Il capo dell’AI di Microsoft prevede 18 mesi per il lavoro di collare bianco

Mustafa Suleyman, capo dell’AI di Microsoft (MSFT ), ha detto al Financial Times questa settimana che “la maggior parte, se non tutti” i compiti informatici di collare bianco saranno “pienamente automatizzati” entro 12-18 mesi. Avvocati, contabili, project manager, marketer – tutti loro, ha detto, vedranno il loro lavoro quotidiano gestito dall’AI prima della metà del 2027.

È un’affermazione sorprendente. È anche un’affermazione che merita molto più attenzione rispetto ai titoli sensazionalistici che ha generato.

Suleyman non è un commentatore casuale. Ha co-fondato DeepMind, lanciato Inflection AI e ora gestisce la divisione AI dei consumatori di Microsoft. Ha visto l’AI muoversi dalla curiosità di ricerca al prodotto commerciale più da vicino di quasi chiunque altro. Quando parla, l’industria ascolta. Ma è anche, in questo momento particolare, la persona più responsabile per vendere Microsoft Copilot alle imprese – un prodotto che comanda solo l’1,2% del mercato dei chatbot AI nonostante la distribuzione senza pari di Microsoft attraverso Windows, Office e Azure.

Questo contesto è importante. Suleyman sta prevedendo il futuro e lo sta vendendo allo stesso tempo.

Cosa ha detto veramente

La citazione completa vale la pena di essere esaminata: “Il lavoro di collare bianco, dove siedi al computer, sia come avvocato o contabile o project manager o marketing – la maggior parte di questi compiti sarà pienamente automatizzata da un’AI entro i prossimi 12-18 mesi.”

Ha puntato al software engineering come prova che il cambiamento è già in corso, affermando che gli sviluppatori utilizzano ora “codifica assistita da AI per la stragrande maggioranza della loro produzione di codice” – una trasformazione che ha detto è avvenuta “negli ultimi sei mesi”.

La stessa intervista ha rivelato la strategia AI più ampia di Microsoft: costruire i propri modelli di frontiera per raggiungere “la vera autosufficienza AI” e ridurre la dipendenza da OpenAI. La società vuole competere in ogni livello dello stack AI, dall’infrastruttura alle applicazioni.

Dove ha ragione

Sarebbe un errore liquidare Suleyman. Nello sviluppo software in particolare, le prove di un’adozione e di un potenziale disastro AI sono più che reali.

Gustav Söderström, co-CEO di Spotify, ha detto questa settimana che i migliori sviluppatori della società “non hanno scritto una sola riga di codice da dicembre”, attribuendo il merito a Claude Code e ai sistemi AI interni. Cursor ha raggiunto un miliardo di dollari di entrate annualizzate aiutando gli sviluppatori a produrre più output con meno battute. Claude Code rappresenta ora il 4% di tutti i commit pubblici di GitHub – un numero che è raddoppiato in un solo mese. Gli strumenti di codifica AI sono passati da novità a necessità più velocemente di quasi ogni altra categoria di software aziendale nella storia.

L’Indice economico di gennaio 2026 di Anthropic ha scoperto che il 49% dei lavori può ora utilizzare l’AI in almeno un quarto dei loro compiti, rispetto al 36% di un anno fa. Questo è un aumento.

E il mercato sta già prezzando il disastro. Il lancio di Cowork lo scorso mese ha scatenato un crollo di 285 miliardi di dollari nelle azioni del software mentre gli investitori ridefinivano quali prodotti SaaS un agente AI potrebbe sostituire.

Dove ha torto

Ma c’è un abisso tra “l’AI può assistere con i compiti” e “la maggior parte dei compiti sarà pienamente automatizzata”. Suleyman ha collassato questa distinzione, e farlo potrebbe distorcere ciò che sta realmente accadendo.

Lo stesso rapporto di Anthropic che ha scoperto che il 49% dei compiti può utilizzare l’AI ha anche mostrato che solo il 9% delle società segnalano la sostituzione completa del ruolo. Il 45% ha ridotto l’assunzione di livello di ingresso – il che è significativo – ma la riduzione dell’assunzione non è la stessa cosa dei compiti “pienamente automatizzati”. Il divario tra queste due realtà è dove la maggior parte dei lavoratori di collare bianco vive realmente.

Considera le professioni che Suleyman ha menzionato. L’AI può stilare un contratto? Sì. L’AI può esercitare la legge – navigare le relazioni con i clienti, la dinamica del tribunale, la sottigliezza regolamentare e la responsabilità professionale? No, non in 18 mesi. L’AI può generare un piano di marketing? Assolutamente. L’AI può capire perché il pubblico di un marchio risponde all’ironia ma non alla sincerità? Questo è un problema diverso.

Il modello è familiare. L’AI eccelle nelle parti strutturate e ripetibili del lavoro della conoscenza. L’AI fatica con le parti ambigue, relazionali e contestuali – che accadono a essere ciò su cui la maggior parte dei professionisti trascorre il loro tempo. Automatizzare il 40% dei compiti di un avvocato non automatizza l’avvocato. Rende l’avvocato il 40% più produttivo, il che è prezioso ma fondamentalmente diverso da ciò che Suleyman ha descritto.

Poi c’è Copilot stesso. Nonostante il 70% delle società Fortune 500 abbia adottato Microsoft 365 Copilot, la maggior parte delle organizzazioni sta ancora eseguendo test. L’adozione dell’AI aziendale ha dimostrato costantemente di essere più lenta, più complicata e più politicamente controversa di quanto i fornitori promettano. Se il prodotto di Microsoft non ha automatizzato il lavoro di collare bianco nelle società che già pagano per esso, la tempistica di 18 mesi per l’automatizzazione universale mette a dura prova la credibilità.

Il problema della cronologia

I leader tecnologici hanno una lunga storia di promesse eccessive sui tempi di automazione. Nel 2016, Business Insider prevedeva 10 milioni di auto a guida autonoma sulle strade entro il 2020. IBM’s Watson avrebbe dovuto rivoluzionare l’oncologia. Le fabbriche completamente autonome erano sempre a cinque anni di distanza.

Queste previsioni condividevano un difetto comune: hanno extrapolato dalla velocità del progresso tecnico senza tenere conto della frizione dell’adozione istituzionale, della complessità regolamentare e del comportamento umano. L’AI nel 2026 è più avanzata di quelle tecnologie precedenti al loro picco di hype – ma le barriere all’adozione rimangono ostinatamente reali.

La cronologia personale di Suleyman è mista. DeepMind ha prodotto genuine scoperte scientifiche sotto la sua co-leadership. Inflection AI, la società che ha fondato dopo aver lasciato Google (GOOGL ), ha raccolto 1,5 miliardi di dollari prima che lui lasciasse per Microsoft, e la tecnologia della società è stata essenzialmente assorbita nella divisione AI di Microsoft. Lui capisce la capacità meglio della maggior parte delle persone. Ma la capacità e il dispiegamento sono cose diverse.

Cosa accadrà veramente in 18 mesi

La previsione più sobria proviene dal CEO di Anthropic Dario Amodei, che ha avvertito a Davos insieme al CEO di DeepMind Demis Hassabis che l’AI colpirà prima l’assunzione di livello di ingresso, con una sostituzione più ampia che richiederà da uno a cinque anni. Entrambi hanno ammesso che le loro stesse società stanno già assumendo meno lavoratori junior – un’affermazione più onesta e verificabile della previsione di Suleyman.

Il World Economic Forum prevede un guadagno netto di 78 milioni di posti di lavoro a livello globale entro il 2030, con 170 milioni creati e 92 milioni sostituiti. Le offerte di lavoro di livello di ingresso sono già scese del 29% da gennaio 2024. Questo è un problema reale, ma è un cambiamento strutturale graduale – non un bordo di 18 mesi.

Cosa accadrà veramente entro la metà del 2027: gli strumenti AI gestiranno una quantità significativa di lavoro di routine. I professionisti che imparano a utilizzarli supereranno quelli che non lo fanno. Alcuni ruoli – in particolare le posizioni di livello di ingresso che consistono principalmente di compiti strutturati – si ridurranno o scompariranno. Le organizzazioni si muoveranno lentamente, discuteranno della procedura di acquisto e sottoinvestiranno nella formazione.

La trasformazione è reale. La tempistica potrebbe essere esagerata.

Suleyman ha ragione che l’AI ridisegnerà il lavoro di collare bianco. Potrebbe essere sbagliato che accada in 18 mesi. Il divario tra queste due posizioni è dove vive la storia reale – e si tratta di una storia che richiederà anni, non mesi, per svolgersi.