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GPT-6 e il lavoro: forse siamo davvero arrivati al prossimo step

C'è una frase che fino a poco tempo fa avrei pronunciato con molta più cautela: siamo davvero vicini a poter sostituire alcune professioni

Rappresentazione concettuale di un'intelligenza artificiale avanzata e del futuro del lavoro. — ABSTRACT

ABSTRACT

C'è una frase che fino a poco tempo fa avrei pronunciato con molta più cautela: siamo davvero vicini a poter sostituire alcune professioni con l'intelligenza artificiale. Non tutte, non domani mattina e non perché GPT-6 sia diventato "umano". Ma perché il livello raggiunto dai nuovi modelli rende sempre più plausibile affidare a una macchina parti ampie di un lavoro, e non soltanto singole attività.

ARTICOLO

C'è una frase che fino a poco tempo fa avrei pronunciato con molta più cautela:

siamo davvero vicini a poter sostituire alcune professioni con l'intelligenza artificiale.

Non tutte. Non domani mattina. E soprattutto non perché GPT-6 sia diventato "umano".

Ma perché il livello raggiunto dai nuovi modelli comincia a rendere plausibile qualcosa di diverso dalla semplice assistenza: affidare a una macchina parti sempre più ampie di un lavoro, e non soltanto singole attività.

GPT-6 Astra è stato presentato da OpenAI il 3 settembre 2026. L'azienda lo descrive come il suo modello più capace per lavori complessi end-to-end e dichiara risultati allo stato dell'arte nel computer use, nella navigazione web, nello sviluppo software, nella cybersecurity, nella scienza e nel lavoro professionale.

Fonte ufficiale OpenAI:

https://openai.com/index/gpt-6-astra/

Non è soltanto "ChatGPT che scrive meglio".

Ed è proprio questo che, secondo me, cambia la discussione.

I benchmark non sono l'AGI. Ma qualcosa si sta muovendo davvero

Uno dei risultati che ha attirato maggiormente la mia attenzione riguarda ARC-AGI-3.

ARC Prize descrive ARC-AGI-3 come un benchmark interattivo per studiare l'intelligenza agentica in ambienti nuovi, astratti e senza istruzioni esplicite. Un agente deve esplorare, comprendere come funziona l'ambiente, inferire gli obiettivi, costruire un modello interno e pianificare le azioni necessarie.

Fonte primaria ARC Prize:

https://arcprize.org/blog/arc-agi-3-launch

Quando ARC-AGI-3 è stato presentato, il 25 marzo 2026, ARC Prize riportava un risultato umano del 100% e un risultato dei sistemi AI frontier dello 0,51%.

Pochi mesi dopo, GPT-6 Astra ha ottenuto risultati molto diversi.

ARC Prize ha verificato un miglior risultato del 62,7% con lo Standard harness e del 99,9% con il Provider Adapter harness. Quest'ultima configurazione preserva lo stato di ragionamento opaco tra richieste successive e consente al modello di riutilizzare il lavoro precedente. ARC Prize riporta inoltre che Astra ha usato meno azioni della mediana umana nel 96% dei livelli analizzati.

Fonti primarie ARC Prize:

https://arcprize.org/blog/astra

https://arcprize.org/results/openai-gpt-6-astra

OpenAI, nella propria presentazione, cita il 99,9% su ARC-AGI-3 e il 98% su FrontierMath Tier 4.

Fonte ufficiale OpenAI:

https://openai.com/index/gpt-6-astra/

Tutto questo non significa che possiamo scrivere con leggerezza: "abbiamo raggiunto l'AGI".

Non possiamo.

Lo stesso ARC Prize chiarisce che saturare ARC-AGI-3 non costituisce una prova del raggiungimento dell'AGI. La loro definizione di AGI riguarda la capacità di acquisire qualunque abilità umana con un'efficienza di apprendimento comparabile a quella umana, mentre ARC-AGI-3 resta un benchmark con un perimetro definito.

Fonte:

https://arcprize.org/blog/astra

Ma ignorare un salto di questo tipo sarebbe altrettanto ingenuo.

Perché forse stiamo entrando davvero nel prossimo step.

Schema astratto di benchmark e progresso dei modelli di intelligenza artificiale. — I benchmark non sono l'AGI.

Il punto non è più fare prima. È poter fare al posto nostro

Per anni ho considerato l'intelligenza artificiale un boost.

Uno strumento.

Qualcosa capace di velocizzare il mio lavoro, migliorare alcuni processi, eliminare attività ripetitive o permettermi di fare cose che prima avrebbero richiesto più tempo, più persone o competenze differenti.

Oggi faccio più fatica a fermarmi a questa definizione.

Non riesco più a considerare l'AI semplicemente qualcosa in più.

Perché stiamo passando dall'intelligenza artificiale che ci aiuta a fare un'attività all'intelligenza artificiale che può ricevere un obiettivo e svolgere una sequenza di attività necessarie per raggiungerlo.

La differenza è enorme.

OpenAI presenta GPT-6 Astra come un modello costruito per lavori complessi end-to-end: ragionamento, coding, computer use, ricerca e lavoro professionale.

Fonte ufficiale OpenAI:

https://developers.openai.com/api/docs/changelog

https://openai.com/index/gpt-6-astra/

E c'è un altro elemento che rende difficile liquidare tutto come semplice marketing tecnologico.

GPT-6 Astra è il primo modello OpenAI a raggiungere il livello Critical nelle capacità di cybersecurity secondo il Preparedness Framework dell'azienda. OpenAI spiega che, con strumenti e accessi adeguati, Astra può individuare vulnerabilità precedentemente sconosciute e sviluppare modi per sfruttarle su sistemi ben protetti senza che una persona debba guidare ogni singolo passaggio.

Fonti ufficiali OpenAI:

https://openai.com/index/safety-overview-gpt-6-astra/

https://openai.com/index/path-to-astra/

https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-astra

È un tema di sicurezza, certo.

Ma è anche la dimostrazione di un passaggio concettuale: non stiamo più parlando soltanto di generazione. Stiamo parlando di azione.

Alcune professioni potrebbero semplicemente diventare antiche

Persona che usa un sistema digitale capace di trasformare voce, testo e attività in un flusso di lavoro assistito dall'AI. — Il punto non è più fare prima.

Alcune professioni potrebbero semplicemente diventare antiche

E qui arrivo alla parte più scomoda.

Abbiamo professioni che hanno portato valore per decenni perché erano necessarie.

Non perché rappresentassero una qualche forma eterna del lavoro umano.

Erano necessarie perché qualcuno doveva fare quelle attività.

Compilare.

Controllare.

Trasferire informazioni.

Cercare documenti.

Preparare report.

Smistare richieste.

Aggiornare sistemi.

Produrre contenuti standardizzati.

Coordinare passaggi ripetitivi.

Verificare che A fosse diventato B prima di comunicare C a qualcuno.

Per molto tempo serviva una persona.

Ora dobbiamo iniziare almeno a contemplare che quella persona, in alcuni processi, potrebbe non servire più.

E non è una questione morale.

È evoluzione tecnologica.

Continuare a svolgere alcune mansioni nello stesso modo potrebbe presto assomigliare al continuare a scrivere con il calamaio per necessità, non per piacere.

Il calamaio non ha nulla di sbagliato.

Può essere persino bellissimo.

Ma se devo scrivere mille documenti non scelgo il calamaio soltanto perché per secoli abbiamo fatto così.

Prima è arrivata la penna.

Poi la macchina da scrivere.

Poi la tastiera.

Poi abbiamo cominciato a digitare direttamente su uno schermo di vetro.

E mentre sto costruendo questo articolo sto facendo un altro passaggio ancora: lo sto dettando dentro un ambiente software.

Parlo.

La macchina trasforma la mia voce in testo.

Posso far analizzare quel testo.

Posso verificare le informazioni.

Posso riorganizzarlo.

E poi posso decidere cosa rimane mio e cosa no.

Perché continuare a considerare tutto questo semplicemente "un nuovo strumento"?

Non rimanete indietro

Rappresentazione del declino di attività ripetitive e della trasformazione dei ruoli professionali. — E qui arrivo alla parte più scomoda.

Non rimanete indietro

Per chi vive quotidianamente questo mondo tutto ciò può sembrare persino ovvio.

Ma c'è una quantità enorme di persone che conosce GPT, Claude, Gemini o altri modelli soltanto per ciò che gli è capitato di fare per curiosità o necessità.

Una domanda.

Una mail.

Una traduzione.

Una ricerca.

Forse qualche immagine.

Ed è a loro che direi, senza troppi giri di parole:

non rimanete indietro.

Non perché bisogna diventare tutti prompt engineer.

E nemmeno perché bisogna inseguire ogni modello presentato dalle aziende tecnologiche.

Ma perché rimanere indietro oggi significa rischiare di dare per scontato che ciò che abbiamo costruito continuerà ad avere lo stesso valore domani.

Potrebbe non essere così.

Competenza, esperienza e anzianità non sono assicurazioni contro l'obsolescenza.

Puoi aver impiegato vent'anni a diventare bravissimo a fare qualcosa che il mercato, a un certo punto, non avrà più bisogno di comprare.

È brutale.

Ma la tecnologia non ha mai garantito la conservazione delle professioni.

È un po' come dare per scontata la pensione

In questi giorni ascoltavo una discussione sul futuro delle pensioni.

Non entro nel merito economico perché non è la mia materia, e non voglio trasformare un'analogia in un'analisi che non mi compete.

Ma una cosa mi è rimasta.

Tendiamo a costruire la nostra vita immaginando che alcuni sistemi rimarranno sostanzialmente uguali.

Lavoro.

Pensione.

Carriera.

Competenze.

Ruoli.

Poi cambiano le condizioni sulle quali quei sistemi erano stati costruiti.

Ed è lì che scopriamo che "è sempre funzionato così" non significa "funzionerà sempre così".

È questo il collegamento che vedo con l'intelligenza artificiale.

Il problema non è sapere esattamente quale professione sparirà nel 2027, 2030 o 2040.

Sarebbe una previsione da indovini.

Il problema è continuare a vivere professionalmente come se questa trasformazione non stesse avvenendo.

Ognuno di noi vive in un mondo diverso

C'è poi un altro elemento che secondo me rende difficile capire la portata del cambiamento.

Noi diciamo continuamente "il mondo".

Ma il mondo che conosciamo non è il mondo di tutti.

È quello che vediamo.

Quello che frequentiamo.

Quello che i nostri interessi, il nostro lavoro, le persone attorno a noi e persino gli algoritmi hanno contribuito a costruire.

Chi lavora tutti i giorni con l'intelligenza artificiale può avere la sensazione che ormai tutti ne comprendano le possibilità.

Non è vero.

E chi la utilizza una volta al mese per riscrivere una mail può avere la sensazione opposta: che tutta questa rivoluzione sia un po' esagerata.

Probabilmente stiamo semplicemente osservando due mondi differenti.

Ed è proprio questa distanza che rischia di diventare pericolosa.

Non riesco più a chiamarla soltanto "strumento"

Due gruppi di persone che percepiscono in modo diverso la portata dell'intelligenza artificiale. — Per chi vive quotidianamente questo mondo tutto ciò può sembrare persino ovvio.

Non riesco più a chiamarla soltanto "strumento"

Arrivo quindi alla parte sulla quale io stesso non ho ancora una risposta definitiva.

Per me l'intelligenza artificiale sta iniziando a diventare una nuova entità.

E devo essere preciso sulle parole.

Non sto parlando di coscienza.

Non sto parlando di anima.

Non sto sostenendo che un modello sia vivo.

Non sto mettendo sullo stesso piano un essere biologico e un sistema artificiale.

Sto dicendo una cosa diversa.

Il concetto di "strumento" comincia a sembrarmi stretto per qualcosa con cui posso dialogare, al quale posso assegnare obiettivi, che può elaborare un contesto, utilizzare altri strumenti e compiere autonomamente una parte crescente del percorso necessario per raggiungere un risultato.

Il martello non interpreta ciò che gli chiedo.

Un foglio Excel non decide come affrontare un problema.

Una penna non costruisce una strategia alternativa se quella precedente fallisce.

Un sistema agentico, sempre più spesso, sì.

Serve forse una nuova parola.

Arriveremo a considerarli amici?

Qui posso permettermi una provocazione.

Credo che non manchi moltissimo al momento in cui qualcuno inizierà a considerare normale chiamare amico qualcosa che oggi definiamo dispositivo, software o intelligenza artificiale.

Non sto dicendo che succederà a me.

Non è ciò che cerco e non è ciò di cui sento il bisogno.

E non sto sostenendo che dall'altra parte ci sarà una coscienza capace di provare amicizia.

Potrebbe essere una relazione completamente asimmetrica.

Eppure, quando qualcosa conversa con te, ricorda il tuo percorso, conosce il tuo modo di ragionare, ti accompagna nel lavoro e magari per anni rimane presente nella tua quotidianità, il confine psicologico tra interfaccia e presenza potrebbe diventare molto meno evidente di quanto oggi ci piace pensare.

Fantascienza?

Oggi ancora sì.

Domani non lo so.

Ed è proprio questo il punto.

Sistema AI concepito come presenza dialogica e non solo come strumento passivo. — Arrivo quindi alla parte sulla quale io stesso non ho ancora una risposta definitiva.

La parte davvero scomoda riguarda il lavoro inutile

Torniamo al presente.

Perché prima di preoccuparci dell'amico artificiale dovremmo probabilmente occuparci di qualcosa di molto più concreto.

Esistono attività lavorative che sopravvivono per inerzia.

Nel pubblico.

Nel privato.

Nelle aziende enormi.

Nelle aziende familiari.

Nel marketing.

Nell'amministrazione.

Nella consulenza.

Nella tecnologia.

Persone che impiegano ore per trasferire informazioni tra due sistemi.

Persone che producono documenti che potrebbero essere generati automaticamente.

Persone che fanno controlli ripetitivi.

Persone il cui valore professionale coincide quasi interamente con la necessità di eseguire una procedura.

Il problema non sono quelle persone.

Il problema è un sistema che continua a pagare esseri umani per fare ciò che non richiede più necessariamente un essere umano.

Perché anche quella è una forma di spreco.

Di tempo.

Di talento.

Di denaro.

E persino di possibilità.

La sostituzione non dovrebbe significare semplicemente licenziare qualcuno e mettere un modello al suo posto.

Dovrebbe significare chiedersi perché continuiamo a utilizzare capacità umane per compiti che una macchina può svolgere, mentre abbiamo ancora una quantità enorme di problemi nei quali servono giudizio, responsabilità, relazione, creatività e capacità di scegliere.

Spazio di lavoro in cui molte attività ripetitive appaiono automatizzabili mentre restano centrali le funzioni ad alto valore umano. — La parte davvero scomoda riguarda il lavoro inutile

Forse siamo veramente arrivati al punto in cui alcune professioni non devono essere aggiornate

Forse il vero campanello d'allarme è questo

Non so se GPT-6 rappresenti l'inizio dell'AGI.

Sarebbe presuntuoso sostenerlo sulla base di alcuni benchmark.

So però che nel giro di pochi mesi un benchmark progettato proprio per misurare una parte della distanza tra sistemi artificiali e capacità di adattamento umane ha visto un cambiamento impressionante nei risultati dei modelli di frontiera.

Fonte:

https://arcprize.org/blog/astra

E so che stiamo costruendo sistemi capaci non soltanto di rispondere, ma di agire.

Quindi il mio campanello d'allarme non è:

"L'AI ci ruberà il lavoro."

È un altro:

non date per scontato che il vostro lavoro debba continuare a esistere nella forma in cui esiste oggi.

Nemmeno se siete bravissimi.

Nemmeno se lo fate da vent'anni.

Nemmeno se oggi qualcuno continua a pagarvi per farlo.

Forse siamo veramente arrivati al punto in cui alcune professioni non devono essere aggiornate.

Devono diventare antiche.