Carl Frey
Le organizzazioni stanno implementando l’intelligenza artificiale più rapidamente di quanto non stiano ripensando alle mansioni che la loro forza lavoro dovrebbe svolgere. Il divario tra gli investimenti nell’automazione e la strategia relativa alla forza lavoro non è un problema tecnico, ma istituzionale. Ogni ondata storica di rivoluzione tecnologica ha portato allo stesso errore: considerare la sostituzione della manodopera nel breve termine come un declino permanente, oppure opporsi al cambiamento fino a quando la finestra di opportunità per l’adattamento non si è chiusa.
Il fatto che l’intelligenza artificiale crei o distrugga valore per un’organizzazione dipende più dalle decisioni istituzionali prese in risposta ad essa che dalla tecnologia in sé: questa è la tesi centrale di Carl Benedikt Frey, professore associato di Intelligenza Artificiale e Lavoro presso la cattedra Dieter Schwarz dell’Università di Oxford, le cui ricerche sul mercato del lavoro e sulla storia economica forniscono ai leader il quadro di riferimento per agire di conseguenza.
Full Profile
Perché le organizzazioni collaborano con Carl Frey
- L'articolo del 2013 scritto da Frey in collaborazione con Michael Osborne – in cui si stima che il 47% dei posti di lavoro negli Stati Uniti sia a rischio a causa dell'automazione – è uno dei lavori più citati nelle scienze sociali degli ultimi due decenni, con una metodologia adottata dal Consiglio dei consulenti economici di Obama, dalla Banca Mondiale e dalla Banca d'Inghilterra. Nessun altro relatore in questo ambito apporta alla discussione un tale livello di autorevolezza intellettuale.
- Il suo concetto di "trappola tecnologica" fornisce ai consigli di amministrazione un meccanismo ben definito per diagnosticare la propria risposta istituzionale all'IA: il modello secondo cui gli sforzi per resistere alle perturbazioni a breve termine negano alle organizzazioni i guadagni a lungo termine resi possibili dalla tecnologia.
- How Progress Ends (Princeton, 2025) affronta la questione che ora è in cima all’agenda della maggior parte dei consigli di amministrazione – perché alcune organizzazioni e nazioni mantengono la capacità di trarre beneficio dalle nuove tecnologie mentre altre ristagnano – e fornisce ai leader senior una risposta duratura e storicamente fondata piuttosto che una previsione.
- La sua analisi si basa su 1.000 anni di storia economica, non sull'estrapolazione delle tendenze attuali. Ciò significa che il quadro di riferimento che offre sopravvive alla prossima ondata di annunci sull'IA, anziché diventare obsoleto con il rilascio di ogni nuovo modello.
- Grazie ai ruoli di consulenza ricoperti presso il G20, l'OCSE, la Commissione Europea e il Partenariato Globale dell'OCSE sull'Intelligenza Artificiale, apporta una competenza in materia di regolamentazione e politiche che manca alla maggior parte dei relatori accademici: le organizzazioni comprendono non solo la tecnologia, ma anche il contesto di governance che si sta formando attorno ad essa.
Punti salienti della biografia
- Dieter Schwarz Professore associato di IA e lavoro, Oxford Internet Institute; membro del Mansfield College; direttore del programma Future of Work, Oxford Martin School, Università di Oxford
- Coautore di "The Future of Employment" (2013, con Michael Osborne) – uno degli articoli di scienze sociali più citati degli ultimi due decenni; oltre 20.000 citazioni su Google Scholar; metodologia adottata dal Consiglio dei Consulenti Economici di Obama, dalla Banca Mondiale e dalla Banca d'Inghilterra
- Autore di The Technology Trap (Princeton University Press, 2019) – tra i migliori libri dell'anno secondo il Financial Times; vincitore del Premio Richard A. Lester per il miglior libro in materia di relazioni industriali ed economia del lavoro (Università di Princeton)
- Autore di How Progress Ends (Princeton University Press, 2025) – selezionato per il FT/Schroders Business Book of the Year Award; finalista per il Premio Lionel Gelber
- Consulente del G20, dell’OCSE, della Commissione Europea e delle Nazioni Unite; ex membro del Partenariato Globale dell’OCSE sull’Intelligenza Artificiale e del Global Future Council del World Economic Forum sulla Nuova Agenda Economica
- Classificato tra lo 0,5% dei migliori economisti al mondo da IDEAS/RePEC; collaboratore del Financial Times, del Wall Street Journal, di Foreign Affairs, di Scientific American e di The Economist (su invito)
Biografia
L'articolo che ha messo a rischio di automazione il 47% dei posti di lavoro negli Stati Uniti – scritto a Oxford da Carl Benedikt Frey e Michael Osborne nel 2013 – ha ridefinito il dibattito politico globale ed è diventato uno dei lavori più citati nelle scienze sociali di quel decennio. Il Consiglio dei Consulenti Economici di Obama ne ha utilizzato la metodologia. Lo stesso hanno fatto la Banca Mondiale e la Banca d'Inghilterra. The Economist ha in seguito descritto Frey come un "catastrofista per caso": la sua interpretazione dei dati era notevolmente più sfumata rispetto ai titoli dei giornali.
Quella sfumatura è diventata l'argomento del suo primo libro. The Technology Trap (Princeton, 2019) – Miglior libro dell’anno del Financial Times e vincitore del Richard A. Lester Prize di Princeton – sosteneva che il vero rischio dell’automazione non è la scomparsa del lavoro, ma una cattiva gestione della transizione da parte delle organizzazioni e dei governi. Attingendo alla rivoluzione industriale e alla rivoluzione informatica, Frey ha definito con precisione la modalità di fallimento: la resistenza alle perturbazioni a breve termine, ha dimostrato, tende a negare l’accesso ai benefici a lungo termine.
Il suo libro del 2025 How Progress Ends – finalista al FT/Schroders Business Book of the Year Award – estende il quadro alla questione ora centrale nella strategia dei consigli di amministrazione: perché alcune organizzazioni e nazioni mantengono la capacità di trarre beneficio dalle nuove tecnologie mentre altre ristagnano? La risposta di Frey, costruita sulla base di 1.000 anni di storia economica che vanno dalla Cina della dinastia Song ai giorni nostri, identifica come fattore decisivo l’equilibrio tra innovazione decentralizzata e capacità istituzionale di scalare.
In qualità di Professore Associato Dieter Schwarz di IA e Lavoro presso l’Internet Institute di Oxford e Direttore del Future of Work Programme presso l’Oxford Martin School, Frey fornisce consulenza al G20, all’OCSE, alla Commissione Europea e alle Nazioni Unite. Le sue analisi appaiono sul Financial Times, sul Wall Street Journal, su Foreign Affairs e su Scientific American. IDEAS/RePEC lo colloca tra lo 0,5% dei migliori economisti a livello mondiale.
Argomenti principali delle conferenze
- Automazione, IA e trasformazione del mercato del lavoro
- La trappola tecnologica: lezioni storiche per l'era dell'IA
- Perché il progresso si arresta – e cosa possono fare le organizzazioni e le nazioni al riguardo
- Strategia della forza lavoro in un'era di rivoluzione tecnologica
- IA, disuguaglianza e distribuzione dei benefici economici
- Politica industriale e geopolitica della leadership tecnologica
- L'economia dell'innovazione: decentralizzazione, scalabilità e vantaggio competitivo
Ideale per
- Consigli di amministrazione e team dirigenziali che devono gestire decisioni di investimento nell'IA e strategie a lungo termine relative alla forza lavoro
- Direttori delle risorse umane e responsabili della trasformazione che sviluppano modelli basati su dati concreti per la pianificazione della forza lavoro in un contesto di rivoluzione tecnologica
- Funzioni di politica e affari pubblici in settori esposti direttamente all'automazione – servizi finanziari, servizi professionali, produzione
- I team di strategia e pianificazione degli scenari in organizzazioni con programmi significativi di IA o trasformazione digitale
Risultati per il pubblico
- Un quadro di riferimento basato su dati storici per distinguere l'automazione che sostituisce i lavoratori dalla tecnologia che amplia le loro capacità – e perché questa differenza è importante per le decisioni di investimento
- Una comprensione pratica del meccanismo della "trappola tecnologica": come identificare la resistenza istituzionale prima che diventi strategicamente costosa
- Criteri concreti per valutare le decisioni di investimento relative alla forza lavoro e all'IA alla luce dei modelli storici di disgregazione, transizione e ripresa
- Approfondimento sulle condizioni macroeconomiche e geopolitiche che influenzano l'adozione dell'IA, compreso il significato della competizione tra Stati Uniti e Cina per la leadership tecnologica in termini di strategia aziendale
- Un linguaggio più incisivo e prove più solide per le discussioni a livello di consiglio di amministrazione su IA, forza lavoro e posizionamento competitivo a lungo termine
Discorsi
Analizza perché gli sforzi compiuti da organizzazioni, governi e lavoratori per proteggere i posti di lavoro dall’automazione tendono a ritardare piuttosto che a prevenire i cambiamenti radicali, e cosa implica questo modello storico per il modo in cui i leader dovrebbero reagire oggi all’intelligenza artificiale.
Punti chiave:
- Le condizioni storiche in cui la resistenza all’automazione ha causato danni economici a lungo termine – e i meccanismi specifici attraverso cui ciò avviene
- Come distinguere la disgregazione a breve termine della forza lavoro dal declino strutturale permanente, e perché confondere i due aspetti porta a una strategia sbagliata
- Implicazioni pratiche per la politica organizzativa sull’adozione dell’IA e sulla transizione della forza lavoro
Si avvale della storia economica per mettere in discussione l’affermazione più diffusa riguardo all’IA e all’occupazione – secondo cui questa ondata di automazione sarebbe categoricamente diversa da quelle che l’hanno preceduta – e offre una visione più fondata sui dati su ciò a cui i consigli di amministrazione e i responsabili delle risorse umane dovrebbero realmente prepararsi.
Punti chiave:
- Cosa ci dicono – e cosa non ci dicono – la rivoluzione industriale e la rivoluzione informatica riguardo all’attuale transizione verso l’IA
- Le condizioni in cui il cambiamento tecnologico ha storicamente creato nuove categorie di lavoro e se tali condizioni esistono attualmente
- Come elaborare ipotesi di pianificazione della forza lavoro fondate su prove storiche piuttosto che su previsioni tecnologiche
Si basa sulla ricerca di Frey sul mercato del lavoro per fornire alle organizzazioni un quadro pratico che consenta loro di capire quali ruoli e competenze siano maggiormente esposti all’automazione – e dove risieda la vera esposizione strategica.
Punti chiave:
- La metodologia alla base del quadro di riferimento di Frey-Osborne e come le organizzazioni possono applicarla alla propria pianificazione della forza lavoro
- Perché l’esposizione all’automazione è distribuita in modo diseguale e perché la geografia, il settore e il design organizzativo influenzano tutti il risultato
- Le leve organizzative e politiche più suscettibili di determinare se la disruption guidata dall’IA produca un esito migliore o peggiore per lavoratori e datori di lavoro