Da anni di pratica a pochi prompt:
cosa perdiamo davvero quando l’AI sostituisce la manualità?
E’ iniziato tutto Con il Vibe Coding
Nel febbraio 2025, un semplice tweet di Andrej Karpathy, co-fondatore di OpenAI e ex direttore AI di Tesla, ha innescato una rivoluzione silenziosa che sta ridefinendo i fondamenti dello sviluppo software.
Con poche parole ha coniato il termine “vibe coding” e dipinto un domani in cui i programmatori “si abbandonano alle vibes, cavalcano gli esponenziali e si scordano persino che il codice esiste”. Quello che sembrava un esercizio di stile è diventato, nel giro di quattro mesi, un mercato da 24,5 miliardi di dollari attesi entro il 2031.
Le cifre non lasciano dubbi:
Le ricerche su “vibe coding” sono schizzate del 6.700 % negli ultimi tre mesi.
Il 25 % delle startup dell’ultima tornata Y Combinator afferma che l’AI genera oltre il 95 % del proprio codice.
Garry Tan, CEO di Y Combinator, racconta di team di dieci ingegneri in grado di produrre ciò che prima richiedeva 50–100 persone.
Non stiamo parlando di un’onda passeggera, bensì di un cambiamento di paradigma. Cinque anni fa Karpathy profetizzava che “il linguaggio di programmazione più hot è l’inglese”: oggi quella provocazione si è trasformata in realtà. Il confine tra idea e implementazione si assottiglia, e la capacità di descrivere chiaramente un requisito in linguaggio naturale vale più della padronanza di Python o JavaScript.
Ma il passaggio dal Vibe Coding alla Vibe Economy è stato naturale e rapidissimo.
Benvenuti nella Vibe Economy
La Vibe Economy è la nuova frontiera dell’economia digitale, nata dall’idea che basti un “vibe” – un prompt in linguaggio naturale – per generare software, grafiche, testi, campagne di marketing e persino prototipi di prodotto. In questo modello:
Accesso immediato alle capacità AI
Non serve più padroneggiare un linguaggio di programmazione o una suite di design: bastano pochi istanti per ottenere un risultato professionale.Produzione su richiesta
Il ciclo creativo diventa un loop continuo di prompt–output–revisione, anziché un processo di apprendimento e pratica graduale.Scalabilità esponenziale
Team ridotti (anche 5–10 persone) possono raggiungere output impraticabili con metodi tradizionali, trasformando ogni “vibe” in un asset monetizzabile.
Cosa si nasconde dietro la Vibe Economy: la skill decay
Un chirurgo che non sa più operare senza assistenza robotica. Un musicista che ha dimenticato come comporre senza algoritmi. Un designer che non riesce più a disegnare a mano libera. Non è fantascienza, è la realtà del skill decay: la progressiva perdita di padronanza tecnica osservata quando deleghiamo le nostre abilità all’AI, ed è già osservata dai ricercatori [1].
Il MIT ha appena dimostrato che dopo quattro mesi di uso regolare di ChatGPT, il cervello umano mostra pattern neurali più deboli e connettività ridotta [2].
Microsoft ha confermato che chi si fida di più dell'AI pensa meno criticamente [3].
Nature ha pubblicato la prova definitiva che i modelli AI collassano quando si nutrono dei propri output, ovvero i dati sintetici, perdendo diversità e accuratezza. [4].
Benvenuti nella Vibe Economy: l'era in cui la competenza diventa un lusso e l'algoritmo detta le regole del gioco. Ma prima di celebrare l'efficienza, dovremmo chiederci: stiamo costruendo una società di operatori di tool o stiamo coltivando la prossima generazione di maestri?
Evoluzione Storica: Perché Questa Volta È Diverso
Dalla macchina da scrivere al software di grafica fino ai modelli generativi: perché il cambiamento odierno è verticale, non orizzontale.
Ogni rivoluzione tecnologica ha ridefinito le competenze umane. La macchina da scrivere ha reso obsoleti i copisti, ma ha creato una nuova categoria di professionisti: le dattilografe. Photoshop ha democratizzato la manipolazione delle immagini, ma ha richiesto anni di apprendimento per padroneggiarlo. Internet ha reso accessibile l'informazione, ma ha premiato chi sapeva navigarla e filtrarla.
Questa volta è diverso. Radicalmente diverso.
Le precedenti innovazioni erano orizzontali: sostituivano strumenti, non competenze. Richiedevano comunque maestria, pratica, sviluppo di muscle memory cognitivo. L'AI generativa è verticale: sostituisce direttamente il processo cognitivo, saltando la fase di apprendimento e pratica.
“Il fenomeno del deskilling non è nuovo: fin dall’Ottocento le macchine tessili hanno sostituito gli artigiani, ma oggi l’AI porta quel processo nel lavoro cognitivo, inglobando decisioni e creatività all’interno dei modelli” (5).
Quando un designer usava Photoshop, doveva comunque sapere cosa voleva creare, come bilanciare i colori, come comporre l'immagine. Quando usa Midjourney, basta descrivere il risultato desiderato. La differenza non è solo di velocità: è di natura cognitiva.
Il World Economic Forum lo ha certificato: il graphic design sarà l'11° lavoro in più rapido declino nel 2025-2030 [6]. Non per mancanza di domanda, ma per eccesso di automazione. Parallelamente, UI/UX design è l'8° in più rapida crescita. Il messaggio è chiaro: sopravvive chi sa orchestrare l'AI, non chi compete con essa.
Ma c'è un problema che nessuno vuole ammettere: stiamo democratizzando l’accesso alla creatività ma stiamo anche creando una generazione di "prompt engineers" che non ha mai imparato i fondamentali. E quando l'AI sbaglia - e sbaglia sempre - non hanno gli strumenti cognitivi per riconoscerlo, figuriamoci per correggerlo.
De-skilling sul campo: l’“atassia da skill”
Vediamo alcuni possibili esempi del deskilling declinati per settore:
Musica:
Prendiamo un produttore musicale di 25 anni. Ha iniziato con Logic Pro, poi è passato ad Ableton Live. Conosce la teoria musicale, sa suonare tre strumenti, ha sviluppato un orecchio per il mixing. Poi arriva AIVA, Amper Music, Soundful. In sei mesi, la sua produttività triplica. In un anno, non riesce più a comporre senza AI.
Illustrazione:
Sarah è un'illustratrice freelance. Dieci anni di accademia, portfolio costruito disegno dopo disegno, clienti conquistati con stile riconoscibile. Poi arriva Midjourney. In tre mesi, i suoi tempi di consegna si riducono del 80%. I clienti sono soddisfatti. I ricavi aumentano.
Ma c'è un prezzo nascosto. Sarah non disegna più a mano da otto mesi. Quando prova, la mano trema. Le proporzioni sono sbagliate. Ha sviluppato quella che i neurologi chiamano "disuse atrophy": l'atrofia da non uso. Non solo muscolare, ma cognitiva.
Web design:
Marco è un web designer con 15 anni di esperienza. Conosce HTML, CSS, JavaScript. Ha vissuto l'evoluzione da table-based layout ai CSS Grid. Sa ottimizzare per SEO, accessibilità, performance. Poi arriva Framer AI, Webflow AI, GitHub Copilot.
In sei mesi, Marco non scrive più codice manualmente. Descrive, l'AI genera, lui aggiusta. Efficienza massima, risultati rapidi, clienti felici. Ma quando l'AI genera codice buggy, e succede, Marco fatica a debuggare. Ha perso il "code sense", quella capacità intuitiva di sentire dove si nasconde l'errore.
Non è pigrizia.
È atassia da skill: la perdita progressiva della coordinazione tra intenzione creativa e esecuzione tecnica.
L’illusione di una creatività aumentata è pericolosa non bisogna confondere la creatività con la produttività.
Come funziona il meccanismo neurologico: delegare ripetutamente un compito porta il cervello a ri-organizzarsi, “addormentando” le aree non più sollecitate. Riprendere quelle competenze richiede mesi, a volte anni.
Stiamo creando professionisti che sanno cosa fare ma non come farlo. Che riconoscono la qualità ma non sanno produrla autonomamente. È la differenza tra un cuoco che segue ricette e uno chef che capisce i principi della cucina.
Sono già stati avvistati questi segnali di allarme e sono chiari:
Ansia da disconnessione: Stress quando l'AI non è disponibile
Atrofia delle Skill: Fatica a svolgere un compito da solo per via del deterioramento delle competenze di base
Overconfidence bias: Sopravvalutazione delle proprie capacità AI-assisted
Paralisi Decisionale: Incapacità di scegliere senza suggerimenti algoritmici
L'Importanza del pensiero procedurale
Il pensiero procedurale non è solo tecnico, è strategico. Include:
Scomporre problemi complessi in parti gestibili
Riconoscere i Pattern: Riconoscere situazioni simili e applicare soluzioni note
Raffinamento Iterativo: Migliorare progressivamente attraverso tentativi ed errori
Debugging Intuitivo: Sentire dove si nasconde il problema
Se perdiamo questa capacità e ci appoggiamo troppo all’AI rischiamo di utilizzarla come stampella anziché come trampolino.
Meta-competenze e Framework Emergenti per una governance ottimale dell’AI
Il deskilling non è per forza l’unica traiettoria possibile abbiamo diverse opzioni per combatterlo: eccone alcune, e puntano su upskilling, reskilling, governance dell’AI e implementazione di nuovi framework sia a livello professionale che di processo!
Prompt Engineering: La Nuova Lingua Franca
Il prompt engineering non è solo saper scrivere istruzioni chiare. È l'arte di tradurre intenzione creativa in linguaggio algoritmico. È capire i bias del modello, le sue limitazioni, i suoi punti ciechi. È saper iterare, raffinare, guidare l'AI verso risultati che non avrebbe mai prodotto spontaneamente.
Ma attenzione: il prompt engineering non è una competenza stabile. Ogni nuovo modello richiede approcci diversi. GPT-4 ragiona diversamente da Claude, che ragiona diversamente da Gemini. Stiamo formando specialisti in linguaggi che cambiano ogni sei mesi.
La vera competenza non è saper usare un modello specifico, ma capire i principi universali dell'interazione uomo-AI.
Come strutturare il pensiero per essere comprensibile a un sistema statistico.
Come decomporre problemi complessi in task semplici.
Come mantenere il controllo creativo in un processo collaborativo.
Curatela e Revisione Umana: L'Arte del Filtro
L'AI produce volume, l'umano produce valore. In un mondo dove chiunque può generare 100 varianti di un design in 10 minuti, la competenza critica diventa saper scegliere quella giusta. Non solo tecnicamente corretta, ma strategicamente efficace.
La curatela richiede quello che l'AI non può avere: contesto.
Capire il cliente, il mercato, il momento storico, le implicazioni culturali. Saper leggere tra le righe di un brief. Anticipare reazioni che l'AI non può prevedere perché non ha esperienza del mondo reale.
Ma la curatela va oltre la selezione. Include la revisione critica: saper riconoscere quando l'AI ha prodotto qualcosa di tecnicamente perfetto ma strategicamente sbagliato. Quando ha seguito il prompt alla lettera ma ha perso lo spirito del progetto.
Pensiero Critico ed Etico: Il Firewall Umano
L'AI non ha etica. Ha bias, ma non etica. Può riprodurre stereotipi, amplificare discriminazioni, perpetuare ingiustizie. Non per malvagità, ma per design: è addestrata su dati umani, che contengono tutti i nostri pregiudizi.
Il pensiero critico diventa quindi un firewall cognitivo.
La capacità di riconoscere quando l'output AI è problematico, anche se tecnicamente corretto.
Di capire le implicazioni a lungo termine di decisioni prese da algoritmi. Di mantenere la responsabilità umana in processi automatizzati.
Questo richiede competenze che vanno oltre il tecnico: filosofia, sociologia, psicologia, antropologia. Saper leggere il mondo, non solo i dati. Capire le conseguenze, non solo i risultati.
Storytelling Empatico: L'Ultima Frontiera Umana
L'AI può generare storie, ma non può viverle. Può analizzare emozioni, ma non può provarle. Può imitare l'empatia, ma non può essere empatica. Questo crea uno spazio protetto per la competenza umana: la capacità di connettere emotivamente con altri esseri umani.
Lo storytelling empatico non è solo saper raccontare. È saper sentire il pubblico. Capire cosa li muove, cosa li spaventa, cosa li ispira. È la differenza tra una storia tecnicamente ben costruita e una storia che cambia la vita di chi la legge.
Hybrid Intelligence: oltre l’automazione totale
Nel prossimo capitolo delle competenze, l’obiettivo non è abbandonare l’umano, ma integrarlo in un flusso di lavoro in cui AI e persona cooperano a livelli crescenti di autonomia.
Con il modello HITL (Human in the Loop) l’operatore lavora fianco a fianco con l’AI, correggendo e perfezionando l’output in tempo reale: è l’approccio ideale per compiti creativi o ad alto rischio, perché assicura che la competenza umana rimanga sempre attiva.
Passando al HOTL (Human on the Loop), l’AI esegue in autonomia la maggior parte del carico, mentre l’uomo interviene solo in caso di necessità o deviazioni dal risultato atteso: qui guadagniamo in velocità senza rinunciare al controllo strategico.
Infine, il HOOTL (Human out of the Loop) rappresenta la piena automazione, da riservare esclusivamente ai processi più semplici e ripetitivi, se si vuole evitare l’inaridimento delle competenze. “Solo un design consapevole di questi livelli di interazione previene il deskilling e promuove upskilling e reskilling” (5).
Avviando fin da subito flussi HITL per le attività critiche e affidando le routine al modello HOTL, le organizzazioni possono accelerare l’esecuzione senza consumare il proprio patrimonio di competenze. Il ricorso al livello HOOTL deve rimanere molto selettivo, così da proteggere le abilità chiave e favorire costantemente upskilling e reskilling.
Il Profilo "Inverted T": Profondità + Ampiezza
Il futuro appartiene ai professionisti "Inverted T": profondità verticale in una competenza core, ampiezza orizzontale nelle meta-competenze. Non più specialisti puri né generalisti superficiali, ma specialisti connessi.
La barra verticale della T rappresenta la maestria profonda in un dominio specifico. Non sostituibile dall'AI perché basata su esperienza, intuizione, comprensione sistemica. La barra orizzontale rappresenta la capacità di orchestrare AI tools, collaborare con algoritmi, navigare l'ecosistema tecnologico.
Esempi concreti:
•Designer Inverted T: maestria nel design thinking + competenza in AI tools + comprensione di UX psychology
•Musicista Inverted T: virtuosismo strumentale + prompt engineering per AI composition + teoria musicale avanzata
•Sviluppatore Inverted T: architettura software + AI-assisted coding + comprensione del business
Il profilo Inverted T non è un compromesso. È un moltiplicatore di forza. Permette di usare l'AI come amplificatore della competenza umana, non come sostituto.
Rischi per l’AI Stessa: Model Collapse e Autofagia Creativa
Limiti intrinseci dell’AI
Derivatività: l’AI non inventa, rimescola. Se addestrata sui propri output, collassa (model collapse): omogeneità crescente, diversità in erosione. Più i contenuti diventano omogenei, più l'AI futura sarà limitata. È un circolo vizioso che porta all'autofagia creativa: l'AI si mangia la propria coda, impoverendo progressivamente il panorama culturale.
Coerenza a lungo termine: è perfetta per un’immagine o un paragrafo, ma non per storie o progetti complessi: la “complete accuracy collapse” emerge già dopo poche decine di pagine o illustrazioni. Apple ha appena documentato il fenomeno: i modelli di reasoning AI subiscono "complete accuracy collapse" quando i problemi diventano troppo complessi [8].
Non è una limitazione temporanea da risolvere con più potenza computazionale. È un limite architetturale fondamentale.
Questo significa che l'AI è perfetta per sostituire il lavoro frammentato, ma inadeguata per sostituire la maestria sistemica. Il problema è che stiamo usando l'AI anche dove non dovremmo, perdendo la capacità di gestire la complessità a lungo termine.Anonimato stilistico: contenuti tecnicamente impeccabili ma privi di voce autentica. Il web si riempie di siti e grafiche indistinguibili. Il paradosso è che mentre l'AI democratizza l'accesso agli strumenti creativi, omogeneizza i risultati. Più persone possono "creare", meno diversità creativa abbiamo. È l'opposto di quello che promettevano i profeti della democratizzazione.
Sycophancy e Bias: i modelli generativi tendono a restituire risposte che confermano le convinzioni dell’utente (di sycophancy ne avevamo già parlato qui), anziché correggerle o sfidarle, amplificando i pregiudizi preesistenti al fine di mantenere alto l’engagement e la dopaminicità delle piattaforme AI. Inoltre, essendo addestrati su dati umani imperfetti, ereditano e ripropongono stereotipi e discriminazioni (bias), rendendo necessaria una supervisione critica per evitare risultati ingiusti o fuorvianti.
Il Fenomeno del Model Collapse: Quando l'AI Si Mangia la Coda
Nature ha documentato il processo: quando i modelli AI vengono addestrati su dati generati da altri modelli AI, collassano [4]. Le distribuzioni si appiattiscono, la diversità scompare, l'originalità si erode. È un processo irreversibile.
Il meccanismo è semplice ma devastante:
Generazione 1: AI addestrata su dati umani, produce output diversificato
Generazione 2: AI addestrata su mix di dati umani + AI, perde diversità marginale
Generazione 3: AI addestrata prevalentemente su dati AI, collassa verso la mediocrità
Stiamo già vedendo i primi segnali:
Omogeneizzazione stilistica: Tutti i siti web AI-generated si assomigliano
Perdita di edge cases: L'AI non genera più contenuti "strani" o innovativi
Convergenza verso il mainstream: Tutto diventa safe, prevedibile, noioso
Il Web verrà invaso dai contenuti AI-generated
Il web si sta riempiendo di contenuti AI-generated. Entro il 2026, si stima che il 70% dei contenuti online sarà prodotto da AI [9]. Questo crea un feedback loop tossico: l'AI futura sarà addestrata prevalentemente su output di AI passata.
Le conseguenze sono già visibili:
Degradazione Informativa: Errori che si propagano e amplificano
Omogeneizzazione stilistica: Perdita di diversità espressiva
Amplificazione dei bias culturali e sociali: Stereotipi che si rafforzano ricorsivamente
Stagnazione dell’innovazione: Meno breakthrough creativi, più iterazioni del noto
Teoria del Dead Internet, in questo la vignetta va vicino alla realtà
Perdita di Diversità Socio-Culturale: L'Appiattimento Globale
L'AI è addestrata prevalentemente su contenuti in inglese, prodotti da culture occidentali, riflettenti valori mainstream. Quando questa AI genera contenuti che vengono poi usati per addestrare AI future, si crea un imperialismo culturale algoritmico.
Le culture minoritarie, le lingue meno diffuse, le prospettive non-mainstream vengono progressivamente marginalizzate. Non per discriminazione intenzionale, ma per dinamiche statistiche: l'AI amplifica ciò che è già dominante.
Minaccia alla Qualità dell'AI: Il Paradosso dell'Automazione
Più usiamo l'AI, più degradiamo la qualità dei dati per l'AI futura.
È un paradosso dell'automazione: il successo dell'AI oggi compromette l'AI di domani.
Le soluzioni esistono ma richiedono coordinamento globale:
Tracciare l'origine di ogni dato
Proteggere e valorizzare contenuti umani originali
Garantire rappresentazione di culture e prospettive minoritarie
Filtri per prevenire la propagazione di contenuti degradati
Cause e Rimedi: Strategie di Mitigazione
Bilanciamento con Dati Umani
La soluzione più ovvia è mantenere una percentuale significativa di dati umani originali nel training. Ma "umano" non basta: deve essere diversificato, di qualità, culturalmente rappresentativo.
Strategie concrete che potremmo veder adottate a breve dalle Big Tech AI:
Incentivi economici per produzione di contenuti originali di qualità
Requisiti di rappresentazione culturale per i training datasets
Curatela: Selezione manuale di contenuti da parte di esperti di settore
Diversità Temporale: Bilanciamento tra contenuti storici e contemporanei
Partnership strategiche con istituzioni che producono contenuti originali di qualità: università, musei, biblioteche, archivi, media indipendenti.
Il futuro dell'AI dipende dalla nostra capacità di resistere alla tentazione dell'automazione totale. Dobbiamo preservare spazi per la creatività umana, non per nostalgia, ma per sopravvivenza sistemica.
Il bivio Cognitivo
Siamo a un bivio cognitivo. Da una parte, l'efficienza seducente dell'automazione totale. Dall'altra, la preservazione della maestria umana. La scelta che facciamo oggi determinerà se saremo i padroni dell'AI o i suoi operatori.
Il rischio non è che l'AI diventi troppo intelligente. Il rischio è che noi diventiamo troppo dipendenti. Che perdiamo la capacità di riconoscere quando l'AI sbaglia. Che dimentichiamo come si fa a creare senza algoritmi. Che diventiamo una società di prompt engineers senza più nessuno che capisca davvero cosa sta succedendo sotto il cofano.
La Vibe Economy non è inevitabile. È una scelta. Possiamo scegliere l'AI come amplificatore della competenza umana, non come suo sostituto. Possiamo sviluppare professionisti "Inverted T" che combinano maestria profonda e competenza tecnologica. Possiamo preservare spazi per la creatività umana non per nostalgia, ma per necessità sistemica. Possiamo implementare framework procedurali che proteggano la qualità dei propri output.
Ma dobbiamo agire presto. Ogni mese che passa senza una strategia consapevole è un mese in cui la dipendenza cognitiva si radica più profondamente. Ogni generazione di modelli AI addestrata su contenuti AI-generated è un passo verso il model collapse irreversibile.
L'urgenza non è tecnologica, è antropologica. Non stiamo solo ridisegnando il lavoro, stiamo ridisegnando l'umanità. La domanda non è se l'AI cambierà tutto, ma se noi saremo ancora capaci di cambiare qualcosa quando l'AI avrà finito di cambiarci.
Le soft skill a elevato valore aggiunto non sono un ripiego per chi non sa usare l'AI. Sono l'ultima frontiera della competenza umana. Empatia, intuizione, saggezza, creatività autentica, pensiero critico, leadership etica: queste non sono competenze che l'AI può replicare, sono competenze che l'AI rende più preziose.
Il futuro appartiene a chi sa orchestrare l'AI senza esserne orchestrato. A chi usa gli algoritmi come strumenti, non come stampelle. A chi mantiene la maestria umana in un mondo di automazione, ma anche a chi punta sull’empatia umana, antropologicamente siamo progettati per essere attratti dalle storie dei nostri simili.
La Vibe Economy è qui. La domanda è: sarete voi a definirne le regole, o saranno le regole a definire voi?
Fonti e Approfondimenti
[1] Macnamara, B. N., et al. (2024). "Does using artificial intelligence assistance accelerate skill decay and hinder skill development without performers' awareness?" Cognitive Research: Principles and Implications. https://cognitiveresearchjournal.springeropen.com/articles/10.1186/s41235-024-00572-8
[2] Kosmyna, N., et al. (2025). "Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task." MIT Media Lab.
[3] Turner, B. (2025). "Using AI reduces your critical thinking skills, Microsoft study warns." Live Science. https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/using-ai-reduces-your-critical-thinking-skills-microsoft-study-warns
[4] Shumailov, I., et al. (2024). "AI models collapse when trained on recursively generated data." Nature, 631, 755-759. https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y
[5] Vencortex (2021), Deskilling, upskilling, and reskilling: a case for hybrid intelligence, https://www.vencortex.io/resource/deskilling-upskilling-and-reskilling-a-case-for-hybrid-intelligence
[6] Wilson, A. (2025). "'It's a genie out of the bottle': How AI is impacting graphic design." Creative Bloq. https://www.creativebloq.com/design/graphic-design/its-a-genie-out-of-the-bottle-how-ai-is-impacting-graphic-design
[8] The Guardian (2025). "Advanced AI suffers 'complete accuracy collapse' in face of complex problems." https://www.theguardian.com/technology/2025/jun/09/apple-artificial-intelligence-ai-study-collapse
[9] Odaloop, Daniel Pereira (2024), “By 2026, Online Content Generated by Non-humans Will Vastly Outnumber Human Generated Content” https://oodaloop.com/analysis/archive/if-90-of-online-content-will-be-ai-generated-by-2026-we-forecast-a-deeply-human-anti-content-movement-in-response/
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