di Furio Ruggiero.

Il settore terziario nacque con una promessa chiara: fornire i servizi (trasporti, commercio, finanza, amministrazione) necessari a ottimizzare e distribuire la produzione dei settori primario e secondario. Doveva essere il lubrificante degli ingranaggi. In una parte crescente dell’economia, però, l’ingranaggio lavora ormai per mantenere il lubrificante.

La buca keynesiana

Nella Teoria generale (1936) Keynes propose una provocazione: se il Tesoro seppellisse bottiglie piene di banconote in miniere dismesse, lasciando al settore privato il compito di dissotterrarle, l’occupazione crescerebbe pur senza produrre nulla di utile. Lo scopo era mostrare che anche una spesa improduttiva sostiene la domanda, anche se costruire case sarebbe meglio. Oggi le buche non sono fisiche: sono moduli di compliance, rendiconti ridondanti, riunioni di allineamento su altre riunioni.

Il lavoro più sistematico su questo fenomeno è quello dell’antropologo David Graeber (Bullshit Jobs, 2018). Secondo sondaggi di autopercezione, circa il 37% dei lavoratori britannici (YouGov, 2015) ritiene che il proprio lavoro non dia alcun contributo significativo alla società. Non è una misura oggettiva, ma indica una dimensione del fenomeno che non si può ignorare. Graeber distingue cinque tipi di lavori inutili; i più rilevanti per il terziario sono i box tickers (chi esiste per attestare che qualcosa è stato fatto) e i taskmasters (chi crea lavoro superfluo per altri). Non tutto il terziario rientra in questa categoria: sanità, istruzione, logistica e cura delle persone sono terziario ed essenziali. Il problema è la porzione burocratica e ridondante.

Il meccanismo è descritto dalla Legge di Parkinson (1955): il lavoro amministrativo si espande fino a riempire il tempo disponibile e genera altri amministratori per gestire la propria complessità. Joseph Tainter (The Collapse of Complex Societies, 1988) mostra che le società crollano quando l’investimento in complessità produce rendimenti marginali decrescenti. Il terziario burocratico potrebbe essere vicino a questo punto.

L’Intelligenza Artificiale come forza distruttrice (e liberatrice)

Al netto degli innegabili e straordinari progressi tecnologici degli ultimi decenni, i software gestionali e le prime ondate di digitalizzazione non hanno ridotto il carico burocratico; lo hanno accelerato, permettendo la generazione di una quantità esponenziale di dati da rendicontare. L’Intelligenza Artificiale generativa e i sistemi di automazione basati su LLM (Large Language Models), tuttavia, rappresentano una discontinuità storica.

L’IA non è un semplice strumento di calcolo, è una macchina semantica ed esecutiva perfetta per smantellare i bullshit jobs. Le infinite cavillosità della gestione del personale, la redazione di policy interne, la quadratura dei rendiconti finanziari standardizzati, l’estrazione di dati per pratiche di autorizzazione: queste sono esattamente le mansioni in cui l’IA eccelle, operando a costi marginali vicini allo zero e senza necessità di coordinamento manageriale.

Se l’IA ristrutturasse l’intera massa del lavoro terziario, non assisteremmo alla fine del lavoro reale (quello che produce beni fisici, cura le persone, progetta infrastrutture o fa avanzare la scienza), ma al collasso della burocrazia occupazionale. Le macchine, per la prima volta, scaveranno e riempiranno la buca keynesiana al posto nostro, in frazioni di secondo.

Il dopo

Se rimuoviamo l’obbligo sociale di fingere di lavorare otto ore al giorno, cosa resta?

La risposta richiede un salto paradigmatico che ci riporta a un altro testo fondamentale di Keynes: Possibilità economiche per i nostri nipoti (1930). L’economista previde che, grazie al progresso tecnologico, entro un secolo l’umanità avrebbe risolto il problema economico della sussistenza, riducendo l’orario di lavoro a 15 ore settimanali e liberando il tempo per attività superiori.

Il “dopo” questa rivoluzione richiederà due interventi strutturali urgenti:

1. Lo sganciamento del reddito dal lavoro burocratico: Se l’efficienza del sistema è garantita dall’IA, la ricchezza prodotta (il surplus tecnologico) dovrà essere distribuita attraverso meccanismi non legati al lavoro formale nel terziario. Non si tratta di assistenzialismo, ma di un dividendo tecnologico su infrastrutture cognitive condivise.
2. Il ritorno al valore tangibile: L’energia intellettuale oggi sprecata nella finzione dei lavori terziari potrà essere reindirizzata verso attività in cui il fattore umano è inimitabile. Potremmo assistere ad un nuovo Rinascimento del settore primario e secondario, potenziati dall’IA ma guidati da un’ingegneria e un’artigianalità reale, oltre che a un’esplosione delle arti, della ricerca filosofica e scientifica di base.

L’Ingegneria del Surplus: Modelli per il “Dopo Terziario”

Il collasso dell’occupazione burocratica pone un problema di architettura sistemica: se l’Intelligenza Artificiale azzera il costo marginale della gestione terziaria, si genera un immenso surplus produttivo. Tuttavia, nell’attuale schema macroeconomico, questo surplus rimarrebbe intrappolato nei bilanci di chi detiene l’infrastruttura di calcolo, recidendo la cinghia di trasmissione storica tra lavoro (il salario) e consumo (la domanda). Per evitare una crisi di sottoconsumo irreversibile, i modelli di distribuzione della ricchezza devono necessariamente sganciarsi dall’imposizione fiscale sul lavoro umano salariato.

Ecco i paradigmi economici e fiscali in grado di strutturare questa transizione, fondati su un ripensamento radicale della base imponibile e della sovranità monetaria.

1. Compute tax. Spostare il prelievo dal lavoro alla potenza di calcolo e all’energia dei data center. Si differenzia dalla “tassa sui robot” proposta da Gates nel 2017 perché colpisce l’input computazionale, ma resta da risolvere la misurazione (FLOPs non è un’unità di valore), la mobilità dei data center e il rischio di tassare un input invece del profitto o della rendita.
2. Bilanciamento quantitativo. Emissione di liquidità priva di debito destinata all’economia reale, in alternativa al QE. Richiede una regola di calibrazione (per esempio legata all’output gap) per gestire il rischio inflattivo. Va distinta dalla proposta di Werner (2005), che riguarda l’indirizzo del credito bancario, non l’emissione debt-free. Il Quantitative Balancing, nella formulazione di Marco Saba, parte da un ripensamento della contabilità del denaro bancario.
3. Dividendo tecnologico universale. Una quota dei profitti dell’automazione ai cittadini, fondata sul principio che i dati su cui le IA sono addestrate siano un bene comune. Esistono precedenti (l’Alaska Permanent Fund eroga un dividendo dal 1982). Un’infrastruttura DLT (blockchain) può garantire trasparenza (De Filippi e Wright, 2018), ma richiede identità verificata e un’autorità che faccia rispettare le regole: non è priva di intermediari.
4. Fiscalità asimmetrica. Alleggerire l’imposizione su produzione, ricerca e manutenzione del mondo fisico e appesantire le rendite parassitarie. Servono criteri oggettivi, altrimenti stabilire cosa sia “burocrazia superflua” diventa a sua volta un atto burocratico.

L’articolo 1 della Costituzione iteliana fonda la Repubblica sul lavoro.

Se un’ampia quota di lavoro dipendente è simulata, il vero collasso non è economico ma culturale: l’equazione tra dignità umana e lavoro salariato.

Il terziario burocratico è una grande sala d’attesa, e l’IA può svuotarla solo se decidiamo, come società adulta, che cosa vogliamo fare del tempo che ci restituisce, senza mai dimenticare che molti vorrebbero una vita eterna pur NON sapendo cosa fare in un piovoso pomeriggio di domenica.

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Bibliografia

Burocrazia, lavoro e complessità

• Baumol, W.J. (1967). Macroeconomics of Unbalanced Growth. American Economic Review, 57(3). Perché i servizi ad alta intensità umana assorbono lavoro.
• Graeber, D. (2013). On the Phenomenon of Bullshit Jobs. STRIKE! Magazine. Il saggio da cui nasce il libro.
• Graeber, D. (2018). Bullshit Jobs: A Theory. Simon & Schuster. Tipologia e cause dei lavori percepiti come inutili.
• Jevons, W.S. (1865). The Coal Question. Macmillan. Origine del paradosso: più efficienza, più consumo.
• Keynes, J.M. (1930). Economic Possibilities for our Grandchildren. Nation and Athenaeum. La previsione delle 15 ore settimanali.
• Keynes, J.M. (1936). The General Theory of Employment, Interest and Money. Macmillan (cap. 10). Il passo sulle bottiglie sepolte.
• Parkinson, C.N. (1955). Parkinson’s Law. The Economist. L’espansione del lavoro amministrativo.
• Tainter, J. (1988). The Collapse of Complex Societies. Cambridge University Press. Collasso e rendimenti decrescenti della complessità.
• YouGov (2015). How many British workers think their jobs are meaningless? 12 agosto. Sondaggio di autopercezione nel Regno Unito.

Economia, moneta e fiscalità

• Gates, B. (2017). The robot that takes your job should pay taxes. Quartz, 17 febbraio. Intervista che lancia la “tassa sui robot”.
• Mazzucato, M. (2018). The Value of Everything. PublicAffairs. Creare valore ed estrarre valore.
• Saba, M. (2025). Solving the Conundrum of Banks’ Cash Flow Statements: A Quantitative Balancing Approach. Preprint, Italian Center for Monetary Studies. Formulazione tecnica del Quantitative Balancing.
• Saba, M. (2025). Oltre la Crisi: L’Architettura per la Stabilità Finanziaria.
• Werner, R.A. (1995). How to Create a Recovery through “Quantitative Monetary Easing”. Nihon Keizai Shimbun, 2 settembre. Origine del termine QE.
• Werner, R.A. (2005). New Paradigm in Macroeconomics. Palgrave Macmillan. Creazione di credito bancario e crisi giapponese.

Automazione, IA e DLT

• Acemoglu, D., & Johnson, S. (2023). Power and Progress. PublicAffairs. Chi incamera i guadagni dell’automazione.
• De Filippi, P., & Wright, A. (2018). Blockchain and the Law. Harvard University Press. Smart contract e disintermediazione.
• Ford, M. (2015). Rise of the Robots. Basic Books. Vulnerabilità del lavoro cognitivo routinario.