Ethan Mollick è professore di Management alla Wharton School della University of Pennsylvania, dove è anche co-direttore dei Generative AI Labs. È uno dei principali esperti mondiali dell’impatto dell’intelligenza artificiale sul lavoro, le aziende e l'istruzione. Tra le sue molteplici collaborazioni e dibattiti, Ethan è uno dei punti di riferimento per chi cerca di capire le conseguenze economiche e organizzative dell’addestramento AI sul lavoro umano.

Il 9 giugno 2026, Anthropic ha annunciato il lancio di Claude Fable 5 e Claude Mythos 5, due modelli definiti “la prossima generazione di intelligenza” in grado di risolvere problemi complessi di coding e lavoro cognitivo. Mollick ha immediatamente messo a test questi modelli per valutare il loro potenziale.

Nell’articolo pubblicato su One Useful Thing, Mollick descrive Fable 5 non solo migliorando i risultati, ma anche eseguendo progetti lunghi e complessi quasi senza supervisione. È in grado di coordinare, cercare dati, scrivere codice, verificare i passaggi e consegnare un prodotto quasi finito. Questo indica una trasformazione non solo tecnologica, ma anche organizzativa, nel rapporto tra l'AI e i lavoratori umani.

Più che una semplice ottimizzazione di qualità dell’output, questa evoluzione rende l’uomo nel ruolo di committente che definisce l’obiettivo, paga il servizio e valuta il risultato. In questo scenario si sposta la struttura del lavoro: l’AI non è più solo un copilota, ma una forma di subfornitura cognitiva.

Questa svolta ha almeno tre effetti economici rilevanti:

Le attività ad alta intensità di tempo, come la programmazione, l'analisi dati, il prototipo o la ricerca documentale, si abbreviano drasticamente.

Si riduce la necessità di microgestione quando il modello gestisce autonomamente diverse fasi, ma la qualità del brief aumenta la dipendenza.

La mancanza di trasparenza negli strumenti intermedi implica un aumento dell’opacità del processo e delle scelte operate dal sistema.

Anthropic ha da tempo delineato la sua traiettoria con l’AI. Il modello Opus precedeva Fable nella capacità di svolgere compiti cognitivi complessi, con un lancio che già a novembre 2025 parlava di sistemi per coding, agenti e lavoro professionale in lunga durata. Nel maggio 2026 si è presentato con il modello Opus 4.8 con un focus specifico su agenti e compiti coerenti su sessioni lunghe.

Il valore dell’esperto

In molti segmenti, come il software "Concord", l’AI può produrre risultati brillanti, ma non elimina totalmente la necessità degli esperti. Al contrario, semplifica l’accesso al lavoro ma aumenta il valore del controllo umano: verifiche, correzioni e valutazione del rischio sono aspetti irrinunciabili. Anche nel report sulle tendenze 2026 di Anthropic si parla di una percentuale di delega parziale da parte degli sviluppatori, con solo il 20% delle attività effettivamente affidabile al modello.

Dal punto di vista economico, questo equilibrio ridefinisce la misura del ritorno sull’investimento. L’efficienza non si esprime solo nel costo del modello o nel risparmio in tempo, ma nel rapporto tra quattro voci: costo dei token, tempo risparmiato, costo per la verificacrisi e costo degli errori. Questo è particolarmente evidente nei contesti regolamentati, dove errori non spiegabili o decisioni opache possono annullare l’intero vantaggio economico.

Token ed economia

Una questione chiave per le imprese riguarda il prezzo dei token: Claude Fable 5 costa 10 dollari per milione di token in input e 50 dollari in output, raddoppiando quasi il costo rispetto a Opus. Anthropic sta però espandendo la sua gamma, rendendo Opus accessibile ad un vasto numero di utenti, mentre Fable si posiziona come la frontiera alta.

Per le aziende, però, la misura non è solo il costo per token, ma il costo complessivo del flow di lavoro. Quando l’AI genera artefatti, esegue verifiche, interroga strumenti esterni e richiama modelli diversi, il prezzo reale diventa una combinazione di tempo risparmiato, orchestrazione e costo umano. Il risultato finale può variare molto tra aziende diverse, a seconda dell’ampiezza degli errori tollerati e dalla quantità di supervisione richiesta.

Sicurezza e rischi

Una delle linee fondamentali per Anthropic si focalizza sulla sicurezza informatica. Il modello Mythos è legato al progetto "Project Glasswing," lanciato ad aprile 2026 per usare AI in ambiti difensivi sui software critici. Già a giugno 2026, il programma coinvolge circa 150 nuove organizzazioni. Questo indica un utilizzo della tecnologia all'ultimo livello non solo per risposte efficienti, ma per scoperta di vulnerabilità: più di 10.000 problemi ad alta criticità sono stati rintracciati finora.

Questa prospettiva cambia il modo di valutare i rischi cyber: il collo di bottiglia non è solo l’individuazione, ma il ciclo successivo di verifica, correzione e patching. Anthropic dichiara apertamente che Fable viene rilasciato con vincoli forti per garantire la sicurezza. L’accesso a Mythos, invece, è controllato in modo stringente.

Le imprese dovranno quindi adattarsi a un budget cyber che non si basi solo sulla prevenzione, ma sui volumi crescenti di test, patching, auditing e controllo. Chi opera oggi nel segmento della sicurezza informatica, tra infrastrutture di difesa e servizi gestiti, sta anticipando questa tendenza.

Una svolta organizzativa

Per le industrie, il cambiamento rappresentato da Fable 5 non riguarda solo l’automatizzazione, ma l’organizzazione stessa del lavoro. L’AI modifica il ruolo umano e ridefina le relazioni professionali, non solo in termini produttivi, ma finanziari, di governance e di rischio. Il dibattito non si limita più ad aiutare l’uomo nel lavoro, ma a ridefinire in base a nuovi parametri di produttività, supervisione e responsabilità.