Nel turismo parliamo di intelligenza artificiale più o meno ogni giorno, spesso oscillando tra due estremi: o sarà la fine del lavoro come lo conosciamo, o risolverà da sola tutti i nostri problemi di personale, marginalità e stagionalità. Nel frattempo, tra un check in all’Oasi e una chiamata con qualche albergatore in crisi di turni, ogni tanto vale la pena fermarsi e leggere i dati con calma.
Lo studio appena pubblicato da Anthropic va proprio in questa direzione: non chiede alle persone “cosa temi che farà l’AI”, ma misura che cosa sta facendo davvero, in ore di lavoro risparmiate e in impatto potenziale sulla produttività.
Cosa misura davvero lo studio di Anthropic
Anthropic ha messo insieme un dataset enorme di attività reali svolte da lavoratori che usano Claude in azienda: più di centomila task, migliaia di persone, decine di imprese e settori diversi. Non simulazioni da laboratorio, ma lavoro quotidiano: scrivere mail, sintetizzare documenti, fare analisi, preparare report, controllare codice, strutturare presentazioni.
La cosa interessante è che, prima di misurare quanto aiuta Claude, provano a stimare quanto tempo avrebbero impiegato gli umani da soli. In media, parliamo di attività da circa un’ora, un’ora e mezza ciascuna. Con il supporto dell’AI il tempo si riduce di circa l’80%: il task da 90 minuti scende a meno di 20. In termini molto poco accademici, vuol dire che su certe tipologie di lavoro l’AI ci rende cinque volte più veloci, non perché “fa tutto lei”, ma perché si prende in carico una buona parte del lavoro ripetitivo e di scrittura di base. La composizione dei task è interessante anche per noi: la fetta più grande è scrittura e editing di testo, seguita da codice e analisi dati, esattamente le aree in cui tanti hotel e destinazioni stanno iniziando a usare ChatGPT, Claude e simili per mail, offerte, protocolli, procedure, reportistica.
Gli autori non si fermano al “risparmi tot minuti”: provano a tradurre questo effetto in un numero macroeconomico, chiedendosi cosa succederebbe se una diffusione simile dell’AI toccasse l’intera economia. Il risultato, con tutte le cautele del caso, è una stima di crescita della produttività del lavoro nell’ordine di circa un punto e mezzo in più all’anno rispetto ai trend recenti, cioè più o meno il raddoppio del passo degli ultimi anni. Non è fantascienza alla “l’AI ci renderà tutti superflui domani mattina”, ma è abbastanza da muovere davvero gli equilibri di un settore.
Cosa ci dicono le stime di OpenAI
Qui entra in scena OpenAI, con un altro pezzo del puzzle: quanto lavoro è potenzialmente “aggredibile” da questi strumenti. Nel famoso paper “gpts are gpts”, i ricercatori stimano che circa l’80% dei lavoratori statunitensi abbia almeno il 10% delle proprie mansioni esposte all’uso di grandi modelli linguistici, e che per circa un quinto dei lavoratori almeno metà delle attività quotidiane potrebbe essere significativamente accelerata dall’AI.
Tradotto: non tutti i lavori spariscono, ma in moltissimi lavori una porzione non banale di attività è fatta di testi, numeri e decisioni ripetitive che un modello può aiutare a gestire in modo molto più rapido. Il paper quantifica anche il potenziale di “velocizzazione” dei task: per circa il 15% delle mansioni l’uso diretto dell’AI generativa può dimezzare i tempi, percentuale che sale vicino alla metà se si aggiungono strumenti che integrano API, automazioni e accesso a dati aziendali.
Allo stesso tempo, un’altra analisi, questa volta del Budget Lab di Yale, che utilizza proprio i dati di OpenAI e Anthropic su esposizione e uso dell’AI, ci ricorda una verità un po meno teatrale ma altrettanto importante: a oggi, a quasi tre anni dal lancio di ChatGPT, la composizione complessiva dei posti di lavoro nell’economia americana non mostra una rottura evidente rispetto alle trasformazioni tecnologiche del passato. Il mix di occupazioni sta cambiando, ma con un passo simile a quello visto con l’arrivo di internet o del pc. Non c’è, almeno per ora, una “frana” occupazionale imputabile all’AI.
Quindi da un lato abbiamo un potenziale enorme di aumento di produttività in tanti mestieri, dall’altro il lavoro non è crollato, sta lentamente riorganizzandosi. In mezzo, ci siamo noi, con i nostri hotel, le nostre destinazioni, i nostri bilanci e le nostre croniche difficoltà a trovare, formare e trattenere persone motivate.
E il turismo, dove si colloca in questo quadro?
Se guardiamo i settori dove Antropic vede più uso di AI, ritroviamo soprattutto attività a forte componente cognitiva: servizi professionali, informazione, finanza, tecnologia. Non è un caso: sono mondi in cui una grande parte del lavoro è già digitale, strutturato, misurabile.
Nel turismo e nell’hospitality, invece, convivono due piani:
- un’enorme quantità di lavoro umano, fisico, relazionale, difficilmente automatizzabile, dall’housekeeping al servizio in sala, dall’animazione al front office nelle strutture più tradizionali;
- una fetta crescente di lavoro “di testa” e di tastiera: preventivi, revenue, report, template di comunicazione, gestione di campagne, procedure, formazione, analisi di reputazione, piani di sostenibilità.
Le stime globali del World Travel & Tourism Council ci ricordano che il settore potrà arrivare a creare 91 milioni di nuovi posti di lavoro entro il 2035, ma anche che, se non cambiamo modello, ci troveremo comunque con un buco di oltre 43 milioni di lavoratori rispetto al fabbisogno, con l’hospitality in deficit cronico proprio sulle posizioni operative e di contatto con il pubblico.
In parallelo, sappiamo da anni che i ruoli a bassa qualifica, ad alta intensità di relazione e di fatica, sono quelli più difficili da coprire e più lenti da trasformare. Non possiamo aspettarci che l’AI “risolva” il problema del personale ai piani o dei turni di notte in reception. Però possiamo chiederle di fare una cosa più realistica e forse più potente: liberare tempo, energia e attenzione nei ruoli di coordinamento e di back office, per permettere ai team di concentrarsi sul valore vero, quello che nessun modello linguistico, per ora, sa replicare.
Dove può davvero fare la differenza in hotel e destinazioni
Se mettiamo insieme i numeri di Anthropic e le stime di esposizione di OpenAI, il messaggio per il nostro settore non è “tagliamo teste”, ma “tagliamo attrito”. Provo a tradurlo in casi d’uso molto concreti, quelli che vedo ogni giorno tra l’Oasi, le consulenze e le conversazioni con colleghi:
- prezzi, revenue, reportistica
Gran parte delle operazioni di analisi prezzi, aggiornamento listini, lettura di pick up, confronto con competitor e prepandemia è fatta di estrazione dati, pulizia, sintesi. Qui l’AI può agire da copilota: prepara bozze di analisi, mette in evidenza anomalie, suggerisce scenari, controlla che le regole di pricing siano coerenti con gli obiettivi. Non decide al posto nostro, ma ci fa risparmiare quella famosa ora su un’attività che prima richiedeva una mattinata intera. - comunicazione e customer care
Template di risposta alle mail in più lingue, testi base per offerte, messaggi pre-stay e post stay, gestione delle domande ricorrenti via chat sul sito o Whatsapp. Sono esattamente i task di scrittura e personalizzazione leggera che gli studi considerano tra i più esposti al boosting di produttività. L’importante è che il tono di voce resti nostro e che qualcuno faccia regia, perché l’AI tende a tornare sempre a un “marketingese” neutro se non la educhiamo. - formazione interna e procedure
Policy, checklist, manuali operativi, contenuti per micro corsi interni: tutto ciò che oggi molti di noi tengono in mille file sparsi può essere sintetizzato, strutturato e trasformato in materiali più chiari e aggiornati con molto meno sforzo. Per un settore che ha 43 milioni di posti scoperti all’orizzonte, sapere formare più in fretta, meglio e con meno carta è, da solo, un fattore competitivo. - destinazioni e dati
Per destination manager e DMO il lavoro di lettura di dati è cresciuto enormemente, tra osservatori regionali, analisi di sentiment, voli, flussi, spesa. Lì l’AI può diventare lo strumento per fare domande complesse ai dataset e avere risposte in linguaggio naturale, accelerando la capacità di tradurre i numeri in decisioni.
Un cambio di mentalità, prima che di tecnologia
Tutta questa potenzialità, però, non si trasforma da sola in produttività. Sia lo studio di Anthropic sia le analisi di OpenAI insistono su un punto che spesso saltiamo a piè pari nei panel sulle “meraviglie dell’AI”: serve ripensare i flussi di lavoro, non solo aggiungere un chatbot in reception. Gli utenti che hanno ottenuto risparmi dell’80% sui tempi non sono quelli che “ogni tanto copiano e incollano qualcosa in ChatGPT”, ma quelli che hanno strutturato task, prompt, verifiche di qualità, integrazioni con i propri strumenti.
Qui la differenza la farà la cultura aziendale, più ancora del budget. Hotel e gruppi che sapranno progettare ruoli, carriere e processi in cui l’AI è parte del mestiere quotidiano, e non un’aggiunta estemporanea, hanno la possibilità di trasformare ruoli oggi percepiti come puramente esecutivi in lavori più ricchi di contenuto, crescita, responsabilità. E questo, guarda caso, è esattamente uno dei fattori che i giovani cercano quando scelgono in quale settore restare e in quale scappare alla prima occasione.
Cosa ci conviene portare a casa, noi che lavoriamo nel turismo
Se mettiamo in fila i vari pezzi, il quadro che emerge per il turismo e l’hospitality è meno apocalittico e più impegnativo:
- non siamo di fronte a una distruzione immediata di posti di lavoro, ma a una lunga ristratificazione dei mestieri;
- una porzione importante del lavoro “di tastiera” nei nostri hotel e nelle nostre destinazioni è perfettamente nella zona dove l’AI può portare un guadagno di produttività significativo;
- i grandi problemi del settore, dalla carenza strutturale di personale alla difficoltà di trattenere i giovani, non li risolverà un modello linguistico, ma possono essere attenuati se l’AI ci permette di usare meglio il tempo delle persone e di rendere i ruoli più sostenibili e qualificanti.
Come albergatrice e consulente, il messaggio che leggo tra le righe non è “riduci organici”, ma “smetti di sprecare persone su lavori che una macchina può fare meglio”. Se devo scegliere dove mettere le ore migliori del mio team, preferisco investirle in ascolto, cura, relazione, progettazione di esperienze, gestione dei conflitti, visione strategica. Tutte cose che, per ora, nessun modello sa fare sul serio al nostro posto.
L’AI generativa, usata bene, può diventare l’infrastruttura silenziosa che toglie peso alle attività ripetitive e restituisce tempo per il pezzo più umano e insostituibile dell’ospitalità. Ma per arrivarci serve fare quello che il nostro settore fa peggio: fermarsi un attimo, guardare i numeri e ripensare il modo in cui lavoriamo, prima di correre a comprare l’ennesimo giocattolo tecnologico.
