di Raffaele Gaito, divulgatore italiano di intelligenza artificiale
Per quasi due anni le aziende hanno adottato l’intelligenza artificiale come un assistente individuale, un copilota capace di velocizzare attività quotidiane: scrivere una mail, sintetizzare un documento, generare una presentazione, correggere un testo o produrre qualche riga di codice. È stato il primo grande passo nell’adozione dell’AI generativa e ha contribuito a diffondere una tecnologia che, fino a poco tempo fa, sembrava riservata agli addetti ai lavori.
Oggi, però, quel paradigma è già superato: negli ultimi mesi abbiamo assistito a un’accelerazione impressionante nello sviluppo dei modelli di nuova generazione. Claude, GPT e i sistemi sviluppati dai grandi player cinesi stanno convergendo verso capacità sempre più avanzate di ragionamento, pianificazione ed esecuzione. Ma il punto non è quale modello sia il migliore, la vera discontinuità nasce dall’incontro tra questi modelli e le piattaforme agentiche che consentono a queste ultime di utilizzare strumenti, interagire con software e file, navigare sul web e portare avanti attività articolate in autonomia.
È questo il passaggio che dovrebbe interessare maggiormente imprenditori e manager: non stiamo assistendo all’evoluzione di un chatbot, ma stiamo entrando nell’era dell’AI operativa, come ho spiegato in un recente contenuto sul mio canale YouTube.
Dalla produttività individuale alla produttività dei processi
Fino a oggi abbiamo misurato il valore dell’intelligenza artificiale osservando quanto tempo facesse risparmiare ai singoli professionisti. La domanda era: quanto più velocemente riesco a scrivere un report o preparare una presentazione?
Oggi la domanda cambia: quale parte del processo posso delegare interamente? Siamo davanti a una differenza sostanziale, dato che gli agenti AI sono in grado di portare avanti sequenze di attività che prima richiedevano il coordinamento di una persona, non si limitano più a produrre un contenuto. Possono raccogliere informazioni, analizzarle, confrontare fonti, produrre documenti, verificarne la coerenza e restituire un risultato strutturato.
Pensiamo, ad esempio, a un ufficio marketing: un agente può raccogliere dati sui competitor, analizzare il posizionamento dei principali player, sintetizzare i trend emergenti, preparare una prima bozza di presentazione per il management e aggiornare il lavoro ogni volta che emergono nuove informazioni.
Immaginiamo, oppure, un team commerciale: l’agente può preparare un dossier su un potenziale cliente, raccogliendo dati pubblici, analizzando il settore, evidenziando opportunità e criticità e predisponendo il materiale necessario prima dell’incontro. Si tratta, dunque, di delegare intere porzioni del lavoro della conoscenza, non di automatizzare una singola attività.
A cambiare è quindi anche il ruolo dei professionisti: per anni abbiamo associato la produttività individuale alla capacità di eseguire più attività nello stesso tempo. Con gli agenti AI il valore si sposta progressivamente verso la capacità di progettare il lavoro, definire obiettivi chiari, verificare gli output e prendere decisioni. In altre parole, il vantaggio competitivo non nasce più soltanto da quanto lavoro facciamo, ma da quanto lavoro riusciamo a far fare bene agli agenti.
Il vantaggio competitivo non sarà il modello migliore
Molte aziende continuano a chiedersi quale piattaforma scegliere: Claude o GPT? Il modello americano o quello cinese? Sono domande legittime, ma rischiano di essere secondarie. Nel giro di pochi mesi le differenze tecnologiche infatti tenderanno progressivamente a ridursi, mentre ciò che sarà molto più difficile da replicare sarà l’esperienza accumulata dalle organizzazioni nell’integrare gli agenti all’interno dei propri processi.
Il vantaggio competitivo dipenderà quindi dalla capacità di ripensare il lavoro, non dal software acquistato. In altre parole, non vinceranno necessariamente le aziende che avranno l’intelligenza artificiale più potente, ma quelle che avranno imparato prima a utilizzarla meglio.
Il nuovo ruolo del management
Come ho accennato sopra, questa trasformazione modifica anche il ruolo delle persone. Negli ultimi anni abbiamo parlato molto di prompt engineering, cioè della capacità di scrivere istruzioni efficaci per ottenere risultati migliori dall’AI. Questa competenza rimane sicuramente utile, ma non basta più: il lavoro che ci aspetta assomiglia infatti molto di più a quello di un manager.
Bisogna definire gli obiettivi, assegnare i task, supervisionare il lavoro degli agenti, verificare la qualità degli output e intervenire quando il processo prende una direzione diversa da quella prevista. In altre parole, dovremo imparare a gestire collaboratori digitali, un cambio di prospettiva che riguarda tutte le professioni della conoscenza.
Uno studio pubblicato recentemente da Anthropic sull’utilizzo di Claude Code da parte di professionisti non tecnici offre un’indicazione interessante: la qualità dei risultati non dipende principalmente dalla conoscenza dello strumento, ma dall’esperienza maturata nel proprio settore. Un avvocato esperto ottiene risultati migliori di uno inesperto utilizzando Claude Code. Lo stesso vale per un consulente, un commercialista, un marketer o un progettista.
L’intelligenza artificiale amplifica quindi il valore della competenza, non lo riduce. Per questo motivo il lavoro umano non scompare, bensì cambia: sempre meno tempo sarà dedicato all’esecuzione operativa e sempre di più alla definizione delle priorità, alla valutazione del contesto, alla supervisione e alle decisioni.
La governance diventa un fattore competitivo
Delegare attività agli agenti non significa rinunciare al controllo, al contrario: più aumenta l’autonomia dei sistemi, più diventano importanti le regole attraverso cui vengono governati. Ogni organizzazione dovrà definire chi assegna gli obiettivi, come vengono verificati gli output, quali attività possono essere delegate integralmente e quali richiedono necessariamente una supervisione umana. L’adozione dell’AI agentica è dunque prima di tutto una sfida organizzativa. La tecnologia è ormai disponibile, ciò che farà davvero la differenza sarà la capacità di inserirla all’interno dei processi aziendali.
Siamo davanti allo stesso cambiamento che abbiamo vissuto con la digitalizzazione dei processi aziendali di cui sopra: introdurre un nuovo software non produce automaticamente più efficienza, bensì occorre ripensare ruoli, responsabilità e modalità operative. Gli agenti AI rappresentano un’evoluzione ancora più radicale, in quanto possono svolgere una parte del lavoro esistente, non lo digitalizzano semplicemente.
Il rischio più grande è aspettare
Per anni abbiamo pensato che la domanda fosse quale sarebbe stato il miglior modello di intelligenza artificiale, oggi la domanda è un’altra: quale organizzazione saprà imparare prima a lavorare insieme agli agenti?
Tra pochi anni avere accesso all’intelligenza artificiale sarà infatti normale, ma saperla integrare nei processi aziendali sarà, invece, ciò che distinguerà le imprese che guideranno il cambiamento da quelle che lo subiranno.
