La prima cosa a cui si pensa dopo “AI” è “mi ruberà il lavoro”. E se tutti stessero guardando l’immagine sbagliata?
In questi 15 minuti di lettura analizzeremo quali effetti osservabili sta avendo l’AI nel mercato del lavoro, o meglio, nei settori in cui l’AI è effettivamente presente con servizi ben strutturati, una domanda concreta e con i dati alla mano! Infine, faremo assieme un paragone tra la nostra società odierna e la società del 9500 a.C. Cioè tra la rivoluzione dell’AI e la Rivoluzione dell’Agricoltura!
Il principale settore di cui voglio parlare è l’informatica, comprendente il software e l’AI. Questo è il settore per cui sono appassionato da quando ho un computer e un accesso ad internet, non per altro è anche il settore in cui lavoro come libero professionista da quasi 2 anni ormai
0. Cosa si vede sulla superficie?
Se un minimo seguite cosa sta succedendo nel mondo Tech, saprete che le compagnie che vendono Software come servizio (SaaS) stanno patendo particolarmente il trend dell’AI: meno clienti nuovi, meno cross selling e crescita del fatturato in rallentamento
Perché semplicemente le aziende target dei SaaS stanno sempre di più pensando: “sai che c’è, questo abbonamento da centinaia/migliaia di euro ce lo costruiamo noi internamente e niente niente che lo facciamo persino più comodo da usare e in linea al nostro modo di lavorare”
Questa è una trasformazione che si andrà a sviluppare sempre di più e di pari passo con l’incremento delle capacità dei modelli AI + la nascente cultura di coding agents come Claude Code, Cursor e Codex
Attualmente in questa trasformazione sto vedendo chiaramente 2 categorie distinte:
- aziende che creano nuovo software completamente in-house
- aziende che delegano a terzi lo sviluppo del software in-house
C’è da fare un’importante precisazione:
- Per decidere in quale categoria un’azienda è più adatta ci si basa sulla conoscenza di informatica e coding agents, ma soprattutto sul tempo richiesto per imparare ad usare l’AI e poi il tempo per realizzare il software
- La mia opinione è che queste 2 categorie continueranno sempre ad esistere perché il fattore umano è cardine nella scelta e sappiamo benissimo che il fattore umano è in assoluto l’ultimo aspetto della catena che cambia drasticamente
- Detto brutalmente, se non ti è mai piaciuto stare al computer o scervellarti su cose astratte, ci sono possibilità remote che tu diventi il programmatore AI all’interno della tua azienda!
1. Tech, settore bancario ed AI
Da più di 50 anni il software e la tecnologia stanno contaminando, tra i tanti settori, anche il settore bancario, fino al punto che gli istituti bancari e finanziari oggi hanno l’interezza dei loro sistemi in forma di software/portali/app dedicati ai clienti direttamente o ai dipendenti della banca.
Per diverse motivazioni il settore bancario è uno dei settori più collegati ai cambiamenti tecnologici, specialmente quando si parla dei cambiamenti strutturali che segnano un’epoca. Come ad esempio da registri cartacei ai database, da assegni e contanti a bonifici e carte di credito, etc etc
Ora è curioso capire cosa stanno facendo le banche rispetto ai cambiamenti AI, chi è più aggiornato sa sicuramente che dopo l’uscita del modello Claude Mythos di Anthropic sempre più istituti si stanno cagando sotto. Che poi non lo dicano pubblicamente è un aspetto separato e fortemente connesso alla natura stessa del business (fin tanto che c’è fiducia verso l’istituto, la banca funziona bene)
Se si scava più in profondità, però, i colossi bancari più grandi a livello mondiale spesso e volentieri utilizzano in produzione ancora COBOL, un linguaggio di programmazione inventato nel 1959, che per l’informatica sono tempi arcaici… Non ci sono molti dati riguardo a quanto COBOL sia ancora usato oggi, se non per un report di Reuters del 2017 che stima il 43% delle banche mondiali gira su COBOL
1.5 COBOL e i Sistemi legacy globali
Nel mio piccolo ho avuto 2 riscontri riguardo alla tematica di COBOL: Il primo è da un’ex trader che ha lavorato per svariati anni a Blackrock (colosso finanziario che gestisce più di 10 mila miliardi di dollari), quando le ho citato COBOL e sistemi informatici arcaici, mi ha confermato che anche dei suoi colleghi più tecnici a Blackrock parlavano di quanto siano vecchi i sistemi bancari attuali e allo stesso tempo così importanti!
Di per sé, quando un sistema è così vecchio e continua a girare senza incepparsi, è sicuramente un buon segno, intendiamoci, il problema è quando è necessario fare delle modifiche per introdurre nuove logiche, adeguarsi a nuove leggi ed essere compliant…
E qua entra in gioco il secondo riscontro, da un mio amico informatico, che per sua fortuna o sfortuna nel 2025 ha partecipato davvero alla migrazione di un sistema da COBOL ad un linguaggio di programmazione moderno.
Il vero problema di questi sistemi è che sono stati realizzati in un mondo completamente differente da quello di oggi, nel tempo, quindi le logiche sono state rimaneggiate più e più volte, in periodi diversi e con obiettivi non sempre coerenti. Questo porta inevitabilmente alla crescita smisurata delle linee di codice utilizzate, si parla da milioni fino a miliardi di linee di COBOL! Non è un meccanismo strano o solo riguardante il settore bancario, sono meccanismi intrinseci all’informatica, esiste persino una parola per dire “la riscrittura di un sistema per ripristinare la coerenza e armonia nel codice” ovvero Refactoring
Ora dopo questa parentesi necessaria per capire di quali sistemi bancari stiamo parlando, torniamo all’AI
2. Perché si sta parlando così tanto di Claude Mythos?
Persino nell’ultima riunione del G7 ad Evian in Francia si è parlato dei potenziali rischi che l’AI pone per gli istituti nazionali, internazionali o anche globali… Non per altro alla riunione, oltre che i rappresentanti di ognuno dei 7 stati del G7, erano presenti anche Dario Amodei (CEO di Anthropic), Sam Altman (CEO di OpenAI) e Demis Hassabis (CEO di DeepMind, l’AI lab di Google)
Oltre che rappresentanti del Fondo Monetario Internazionale (FMI), World Bank Group, etc
L’AI non è più un mezzo per vantarsi su Linkedin di come si è automatizzato tutto il lavoro con Make .com o n8n… è un tema cardine nella sicurezza e credibilità dei paesi ed istituti più potenti al mondo!
Ora il G7 di Evian è terminato e il fumo se n’è andato, possiamo vedere cos’è rimasto in pentola:
- Paura che in poche giornate i sistemi che muovono letteralmente miliardi su miliardi ogni giorno possano essere penetrati da agenzie governative poco diplomatiche o gruppi hacker con le più diverse intenzioni
- Perché Claude Mythos nelle mani di chi sa come usarlo, è in grado in un paio d’ore di analizzare tutta la superficie d’attacco disponibile, identificare molteplici anelli deboli e studiare una strategia per concatenare piccole ‘dimenticanze’ in una breccia di sicurezza ben orchestrata che arriva a bersaglio
Mythos, il G7, sono già sulla bocca di tutti, ora voglio tornare a parlare di cose meno in hype
3. Grandi studi legali ed AI
Tra i progetti a cui sto partecipando, quello che spicca di più è sicuramente LegalAIAgent.it di Nicola Antonucci CEO di Complexlab, presto arriveranno notizie interessanti!
Le aziende più grandi e di successo nella nicchia Legal AI, largamente sviluppata negli USA, sono Harvey AI e Legora. Nessuna delle 2 compagnie è pubblica, quindi abbiamo solo report indiretti o stime.
- Harvey AI con circa 1000 dipendenti e una valutazione di 11 miliardi di dollari a maggio ha gli incassi stimati a 300 milioni annualizzati, in crescita da gennaio 2026 con 190 milioni annualizzati
- Legora invece con circa 400 dipendenti e una valutazione di 5,5 miliardi di dollari, ad aprile ha gli incassi stimati per 100 milioni annualizzati
- In Italia in cui comunque sia Harvey che Legora sono venditori attivi c’è Lexroom che con circa 100 dipendenti e una valutazione di 50 milioni di euro ha un fatturato a febbraio di 10 milioni annualizzati
Ora invece guardiamo esattamente come si sta muovendo il mercato degli studi legali che utilizzano l’AI! Perché durante uno dei miei aggiornamenti quotidiani mi sono imbattuto in questo video youtube che analizza il mercato degli studi legali in America e riporta dati singolari
3.5 Come si sta muovendo il mercato legale?
Nelle sentenze riguardanti diritti civili, discriminazione sul lavoro e credito al consumo in America:
- Per 20 anni la percentuale di casi aperti senza un avvocato è stata fissa all’11%, ma dall’uscita di ChatGPT è salita al 17%
- Invece i casi giuridici con avvocato sono rimasti stabili
- Gli unici a non muoversi sono i giudici che in America rimangono lo stesso numero da circa 40 anni
Dando un’occhiata alle 100 aziende più grandi tra gli studi legali USA (AM Law 100)
- Nel 2025 hanno raggiunto revenue record, le più alte mai registrate
- L’AI sta incrementando la profittabilità e l’efficienza NON è passata al cliente, le parcelle non sono più basse
- Gli avvocati possono lavorare a casi e consulenze molto più velocemente e proprio per questo le parcelle stanno aumentando, con il rate orario standard arrivato a 1.000$ / ora per la prima volta!
Inoltre, analizzando le tipologie di attività legali:
- Gli ‘High-stakes work’ come M&A, litigation, regulatory continuano ad essere in outsource verso gli studi specializzati
- Altre attività più semplici come contratti, compliance e ricerca interna sono invece sempre di più delegati all’AI ovviamente
Tirando le somme, in America il mercato legale si espande, sia a livello di fatturati sia a livello di partecipanti che iniziano le cause senza avvocato! Le parcelle salgono alle stelle e forse gli unici davvero sotto pressione sono i giudici…
4. L’Ascesa dei Coding Agents
Prima citavo Claude Code e Codex; entrambi sono coding agents di proprietà di 2 dei più grandi e forti AI Lab: Anthropic e OpenAI. Forti sia per le capacità dei loro modelli AI, ovviamente, sia sul mercato! Entrambe le aziende continuano a raccogliere round di investimento stratosferici con valutazioni roboanti; si parla di cifre attorno a 1000 miliardi di dollari in valutazione, ognuna.
Ciò di cui si parla molto meno sono le aziende nate per sviluppare e distribuire i Coding Agents come business model principale. La migliore compagnia è sicuramente Cursor; poi ci sono Replit e altre. Le aziende produttrici di coding agents sia a livello di mercato sia a livello informatico sono strutturalmente costruite sopra gli AI labs (Anthropic, OpenAI, Deepmind, ecc.); infatti, le aziende produttrici di coding agents possono anche non creare un loro modello AI interno, perché sfruttano i modelli realizzati dagli AI labs.
Il loro punto forte è che mentre c’è un enorme impegno nel creare il modello migliore, le aziende produttrici di Coding Agents lavorano su un livello di astrazione più alto e traggono benefici diretti dal livello sottostante.
In un dato momento, qualunque sia il miglior modello a realizzare il codice, viene integrato nel Coding Agents e proposto come il più capace! Mentre i colossi AI si scannano, esistono aziende che stanno effettivamente crescendo un business basato sull’AI, ma meno rischioso di questi colossi e attualmente vicino a essere profittevole!
Cursor, come gli altri coding agents, si basa su quanto riesce a rendere efficaci i modelli AI rispetto ai veri task di un programmatore. Questa capacità è chiamata Harness e comprende tutti gli strumenti che stanno attorno al modello in sé: comprende il metodo con cui un’AI viene interrogata e fino a quali strategie assicurano che l’AI stia lavorando nella direzione richiesta dall’utente!
5. AI Harness
Il 31 marzo 2026, dopo una svista di un dipendente di Anthropic, è stato leakato il codice sorgente di Claude Code, che di recente è stato analizzato e le osservazioni vengono riportate in questo paper su Arxiv.
Meno del 5% del codice sorgente di Claude Code interagisce direttamente con il modello AI, mentre la restante parte serve per definire:
- le protezioni che il modello non può oltrepassare
- le logiche di come il contesto della conversazione viene gestito per mantenere costante la performance del modello
- le logiche per estendere le capacità del modello tramite tool connessi a sistemi esterni
Questo 95% o più è il codice dedicato all’Harness di Claude Code. Il punto cruciale è che i modelli AI sono sempre più assimilabili a delle ‘materie prime’ nel senso comune di largamente disponibili e accessibili tramite tanti attori di mercato in competizione.
Paradossalmente la parte meno riproducibile, con più valore, interscambiabile e anche duratura nel lungo termine è proprio l’Harness (un insieme di logiche software “universali” per gestire i modelli AI)
Tornando ai numeri, la prima versione di Claude Code è stata rilasciata a febbraio 2025, invece Cursor, il coding agent, è stato rilasciato nel 2022! 3 anni di esperienza nel creare un software, un business e i processi richiesti sono difficilmente sostituibili
Inoltre, notizia fresca: Cursor è stato acquistato da SpaceX in un deal che scambia 60 miliardi di dollari in azioni di SpaceX per la completa proprietà di Cursor, che solo a novembre 2025 veniva valutata poco meno di 30 miliardi di dollari in un round di investimento da 2,3 miliardi!
Sarà molto interessante vedere come Cursor si evolverà ora che è inglobato in Spacex. Già prima dell’acquisizione, SpaceX e Cursor avevano iniziato a collaborare, Spacex ha fornito e sta fornendo il suo mega Cloud AI per addestrare Composer: il modello AI di Cursor basato sui dati raccolti da developer veri su progetti che vanno in produzione!
Metaforicamente, Cursor è la miniera di dati e SpaceX fornisce la migliore strumentazione per estrarre e mettere a eccellente uso il minerale estratto! Combinati assieme possono realizzare il Coding Agent perfetto: veloce, economico, ma preciso e skillato
6. Il caso di Cursor
Come state capendo Cursor è un’azienda interessante sotto tanti punti di vista e vi porto altri dati da analizzare assieme, Cursor nel 2026:
- Ha raggiunto 1 milione di utenti attivi giornalmente!
- Ha circa 300 dipendenti,
- Il fatturato annualizzato ha raggiunto 4 miliardi di dollari
Fino all’altra settimana Cursor (azienda madre di Anysphere) non era soggetta alla regolamentazione delle aziende quotate pubblicamente, che hanno l’obbligo di condividere una serie di dati del business. Ora che fa parte di Spacex (appena quotata in Borsa), anche il bilancio di Cursor convergerà nei documenti pubblici della nuova azienda madre.
Si potrà vedere quali sono i dati effettivamente registrati da questo business che, a mia opinione, è un’azienda da monitorare da vicino, perché potrebbe diventare un caso di studio molto importante per il mercato dell’AI, forse finalmente esisterà un business model al 100% basato sull’AI che cresce e cammina senza continue iniezioni di capitali tramite debito o round di investimento!
Ad esempio, un report ormai ‘storico’ nella timeline AI: una ricerca del MIT nel luglio 2025 riporta che il 95% delle aziende che stavano provando ad implementare l’AI non sono riuscite ad ottenere risultati concreti né tantomeno sono riuscite a portare nulla in produzione!
Oppure dati recenti da Uber che nel 2026 ha distribuito l’abbonamento di Claude Code ai suoi ingegneri. Al picco il 95% di tutti gli ingegneri di Uber usavano Claude Code ogni mese. Il budget dedicato all’AI e all’utilizzo di Claude Code, pianificato per tutto il 2026, dopo appena 4 mesi è stato interamente consumato, non per un eccessivo o un mal utilizzo. Ma per un semplice motivo alla base, inizialmente Uber pagava un abbonamento mensile per ogni ingegnere che usava Claude Code con costi definiti e facilmente prevedibili. Poi Anthropic si è accorta che quegli abbonamenti venduti le facevano perdere troppi soldi e non aveva più senso ‘sussidiare’ l’utilizzo. Appena Anthropic ha cambiato il modello di pagamento in token-based, è saltato tutto!
7. la Rivoluzione Agricola
Mentre scrivevo questo articolo, mi sono incuriosito su un piccolo dettaglio che ho subito collegato al libro “Sapiens” di Yuval Harari, in particolare al capitolo della Rivoluzione Agricola.
Dal 9500 a.C. in poi, spiega Harari, la società ha vissuto un periodo di cambiamento epocale da nomadi cacciatori-raccoglitori a coltivatori più stabili. Inizialmente la popolazione era nomade e aveva una vita tutto sommato felice perché c’era un buon equilibrio tra risorse disponibili, persone da sfamare e spazio fisico in cui cacciare e raccogliere. Quando però le coltivazioni si sono sviluppate in certe zone favorevoli della Terra, la società ha iniziato ad ‘addomesticare’ il grano e altri cereali.
La motivazione che li ha spinti era un sentimento comune di lavorare più duramente per avere più cibo e vivere meglio.
E così fecero, quindi da nomadi hanno iniziato a stabilirsi in edifici temporanei per 3/4 settimane, tempo di coltivare il campo e raccogliere il grano. Poi sono diventate 6 settimane, e poi anni interi, alla fine generazioni di figli che hanno sempre vissuto e lavorato nei campi di grano. Agli albori dell’agricoltura, gli attrezzi più usati erano le proprie mani e la schiena perché il grano aveva bisogno di un certo ambiente: larghi campi senza altre piante, un terreno profondo abbastanza per piantare in profondità senza avere rocce in mezzo, ecc.
Inizialmente i benefici erano arrivati, e con essi sono arrivate anche le conseguenze inaspettate dei benefici, per settimane, anni e infine generazioni intere. I Sapiens si sono spaccati la schiena per lavorare sempre più duramente e avere sempre più cibo! In questo processo di stabilizzazione, per diverse dinamiche spiegate da Harari, le famiglie hanno iniziato ad avere sempre più figli, anche un nuovo figlio ogni anno! Perché una mano in più nei campi faceva sempre comodo, vista la fatica nell’‘addomesticare’ il grano
Se vi interessa la Rivoluzione Agricola, leggete a riguardo. La cosa che mi interessa riportare qui è che, a posteriori, la Rivoluzione dell’Agricoltura è raccontata come certamente positiva perché la specie Sapiens, a differenza dei Neanderthal, non si è estinta, anzi ha replicato il DNA in tutta la Terra. Però c’è il rovescio della medaglia, di cui Harari fa un grande punto, i coltivatori hanno passato l’intera vita sotto il sole cocente a lavorare, hanno peggiorato la loro dieta mangiando quasi solo cereali, hanno subito carestie mentre non c’era abbastanza acqua.
Sicuramente hanno perso il senso delle risorse e del motivo vero per cui hanno iniziato l’Agricoltura. L’effetto finale è un’esplosione della popolazione e una vita dell’individuo medio meno felice e meno soddisfacente di prima, ma accompagnata da fiorenti élite viziate.
Il metro di paragone della nostra società odierna non è più l’espansione della nostra specie, ma sono i soldi. Quindi, basandoci sul nostro metro di paragone, possiamo contare una manciata di aziende native AI di successo, ovvero che tramite l’AI hanno un flusso di cassa positivo. L’altro 95% non sa nemmeno dove sta guardando!
Nota: L’AI è il trend che oggi viene stimato che avrà il più grande impatto mai registrato in tutta la storia umana nella produttività e nella vita quotidiana delle persone. Eppure oggi la stragrande maggioranza delle aziende nel mercato AI non ha nemmeno un flusso di cassa positivo! Actually crazy!
Ciò che mi viene spontaneo pensare è che finora chi ha guadagnato di più sono 2 entità molto diverse:
- Chi vende gli strumenti per partecipare al mercato, come TSMC, Nvidia, ASML e tante altre
- I Power User dell’AI
Speriamo che il giorno in cui una buona fetta della società comprende come usare l’AI al meglio, quel meglio sarà per un vero benessere aggiuntivo e non solo più fatiche