Quando Suumit Shah, fondatore di Dukaan, ha annunciato di aver sostituito il 90% del team di assistenza clienti con un chatbot, molti hanno pensato alla solita storia: tagli, risparmi e reazioni rabbiose sui social. La cronaca è questa, ma la verità — come spesso accade — si annida in sfumature che i post virali non raccontano. Ho seguito la vicenda da vicino perché parla di tecnologia, ma anche di abitudini quotidiane, di relazioni con la clientela e di cosa succede quando l’efficienza diventa il metro unico di giudizio.
Un risultato numerico che copre una domanda più profonda
I dato immediato fa scalpore: tempo medio di prima risposta passato da 1 minuto e 44 secondi a istantaneo; risoluzione da oltre due ore a poco più di tre minuti; costi di supporto ridotti dell’ordine dell’ottantacinque percento. Dati performanti, numeri che piacciono agli investitori e alle presentazioni trimestrali. Ma c’è un rovescio che non compare nelle tabelle: la natura delle richieste, la percezione del cliente, la resilienza dell’organizzazione.
Quello che nessuno misurava davvero
La maggior parte dei clienti vuole risposte rapide. Questo è scontato. Ma la seconda cosa che vogliono, e che spesso non si misura con i KPI tradizionali, è sentirsi capiti. La macchina può replicare procedure, recuperare dati e proporre soluzioni standard. Quando il problema è manifesto, codificabile, il bot è più veloce e più economico. Quando il problema è confuso, emotivo o legato alla fiducia, l’interazione umana fa una differenza che non si cifra facilmente.
Ho parlato con responsabili di qualità, addetti al customer experience e alcuni ex operatori della stessa azienda. Le loro osservazioni convergono su un punto: l’AI ha riorganizzato il valore del lavoro. Compiti ripetitivi sono andati alla macchina. Il lavoro umano, quando è rimasto, si è spostato verso casi complessi, escalation, e prevenzione di problemi ricorrenti. Ma la transizione non è stata neutra: molti ex colleghi hanno perso non solo uno stipendio, ma anche la possibilità di sviluppare competenze che li avrebbero resi adattabili.
“L’automazione cambia la natura del lavoro; non è neutra rispetto alle competenze richieste. Serve un investimento serio in formazione e in politiche attive del lavoro, altrimenti i costi sociali superano i risparmi aziendali.” — Dr. Maria Rossi, Professore di Economia del Lavoro, Università degli Studi di Milano
Un esito inatteso: la scoperta della nuova fragilità
Qui arriva la parte che molti non si aspettavano. L’imprenditore ha reso la macchina protagonista, ma ha scoperto che una gestione eccessiva dell’efficienza crea punti di rottura imprevisti. Il sistema automatizzato ha funzionato benissimo finché il volume delle richieste era entro certi limiti e le domande rientravano in schemi noti. Poi, durante alcuni picchi anomali e su problemi che richiedevano contestualizzazione culturale o empatia, i clienti hanno iniziato a segnalare frustrazione. La metrica superficiale migliora, ma la qualità percepita può scivolare se non ci sono interventi umani calibrati.
Questa fragilità non è tecnica soltanto. È organizzativa. È culturale. Un’azienda che riduce la presenza umana deve ripensare processi decisionali, sistemi di escalation, e persino il modo in cui parla ai propri utenti. L’esito inatteso è quindi doppio: risparmi reali accompagnati da nuove vulnerabilità relazionali.
Perché la narrazione pubblica è sbilanciata
Nel racconto mediatico, prevalgono due polarità: l’eroe che vince con l’innovazione e il cattivo che sacrifica persone sull’altare del profitto. Entrambe semplificano. Nel mondo reale ci sono decisioni impopolari che possono avere benefici concreti, e al contempo costi sociali che non si risolvono con un semplice piano di outplacement. Lo scandalo social è un termometro, non un’analisi.
Io non sto difendendo gli amministratori che celebrano licenziamenti come un trofeo. Sto dicendo che la discussione deve diventare più matura. Occorre chiedersi come ripensare la formazione continua, quali politiche pubbliche servono per accompagnare transizioni così rapide e come le imprese possono essere valutate non solo per il margine operativo, ma per la qualità della rete sociale che generano intorno al prodotto.
L’apprendimento aziendale che la macchina costringe a fare
Un effetto collaterale positivo, meno raccontato, è che l’introduzione massiccia di AI ha costretto l’azienda a definire meglio le proprie procedure e i flussi informativi. Perché un algoritmo funzioni devi avere dati puliti, processi standard e una cultura della misurazione. Questo forzo di disciplina è utile; non sempre viene dall’alto con la stessa urgenza senza la leva tecnologica.
La sfida sta nel trasformare quel rigore in qualcosa di umano: percorsi di upskilling, ruoli di controllo etico, figure ibride che sanno parlare sia al codice sia alle persone. Se tutto resta concentrato su risparmio e numeri, il cambiamento resterà parziale e fragile.
Non è il bivio umano contro macchina
La dicotomia è comoda ma fuorviante. Non si tratta di scegliere tra macchine e persone come se fossero sostituibili a prescindere. Serve progettare insieme. Un buon sistema ibrido fa emergere il meglio di entrambi: velocità e scala della macchina; contesto e giudizio umano. L’errore è credere che la sola introduzione dell’AI risolva dilemmi strategici che sono prima di tutto organizzativi.
Personalmente, sono stanca del racconto che vede sempre l’automazione come una punizione o come una panacea. È, spesso, una trasformazione confusa, con ricadute reali su famiglie, comunità e opportunità di carriera. E il punto è politico e morale, oltre che economico.
Conclusione provvisoria: niente è irrimediabile, ma servono scelte
La vicenda dell’imprenditore indiano non è un monolite. È una fessura attraverso cui osservare come cambiano i rapporti tra lavoro, tecnologia e cittadinanza digitale. L’esito inatteso non è la scomparsa del lavoro umano ma la riqualificazione improvvisa e spesso incompleta dei ruoli. Ciò che manca, quasi sempre, è un piano collettivo che renda la transizione sostenibile per chi la vive dalla parte della perdita.
Non ho risposte definitive. Non le voglio offrire. Quello che serve è iniziare a pretendere dalle aziende non solo numeri migliori, ma mappe chiare su come quegli adeguamenti impattano persone e comunità. E pretendere dalle istituzioni strumenti che accompagnino, non solo compensino.
| Tema | Punto centrale |
|---|---|
| Efficienza | Riduzione dei tempi e dei costi evidente ma limitata ai casi codificabili. |
| Qualità percepita | Può peggiorare su richieste non standard o emotivamente cariche. |
| Competenze | La domanda cambia; servono percorsi di upskilling non improvvisati. |
| Politica aziendale | La governance deve includere misure sociali e piani di transizione. |
| Opportunità | L’automazione può creare ruoli più specialistici se gestita con responsabilità. |
Domande frequenti
Che cosa significa in pratica “sostituire il 90% dello staff con AI”?
Significa che la maggior parte delle interazioni standardizzabili sono state automatizzate attraverso chatbot e sistemi di risposta automatica. In pratica le attività routinarie, ripetitive e fortemente prevedibili vengono gestite da modelli e regole. Questo non cancella del tutto il lavoro umano: rimangono i casi complessi, le escalation e la supervisione. Tuttavia la transizione implica meno posti per mansioni di primo livello e più richiesta per figure tecniche e manageriali specializzate nella gestione e nel miglioramento dei sistemi.
Perché molte persone hanno reagito con rabbia alla notizia?
La rabbia nasce da due fattori principali: la percezione dell’ingiustizia sociale e la paura dell’insicurezza economica. Quando i licenziamenti sono presentati pubblicamente come vittorie di efficienza, la narrativa può risultare insensibile. Inoltre la rapidità del cambiamento lascia poco tempo per reagire, formarsi o trovare alternative di reddito, generando frustrazione e protesta.
È una scelta aziendale sostenibile nel lungo termine?
Dipende da come viene gestita. Se l’automazione è accompagnata da politiche di formazione, da investimenti nelle persone rimaste e da strategie per mantenere la fiducia dei clienti, può essere sostenibile. Se invece la riduzione di personale è un fine in sé, senza piani di accompagnamento, l’azienda rischia problemi di reputazione, perdita di clienti in segmenti sensibili e vulnerabilità a eventi non standard.
Cosa possono chiedere i cittadini e i lavoratori alle istituzioni?
Possono chiedere politiche di formazione professionale finanziate, sistemi di transizione al lavoro e incentivi per le aziende che investono nel riqualificare personale. È legittimo anche richiedere trasparenza su impatti occupazionali e criteri di scelta nell’adozione dell’AI, così come strumenti di supporto per chi perde il lavoro in questi processi.
Ci sono segni positivi in questa trasformazione?
Sì. L’introduzione dell’AI spesso obbliga le aziende a organizzarsi meglio, a digitalizzare processi e a misurare indicatori che prima erano vaghi. Questo può portare a prodotti migliori e a nuove opportunità lavorative qualificate. La chiave è che questi vantaggi siano distribuiti e non concentrati esclusivamente sui profitti.
