AI, Katharine Hepburn e Spencer Tracy
Quando un film del 1957 dice più di tante cronache contemporanee.
Nel 1957 (prima ancora che io nascessi) uscì una commedia dai tratti visionari e profetici: La segretaria quasi privata, titolo originario Desk Set. Narra le vicende di un gruppo di impiegate dell’ufficio “quesiti” di una grande impresa americana, guidate da Bunny Watson, una straordinaria Katharine Hepburn. L’ufficio gestisce la biblioteca e l’archivio aziendali e risponde a tutte le domande provenienti dai diversi dipendenti e reparti. È, a tutti gli effetti, una sorta di Google o Wikipedia aziendale ante litteram. Quando una persona ha un quesito, chiama l’ufficio e le impiegate ricercano la soluzione in libri e altre fonti (tradizionali).
A scuotere la vita tranquilla dell’ufficio di Bunny arriva un “ingegnere informatico”, Richard Sumner, interpretato da Spencer Tracy (che nella vita era anche il compagno di Katharine Hepburn — un dettaglio non privo di fascino). Nel corso del film si scopre che il compito di Sumner è installare un grosso elaboratore elettronico (EMERAC), che sostituirà gli archivi tradizionali. Il film si snoda sulla resistenza che Bunny e le sue colleghe organizzano contro EMERAC, Sumner e l’algida operatrice di EMERAC, Miss Warringer, immaginando che siano arrivati nell’ufficio per sostituirle e far perdere loro il posto di lavoro.
Due scene del film sono emblematiche1:
Durante una dimostrazione ai dirigenti dell’azienda, qualcuno chiede informazioni su “King Solomon's Mines” (le miniere di Re Salomone), intendendo il luogo geografico. EMERAC, invece di fornire dati storici o geografici, produce la recensione del film "Le miniere di re Salomone" del 1950, in cui compare, ovviamente, il personaggio di King Solomon. La macchina ha interpretato letteralmente il termine più comune, senza comprendere il contesto della domanda. È un fallimento grottesco che mostra come EMERAC non abbia la capacità di disambiguare, e che solo le impiegate — con il loro buon senso — sappiano interpretare cosa vuole davvero chi chiama.
Nel finale caotico, Miss Warringer cerca di gestire l’ufficio quesiti, ma non capisce le domande dei clienti e non riesce a inserire correttamente i dati nel computer. I telefoni squillano senza sosta, le risposte sono sbagliate o incomplete, tutto va nel caos. Le quattro impiegate guardano la scena a braccia conserte, convinte di essere licenziate. Sumner arriva, valuta il disastro e chiede a Bunny e alle colleghe di intervenire. Loro si rifiutano: “Perché dovremmo, se siamo state licenziate?”. Sumner allora chiarisce che non era mai stata sua intenzione rimpiazzarle: il piano era che EMERAC si occupasse delle domande semplici e di routine, liberando le impiegate per quelle complesse e sfumate — quelle che richiedono intuizione, contesto, giudizio umano. Il computer doveva affiancarle, non sostituirle.
Un messaggio straordinariamente attuale. Era il 1957 — eppure il dilemma era già lì, nitido: il computer ci sostituisce o ci affianca? Dopo quasi settant’anni, la domanda è ancora aperta. Ma non siamo condannati a risponderle soltanto con l’intuizione o l’ansia: abbiamo i dati. Nel 2023 è stata pubblicata un’analisi sistematica di tutti gli studi empirici condotti negli ultimi quarant’anni sull’impatto delle tecnologie sull’occupazione. È diventata uno dei miei riferimenti fissi.
Leggete l’abstract: dice tutto.
We systematically review the empirical literature on the past four decades of technological change and its impact on employment, distinguishing between five broad technology categories (ICT, Robots, Innovation, TFP-style, Other). We find across studies that the labor displacing effect of technology appears to be more than offset by compensating mechanisms that create or reinstate labor. This holds for most technology-types, suggesting that anxieties over widespread technology-driven unemployment lack an empirical base. Nevertheless, blue-collar workers have been adversely affected by technological change, and effective up- and reskilling strategies should remain at the forefront of policy making along targeted support systems.
Significa che va tutto bene? No. L’intelligenza artificiale presenta caratteristiche e dinamiche molto più radicali rispetto alle innovazioni del passato, e i rischi vanno presi sul serio — soprattutto per chi è più vulnerabile ai cambiamenti del mercato del lavoro. Ma c’è una differenza enorme tra prendere sul serio un problema e cedere alla drammatizzazione. Guardare ai dati, ragionare con calma, resistere alle allucinazioni collettive — questo è ciò che serve. È per questo che continuo a scrivere di questi temi.
© 2026 Alfonso Fuggetta & Sonia Montegiove. Salvo diversa indicazione, tutti i contenuti di questa pubblicazione sono protetti da copyright e rilasciati con licenza CC BY-NC-ND 4.0: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.it
Ricostruzione fatta da Perplexity Pro.
Grazie.