Lo strumento di Karpathy è una visualizzazione brutalmente chiara: ha valutato tutte le 342 occupazioni statunitensi dai dati BLS su una scala di esposizione all'AI da 0 a 10, ponderata in base ai numeri di occupazione in una mappa interattiva a treemap. Perché è davvero utile? > Taglia attraverso l'hype e il catastrofismo con una singola mappa facilmente leggibile che separa i "lavori da schermo" (alta esposizione: sviluppatori software 8–9, contabili/avvocati/analisti finanziari ~7–8, inserimento dati 10) dai ruoli fisici/presenza umana (idraulici 1, copritetti 0–1, infermieri/chirurghi ~2). > Il lavoro medio negli Stati Uniti si attesta a ~5.3/10 → circa metà dell'economia affronta presto una pressione significativa dall'AI, ma l'altra metà (lavori pratici, basati sulla fiducia o fisici imprevedibili) sembra molto più sicura per un periodo più lungo. > Grande verifica della realtà / bussola per la carriera nel 2026: se sei in un campo ad alta valutazione, è un forte segnale per orientarti verso competenze di potenziamento o ruoli ibridi piuttosto che una pura negazione. È esploso ieri (14 marzo 2025) tramite il thread di @_kaitodev → oltre 10k like, oltre 1.4k repost, oltre 2.4M visualizzazioni solo sul post originale. Oggi è ancora molto vivo: tonnellate di tweet citati, repost con liste ("impara l'idraulica", "scuola professionale > università"), discussioni di panico/fork dopo che Karpathy ha rimosso il sito/repo live, e persone che condividono link Wayback o versioni ricostruite. La risposta di Elon "tutti i lavori opzionali + reddito universale alto" continua a alimentare il dibattito utopia-vs-distopia. In questo momento è uno dei temi più discussi riguardo ai lavori nell'AI che circolano su X. Se stai cercando lavoro o pianificando la carriera, questo vale la pena di darci un'occhiata veloce negli archivi. Controlla il sito demo: