Le aziende che hanno puntato più pesantemente sull’intelligenza artificiale generativa si trovano ora in un circuito di feedback che degrada silenziosamente il loro stesso lavoro, un problema che i ricercatori chiamano decadimento della conoscenza.
Punti chiave
- I ricercatori avvertono che output IA di bassa qualità si accumula nelle aziende, erodendo la fiducia e indebolendo le informazioni alla base delle decisioni quotidiane.
- Un sondaggio molto citato ha stimato il costo di questo “workslop” vicino ai 9 milioni di dollari l’anno per un’azienda con 10.000 dipendenti.
- Altri studi mostrano che la maggior parte delle organizzazioni non vede ancora alcun ritorno misurabile sugli ingenti investimenti in IA.
Harvard segnala il decadimento della conoscenza
Harvard Business Review ha pubblicato questo mese due articoli con un messaggio netto. Gli strumenti pensati per accelerare il lavoro, avvertono gli autori warn, lo stanno silenziosamente rallentando in team e interi reparti. Scrivendo a giugno, Matthias Holweg di Oxford e Thomas Davenport di Babson descrivono un lento marciume che chiamano decadimento della conoscenza, in cui un output lucido ma vuoto erode i registri di cui un’azienda si fida.
Il problema non è quello, ormai familiare, dell’IA che inventa fatti. I ricercatori hanno traced questo danno più profondo al workslop, un termine coniato nel settembre 2025 da BetterUp Labs e dal Social Media Lab di Stanford per indicare un output che appare finito ma aggiunge quasi nulla.
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Il workslop erode la fiducia sul posto di lavoro
Un sondaggio su 1.150 lavoratori a tempo pieno ha rilevato che il 41% aveva ricevuto tale materiale in un solo mese, con ogni istanza che consumava quasi due ore del tempo di qualcuno. Gli analisti hanno pegged il conto nascosto vicino ai 9 milioni di dollari l’anno per un’azienda con 10.000 dipendenti, senza contare il danno al morale e alla fiducia. Nello stesso studio, il 53% dei destinatari ha dichiarato che l’output li infastidiva, mentre il 42% ha judged il mittente come meno affidabile di prima.
Circa la metà è rimasta con l’idea che quel collega fosse meno capace, e circa un terzo ha detto che avrebbe evitato di lavorare di nuovo con lui. Le assunzioni hanno assorbito alcuni dei colpi più duri. I curriculum scritti dall’IA sommergono i selezionatori, gli annunci di lavoro automatizzati fuorviano i candidati, e gli strumenti di screening filtrano via i candidati forti mentre la fiducia su entrambi i fronti scende ai minimi storici.
Il ritorno dell’IA resta sfuggente
Il problema della fiducia si aggiunge a un ritorno sorprendentemente esiguo. Un rapporto separato del Media Lab del MIT ha showed che il 95% delle organizzazioni non ha visto alcun ritorno misurabile sulla spesa per l’IA, nonostante abbia investito decine di miliardi di dollari.
Ripulire il disordine, osservano gli autori, significa agganciare controlli umani all’output dell’IA, proprio il lavoro che questi strumenti erano stati venduti come in grado di eliminare. L’avvertimento non è una condanna totale della tecnologia. I modelli addestrati sui dati interni di un’azienda possono ancora ripagare l’investimento, sostengono gli autori, mentre i chatbot pubblici impiegati per i compiti sbagliati producono prosa generica costellata di errori.
Il momento della resa dei conti arriva dopo un anno di dubbi crescenti. Il workslop è emerso per la prima volta nel settembre 2025, e i lavori più recenti spostano la domanda da se l’IA velocizzi un singolo compito a se la sua diffusione renda un’azienda più acuta o più ottusa in ogni decisione successiva.
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