Perché oggi le persone creative contano di più

Secondo OpenAI, oggi con i suoi strumenti si creano più di 3 miliardi di immagini a settimana. Aggiungete i testi, la musica e i video prodotti da altri modelli, e la conclusione sembra ovvia: se una macchina può produrre in pochi secondi un lavoro creativo competente, le persone che prima lo facevano contano meno.

Le prove indicano il contrario. L’IA alza il livello minimo del lavoro creativo e lo spinge verso la media. Questo rende più preziose, non meno, le persone capaci di condurlo altrove.

Migliori da soli, più simili insieme

Lo studio più chiaro è di Anil Doshi e Oliver Hauser, pubblicato su Science Advances nel luglio 2024. Gli scrittori che ricevevano idee per una storia da un modello linguistico scrivevano racconti che i lettori giudicavano più creativi, scritti meglio e più piacevoli, con i guadagni maggiori tra gli scrittori meno creativi. Ma le storie scritte con l’IA si somigliavano di più tra loro. Gli autori descrivono «un aumento della creatività individuale a rischio di perdere la novità collettiva».

Una meta-analisi del 2025 di Niklas Holzner, Sebastian Maier e Stefan Feuerriegel, che copre 28 studi con 8'214 partecipanti, ha trovato lo stesso schema su larga scala. Da sola, l’IA generativa ha ottenuto nei compiti creativi risultati simili a quelli degli esseri umani. Le persone che lavoravano con l’IA hanno fatto meglio di quelle senza, con un margine modesto. E l’IA aveva «un effetto negativo significativo sulla diversità delle idee», un effetto circa tre volte più grande del guadagno.

Il confine frastagliato

L’uniformità non è l’unico rischio. In un esperimento sul campo con Boston Consulting Group, ora pubblicato su Organization Science, 758 consulenti hanno lavorato a compiti realistici con o senza GPT-4. Nei compiti alla portata del modello, chi usava l’IA ha completato il 12,2 per cento di compiti in più, il 25,1 per cento più velocemente e con una qualità nettamente superiore. In un compito scelto apposta per restarne fuori, avevano 19 punti percentuali di probabilità in meno di arrivare a una risposta corretta rispetto ai colleghi senza IA.

Ethan Mollick, uno degli autori, ha osservato che le risposte prodotte con l’IA erano «un po’ omogenee e tutte uguali, nel complesso». Un sondaggio di Microsoft Research su 319 lavoratori della conoscenza ha rilevato che una maggiore fiducia nell’IA andava di pari passo con un minore pensiero critico, e che il lavoro stesso si sposta verso il controllo, la combinazione e l’assunzione di responsabilità per ciò che la macchina produce. Sapere dove si trova il confine di uno strumento non è una competenza tecnica. È giudizio.

Che cosa portano le persone

Un modello è addestrato su ciò che esiste già e, lasciato a sé stesso, ne restituisce la versione più probabile. Ted Chiang ha espresso la differenza nel sottotitolo del suo saggio per The New Yorker: «un artista compie scelte che sono fondamentalmente estranee all’intelligenza artificiale.» Un brief, un prompt e una tavola di riferimenti sono ciascuno un insieme di scelte. Più scelte una persona compie deliberatamente, meno del risultato resta affidato alla media.

Queste scelte attingono a ciò che un modello non ha: un punto di vista, la conoscenza di un pubblico preciso, la memoria di ciò che è stato tentato ed è fallito, il senso di ciò che un brand non direbbe mai. I datori di lavoro sembrano accorgersene. Nel Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, il pensiero creativo è tra le competenze destinate a crescere d’importanza fino al 2030, accanto all’IA e ai big data.

Chi lavora nel settore se ne accorge quando un’azienda lo dimentica. A febbraio, secondo The Register, la piattaforma video Higgsfield ha rimosso un post in cui si vantava che il suo strumento di motion design aveva eliminato più di 20 posti di lavoro creativi, dopo le proteste degli artisti che lo usano. Aharon Rabinowitz, che dirige Motion Management, ha scritto che celebrare la fine delle carriere degli artisti era «semplicemente stupidissimo e miope», e ha aggiunto che gli strumenti non erano abbastanza buoni da far perdere il lavoro a qualcuno.

Come lavorano con l’IA i buoni team

La ricerca suggerisce anche come conservare i guadagni senza l’uniformità. Pensate prima di scrivere il prompt: Doshi e Hauser descrivono il rischio che gli scrittori si ancorino alle idee della macchina, quindi le prime idee, il taglio e i riferimenti dovrebbero venire dalle persone. Mollick descrive due stili di lavoro che hanno funzionato entrambi: i centauri, il cui lavoro ha «una linea netta tra persona e macchina», e i cyborg, che intrecciano le due cose. Nessuno dei due cede la decisione.

In pratica, i buoni team usano la macchina per allargare il campo e le persone per restringerlo. Le danno riferimenti invece di aggettivi, chiedono molte opzioni e ne scartano la maggior parte. Confrontano il proprio lavoro con ciò che pubblicano i concorrenti, perché il pericolo non è un output scadente, ma un output che somiglia a quello di tutti gli altri. E una persona con nome e cognome verifica i fatti e dà l’approvazione finale, perché il momento di massima fiducia in uno strumento è quello in cui il pensiero critico cala.

Dove si colloca crue

Usiamo l’IA per la realizzazione, le varianti e la routine, e vogliamo che tutto questo diventi più veloce. In Reel, le idee, i riferimenti e gli stili da fissare vengono concordati con una persona prima di produrre qualsiasi cosa, per ogni lavoro viene scelto il modello migliore e una persona seleziona ogni immagine e ogni clip utilizzati. La macchina produce le opzioni. Le persone danno la direzione, e il no.

L’IA ha reso abbondante il lavoro competente. Proprio per questo le persone capaci di renderlo specifico, sorprendente e giusto valgono più di prima.