L’Intelligenza Artificiale avanza. E anche in fretta. Il mondo ha imparato a conoscerla, passo dopo passo, gli investimenti piovono un po’ da tutte le parti, ma resta il grande dilemma di fondo: che ne sarà di milioni di posti di lavoro? Un tema su cui si sono concentrati gli economisti di Goldman Sachs, in particolare Marco Argenti, che per la banca d’affari americana è chief information officer. “Negli ultimi anni, l’Intelligenza Artificiale è passata dall’essere abbastanza brava nei compiti semplici e pessima in quelli complessi a essere eccellente nei compiti semplici e abbastanza brava in quelli complessi, il che significa che può effettivamente rivelarsi molto utile nella vita reale”, premette l’esperto in un report.

“Ciò crea un problema evidente sia per le aziende che per i lavoratori: significa che molte delle competenze che abbiamo impiegato una carriera a sviluppare potrebbero presto essere svolte da agenti basati sull’IA. Data l’incertezza su ciò che riserva il futuro, è naturale che le persone cerchino un terreno familiare su cui poggiare i piedi e si aggrappino alle loro abitudini più consolidate. Poiché la nostra esperienza e competenza sono spesso ciò che ci ha permesso di fare carriera nei nostri settori, può essere terrificante immaginare una realtà in cui tutto ciò scompaia dall’oggi al domani”.

Eppure, non tutte le professioni subiranno lo stesso tipo di trasformazione, né con le stesse tempistiche. “È tempo di essere curiosi, di avere una mentalità aperta e di essere disposti a lasciar andare anche le abitudini professionali di maggior successo, mantenendo al contempo le qualità umane che non cambieranno, come il tuo istinto, il tuo giudizio e i tuoi valori”, chiarisce Argenti. Poi c’è l’altra questione, quella energetica. L’Intelligenza Artificiale non è gratis, esige grosse quantità di energia. E anche questo è, almeno in potenza, un problema. Un esempio.

“Si prevede che la domanda di energia elettrica dei data center statunitensi salirà da 31 gigawatt (GW) nel 2025 a 41 GW nel 2026 e a 66 GW l’anno successivo (ipotizzando un tasso di utilizzo della capacità del 70%). Si stima che la capacità totale dei data center statunitensi raggiunga circa 95 GW entro la fine del 2027, più che raddoppiando i livelli registrati alla fine dello scorso anno. E, ancora, si prevede che la quota dei data center sul fabbisogno energetico estivo di picco totale degli Stati Uniti passerà dal 4,1% nel 2025 all’8,5% nel 2027”.

Tuttavia, “non tutta la capacità prevista sarà disponibile nei tempi previsti. Storicamente, solo circa il 72% dei data center la cui attivazione era prevista entro i quattro trimestri successivi è effettivamente entrato in funzione in tempo. E tenendo conto delle strozzature nella catena di approvvigionamento, della carenza di manodopera e dei ritardi nell’ottenimento delle autorizzazioni, si prevede che circa il 60% della capacità prevista per il prossimo anno si concretizzerà, con una percentuale che scenderà a circa il 50% per i progetti previsti tra due anni”. Non è finita. Il mercato privato non può e non deve tirarsi indietro dinnanzi alla veloce avanzata dell’Intelligenza Artificiale.

Per questo “dovrebbero assumere un ruolo crescente nel finanziamento dei data center. Con gli hyperscaler (fornitore di servizi di cloud computing su scala globale, ndr) che prevedono di spendere oltre cinque trilioni di dollari entro il 2030 in Intelligenza Artificiale e data center, il finanziamento tramite i mercati privati diventerà sempre più importante come fonte di capitale. I fondi infrastrutturali privati, in particolare, hanno raccolto per l’IA la cifra record di 221 miliardi di dollari nel 2025, mentre la dimensione media dei fondi è balzata a 1,8 miliardi di dollari”.