Demis Hassabis, amministratore delegato di Google DeepMind, ha dichiarato durante una sessione alla Stanford Graduate School of Business — i cui contenuti sono stati pubblicati martedì — che l'intelligenza artificiale generale (AGI, ovvero la capacità delle macchine di svolgere compiti cognitivi a livello umano o superiore) potrebbe diventare realtà entro il 2030, aprendo una finestra temporale di preparazione che Hassabis giudica già quasi chiusa.
L'affermazione non è una semplice proiezione tecnologica: ha implicazioni dirette sul mercato del lavoro, sulla struttura delle economie avanzate e sulle strategie di investimento delle grandi aziende tecnologiche. Il settore dell'AI vale oggi trilioni di dollari in capitalizzazione aggregata, e ogni segnale proveniente dai vertici dei principali laboratori di ricerca muove capitali, policy e aspettative industriali su scala globale.
Google DeepMind è uno dei laboratori di ricerca sull'intelligenza artificiale più influenti al mondo, nato dalla fusione tra Google Brain e DeepMind nel 2023. Hassabis, cofondatore di DeepMind e Premio Nobel per la Chimica 2024, ha paragonato l'arrivo dell'AGI alla cosiddetta "singolarità" — un punto di non ritorno tecnologico oltre il quale le dinamiche sociali ed economiche cambiano in modo irreversibile. "Forse entro il 2030, più o meno un anno, il che è sbalorditivo a pensarci," ha dichiarato. "Sarà una tecnologia talmente trasformativa da rappresentare effettivamente una nuova era umana."
Sul fronte occupazionale, il dibattito tra i principali CEO del settore è tutt'altro che uniforme. Sam Altman di OpenAI ha anticipato la scomparsa di ampie categorie di lavoro, mentre Dario Amodei di Anthropic ha stimato che metà del lavoro impiegatizio di primo livello potrebbe sparire entro cinque anni. Hassabis ha scelto una posizione più sfumata, criticando i colleghi che mostrano "troppa certezza" nelle proprie previsioni, pur condividendone la premessa di fondo: il cambiamento sarà radicale e rapido.
La narrativa del "mondo post-scarsità" evocata da Hassabis — già cara a futuristi come Elon Musk — ipotizza un'economia in cui l'AGI accelera talmente la produttività da rendere abbondanti risorse oggi limitate, incluse le soluzioni mediche e scientifiche. Questa prospettiva, per quanto affascinante sul piano teorico, va letta con la necessaria cautela: si tratta di proiezioni che tendono a oscurare i costi di transizione, distribuiti in modo disomogeneo tra lavoratori, settori e aree geografiche.
Dal punto di vista regolatorio, l'Europa si trova in una posizione peculiare: l'AI Act europeo, entrato in vigore nel 2024, stabilisce obblighi graduali per i sistemi ad alto rischio, ma non contempla esplicitamente scenari AGI, che restano al di fuori dei parametri normativi attuali. Questo gap legislativo potrebbe rivelarsi un problema strutturale proprio nella finestra temporale indicata da Hassabis.
L'appello dell'AD di DeepMind si rivolge esplicitamente agli studenti — sia di discipline umanistiche sia STEM — chiedendo loro di "abbracciare" la tecnologia e prepararsi attivamente. Un messaggio che, al netto della retorica, pone una questione concreta ai sistemi educativi e alle imprese: quanto tempo resta per riqualificare forza lavoro e adattare modelli organizzativi?
Rimane aperta una domanda più scomoda: chi beneficerà davvero di questa trasformazione? La concentrazione dello sviluppo AGI in poche realtà — Google DeepMind, OpenAI, Anthropic, Meta AI — suggerisce che i vantaggi economici potrebbero consolidarsi ulteriormente nelle mani di pochi operatori, mentre i costi sociali resterebbero distribuiti sull'intera collettività.