Jack Dorsey: l’intelligenza artificiale dovrebbe sostituire i dirigenti di medio livello dopo che Block (XYZ) taglia 4.000 posti di lavoro

Nel suo saggio recente, Jack Dorsey sostiene che il lavoro più a rischio per effetto della rivoluzione dell’intelligenza artificiale sia quello del manager di medio livello. Secondo gli autori, la riduzione di circa 4.000 posizioni all’interno di Block, su un organico di oltre 10.000 persone, non sarebbe semplicemente una manovra di contenimento dei costi ma una ristrutturazione permanente finalizzata a sostituire livelli manageriali con sistemi basati su IA.

La tesi centrale

La tesi di fondo è che la gerarchia aziendale è sempre esistita per risolvere un problema pratico: instradare e aggregare informazioni in organizzazioni troppo ampie perché una sola persona possa controllare ogni aspetto. I manager di medio livello raccolgono contesto dalle unità operative, riportano indicazioni della direzione e mantengono l’allineamento tra team; secondo gli autori, molte di queste funzioni possono ora essere svolte in modo continuo e scalabile da modelli intelligenti.

Due modelli di “world model” e l’intelligence layer

La proposta descrive due distinti world model che alimentano un livello di intelligenza centrale. Il primo modello aggrega dati interni — codice, decisioni, flussi di lavoro e metriche di performance — per produrre una rappresentazione aggiornata delle operazioni aziendali, sostituendo il contesto che tradizionalmente veniva conservato dai manager.

Il secondo modello mappa il comportamento di clienti e commercianti sulla base delle transazioni e delle interazioni finanziarie raccolte da prodotti come Cash App e Square. Queste informazioni esterne consentono di cogliere segnali di mercato e bisogni emergenti.

I due modelli convergono in un intelligence layer che può comporre dinamicamente prodotti e soluzioni finanziarie in risposta alla domanda reale del mercato, assorbendo gran parte del lavoro di coordinamento che in passato giustificava strutture manageriali intermedie.

Organizzazione modulare e backlog generato dal sistema

Al posto di road map fisse, il saggio propone di frammentare il business in capabilità modulari — ad esempio pagamenti, prestiti, emissione di carte e gestione delle buste paga — che possano essere ricombinate in modo automatizzato. Quando il sistema rileva un’esigenza (ad esempio il bisogno di liquidità stagionale di un commerciante), assembla una soluzione attingendo alle capacità disponibili.

Se una capacità manca, quella lacuna definisce la priorità di sviluppo: il piano prodotto viene sostituito da un backlog generato automaticamente dal sistema stesso, che guida la costruzione delle funzionalità mancanti.

La struttura organizzativa proposta viene quindi semplificata in tre ruoli principali: contributori individuali che costruiscono e mantengono i componenti, responsabili diretti incaricati di esiti specifici su cicli trimestrali e player-coach che rimangono operativi pur svolgendo attività di sviluppo delle persone.

Limiti tecnici e perimetri regolamentati

Gli autori osservano che, a partire da una certa evoluzione degli strumenti di generazione e comprensione del codice, alcune piattaforme di IA sono diventate più efficaci nel lavorare su basi di codice estese. Tuttavia, fonti interne indicano che una larga parte delle modifiche generate automaticamente — circa il 95% secondo testimonianze raccolte — richiede comunque intervento umano prima della messa in produzione.

In particolare, ambiti regolamentati come il settore bancario e i trasferimenti di denaro impongono vincoli di conformità, audit e responsabilità che attualmente impediscono a sistemi autonomi di assumere piena leadership operativa senza supervisione umana.

Impatto sul lavoro e sulle istituzioni

La sostituzione di funzioni di coordinamento con sistemi automatizzati solleva questioni significative sul mercato del lavoro: riduzione di posti di lavoro tradizionali, trasformazione delle competenze richieste e necessità di percorsi di riqualificazione. I ruoli che resistono tenderanno a richiedere maggiore capacità tecnica, di governance dei modelli e di controllo dei rischi.

A livello istituzionale, l’introduzione di un’architettura basata su world model e su un intelligence layer pone sfide per le autorità di vigilanza: serve una chiara responsabilità legale, trasparenza sui processi decisionali automatizzati e standard per la validazione dei modelli usati in ambito finanziario.

Le decisioni su quando e come affidare compiti decisionali a sistemi automatici avranno anche implicazioni politiche: sindacati, enti regolatori e governi dovranno confrontarsi con le conseguenze occupazionali e con la definizione di regole che bilancino innovazione, sicurezza e tutela dei consumatori.

Conclusione

L’ipotesi avanzata nel saggio propone una trasformazione profonda dell’architettura aziendale, sostituendo parte della catena di comando con modelli di intelligenza che aggregano dati interni ed esterni. Sebbene la soluzione prometta efficienza e reattività commerciale, permangono limiti tecnici e vincoli regolamentari che richiedono supervisione, intervento umano e politiche pubbliche volte a gestire la transizione occupazionale e la responsabilità nei servizi finanziari.