Il 1° gennaio lo sviluppatore statunitense Steve Yegge ha presentato una piattaforma open source, “Gas Town”, progettata per coordinare simultaneamente decine di agenti di intelligenza artificiale che si occupano di scrivere codice in autonomia. Tale software, sebbene venga scritto a una velocità quasi sovrumana, ha in realtà portato un risultato inaspettato, che oltre a mettere in luce l’efficienza di questo lavoro, ha evidenziato come provochi un profondo senso di disorientamento. L’obiettivo iniziale di questo progetto era di dimostrare quanto la piattaforma potesse accorciare i tempi che si nascondono dietro le singole operazioni affidandosi a sistemi multi-agente. Il sistema in azione sembrava dare l’impressione che “stesse succedendo troppo, troppo in fretta, per riuscire davvero a capire cosa stava accadendo”. Questa iniziativa non è passata inosservata e ha attirato l’attenzione di un gruppo di ricercatori della Harvard University, che da anni sta studiando come l’IA impatti il lavoro cognitivo. Uno studio avviato da ricercatori del settore tecnologico, ha analizzato circa 1.500 lavoratori di grandi aziende che operano quotidianamente affiancati da sistemi di IA generativa e piattaforme multi-agente. Il problema balzato in primo piano è stato quello del rischio di esaurimento cognitivo in relazione ad attività di supervisione dell’AI. Nel momento in cui il sovraccarico cognitivo diventa troppo intenso, nei lavoratori sembrerebbe presentarsi quello che gli analisti hanno definito “AI brain fry”, letteralmente “frittura del cervello da intelligenza artificiale”, con effetti tangibili su performance e risultati. Si evidenzia così come l’automazione si stia trasformando in una nuova fonte di stress. Inoltre, non meno importante, è l’effetto mitigatore. Alla base dell’affaticamento provocato dall’utilizzo dell’IA infatti ci sono tutte le azioni e i processi che vengono innescati nel momento in cui i tool digitali sostituiscono compiti di routine o ripetitivi. I livelli di stanchezza mentale non si riducono veramente, anzi rendono il sovraccarico cognitivo troppo intenso. L’“AI brain fra” si manifesta come una sorta di “nebbia” o “ronzio”. Le conseguenze di questo fenomeno sono molteplici: allentamento nei processi decisionali, incapacità di pensare lucidamente, difficoltà di concentrazione, fatica decisionale, maggiore necessità di controllare più volte il proprio lavoro, un numero più alto di errori, mal di testa e addirittura desiderio di lasciare il lavoro. Secondo la ricerca, la prevalenza varia molto per funzione; ad esempio, nel settore del marketing viene compito da questo problema il 26% dei lavoratori, mentre nel legale solo il 6%. Tra le persone che ne soffrono maggiormente ci sono anche coloro che si occupano di risorse umane, finanza e IT. Agenti di ricerca, generatori di codice, sistemi di analisi dati, chatbot o software di design sono tutti quegli strumenti che dovrebbero facilitare i compiti da fare, ma che nella pratica spesso, necessitando di una supervisione continua, non fanno che aumentare il carico di lavoro dell’impiegato. Ora non resta che comprendere quale sia il metodo più corretto e utile per adottare l’IA in maniera da facilitare veramente le operazioni umane, riprogettando completamente da capo il modo in cui il lavoro viene programmato. In conclusione, la sfida odierna non è soltanto quella di costruire macchine più intelligenti, ma imparare a usarle senza oberare la mente umana.