entry barrier was double: you had to learn the tool, and you had to be admitted. It was a slow system, but a stable one. The profession was an identity for life.
Second phase: uniformity of tools, competence still required. Over the last forty years, something happened that we had never seen before. The physical tool of work became one single thing: the computer, and then the smartphone. Today a photographer, an architect, a musician, a lawyer, an accountant, a doctor, an engineer, a copywriter, a consultant — they all use the same object. It is a technological homogenization without historical precedent. For the first time, the tool stopped being distinctive of the trade. The distinctive layer became the software: Photoshop for the photographer, AutoCAD for the architect, Logic for the musician, ERP systems for the accountant, EHRs for the doctor. Competence, in this phase, moved from “mastering a physical tool” to “mastering specialized software.” But the substance was still the same: you still had to learn how that software worked, how the result was built, how the technique was executed. The tool was uniform, but the knowledge needed to steer it remained specialized, laborious, and therefore still an entry barrier. The corporations held. The professions adapted. The system, essentially, stayed upright.
Third phase: competence leaves the human and enters the tool. This is what is happening now, and it is the major rupture. The technical knowledge needed to steer the tool — the how — is supplied by the machine. The photographer who does not know photomontage still gets the photomontage. The non-musician still gets the song. The non-programmer still gets the script. The non-lawyer still gets the contract draft. Structural competence, the thing that for centuries defined who was inside the trade and who was not, leaves the citizen and enters the software. And what remains for the citizen is only the final intention: what I want to obtain, why, for whom, according to what criteria.
In its social effects, this transition is more radical than the industrial revolution. I say that without emphasis.
What happened to mastery
Before, mastery was structural. You knew how the tool was made, how the technique worked, how the result was composed. Your professional identity was your command of a structure. You are a carpenter meant you know wood, you master the tools, you know how to make furniture. You are a lawyer meant you know the code, you master the case law, you know how to write a filing. The worker’s identity coincided with mastery of the how.
Now mastery is moving toward a completely different dimension: it is finalistic. You are no longer the master of the product’s structure. You are the master of its end. You know where you want to go, and the tool — with AI inside it — takes you there. Your professional identity is no longer defined by technical mastery, but by clarity of intent. By taste. By judgment. By the ability to decide what deserves to exist and what does not.
There is a subtle philosophical revolution hidden in here, and it is worth pulling out. For centuries we took for granted that mastery lived in the how — because the why alone was not enough. You could have every intuition in the world, but if you did not know how to realize it, you remained an audience member. Material reality acted as a filter on pure intention. Now the why is enough. The tool takes care of the how. And therefore mastery, finally, can return to being what perhaps, under layer after layer of technique, it had always been in its purest form: a clarity of intent that finds a way to realize itself. For the first time in human history, the quality of an idea can be judged on the idea itself, not on the ability of the person proposing it to carry it through.
The end of the profession as we built it
This is the part that most public commentary on AI, frankly, misses completely. The profession, as we have known it over the last two centuries, is a nineteenth-century historical construction. Before the industrial revolution there were trades organized into medieval corporations, but the “profession” as a modern social category — with orders, state exams, years of specialized study, codified ethics, legal monopolies over activity — is a child of European nineteenth-century society. And it was possible exactly because technical competence was an entry barrier that was expensive and slow to overcome.
The lawyer, the doctor, the accountant, the engineer, the architect: all these figures built their social authority, their prestige, their differentiated income, on the fact that others could not do what they did. The barrier was technical, and precisely for that reason it was defensive. Professional corporations, orders, colleges: they are social organizations born to protect this barrier. It was a system that held because technique was hard to acquire and impossible to automate.
Now technique is being automated. And when the technical barrier falls, the historical justification of the profession as a monopoly falls too. The trades do not disappear — the way they were socially organized disappears. We will not have fewer doctors, but we will have doctors doing different things, and a much wider public accessing competences once reserved for them. We will not have fewer lawyers, but we will have lawyers judging instead of drafting, and a public of non-lawyers drafting on their own. We will not have fewer accountants, but we will have accountants as advisers rather than form-fillers. It is a silent earthquake, and it hits the entire architecture of twentieth-century qualified work.
Education, or the fortress we need to dismantle
And here we come to the most uncomfortable part of the argument, because it touches an institution that all of us, to some extent, care about: school. And yet it needs to be said, and said plainly: the educational system we inherited — from primary school to university — is perfectly designed to produce the worker of the second phase. The phase in which technical competence was the barrier, and education was the transfer of technique. Exactly the phase that is ending before our eyes.
The numbers are already here, and they are unsettlingly clear. According to recent studies, 89% of Italian students use ChatGPT for homework, but 36% of teachers are convinced their students never use it. More than 80% of high school students regularly use generative AI tools; by contrast, only 24% of teachers in state schools feel prepared to teach it. It is a cognitive fracture between two populations sharing the same classroom: students are already living in the third phase of mastery, teachers are equipped to teach them how to move through the second. School is trying to transfer to young people a form of knowledge — structural mastery of the how — that those same young people know perfectly well, even just instinctively, has already become a commodity. The gap is enormous, and it shows.
The institutional response, for now, is the predictable one from Italian institutions facing a revolution: guidelines, ministerial decrees, PNRR tenders, teacher training plans. All necessary things, to be clear. But all things that manage the symptom — students using ChatGPT to write essays — without touching the cause: the fact that, increasingly, it would no longer make sense to assign that essay in that way. We are investing many millions to teach teachers how to detect whether a student used AI, instead of asking whether that educational test still makes sense in the form in which we built it.
What, in my view, should be courageously dismantled is a certain number of pillars of the twentieth-century school, which simply no longer hold. We should dismantle the idea that study coincides with memorization, because memorizing what an assistant always has in its pocket has become an activity with an educational return close to zero. This does not mean abolishing memory — mnemonic training has positive side effects on the brain — it means ceasing to treat the mere retention of information as the main product of a good school. We should dismantle homework in its current form, because asking a teenager to write an essay on the Iliad when he has in his pocket a tool that writes it better than he does is, in practice, asking him to practice deception. We should dismantle the traditional written test, because evaluating the ability to execute a technique that the machine masters is no longer a decent proxy for measuring a young person’s intelligence.
And in their place, we should build something profoundly different. A school that evaluates the process, not the product: how you reasoned, how you asked, how you verified the answer the machine gave you, how you realized it was wrong. A school in which oral debate returns to the center, because defending an idea in front of a live interlocutor, under pressure, while remaining coherent, is the oldest training ground for critical thinking there is, and the one machines, for now, do not replace at all. A school in which the explicit use of AI is part of the test, not a shadow to be exposed: tell me what you asked it, why, how you evaluated the answer, where you understood that it was lying. A school in which peer collaboration returns to being a gym for collective intelligence, because critical thought is sharpened more in confrontation than in solitary study. These are all methodologies pedagogy has known for decades — problem-based learning, competency-based teaching, formative assessment — and that Italian schools, in their official documents, have recognized for at least thirty years as the right direction. Except they have never truly implemented them, because the inertia of the standardized evaluation system — grades, oral exams, state exams — always rewarded the old form. Now, quite simply, the old form has stopped working. Not by our choice: as a fait accompli.
On university, the matter is even more serious. The Italian university, in its current architecture, is organized to produce specialist graduates in domains of knowledge that, increasingly, are being absorbed by machines. People study five years for a law degree in which much of the time is dedicated to acquiring knowledge (codes, judgments, procedures) that a good prompt returns in thirty seconds. People study six years of medicine with a mnemonic load that, in many basic diagnostic respects, AI is already replicating with accuracy comparable to that of the average resident. People study three plus two years of computer engineering learning languages and frameworks that, by the time they graduate, have already partly changed — and in the next five years will be transformed by the same AI technologies the student is learning to use. Continuing to build ten-year educational paths around technical skills destined to age in three is a structural misalignment of historic proportions, and no rector says it out loud, because it would mean admitting that whole pieces of the Italian university need to be rethought from the foundations.
What should be dismantled here too is the primacy of knowledge transfer as the central function. The twenty-first-century university should be less a place where notions are transmitted and more a place where people learn methods of inquiry, criticism, and judgment-building. Less encyclopedia, more workshop for thought. Fewer oral exams in which a manual is recited, more guided theses, fieldwork, real problems to solve with real tools — AI included, because pretending it does not exist is simply provincial. It is a philosophical transformation that requires renegotiating the social pact between university and the labor market, because today companies hire “because the candidate graduated in X” — a proxy that worked when X truly meant specialist execution competence. When X no longer means that, the proxy collapses, and another one has to be found. The honest thing to say is that we have not found it yet.
Then there is a third level, perhaps the most decisive in the medium term: continuous training. In a society where specific technical skills age in three to five years, the model “study until 25, then work for forty years” no longer holds. And yet, in Italy, adult continuous training is one of the most underdeveloped systems in Europe: less than 10% of adults between 25 and 64 take part in structured training activities in a given year, compared with much higher percentages in Scandinavia, Germany, the Netherlands. We have a country where those who leave university, in practice, stop training in an organized way — and rely on informal self-updating, which works for the most curious and fails for everyone else. It was a model that produced exclusion even in the second phase, and in the third it becomes, quite simply, catastrophic. The question is no longer how to reform compulsory schooling, but how to build a system in which a fifty-two-year-old adult can restructure their professional identity two or three times in life without having to become a hero of personal discipline. This is a question of public policy, welfare, social organization, and almost nobody talks about it — because it is less glamorous than ministerial guidelines on AI in schools, and because it requires real investment, not just decrees.
In short: we are training people to do the execution that machines will do better, and we are not training them to exercise the judgment that machines cannot exercise. It is a structural misalignment that runs through every level of education, and that nobody — at least in Italy — seems in any hurry to address with the seriousness it deserves. We continue to fill classrooms with people learning how to do something that, ten years from now, will no longer make sense to learn in that way. Then we are surprised by the growing mismatch between education and the labor market, and produce yet another task force to study it.
The end of work as identity
Then there is an even deeper level, and in many ways a more dramatic one. For two centuries, in the West, work has been the main source of social identity. We ask a person “what do you do?” the way people once asked “whose child are you?” The trade defined who you were. The sentence I am a lawyer was not merely descriptive: it was an identity, a belonging, a story.
This identity worked because it was anchored to a recognizable, laborious, durable competence. You were what you knew how to do better than others. When know-how becomes democratized — when the tool contains the competence — the identity derived from it becomes destabilized. I am a lawyer means less than before, if half of what a lawyer used to do is now done by anyone with a good prompt. I am a photographer means less than before, if anyone can produce publishable photos from a phone. It does not mean zero: it means less. And less-than-before, for identities built on technical mastery, is psychologically difficult news to manage.
I think that over the next ten to fifteen years we will witness an identity crisis of historic proportions for the qualified middle class. It will not be an economic crisis in the classical sense — people will continue to work and be paid — it will be a crisis of meaning. The question what am I? will become harder to answer for entire categories of workers whose historical role was the-one-who-knows-how-to-do-X. Sociologists and psychologists are beginning to talk about “competence grief”: the pain of discovering that what has defined you for thirty years is worth, on the market, much less than you believed. In the coming years, that feeling will become collective.
A possible redistribution, which could be positive
That said, I would like to look at the other side. The end of the profession as a technical monopoly is a loss for those who held that monopoly. But it is an enormous liberation for those who were excluded from it. For two centuries, access to qualified work was managed by a system of technical filters that — let’s be honest — rewarded not only talent but also the privilege of being able to study for a long time, of living in cities with good universities, of having families that could afford to support a child through studies until age 28. That system systematically excluded anyone who lacked those privileges.
If mastery becomes finalistic rather than structural, the filter moves. It does not disappear — as I have already said, value migrates to judgment, taste, curation — but it changes nature. Judgment and taste can be refined in many ways, not only through ten years of university. They are refined through practice, observation, curiosity, hunger. People who until yesterday could not even aspire to certain activities — the young man from Crotone who could not afford a master’s in Milan, the entrepreneur in a town without competent accountants, the self-taught person who never had a degree but has eye and mind — can now enter games that were closed until yesterday. It is a potentially great redistribution of access. It is not automatic, it is not easy, it is not free. But it is possible as it has never been before.
It is worth asking whether, paradoxically, AI could be one of the most powerful social elevators of the last century — for those willing not to defend what they already know, but to cultivate what they do not yet have. For those who stop building their identity on mastery of execution, and start building it on mastery of judgment. For those who accept, in other words, that mastery is no longer a position conquered once and for all, but a quality renewed every year.
What is frightening, and rightly so
That said, there are domains in which removing the executive layer is not equally healthy, and they should be consciously protected. Think of medicine: “assisted diagnosis” can become good enough to bypass basic clinical competence. Think of critical law, criminal law, constitutional matters: what does it mean if “automatic analysis” makes the attentive reading of an expert professional unnecessary? Think of structural engineering: if “AI verification” becomes the way bridges are calculated, who answers when the bridge falls?
In all these cases, the executive layer contained something that pure intention cannot replace: a stratification of responsibility, of experience with edge cases, of clinical or legal or engineering intuition that no prompt produces. Here resistance makes sense, but it must be honest. It is not “ban AI.” It is: define what, in this trade, truly cannot be automated without harm, and protect it with specific rules. These fields are different from the purely executive-creative ones: there, removing the filter is largely a gain. In medicine, critical law, safety engineering, it is an opportunity that requires a different prudence, because the executive layer there was not only technique — it was guarantee. And replacing a guarantee with a “good enough” result may be fine for a song, not for heart surgery.
Moral, with a few political consequences
The paradigm is simple to formulate. For two centuries we built a society in which the worker’s value lay in technical mastery of a domain: the how. Professions, school, careers, social identity, even class mobility — everything rested on this principle. Now the principle is being overturned. Value is moving toward the why: intention, judgment, taste, responsibility. Mastery becomes finalistic, not structural.
For individuals, this requires a change in personal philosophy that is harder than a change in skills. Stop building your identity on mastery of execution, and build it on mastery of judgment. It is a tiring transition, and many of us will realize it too late.
For society, the consequence is enormous and political. Educational systems, professional organizations, labor markets, welfare policies are all designed around a world in which technical competence was both barrier and identity. If that world changes — and it is changing now, before our eyes, without asking permission — we have a collective duty to rethink those systems before they become dysfunctional. The worrying thing is that nobody, in any major European democracy, seems to want to do it seriously. We continue to discuss whether to “regulate AI” — a legitimate but smaller debate — instead of asking how to rethink qualified work and the education that produces it in an age when technical competence is no longer the main producer of value.
There is an old sentence that has often come back to me in recent months. It said, more or less: technology does not destroy trades, it destroys the idea that a trade is exhausted by technique. It is a calm sentence with a bomb inside. Because almost all of us, when we defend our trade, are really defending our mastery of the how. And when the how becomes a commodity, all that remains is to ask what else, of what we know how to do, is still truly ours.
Fortunately, there is almost always something. It is only a matter of looking one floor higher — and accepting that climbing one floor up, at the top of a staircase you have spent years building, is frightening. It is the right fear to feel at this historical moment. And it is also, probably, the most productive one.