Categoria: AI & GENAI

Intelligenza artificiale generativa, large language model, agentic AI e applicazioni dell’AI nei processi aziendali. In questa sezione raccolgo le mie analisi sui temi più rilevanti dell’AI applicata: cosa cambia davvero per le aziende italiane ed europee, dove vale la pena investire nei prossimi 12-24 mesi, quali sono i rischi sopravvalutati e quelli sottovalutati. Gli articoli coprono cinque filoni principali. Il primo è l’analisi dei modelli AI: Claude di Anthropic, ChatGPT di OpenAI, Gemini di Google, Mistral, modelli open-source. Non recensioni superficiali, ma riflessioni su cosa cambia per chi deve scegliere quale tecnologia adottare in azienda e su quali criteri valutare il fit con i propri processi. Il secondo filone è la strategia AI aziendale: come costruire una roadmap di adozione, dove l’AI genera ROI misurabile, come strutturare governance, change management e formazione. Temi che approfondisco anche nei progetti di advisory strategico con CEO, founder e leadership team di aziende medie e grandi. Il terzo è l’agentic AI: Claude Managed Agents, GPT Agents, Model Context Protocol (MCP), automazione di processi complessi via AI autonoma. Cosa funziona oggi in produzione, cosa è ancora demo, come progettare workflow human-AI che reggono in scala. Il quarto filone è il change management nell’era dell’AI: come cambiano i ruoli, le competenze richieste, le strutture organizzative quando l’intelligenza artificiale distribuisce il sapere nei nodi dell’organizzazione. Temi al centro del mio libro La mente adattiva e di articoli più recenti sul concetto di onlyness applicato alla leadership. Il quinto è la cultura dell’AI: cosa significa convivere con sistemi che generano testi, immagini, codice, decisioni. Implicazioni etiche, sociali, cognitive che vanno oltre il singolo caso d’uso aziendale. Se è la tua prima volta in questa sezione, ti consiglio di partire dagli articoli più recenti sulla leadership in era AI, o dai pezzi sui Claude Managed Agents e MCP che hanno generato più discussione. Per uno sguardo più strategico, c’è la pagina Advisory con i formati di collaborazione che propongo a chi vuole portare l’AI nei processi reali, e la sezione Pubblicazioni con i quattro libri che ho scritto su questi temi.

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Soft skill nell’era dell’AI: la riconfigurazione delle competenze che la scuola italiana ha iniziato

Il 7 maggio 2026 Assolombarda e nove università milanesi hanno firmato un accordo quadro triennale su lauree, master e hackathon dedicati all’intelligenza artificiale. Dentro i dati che accompagnano la firma c’è un numero che vale tutta la discussione sulla fine del lavoro: nel quadrilatero Milano-Monza-Lodi-Pavia i laureati STEM sono cresciuti del 25,6% dal 2014, ma solo il 2% del totale possiede competenze ICT effettive. Le imprese cercano, le università sfornano titoli, e in mezzo resta un vuoto di soft skill che nessuna laurea tecnica da sola sta riempiendo.

Tendiamo a leggere l’arrivo dell’AI nel lavoro come una sottrazione: quanti posti spariranno. È la domanda sbagliata, o almeno è quella che cattura meno di metà di ciò che sta succedendo. L’altra metà è una riconfigurazione di cosa rende prezioso un essere umano in un’organizzazione, e tocca proprio le soft skill che un’aula STEM tradizionale non insegna.

Le soft skill nel vuoto che le lauree tecniche non colmano

L’automazione cognitiva mangia per prima i compiti procedurali: inserimento dati, redazione di documenti standard, prima stesura di codice. Sono attività che fino a ieri richiedevano una persona e che oggi un modello svolge in pochi secondi. Su questo non c’è dibattito serio.

Cosa resta dall’altra parte, invece, è tutto ciò che richiede di leggere una situazione ambigua, di tenere insieme persone con interessi diversi, di decidere quando una risposta del modello va bene e quando va buttata. Empatia, negoziazione, capacità di persuasione, giudizio in condizioni di incertezza. Le chiamiamo soft skill con una certa condiscendenza, come se fossero un contorno. Stanno diventando il piatto principale.

Il paradosso italiano è proprio questo. Abbiamo prodotto più laureati tecnici e contemporaneamente un mismatch più ampio, perché il valore si è spostato verso una combinazione che la formazione iperspecialistica non garantisce: solidità tecnica più capacità relazionale e critica. Chi ha solo la prima è automatizzabile sui margini, chi ha solo la seconda non capisce abbastanza la tecnologia per governarla.

Filosofia e classici rientrano dalla porta principale

Qualcosa, in controtendenza rispetto a quanto si racconta, si sta muovendo. Le nuove Indicazioni Nazionali per i licei del 2026 introducono l’intelligenza artificiale e l’informatica nel curriculum, ma la scelta che trovo più interessante è un’altra: il rilancio della filosofia con un approccio specifico su etica e tecnologia, e un impulso esplicito al pensiero critico come competenza da allenare. Insieme a un ritorno ai classici e alla centralità del testo.

A prima vista sembra un movimento all’indietro, verso il sapere umanistico, proprio mentre tutti spingono sulle STEM. Letto bene è il contrario: è il riconoscimento che, in un mondo dove la parte tecnica diventa commodity erogata da una macchina, la differenza la fa la capacità di interpretare, argomentare, dubitare. Le arti liberali non come nostalgia, come infrastruttura cognitiva per stare davanti a un modello senza esserne sostituiti.

Lo stesso vale per l’alta formazione. Il Politecnico di Milano integra l’AI in tutti i corsi di laurea magistrale e propone certificati per professionisti. Insegno anch’io in due business school, e vedo da vicino come la domanda sia cambiata: i manager non chiedono più solo di capire la tecnologia, chiedono di capire come ridisegnare ruoli e competenze delle loro persone attorno alla tecnologia. È una domanda da educatori, non da tecnologi.

La capacità cognitiva che rischiamo di perdere

C’è un timore che attraversa tutto questo, e va preso sul serio invece di liquidarlo. Delegare al modello una quantità crescente di lavoro mentale potrebbe atrofizzare proprio le capacità che diciamo di voler coltivare. Uno studente che fa scrivere i temi all’AI non allena la scrittura. Un professionista che le delega ogni analisi smette di saper analizzare.

C’è uno strato sottile dove la mente e la macchina si toccano, ed è lì che si decide se l’una estende l’altra o la sostituisce. La scuola e l’università sono il luogo dove questa decisione pesa di più, perché lì le competenze non si esercitano, si formano per la prima volta. Un adulto che delega perde un allenamento. Un ragazzo che delega potrebbe non sviluppare mai la capacità.

La risposta non è vietare lo strumento, sarebbe ridicolo e perdente. È insegnare a usarlo in modo che amplifichi invece di sostituire. Far scrivere allo studente la sua ipotesi prima di chiederla al modello. Pretendere che sappia giudicare l’output, il che richiede di possedere la competenza, non di averla noleggiata. Tenere viva una quota di lavoro fatto senza aiuto, come si tiene allenato un muscolo che altrimenti si addormenta.

Utilizzatori o menti che tengono testa alla macchina

La transizione non porterà alla disoccupazione di massa che molti temono. Porterà a una ridistribuzione del valore verso competenze che oggi sottovalutiamo, e premierà chi sa stare nel mezzo: abbastanza tecnico da capire la macchina, abbastanza umano da fare ciò che la macchina non fa.

Il sistema educativo italiano ha davanti una finestra stretta per riconfigurarsi attorno a questa idea, e i segnali dicono che ha cominciato a guardarci. Resta la parte difficile, che non è scrivere nei programmi la parola intelligenza artificiale, è cambiare il modo in cui si insegna a pensare. È la riforma più importante e meno appariscente del momento. Tra qualche anno si vedrà la differenza, tra chi ha solo imparato a usare lo strumento e chi ha imparato a pensare senza di lui.

Spunti dall’Accordo Quadro Assolombarda-università 2026-2029 e dalle nuove Indicazioni Nazionali per i licei.

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Lovable: la guida completa al builder AI che trasforma un prompt in un’app

A dicembre 2025 Lovable ha chiuso un round da 330 milioni di dollari a una valutazione di 6,6 miliardi. Diciotto mesi prima era l’app commerciale di un progetto open source che Anton Osika aveva chiamato GPT Engineer. In mezzo ci stanno otto milioni di utenti, più di centomila progetti creati ogni giorno, e oltre metà delle aziende Fortune 500 che la usano in qualche forma. La corsa è vera, e i numeri raccontano una corsa. A me interessa soprattutto il suo rovescio: oggi milioni di persone costruiscono software descrivendolo a parole, e quasi nessuna di loro saprebbe leggere il codice che ne esce.

Questa guida prova a dire cosa fa davvero Lovable, quanto costa, dove regge e dove si rompe, e quando vale la pena affidargli un progetto invece che a una persona. È la prima di tre, perché subito dopo arrivano Bolt e Replit, gli altri due nomi che chiunque incontri quando entra in questo territorio.

Da GPT Engineer a una valutazione da sei miliardi

Nel 2023, a Stoccolma, Osika rilascia GPT Engineer: software open source che usa un modello linguistico per scrivere intere applicazioni da una descrizione. Con Fabian Hedin ne fa una versione commerciale, la GPT Engineer App, e a dicembre 2024 la ribattezza Lovable aprendo l’accesso pubblico. Da lì la traiettoria diventa difficile da raccontare senza sembrare iperbolici.

A luglio 2025 il primo round serio, 200 milioni di Series A guidata da Accel, valutazione 1,8 miliardi. A novembre, sul palco di Slush a Helsinki, Osika annuncia 200 milioni di ricavi ricorrenti annui, il doppio rispetto a quattro mesi prima, quando l’azienda aveva passato i 100 milioni di ARR. Lui stesso lo descrive come la crescita più rapida nella storia del software, più veloce di OpenAI e di Cursor. A dicembre arriva la Series B da 330 milioni guidata da CapitalG e Menlo Ventures, con dentro anche Khosla, Salesforce Ventures e Databricks Ventures, a quei 6,6 miliardi che triplicano la valutazione in cinque mesi.

C’è un dettaglio che dice molto sul personaggio. Osika ha resistito alla pressione di trasferire l’azienda nella Silicon Valley, e attribuisce a quella scelta buona parte del risultato. Lovable resta svedese, con un organico piccolo rispetto ai ricavi, al punto che a marzo 2026 TechCrunch raccontava di 100 milioni di ricavi aggiunti in un solo mese con poco più di centoquaranta persone a libro paga. Tra i clienti compaiono Klarna, Uber, Zendesk. Non tutto è stato lineare: a novembre 2025 l’azienda è finita sotto accusa per non aver versato l’IVA dovuta in Svezia, un episodio che vale la pena tenere a mente quando si valuta la solidità di un fornitore così giovane e così veloce.

Per chi guida la tecnologia in azienda, il punto da registrare è semplice. Lovable ha smesso di essere un giocattolo per smanettoni ed è diventata a tutti gli effetti un fornitore enterprise, con tutto quello che questo comporta in termini di dipendenza, sicurezza e continuità.

Cosa succede quando descrivi l’app che vuoi

Scrivi cosa vuoi costruire, in linguaggio naturale, e Lovable genera un’applicazione full-stack completa. Il frontend esce in React con TypeScript e Tailwind CSS, il backend si appoggia a Supabase per database Postgres e autenticazione, e il tutto viene messo online su un URL pubblico con un clic. Da quel momento iteri conversando: chiedi una modifica, l’app cambia, ti accorgi di un errore, lo segnali, riprovi.

La parte che fa la differenza rispetto ai vecchi strumenti no-code è la portabilità del codice. Lovable mantiene una sincronizzazione bidirezionale con GitHub, quindi il progetto vive in un repository Git reale, e quel codice è tuo. Lo puoi esportare, estendere, far leggere a uno sviluppatore, oppure portarlo via del tutto. Non resti chiuso dentro un ecosistema visuale proprietario, che è esattamente la trappola in cui finivano le generazioni precedenti di costruttori senza codice.

Intorno al nucleo si sono accumulate funzioni che riducono i passaggi. La generazione di immagini è integrata nel builder, da marzo 2026 anche con sfondo trasparente, comoda per icone e illustrazioni di servizio senza uscire verso un altro strumento. C’è una modalità vocale per descrivere le modifiche parlando. E a marzo 2026 Lovable ha allargato il perimetro oltre le app, verso analisi dati, business intelligence, presentazioni e flussi di marketing, segno di un’ambizione che va ben oltre il prototipo.

Quello che cambia, sotto la superficie del prodotto, è chi può costruire. Quando l’interfaccia tra un’intenzione e un software diventa una frase scritta o detta, la barriera tecnica si abbassa di colpo e si sposta altrove. In Pelle Digitale ho provato a descrivere proprio questo, la mediazione tra la mente e gli strumenti che la estendono, e Lovable è uno degli esempi più nitidi di quella mediazione spostata sul linguaggio.

Come si pilota la generazione

Non c’è un solo modo di lavorare a un progetto, ce ne sono diversi, ognuno adatto a un momento. Agent Mode è la modalità autonoma: l’AI esplora il codice da sola, individua e corregge errori in modo proattivo, cerca informazioni sul web e ragiona su più passaggi prima di agire. Plan Mode, che prima si chiamava Chat Mode, è il suo opposto controllato: ragiona, pianifica, risponde a domande e aiuta a fare debug, ma non tocca il codice, ed è il posto giusto dove pensare un progetto prima di lasciarlo costruire.

Poi c’è la mano diretta. Visual Edits permette di cliccare su un elemento dell’interfaccia e cambiarne lo stile senza scrivere un prompt, utile a chi pensa per immagini più che per istruzioni. Dev Mode apre il codice e lo lascia modificare dentro Lovable, per i tecnici che vogliono mettere le mani dove l’AI non arriva. Le modifiche di solo testo e contenuto non consumano crediti, dettaglio che conta più di quanto sembri quando si guarda il conto a fine mese.

Quasi tutto questo è arrivato con Lovable 2.0, la versione che nella primavera del 2025 ha introdotto il lavoro in multiplayer, con workspace condivisi e fino a venti collaboratori, la scansione di sicurezza nel momento della pubblicazione, e la modalità di editing del codice. Da allora il prodotto ha continuato a crescere, ma è quella la base su cui si regge oggi l’esperienza d’uso.

Quanto costa, e quanto costa davvero

Il piano gratuito esiste e si usa, senza carta di credito. Dà cinque crediti al giorno con un tetto mensile intorno ai trenta, progetti pubblici ospitati su dominio lovable.app, branding di Lovable in vista, e nessuna possibilità di acquistare crediti extra o di aprire il codice. Basta per validare un’idea, non per costruirci sopra sul serio.

Il piano Pro parte da 25 dollari al mese, circa 21 con fatturazione annuale, e porta cento crediti mensili, progetti privati, dominio personalizzato, rimozione del branding, accesso al codice e crediti che si accumulano da un mese all’altro se non li usi. Il piano Business sale a 50 dollari al mese e aggiunge quello che serve a un team: SSO, controlli di accesso, fatturazione centralizzata, limiti di credito per singolo utente. Il piano Enterprise va a preventivo e mette sul tavolo SCIM, log di audit, attestazione SOC 2 e supporto dedicato.

Il meccanismo a crediti è semplice nella forma. Ogni interazione con l’AI ne consuma, le operazioni più complesse e quelle in Agent Mode ne consumano di più, le modifiche manuali non ne consumano affatto. Il problema arriva quando si traduce in conto reale. Chi ha spedito davvero un’applicazione lo racconta sempre allo stesso modo: i crediti bruciano più in fretta di quanto il piano lasci immaginare, e la spesa effettiva tende a essere due o tre volte quella nominale. A questo si aggiunge il backend, perché Supabase ha i suoi costi oltre il piano gratuito, a partire da circa 25 dollari al mese quando l’app supera i limiti di database, autenticazione o storage, e si aggiunge il dominio. Un piano da venti diventa facilmente un conto da sessanta o ottanta.

Rispetto a strumenti che chiedono una quota fissa mensile senza contatore a prompt, come Cursor, v0 o Windsurf, il modello a crediti di Lovable è più generoso sul lavoro semplice e meno prevedibile su quello complesso, soprattutto quando il debug si allunga. Nella comunità è emerso un flusso di lavoro che dice molto: si costruisce il settanta o ottanta per cento del progetto in Lovable, dove prototipare è rapido ed economico, poi si esporta su GitHub e si finisce in Cursor. I prezzi cambiano spesso, quindi la pagina ufficiale resta l’unica fonte da verificare prima di decidere, e la trovi su lovable.dev/pricing.

La Row Level Security e i dati usciti da Lovable

A maggio 2025 il ricercatore Matt Palmer documenta una vulnerabilità che diventa CVE-2025-48757. Oltre 170 applicazioni costruite con Lovable avevano il database completamente esposto, senza Row Level Security attiva. I dati raggiungibili comprendevano email e indirizzi di casa, informazioni finanziarie, chiavi API e storici di pagamento. Una sola di quelle app esponeva i dati di tredicimila utenti. Per leggerli non servivano credenziali: bastava la chiave pubblica che sta nel codice del frontend.

La radice tecnica merita di essere capita, perché spiega un’intera categoria di problemi. Supabase espone tutte le tabelle tramite API per impostazione predefinita. La chiave anonima è pubblica, vive nel bundle JavaScript che ogni visitatore può ispezionare. L’unica cosa che impedisce a chiunque di leggere e scrivere il database sono le policy di Row Level Security, e se quelle policy non vengono attivate e configurate a mano, il database è di fatto un’API pubblica aperta a tutti. Il problema non è il codice che Lovable scrive, è quello che non scrive: i controlli di sicurezza che nessuno ha pensato a chiedergli. Un ricercatore l’ha sintetizzato così: l’AI fa quello che le chiedi, non pensa mai a quello che non le hai chiesto.

Non è un caso isolato e non riguarda solo Lovable. Scansioni indipendenti su oltre mille applicazioni costruite con strumenti di vibe coding e appoggiate a Supabase hanno trovato problemi di sicurezza in circa il 98 per cento dei casi, con il 16 per cento di falle critiche, e i campioni includevano anche v0, Bolt e Replit. È un problema di categoria, legato all’architettura client più al modello generativo che a un singolo prodotto. Va detta però anche la parte scomoda per Lovable: secondo un audit successivo, l’autorizzazione interna della stessa piattaforma è rimasta esposta per settimane dopo la segnalazione, il che indebolisce l’argomento secondo cui la responsabilità sarebbe tutta di chi configura male l’app.

Lovable ha risposto con un Security Scan integrato nel momento della pubblicazione per le app collegate a Supabase, e con un Security center che controlla chiavi API esposte, policy RLS, dipendenze datate. È un passo avanti che resta acerbo. Per chi porta la responsabilità della sicurezza in azienda, le regole pratiche sono poche e nette. Niente segreti di produzione dentro gli strumenti di coding AI, che vanno trattati come ambienti non fidati. RLS attiva su ogni progetto, verificata a mano e non chiedendo conferma all’AI che l’ha generata. E una valutazione del rischio fornitore identica a quella che si farebbe per qualunque altro responsabile del trattamento dei dati, con le implicazioni che questo porta su SOC 2 e ISO 27001. Se è il tipo di governance che serve impostare, è esattamente la conversazione che faccio con le aziende prima che un prototipo scivoli silenziosamente in produzione.

Dove si colloca rispetto a Bolt e Replit

Nessuno di questi strumenti è uguale agli altri, e la scelta dipende da chi sei e da cosa devi spedire. Lovable offre l’esperienza più completa appena aperta la scatola, con backend, editing visivo e modalità agente già pronti, ed è la più amica dei designer e di chi non scrive codice. Bolt, costruito sopra StackBlitz, dà più flessibilità tecnica, supporta più framework, lascia editare il codice in modo diretto e gira interamente nel browser, e tende a piacere di più agli sviluppatori. Replit, con il suo Agent, è un ambiente di sviluppo completo che arriva fino alle app mobili native via React Native, quindi quando serve il mobile vero è la risposta più solida. v0 di Vercel genera componenti di interfaccia eccellenti e pubblica in fretta, ma parla a chi conosce già React. Base44 toglie ogni decisione di configurazione ed è la via più rapida per un fondatore senza competenze tecniche.

Su questa mappa entro nel dettaglio nelle prossime due guide del blog, dedicate a Bolt e a Replit, che raccolgo insieme a questa nella sezione AI e GenAI. Qui basta la posizione: Lovable è il punto di riferimento per le app web full-stack con un flusso amichevole, e il confronto si gioca sul resto.

Il primo progetto

Si parte dal piano gratuito, senza carta. La descrizione iniziale conta più di tutto il resto, quindi vale la pena essere precisi su cosa fa l’app, chi la usa e quali sono le schermate principali, invece di affidarsi a una frase generica. Prima di lasciar costruire conviene passare da Plan Mode per ragionare sull’impianto, poi attivare Agent Mode per la generazione vera. Quando servono dati e login si collega Supabase, e a quel punto la regola è una sola: lanciare il Security Scan prima di pubblicare e verificare a mano che la Row Level Security sia attiva, senza fidarsi della conferma dell’AI. Infine si sincronizza il progetto con GitHub, così il codice resta portabile, e si collega un dominio personalizzato. La spesa la si lascia crescere quando si toccano i limiti, non prima.

Dove regge, dove rallenta

Lovable è straordinario per comprimere la distanza tra un’idea e qualcosa di vivo. MVP, prototipi di SaaS, landing page, strumenti interni, portali cliente e dashboard, demo da mettere in mano a qualcuno la settimana stessa: su tutto questo regge benissimo, e mette un fondatore non tecnico o un product manager nella condizione di spedire un prodotto reale senza un team di sviluppo. Dove rallenta è prevedibile. La logica custom complessa richiede più giri, i casi limite vanno chiariti uno per uno, e qualunque applicazione che maneggi dati sensibili o regolati non dovrebbe vedere la luce senza una revisione di sicurezza fatta da chi sa leggere il codice.

Questi strumenti generano un buon punto di partenza, non un sistema finito. Una produzione vera ha ancora bisogno di revisione del codice, di un’architettura pensata, di test e di manutenzione nel tempo, e nessuno di questi passaggi sparisce perché l’app è nata da un prompt. Per chi guida la tecnologia, Lovable è due cose insieme: un modo legittimo per accorciare il ciclo dall’idea al prototipo, e una responsabilità di governance nel momento in cui qualcuno prova a spingere quel prototipo in produzione senza che nessuno lo abbia controllato. Il mestiere di chi sa leggere il codice non scompare, si sposta verso la revisione, la sicurezza, i casi che l’AI non vede.

Senza dubbio questi strumenti diventeranno più sicuri e più capaci. La domanda che resta aperta è un’altra: quando descrivere un’applicazione diventa facile come dirla a parole, chi si prende la responsabilità di quello che quell’applicazione fa nel momento in cui nessuno la sta guardando?

Trasparenza: i link a Lovable nel corpo di questa pagina sono referral. Le valutazioni del pezzo, inclusa la parte sulla sicurezza, restano quelle che avrei scritto senza. I link qui sotto sono diretti.

Riferimenti.

Ufficiali: sito Lovable, documentazione, annuncio Lovable 2.0, piani e prezzi, FAQ sicurezza.

Azienda e finanziamenti: scheda Wikipedia; TechCrunch sulla Series B da 330 milioni a 6,6 miliardi e sui 200 milioni di ARR con la scelta di restare in Europa.

Analisi e recensioni indipendenti: UI Bakery, No Code MBA sui prezzi.

Sicurezza: Superblocks sulla CVE-2025-48757, studio Security Boulevard sulle vulnerabilità nelle app vibe coded.

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L’Europa e l’AI di frontiera che non controlla

Il 7 luglio la Commissione europea ha presentato un Action Plan su cybersicurezza e intelligenza artificiale. A firmarlo è Henna Virkkunen, che nella nuova Commissione porta una delega dal nome esplicito, sovranità tecnologica, sicurezza e democrazia, e che ha messo in fila un ragionamento semplice, l’AI sta cambiando il significato stesso della sicurezza informatica e l’Europa deve tenere il passo alle vulnerabilità che le nuove tecnologie si portano dietro. Nelle settimane precedenti, a Bruxelles, si leggeva un fatto molto preciso: un modello di frontiera, il Mythos di Anthropic, aveva mostrato di saper individuare vulnerabilità nascoste nel software, e un governo straniero aveva deciso di limitarne l’accesso a chi non è cittadino americano.

Per anni l’Europa ha scritto regole per un’intelligenza artificiale che non costruisce. Questo piano è il primo documento che lo dice ad alta voce, con parole sue: le capacità di frontiera nascono per lo più fuori dai confini dell’Unione, e la loro disponibilità dipende da processi decisi altrove, spesso poco trasparenti. La cybersicurezza, letta così, non è un problema di adempimento, è un problema di sovranità digitale.

Una capacità di valutazione da costruire

La prima mossa concreta è una capacità europea di valutazione dei modelli, che la Commissione vuole creare nel 2027. Servirà a esaminare i modelli di frontiera prima che arrivino sul mercato, anche dal lato della sicurezza informatica, a sostegno del lavoro dell’AI Office, con criteri pubblici per i valutatori indipendenti che vorranno candidarsi.

Sotto l’annuncio c’è un’ammissione. Oggi l’Europa non riesce a valutare da sola i modelli che pretende di regolare. L’AI Act le ha dato il diritto di chiedere che quei modelli vengano esaminati, questo piano riconosce che le manca il muscolo per farlo in proprio.

Il primo pezzo di quel muscolo arriva prima. ENISA, l’agenzia dell’Unione per la cybersicurezza, e il Centro comune di ricerca costruiranno entro fine 2026 una piattaforma europea sicura per mettere alla prova i modelli in ambienti simulati, portando competenza sull’uso sicuro dell’AI agli operatori dei settori critici, dalla finanza alla sanità, dall’energia ai trasporti fino alla pubblica amministrazione.

Quando a decidere l’accesso è un altro

Qui il piano tocca il nervo scoperto. Le capacità di frontiera, scrive la Commissione, si sviluppano quasi tutte fuori dall’Unione, e chi le vuole usare dipende da processi decisi altrove. Conoscerle e potervi accedere non riguarda soltanto la resilienza informatica, riguarda la sovranità tecnologica di un continente.

L’episodio Mythos serve da promemoria. Un modello capace di trovare falle nascoste diventa un’arma se finisce nelle mani sbagliate, uno strumento di difesa se resta in quelle giuste, però la mano che decide chi può usarlo, in quel caso, stava a Washington e non a Bruxelles. È l’idea del permesso revocabile portata su scala geopolitica: quando il permesso di usare una capacità può essere ritirato da qualcun altro, dall’esterno, la tua sovranità sui processi che quella capacità protegge è presa in prestito.

Somiglia alla competenza presa in prestito di cui scrivevo a proposito del nostro rapporto quotidiano con questi modelli, solo che qui il prestito non tocca una singola persona che smette di saper fare una cosa, tocca la capacità di un’intera economia di difendere le proprie infrastrutture.

Dal codice condiviso alla vulnerabilità che resta scoperta

Il secondo pilastro guarda dentro le organizzazioni. Il piano non chiede di aspettare, chiede di usare da subito le capacità di AI già disponibili, compresi i modelli aperti, per trovare e correggere le vulnerabilità più in fretta di prima, e per reagire quando un attacco è già in corso. Da qui a fine 2026 ENISA pubblicherà linee guida e buone pratiche, e aprirà un progetto pilota sulla resilienza del software libero critico, pensato per accelerare la correzione delle falle con l’aiuto dell’AI.

Il codice aperto, in questo disegno, pesa più di una bandiera ideologica. Resta la sola capacità che un’organizzazione può ispezionare riga per riga e far girare sulle proprie macchine, senza chiedere permesso a nessuno e senza che nessuno la spenga da lontano. La stessa falla che un modello di frontiera straniero potrebbe scovare al posto tuo, oggi, un modello aperto che controlli tu può aiutarti a chiuderla domani.

La difesa prima della norma

C’è un contrasto che vale la pena guardare in faccia. Nelle stesse settimane in cui prepara questo piano, l’Europa rallenta il suo stesso codice: il 29 giugno il Consiglio ha dato il via libera definitivo alla semplificazione dell’AI Act, che sposta in avanti gli obblighi sui sistemi ad alto rischio, al dicembre 2027 per quelli autonomi e all’agosto 2028 per quelli dentro i prodotti.

Frenare la regola e costruire la difesa, allo stesso tempo, sembra una contraddizione e invece è una sola mossa. Il baricentro si sposta da ciò che vietiamo prima a ciò che sappiamo fare adesso, dalla conformità alla capacità. È l’ansia da competitività dei rapporti Draghi e Letta tradotta in atti di governo, e cambia il modo in cui un CIO dovrebbe leggere la politica europea sull’AI.

La lettura solo per adempimento non basta più. Ciò che pesa davvero, sui tavoli dove si decide, è lo stesso metro che vale con gli agenti: la reversibilità, cioè il controllo su runtime, contesto e permessi e la rapidità con cui puoi fermare un processo e riportarlo indietro senza danni.

Sovranità digitale, da iniziare adesso

Il piano, in filigrana, detta anche cosa fare senza aspettare né l’agenzia del 2027 né la sfida europea di fine anno. C’è l’igiene di base da rafforzare e la sicurezza da mettere fin dentro la progettazione, come le regole sulla cybersicurezza già chiedono. Conviene poi iniziare a usare i modelli disponibili, anche quelli aperti, per scovare e chiudere le vulnerabilità e per rispondere quando un attacco è già partito. Merita attenzione, da qui a fine anno, la piattaforma di ENISA per la sperimentazione dei modelli, con le linee guida che arriveranno tra il terzo e il quarto trimestre.

E la dipendenza da un singolo modello di frontiera controllato da un altro Stato va trattata per quello che è, un’esposizione nella catena di fornitura che una decisione presa altrove può accendere o spegnere da un giorno all’altro.

L’occasione, per chi in Europa costruisce sicurezza e AI nello stesso posto, prende una forma concreta. Bruxelles lancerà entro fine 2026 una sfida europea per le soluzioni di cybersicurezza basate sull’AI, e sta studiando con la Banca europea per gli investimenti uno strumento pubblico che finanzi i progetti strategici, la frontiera dell’AI compresa. Attorno a una capacità sovrana, che si possa ispezionare e valutare in casa, si sta formando un mercato.

Il piano costruisce la capacità di valutare i modelli e gli strumenti per difendere le reti, e sono due cose che all’Europa mancano da tempo. Resta però, sui tavoli dove lavoro, una domanda a cui non ho ancora una risposta netta: si può davvero essere sovrani su una capacità che non hai costruito e che non riesci a vedere fino in fondo? Finché la risposta non è chiara, la sovranità digitale somiglia più a un cantiere aperto che a un traguardo raggiunto.

Il documento è l’Action Plan on Cybersecurity and Artificial Intelligence presentato dalla Commissione europea il 7 luglio 2026, con il comunicato integrale della Commissione. La struttura in tre pilastri e le scadenze operative sono ricostruite dal servizio di Agence Europe. Il via libera definitivo alla semplificazione dell’AI Act è del Consiglio dell’UE, 29 giugno 2026.

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Chi può ancora dire di no

Sta diventando normale vedere un agente che si mette in moto da solo, magari perché è arrivata una nuova richiesta o perché qualcosa nel lavoro si è bloccato, prende in carico il compito, lo divide in molte parti più piccole e le affida ad altrettanti agenti che procedono in parallelo, ognuno nel suo spazio isolato, mentre lui tiene d’occhio quello che producono e rilancia i pezzi che si inceppano, fino a tornare con una proposta di modifica pronta da rivedere. Ai tavoli dove passo le giornate incontro sempre più persone che lavorano in questo modo, coordinando decine di agenti su progetti veri senza quasi più scrivere codice a mano.

Davanti a una scena del genere la domanda che viene subito è quanto sia autonomo il sistema, e per rispondere si è diffusa l’abitudine di usare una scala che assegna un numero e ti dice quanto sei avanti nel lavorare con l’AI. Quel numero è comodo proprio perché è uno solo, e per un po’ ha funzionato come misura veloce del rischio, ma finisce per nascondere la cosa che conta di più dentro un’impresa cognitiva, e cioè chi, in mezzo a tutto questo, può ancora dire di no e con quanta rapidità riesce a farlo.

Quanto lo lasci andare, quanti ne tieni insieme

La scala più citata è quella proposta da Steve Yegge in «Welcome to Gas Town», costruita su un asse solo che sale dal basso verso l’alto, da quando l’agente si limita a suggerire fino a quando arriva a gestire l’intera baracca per conto suo. Come modo per dire quanta fiducia riponi in un singolo agente funziona ancora bene, ma nel frattempo il lavoro è cambiato e la leva più importante è diventata un’altra, perché conta meno fino a che punto lasci andare un singolo agente e conta molto di più quanti agenti riesci a coordinare nello stesso momento. Sono due cose diverse, e Addy Osmani ha fatto bene a tenerle separate, mettendo su un asse l’autonomia del singolo e sull’altro la capacità di orchestrarne molti, dato che una persona bravissima a far lavorare in sicurezza cinquanta agenti in parallelo può benissimo restare prudente su quanto si fida di ciascuno di loro preso da solo.

Questo spostamento cambia il modo di ragionare sull’autonomia. Non è un livello da raggiungere né una medaglia da esibire mentre si sale di grado, è piuttosto un permesso, e come ogni permesso si concede quando serve e si ritira quando serve. Davanti a un compito, allora, la domanda giusta smette di essere quanto in alto posso spingermi e diventa quanto rischio quel compito è capace di sopportare, e quale prova mi permette di difendere la scelta di lasciarlo correre da solo.

Conta quanto pulito torni indietro

Per capire se un sistema sta lavorando con un’autonomia davvero alta mi appoggio a tre domande che devo a Osmani, e riguardano tutte la possibilità di correggere il tiro: con quanta rapidità mi accorgo se sta sbagliando, con quanta facilità posso annullare quello che ha fatto, e che cosa mi dimostrerebbe invece che sta andando nella direzione giusta. Quando le risposte sono che me ne accorgo tardi, che tornare indietro è complicato e che in fondo mi sto fidando del riassunto, di autonomia alta è rimasto soltanto il nome, e sotto c’è un azzardo con un cruscotto messo lì a rassicurare.

È qui che l’idea del permesso revocabile diventa concreta. La sovranità di un’organizzazione sui propri processi si misura da quanto in fretta riesce a fermarli e a riportare le cose com’erano senza fare danni, molto più che dal numero di agenti che riesce a mettere in moto. Un intervento delicato come la riscrittura del motore dei pagamenti, se è protetto da verifiche serie, da agenti che controllano il lavoro di altri agenti e da un ritorno indietro pulito, può sopportare un’autonomia molto più alta di un compito che tocca dei contenuti senza avere una fonte certa con cui confrontarsi. Il livello di autonomia dipende dal processo di verifica che gli abbiamo costruito attorno, molto più che dal nome che diamo al compito.

Il debito nascosto nel riassunto

Man mano che l’agente si prende carico di compiti ben delimitati, la verifica smette di passare dai tuoi occhi e si sposta sulle prove che l’agente stesso produce, come le verifiche automatiche che vanno a buon fine, le schermate, le registrazioni di quello che è successo e le istruzioni per riprodurre un problema. Da un lato è un guadagno, perché nel frattempo puoi occuparti d’altro o semplicemente andare a dormire, dall’altro è un rischio, perché la scorciatoia è sempre a portata di mano, e cioè prendere il riassunto che l’agente ti consegna e usarlo al posto della revisione vera, dando per scontato che basti.

Questa scorciatoia, nei miei appunti, ha un nome e si chiama debito cognitivo. Ogni volta che accetto un riassunto senza pretendere lo stesso corredo di prove che chiederei a una revisione fatta a mano, e cioè il confronto delle modifiche, le verifiche, le registrazioni e i rischi rimasti scoperti, contraggo un debito che prima o poi qualcuno dovrà ripagare, con gli interessi. Per questo, in un’organizzazione che lavora con gli agenti, la verifica diventa una forma di capitale, qualcosa che va costruito, va mantenuto e quando manca si nota subito. Nessun modello te la regala già pronta, è una capacità che l’impresa coltiva nel tempo. In «Pelle Digitale» ho provato a raccontare proprio questa membrana sottile che ci separa dalla macchina che agisce al posto nostro, ed è lì che il debito cognitivo comincia ad accendersi.

Anthropic ha misurato tutto questo osservando circa quattrocentomila sessioni di lavoro con Claude Code, raccolte tra l’ottobre del 2025 e l’aprile del 2026, e ne è uscito un quadro abbastanza chiaro, perché nella sessione tipica sono le persone a prendere circa il settanta per cento delle decisioni di pianificazione, quelle su cosa fare e su quando considerare finito il lavoro, mentre è il modello a prendere circa l’ottanta per cento delle decisioni di esecuzione, quelle su quali file toccare e quale comando eseguire. Letta con questi numeri, l’autonomia alta non toglie le persone dal processo ma le sposta di posto, portandole dal compiere ogni singolo passo al decidere in che direzione muovere quello successivo, e chi porta con sé più competenza del proprio ambito ottiene di più da ogni istruzione e se la cava meglio quando l’agente si blocca, perché sa rimettere a fuoco il problema invece di lasciar perdere.

Il contratto prima della corsa

Prima di lasciar partire un agente conviene mettere per iscritto, in modo breve, che cosa dovrà cercare di ottenere. Non serve un documento burocratico, basta un foglio chiaro che chiunque, compreso un altro agente, possa leggere per capire dove passano i confini. Osmani ne propone una forma pratica che trovo solida, e la riprendo adattandola al modo in cui ragiono io sui permessi.

La prima cosa da fissare è l’obiettivo, che va detto come risultato e non come attività, quindi non «usa questa tecnica» ma «porta il tempo di caricamento sotto il secondo». Attorno all’obiettivo si dispone tutto il resto, e cioè il perimetro entro cui l’agente può muoversi insieme alle cose che invece deve lasciar stare, i permessi con cui gli è concesso toccare il mondo fuori dal suo recinto, la condizione che gli dice quando fermarsi e che è meglio sia misurabile, le prove che confermano il risultato in modo indipendente da lui, il momento e la persona a cui deve passare la mano quando qualcosa si complica, e infine un limite prefissato di tempo, di tentativi e di token, che per questi sistemi sono la moneta con cui pagano il lavoro che fanno.

Su come funzionano davvero il runtime, il contesto e i permessi degli agenti mi sono già soffermato di recente, e non torno qui sui dettagli. Senza un contratto del genere, comunque, l’autonomia alta resta soltanto un atto di fede, e gli atti di fede, quando finiscono in produzione, prima o poi si pagano.

Più agenti lanci e più serve chi controlla

Il gradino più alto assomiglia a una piccola fabbrica. C’è un agente che fa da manager e si attiva quando arriva un compito, distribuisce il lavoro agli altri agenti, ne segue l’avanzamento, rilancia le parti fallite e porta all’attenzione di una persona soltanto le decisioni che richiedono davvero un occhio umano, mentre in ingresso riceve la coda del lavoro, che sia una lista di lavori da fare o un registro delle segnalazioni, e in uscita restituisce attività chiuse e proposte di modifica accompagnate dalle loro prove. Attorno a impostazioni di questo tipo stanno nascendo specifiche di orchestrazione costruite intorno a una lavagna dei compiti, in cui ogni problema riceve il proprio spazio di lavoro e il proprio agente, e la frontiera, per come la racconta Osmani, sono ormai fabbriche che non si fermano mai, con centinaia o addirittura migliaia di agenti al lavoro insieme.

A questa scala due trappole si aprono quasi da sole. La prima è un parallelismo solo apparente, che scatta quando lanci trenta agenti su porzioni di lavoro che si sovrappongono e invece di moltiplicare i risultati ti ritrovi con conflitti da risolvere e con decisioni prese due volte. La seconda è più insidiosa e riguarda noi, perché la tentazione è continuare a coordinare a mano ogni singola dipendenza mentre decine di agenti girano, un po’ come se ci ostinassimo a dirigere il traffico a un incrocio che ormai ha già i semafori. Sul mestiere del manager che passa dal gestire persone al gestire agenti ho scritto di recente, perché è lì che si decide la partita organizzativa più difficile.

Più agenti metti in campo e più diventa vitale una verifica che sia indipendente, con chi implementa tenuto separato da chi rivede, con chi prepara le prove distinto da chi ne controlla la qualità e con dei passaggi di approvazione diversi per accettare il lavoro finito. Le organizzazioni cognitive che vedo nascere si riconoscono proprio da questo, dal fatto che riescono a far lavorare molti agenti insieme e nello stesso tempo a tenere il permesso sempre revocabile, a ogni anello della catena.

Quanti agenti sai ancora fermare

Alla fine il vero collo di bottiglia resta sempre la verifica, più che l’ambizione o il numero di agenti che riusciamo a far girare, perché tutto si gioca su quanto in fretta ci accorgiamo di aver sbagliato e su quanto puliti riusciamo a tornare sui nostri passi. La postura più matura, per chi lavora con gli agenti, è un’autonomia calibrata, che sale di un gradino soltanto dopo che le prove per reggere quel gradino si sono accumulate e che accetta di restare bassa proprio là dove tornare indietro sarebbe difficile.

Mi porto dietro dai tavoli dove lavoro una convinzione che col tempo si è fatta netta. Il giorno in cui ci vanteremo di far girare mille agenti, la prova di essere davvero avanti starà tutta nella rapidità con cui possiamo ancora fermarli. Finché quella rapidità tiene il passo del lavoro che si avvia da solo il permesso resta revocabile e siamo al sicuro, e conviene costruire i processi perché resti così: il giorno in cui la lasciamo indietro avremo soltanto una fabbrica che non sappiamo più spegnere.

Lo spunto di partenza è l’articolo di Addy Osmani «Agentic Autonomy Levels». Le tre domande sulla reversibilità e la forma del contratto d’esecuzione vengono dal suo pezzo, mentre la lettura in chiave di permesso revocabile e di debito cognitivo è mia.

AI & GENAI

Metacognizione e AI: usare il modello senza perdere la testa

C’è un gesto che faccio decine di volte al giorno senza pensarci. Apro una chat, scrivo una richiesta, ricevo una risposta buona, la uso. Funziona così bene che ho smesso di chiedermi una cosa: dopo, quella competenza è mia o l’ho solo presa in prestito? La domanda sembra astratta finché non provi a rifare da solo qualcosa che la settimana prima avevi delegato al modello, e ti accorgi che la mano non sa più muoversi.

Questa è la differenza tra l’AI come amplificatore e l’AI come protesi. Un amplificatore prende una mia capacità e la rende più potente. Una protesi sostituisce una capacità che, col tempo, si atrofizza per disuso. Lo stesso strumento può essere l’uno o l’altra. Dipende da come lo uso, e quasi nessuno si ferma a controllarlo. Qui entra in gioco la metacognizione.

La competenza che non sapevo di perdere

Il termine tecnico per questo controllo è metacognizione: pensare a come si pensa, osservare il proprio modo di apprendere mentre accade. È una vecchia idea della psicologia cognitiva, e l’AI la rende improvvisamente urgente.

Quando delego al modello la stesura di un testo, sto risparmiando tempo. Indubbio. Ma sto anche saltando il processo che, ogni volta che lo facevo a mano, manteneva allenata una capacità. Non si tratta di rinunciare allo strumento, sarebbe assurdo. Si tratta di accorgersi di quando lo sto usando per amplificare e quando per evitare, perché solo nel primo caso esco dall’interazione più capace di prima.

In Pelle Digitale avevo provato a descrivere questo strato sottile dove la mente e la macchina si toccano. La metacognizione è il sensore che mi dice da che parte di quello strato sto stando: se la macchina sta estendendo me, o se io mi sto ritirando dentro la macchina.

Prompt ipotesi, check di ritenzione, rotazione

Non servono teorie, servono abitudini. Tre, semplici, che ho integrato nel mio modo di lavorare con il modello.

La prima la chiamo prompt ipotesi. Prima di chiedere al modello come si risolve un problema, scrivo la mia ipotesi di soluzione. Anche sbagliata, anche grezza. Poi confronto. Questo piccolo attrito fa una differenza enorme: invece di ricevere passivamente una risposta, la leggo come correzione di un mio ragionamento, e il ragionamento resta mio.

La seconda è il check di ritenzione. A distanza di qualche giorno da un compito che ho svolto con l’AI, provo a rifarne un pezzo senza aiuto. Se non ci riesco, ho una misura precisa di quanto quella competenza fosse prestata. Non è un esame, è un termometro. Mi dice dove sto accumulando debito cognitivo, quel saldo nascosto che si paga quando lo strumento un giorno non c’è.

La terza è la rotazione del prompt. Quando un modo di chiedere funziona, tendo a ripeterlo all’infinito. Comodo, e lentamente accecante: smetto di esplorare. Ogni tanto cambio deliberatamente l’approccio, chiedo la stessa cosa in un modo che non userei mai, per vedere cosa emerge e per non lasciare che lo strumento mi addestri a pensare in un solo modo.

Quello che vale per una persona vale per un’azienda

La metacognizione non è solo un fatto individuale. Un’organizzazione che adotta l’AI senza farsi queste domande accumula lo stesso debito, moltiplicato per il numero di persone.

Succede così. Un reparto comincia a delegare al modello una serie di compiti. La produttività sale, i numeri sono buoni, nessuno si lamenta. Poi, mesi dopo, qualcuno si accorge che la competenza interna su quei compiti è evaporata. Non c’è più nessuno in grado di valutare se l’output del modello sia giusto, perché tutti hanno smesso di farlo a mano. L’azienda è diventata dipendente da uno strumento che non sa più giudicare.

L’antidoto è lo stesso, scalato. Tenere viva una quota di lavoro fatto senza AI, non per nostalgia, ma per mantenere la capacità di giudizio. Ruotare le persone tra compiti assistiti e compiti autonomi. Misurare la ritenzione delle competenze come si misura qualsiasi altro asset, perché lo è. È una delle conversazioni che porto più spesso al tavolo di CEO e CTO: la produttività di oggi non deve comprarsi la dipendenza di domani.

La crescita o la dipendenza

La parte che mi interessa di più non è tecnica. Riguarda che tipo di persone e che tipo di organizzazioni diventiamo usando questi strumenti.

C’è una via in cui l’AI ci rende più capaci, più curiosi, liberati dal lavoro meccanico e spinti verso quello che richiede giudizio. E c’è una via in cui ci rende più comodi e progressivamente più vuoti, con le risposte sempre pronte e la capacità di trovarle in lento declino. Lo strumento è identico. A separare le due vie c’è solo l’attenzione che mettiamo nel modo in cui lo usiamo.

La metacognizione è quella attenzione, resa abitudine. Costa un piccolo attrito ogni giorno, e in cambio mantiene aperta la possibilità che l’AI sia una crescita e non un noleggio permanente di facoltà che un tempo erano nostre. Senza dubbio è l’investimento più sottovalutato del momento. Chi la coltiva arriverà al giorno in cui lo strumento cambia, o si ferma, con la mano ancora capace di muoversi da sola, e sarà quella la differenza tra chi guida i prossimi anni e chi li subisce.

AI & GENAI

Harness engineering: runtime, contesto, permessi

Il modello non è quasi mai il problema. Adnan Masood, in un’analisi dell’aprile 2026 sul control plane degli agenti, riporta che il 65% dei fallimenti dei progetti AI in azienda non nasce da carenze di ragionamento del modello, ma da difetti dell’infrastruttura che gli sta intorno, dal contesto che va alla deriva agli schemi disallineati, fino allo stato che degrada nel tempo senza che nessuno se ne accorga. Lo stesso numero gira in più rassegne di settore, e dice una cosa scomoda per chi compra licenze guardando solo i benchmark. La parte che fa fallire i progetti sta altrove, in un livello, l’harness engineering, che fino a diciotto mesi fa nessuno chiamava per nome.

Adesso un nome ce l’ha. Si chiama harness engineering, ed è diventato il mestiere che separa una demo che impressiona in riunione da un agente che regge tre mesi in produzione senza che qualcuno debba riavviarlo a mano ogni venerdì.

Harness engineering, cosa c’è davvero intorno al modello

L’harness è l’infrastruttura di runtime che avvolge il loop di ragionamento di un LLM. Salesforce lo descrive bene con un’immagine edilizia: il framework, LangChain o un agent builder qualsiasi, è il progetto dell’edificio, l’harness è il cantiere dove l’agente lavora davvero. Un paper su arXiv di marzo 2026 sull’architettura degli agenti da terminale lo definisce come il livello che coordina, a runtime, la spedizione degli strumenti, la gestione del contesto, l’applicazione delle regole di sicurezza e la persistenza dello stato fra un turno e l’altro.

Tradotto per chi deve decidere: il modello è il motore, l’harness è tutto il resto dell’auto. Senza, hai un blocco di potenza che gira a vuoto.

Dentro questo livello vivono sei o sette sottosistemi che lavorano insieme. L’assemblaggio del contesto, che decide cosa entra nella finestra del modello a ogni passo. I contratti degli strumenti, gli schemi che il modello deve rispettare quando chiede un’azione. La memoria, che tiene insieme un compito lungo. L’osservabilità, che permette di capire cosa è successo quando qualcosa va storto. Il recupero degli errori e l’orchestrazione, che governano la danza tra modello, strumenti e dati. Ognuno di questi è un punto dove un prototipo elegante diventa fragile.

System design per un runtime che hallucina

C’è un’obiezione che chi ha background da systems engineer fa appena sente “harness engineering”: questo lo facciamo da decenni. Loop che persistono lo stato tra una chiamata e l’altra, validazione degli input prima dell’esecuzione, retry on failure, log per l’audit. È esattamente quello che scrivi quando avvolgi un’API esterna e pensi “forse dovrei gestire il timeout”.

Akshay Kokane, in un’analisi che gira molto tra chi costruisce sistemi agentici, mette la questione in modo diretto: l’harness engineering è al 90% system design che conosci già, applicato a un substrato nuovo. Il 10% rimanente è genuinamente diverso, perché il tuo sistema ora ha al centro un componente non deterministico che può hallucinar una tool call, restituire una risposta semanticamente sbagliata o perdere il filo dell’obiettivo dopo quaranta turni di conversazione.

La differenza concreta sta in un solo punto: con un’API tradizionale validi il formato dell’output, con un agente devi validare l’intento. La pipeline di permessi di Claude Code non controlla solo se una tool call è sintatticamente valida, controlla se il modello è autorizzato a volere quello che vuole. Il vecchio stack retry-and-log non basta più perché il problema non si trova nella risposta, si trova nella richiesta, prima che qualcosa venga eseguito.

Questo spiega anche perché il nome è arrivato adesso, e perché conviene tenerlo anche se sa di marketing. Chi entra nell’AI engineering senza anni di systems engineering alle spalle ha bisogno di un vocabolario per afferrare questi pattern. Chi conia quel vocabolario si prende conferenze, SEO e mindshare, certo, ma distribuisce anche conoscenza che altrimenti resterebbe dispersa nei thread di GitHub. Il termine vale la pena impararlo per ciò che descrive, non per chi lo promuove.

La regola che cambia tutto

C’è un principio che ricorre in ogni guida seria sull’argomento, e vale la pena fermarsi: il modello non deve mai eseguire direttamente uno strumento. Mai. Il modello restituisce una richiesta di azione strutturata, l’harness valida lo schema, controlla i permessi, esegue, e reinietta il risultato.

Sembra un dettaglio implementativo. È invece il punto in cui si gioca la sicurezza di un sistema agentico in azienda. Se l’agente può chiamare arbitrariamente comandi, basta una prompt injection ben costruita dentro un documento che l’agente legge, e quel comando viene eseguito con i permessi dell’agente. Il livello di mediazione, la validazione tra l’intenzione del modello e l’azione sul mondo, è ciò che distingue un assistente da un rischio operativo che gira con le credenziali aziendali.

Le tassonomie di rischio più mature classificano le azioni: sola lettura, finanziarie, distruttive. Per ognuna una matrice di permessi diversa. È il tipo di ingegneria noiosa che non finisce nei keynote e che decide se il progetto sopravvive al primo incidente.

Quattordicimila parole perse in un colpo solo

Avevo costruito un agente editoriale che lavora sul mio blog via MCP, e per settimane ha funzionato. Poi un giorno, su un articolo molto lungo, una singola operazione ha sovrascritto un post intero perché lo strumento che usavo riscriveva l’intero corpo invece di toccare il blocco giusto. Quattordicimila parole perse in un colpo. Il modello aveva ragionato benissimo, l’harness intorno non aveva il vincolo che serviva.

Da lì ho imparato sulla mia pelle quello che le aziende stanno scoprendo su scala enterprise: la fragilità non sta nell’intelligenza del modello, sta nell’assenza di guardrail attorno alle sue azioni. Avevo dovuto cambiare strategia, passare a edit chirurgici con verifica a vuoto prima di ogni scrittura, salvare lo stato prima di toccarlo. Harness engineering applicato a una redazione di una persona sola.

Birgitta Böckeler, in un modello mentale pubblicato ad aprile 2026, descrive l’harness come una combinazione di guide in avanti e sensori di ritorno che si autocorreggono prima che l’output arrivi sotto gli occhi di un umano. Distingue i controlli computazionali, i linter, i test, dalle verifiche inferenziali, un modello che giudica un altro modello. Chiude con una proposta netta: la harnessability, la capacità di un sistema di essere imbrigliato in modo affidabile, dovrebbe diventare un criterio di prima classe nelle decisioni di architettura. Alla pari del costo e delle prestazioni.

L’etica nascosta in un livello di software

Qui il discorso esce dall’ingegneria ed entra in un territorio che mi interessa da tempo. In Pelle Digitale ho provato a descrivere lo strato sottile dove l’umano e la macchina si toccano, la mediazione che decide cosa passa e cosa no. L’harness è esattamente questo, portato dentro l’azienda: il punto in cui decidiamo quanta autonomia diamo a un sistema, dove mettiamo i confini, cosa l’agente può fare da solo e cosa deve passare da una mano umana.

Le scelte che sembrano tecniche sono scelte di governance: quali azioni richiedono conferma, quali log conservare e per quanto tempo, visto che la memoria di un agente che processa dati personali resta soggetta a GDPR come qualsiasi altro trattamento, e chi risponde quando l’agente sbaglia. Domande che nessun modello, per quanto grande, risolve da solo: si affrontano progettando con cura il guscio che gli sta intorno.

Avevo già osservato come Anthropic abbia spostato l’esecuzione degli agenti dentro l’azienda lasciando la regia fuori, con sandbox self-hosted e tunnel MCP. Quella mossa ha senso solo se chi la riceve sa costruire l’harness dalla propria parte del confine. Il fornitore ti dà il motore e parte dell’infrastruttura, il resto è responsabilità tua.

Prodotto, non collante

La soglia di accesso a un harness funzionante è più bassa di quanto sembri. Nick T., ricercatore che ha documentato la costruzione di un harness senza toccare una riga di codice, mette la cosa in modo diretto: chiunque può aggiungere file Markdown a un repository e sentire la differenza già dalla sessione successiva. Il CLAUDE.md o l’AGENTS.md nella root del progetto viene caricato dal modello all’avvio come un briefing. Le convenzioni di naming, i comandi di build, le cose da non fare: tutto scritto una volta, disponibile a ogni sessione senza doverlo ripetere. Primo strato, non l’intero edificio, ma quello che separa il ripartire da zero ogni volta dall’avere un agente che sa già dove si trova.

Trattate l’harness come prodotto, non come collante. La tentazione è incollare insieme un framework open e qualche script. Funziona finché non smette, di solito al primo carico reale. Le aziende che scalano comprano la plumbing commodity, runtime gestiti e telemetria di base, e costruiscono in casa la parte proprietaria che riguarda i loro dati e i loro permessi.

Mettete l’osservabilità prima dell’autonomia. Un agente che fa cose senza che voi possiate ricostruire cosa ha fatto è un debito tecnico travestito da innovazione. Prima i log strutturati e i sensori, poi l’allargamento dei poteri.

Testate l’harness, non solo il modello. Le valutazioni di sicurezza serie non si limitano a controllare le risposte del modello: provano l’infrastruttura con injection, timeout, sovraccarico di strumenti. Il punto debole è quasi sempre lì.

L’harness engineering non elimina i rischi degli agenti autonomi, li rende governabili. È una differenza che conta, perché governabile significa che qualcuno può rispondere delle decisioni del sistema, e in azienda è esattamente la domanda da cui parte tutto il resto. Quanta autonomia dare a un sistema di cui capiamo fino in fondo solo il guscio è una scelta di governance, e la maturità di un’organizzazione si vede da quanto sa tenerla bassa proprio dove tornare indietro costa di più. Se l’argomento vi tocca da vicino, è il terreno su cui lavoro con CEO e CTO ogni settimana.

Spunto dall’analisi di Adnan Masood sul control plane degli agenti, dal modello mentale di Birgitta Böckeler sull’harness engineering e dall’analisi di Akshay Kokane su Agent Harness Is Just System Design With a New Name (Level Up Coding) e dall’analisi pratica di Nick T. su Harness Engineering: A Deep Dive Into the Buildable Harness via Markdown Files (AI Advances).

AI & GENAI

Claude Code orchestra i suoi agenti: dynamic workflows e la riscrittura di Bun

Il 28 maggio 2026 Anthropic ha aperto in research preview i dynamic workflows dentro Claude Code, disponibili su CLI, app desktop, estensione VS Code e via API su Bedrock, Vertex AI e Microsoft Foundry. La meccanica, descritta nel comunicato, è che Claude scrive al volo uno script di orchestrazione e lo esegue lanciando da decine a centinaia di subagent in parallelo nella stessa sessione, verificando il proprio lavoro prima che qualcosa arrivi a te. Per chi guida un’azienda che sta valutando dove mettere l’AI nel proprio stack, la notizia non è il numero di agenti, è cosa cambia nel modo in cui un problema grande viene scomposto e chiuso.

Ci ho ragionato per qualche giorno prima di scriverne, perché la prima reazione, leggendo “centinaia di agenti in parallelo”, è di archiviarlo come l’ennesima demo da keynote. Poi ho guardato il caso che Anthropic mette in cima al post, e il caso è meno comodo di quanto sembri.

Il salto rispetto al singolo agente

Fino a ieri il modello mentale era lineare: un agente legge il contesto, ragiona, agisce, controlla, e quando il compito è troppo grande lo spezzi tu, a mano, in pezzi che la finestra di contesto riesce a tenere. Funziona finché il piano sta in tre o quattro passaggi. Smette di funzionare quando il lavoro tocca migliaia di file, o quando lo stesso problema va affrontato da angoli indipendenti per essere affidabile.

Un dynamic workflow ribalta l’ordine. Claude parte dalla richiesta in linguaggio naturale, pianifica il lavoro e lo scompone in sottocompiti, distribuendoli su subagent che girano in parallelo. I risultati vengono controllati prima di essere ricomposti. Agenti diversi attaccano il problema da prospettive indipendenti, altri agenti provano a smontare quello che i primi hanno trovato, e il ciclo itera finché le risposte convergono. La coordinazione avviene fuori dalla conversazione, in uno script che gira in background, e questo è il dettaglio architetturale che conta: il piano resta in piedi a prescindere da quanto cresce il compito, e un lavoro interrotto riprende da dove si era fermato invece di ripartire da zero.

Pasquale Pillitteri, in una delle prime analisi tecniche italiane, l’ha sintetizzato bene: nessun modello nuovo, nessun plugin, soltanto uno scarto architetturale sottile per cui Claude scrive uno script di orchestrazione in JavaScript a partire dalla richiesta, mentre un runtime separato lo esegue in background.

Bun, ovvero il caso scomodo

L’esempio che Anthropic porta come prova è la riscrittura di Bun, il runtime JavaScript alternativo a Node. Jarred Sumner ha usato i dynamic workflows per portare Bun da Zig a Rust: circa 750.000 righe di Rust, il 99,8% della test suite esistente che passa, undici giorni dal primo commit al merge. Un workflow ha mappato il lifetime Rust corretto per ogni campo di ogni struct nel codice Zig. Quello successivo ha riscritto ogni file .rs come port a comportamento identico del corrispettivo .zig, con centinaia di agenti in parallelo e due reviewer su ciascun file. Un fix loop ha poi guidato build e test fino a farli girare puliti. Dopo il merge, un workflow notturno ha aperto una pull request per ogni copia di dati superflua, lasciando la revisione finale a un umano.

Numeri da capogiro. Solo che la storia ha un’altra metà che il comunicato non racconta, e che vale la pena conoscere prima di firmare un budget su questa promessa.

Quando il branch è apparso a fine aprile, la community degli sviluppatori è esplosa: oltre 700 voti e 500 commenti su Hacker News in poche ore. Sumner stesso, il 5 maggio, scriveva su quel thread che era tutto un’esagerazione, che non c’era nessun impegno a riscrivere, e che c’era un’alta probabilità che il codice venisse buttato via del tutto. Non è andata così, il merge è arrivato il 14 maggio. Però le critiche tecniche restano sul tavolo: alcuni vecchi test sarebbero stati modificati perché la versione Rust li superasse, e l’uso della keyword unsafe da parte di Claude rende meno solida la promessa di sicurezza sulla memoria che il passaggio a Rust dovrebbe garantire. heise riporta che le issue su GitHub hanno iniziato ad accumulare i primi problemi che con la versione Zig non si presentavano.

Tengo insieme le due cose di proposito. Il workflow ha prodotto in undici giorni un risultato che a mano avrebbe richiesto trimestri, ed è una capacità reale. E allo stesso tempo il “99,8% dei test passa” significa qualcosa di diverso se una parte di quei test è stata adattata, e “non ancora in produzione” è una postilla che pesa. Chi valuta questa tecnologia per la propria azienda deve guardare entrambe le metà.

Piani che diventano codice

La regola operativa che emerge dalla documentazione e dall’uso reale è semplice. Se il piano sta in due o tre passaggi che Claude tiene in testa, restano migliori i subagent o le skill. Quando il piano diventa codice, ripetibile, scalabile a centinaia di operazioni indipendenti, allora ha senso un workflow.

I casi d’uso che Anthropic e i suoi clienti early access citano cadono tutti dentro questa logica. Bug hunt su un intero servizio, con verifica indipendente su ogni finding così che il report contenga problemi veri e non rumore. Audit di sicurezza e di ottimizzazione guidati dal profiler. Migrazioni e modernizzazioni che toccano migliaia di file, swap di framework, deprecazioni di API, port da un linguaggio all’altro. E il lavoro critico che vuoi controllato due volte, dove il costo di una risposta sbagliata è alto e quindi metti agenti avversari a provare a rompere il risultato prima che tu lo veda.

Alessio Vallero di Klarna, citato nel comunicato, racconta di aver avuto risultati forti nell’identificare codice morto e opportunità di pulizia che l’analisi statica tradizionale non vedeva. Ken Takao di CyberAgent dice che i workflow riempiono lo spazio tra il lanciare un singolo subagent e il costruire un team di agenti completo, e che il passaggio dal piano all’implementazione scorre senza perdere visibilità. Sono testimonianze di parte, fa parte del gioco di un lancio, ma descrivono un perimetro d’uso coerente: discovery e review su codebase grandi e legacy.

Il conto da tenere d’occhio

Qui arriva l’avvertenza che Anthropic, in modo per certi versi inusuale, mette nero su bianco fin dal lancio. Un dynamic workflow consuma molti più token di una sessione tipica di Claude Code. La raccomandazione esplicita è di partire da un compito circoscritto per farsi un’idea del consumo, prima di lanciarsi su lavori grandi. La prima volta che un workflow si attiva, Claude Code mostra cosa sta per girare e chiede conferma. Gli amministratori di un’organizzazione possono disabilitarlo dalle impostazioni gestite, e sui piani Enterprise è spento di default al lancio.

C’è anche un tetto: i workflow sono limitati a 1.000 subagent. Per attivarli, due strade: chiedere a Claude di creare un workflow, oppure accendere ultracode, l’impostazione specifica di Claude Code che porta l’effort a xhigh e lascia decidere a Claude quando usare un workflow.

Per un CIO italiano la traduzione è questa. La capacità tecnica è notevole e va provata, su un perimetro ristretto e misurabile, con un occhio fisso sul consumo. Il governo della spesa diventa parte integrante della governance dell’AI, non un dettaglio amministrativo, perché uno strumento che lancia centinaia di agenti autonomi su una codebase è potente esattamente quanto è capace di bruciare budget se lasciato senza confini. È la stessa logica di cui scrivo da tempo quando parlo di vendor lock-in nei progetti AI enterprise: la potenza di uno strumento non è mai gratis, e il costo nascosto si paga dopo.

La pianificazione delegata, la verifica no

L’orchestrazione di agenti che si controllano a vicenda è un cambio di postura rispetto a tutto ciò che abbiamo usato finora. Una macchina che genera ipotesi, ne mette altre a confutarle, e consegna solo quello che sopravvive al confronto, assomiglia più a un metodo di lavoro che a un autocomplete sofisticato. In Pelle Digitale ho provato a descrivere la frontiera tra la persona e la macchina come una superficie di mediazione, e questo è un punto preciso lungo quella superficie: il momento in cui smettiamo di guidare l’AI passo per passo e iniziamo a delegarle la pianificazione, tenendo per noi la verifica finale e la responsabilità.

Resta da capire quanto regge fuori dalle demo. Il caso Bun mostra cosa è possibile e, insieme, cosa va verificato a mano dopo. Per le aziende medie italiane, quelle che seguo da vicino nel mio lavoro di advisory, la domanda non è se questa tecnologia funziona, perché in parte funziona già. La domanda è dove conviene puntarla, con quale budget, e con quale presidio umano sul risultato finale.

Senza dubbio è uno degli annunci più densi degli ultimi mesi per chi costruisce software. Quanto di questa capacità arriverà davvero nelle mani di chi sviluppa codice ogni giorno in un’azienda normale dipenderà da chi saprà portarla dentro un perimetro misurabile, con un presidio umano sul risultato. Sono quelle le organizzazioni che ne ricaveranno un vantaggio concreto, mentre le altre resteranno a guardare i casi estremi da comunicato.

Fonte: Anthropic, Introducing dynamic workflows in Claude Code, 28 maggio 2026.

AI & GENAI, TECH & BUSINESS

Il router prima del modello

Il 1° luglio Tomasz Tunguz di Theory Ventures ha scritto una cosa semplice che quasi nessuno applica: la maggior parte dei team che costruisce agenti sceglie il modello per primo. Sbaglia ordine, e lo sbaglia sistematicamente, perché il modello è la decisione più visibile e quindi quella su cui si concentra tutta l’attenzione, mentre il pezzo che davvero determina costo e latenza resta invisibile: il router, cioè il codice che decide chi risponde a ogni singola richiesta.

Tunguz lo racconta riferendosi al modo in cui Coinbase ha dimezzato la spesa in AI mentre il consumo di token cresceva, non frenando gli ingegneri con alert di budget ma cambiando i default di instradamento. È un’osservazione operativa, non una teoria, e tocca qualcosa che seguo da mesi lavorando con LocalAI: la sovranità computazionale si gioca sull’architettura, molto più che sulla scelta del modello.

Tre problemi diversi, non uno

Classificatore, router e selettore vengono trattati come sinonimi, e non lo sono. Il classificatore riconosce l’intento: trasforma una richiesta grezza dell’utente in un’operazione concreta, riassumere un repository, scrivere una risposta, lanciare una migrazione. Il router legge quell’etichetta insieme a poche feature, complessità, dimensione del contesto, storico di successo, e decide su quale livello far girare l’operazione. Il selettore, infine, sceglie il modello più economico dentro quel livello che rispetta una soglia di confidenza.

Confonderli è comodo mentre si scrive il primo prototipo, e costa caro dopo: la scelta del modello finisce sepolta dentro il prompt, e diventa impossibile testare due modelli diversi sulla stessa operazione senza riscrivere mezzo sistema. È lo stesso errore di livello che ho descritto parlando dello stack verticale dell’AI: confondere i piani porta a decisioni prese al piano sbagliato.

Il locale è gratis, l’asincrono è economico, il tempo reale costa

E infatti è questa la parte che mi ha fatto fermare a rileggere. Il calcolo locale ha un costo marginale prossimo allo zero, il batch asincrono costa due ordini di grandezza meno dell’inferenza in tempo reale, e la parte di lavoro che ha davvero bisogno di una risposta immediata è sorprendentemente piccola, una volta che il sistema può accodare.

Una bozza di risposta, un riassunto di repository, un memo di due diligence, la valutazione notturna di un batch di tracce: nessuno di questi compiti pretende un secondo di risposta. Pretende di essere fatto bene, non subito.

Ho visto questa stessa dinamica dentro LocalAI, dove la maggioranza del traffico non tecnico regge tranquillamente su modelli piccoli fatti girare in locale, con il cloud che entra in scena solo quando il compito lo richiede davvero. Non è un compromesso al ribasso, è disegno.

Un ciclo che impara mentre dorme

Ecco, e qui il design descritto da Tunguz aggiunge un doppio ritmo di feedback che vale la pena isolare. Un predittore sincrono annota ogni richiesta in ingresso con cinque segnali di rischio, dal contesto di repository mancante alle catene di dipendenze troppo lunghe, fino alle scritture che possono avere conseguenze pesanti se sbagliate, e intercetta così i compiti già noti come difficili prima che falliscano.

Poi, ogni notte, un valutatore batch rilegge le tracce del giorno e aggiorna i pesi del router, mentre il costo di quella valutazione resta vicino allo zero perché gira anch’esso in modalità asincrona. Ed è lì che il sistema scopre i modi di fallire che il predittore non aveva ancora imparato a riconoscere.

Mi sembra la versione infrastrutturale di qualcosa che scrivo da tempo a proposito del vantaggio che un’organizzazione accumula in memoria, non in modello: un sistema che non ha un meccanismo per far rientrare l’esperienza di ieri nelle decisioni di oggi accumula lo stesso tipo di debito, che si parli di persone o di router. L’ho scritto anche a proposito del tokenmaxxing: quel che resta dopo la spesa pesa più del numero speso, che si tratti di token o di traffico instradato.

Da dove si comincia davvero

Nei progetti dove entro a lavorare sull’adozione dell’AI, il primo intervento quasi mai tocca il modello. Tocca l’inventario dei segnali di fallimento: quali richieste arrivano senza contesto sufficiente, quali toccano dati sensibili, quali scritture, se sbagliate, costano care da correggere. Prima si rende visibile quel rischio, poi si decide dove instradarlo.

È un lavoro lento e poco fotogenico rispetto a scegliere l’ultimo modello uscito, e proprio per questo tende a restare indietro nella lista delle priorità. Ma un router costruito senza quella mappa dei rischi impara a fatica, perché non sa cosa sta effettivamente evitando di rompere. Il ciclo notturno di cui scrive Tunguz funziona solo se qualcuno, all’inizio, ha scritto a mano la prima versione grezza di quella mappa.

Chi possiede la logica di instradamento

Se il novanta per cento del traffico può girare su modelli piccoli e locali, la dipendenza da un singolo fornitore cloud smette di essere un fatto tecnico e diventa una scelta di governance, quasi sempre presa per default e non per decisione consapevole.

Progettare intorno al routing, non intorno al modello, sposta il controllo esattamente lì: chi scrive la logica che manda il traffico da una parte o dall’altra decide, di fatto, chi resta padrone dell’infrastruttura. Nella maggior parte delle aziende che conosco quella logica non la possiede nessuno davvero: cresce dentro il notebook di un ingegnere, non dentro un comitato di governance. Ed è lì, non nel modello scelto per ultimo, che si decide chi dipende da chi.

Spunto: Tomasz Tunguz, General Partner at Theory Ventures.

Confronto tra tokenmaxxing di vanità e tokenmaxxing strategico
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Tokenmaxxing: cosa serve oltre a bruciare token

Ottantacinquemila dipendenti di Meta compaiono in una classifica interna dedicata al tokenmaxxing. Si chiama Claudeonomics, l’hanno costruita loro stessi incrociando i dati di utilizzo aziendale, e misura una cosa sola: quanti token ciascuno consuma lavorando con l’AI. In cima ci sono i “Token Legend”, vince chi ne brucia di più. A fine aprile Business Insider ha raccontato la lista, a fine maggio Amazon ha spento la sua versione interna dello stesso gioco, e a giugno Fortune titolava che il tokenmaxxing era già finito.

Finito nella forma che fa notizia, forse. Nella forma che sposta budget vero dalle assunzioni al motore agentico, il tokenmaxxing è appena cominciato, e le due cose vengono continuamente confuse.

Amazon ha spento la classifica interna sui token

La dinamica descritta da chi l’ha vissuta è semplice. Un dashboard aziendale mette in fila i dipendenti per numero di token consumati, il numero diventa visibile ai manager, e da lì in poi la classifica smette di misurare qualcosa e comincia a determinarlo. È il meccanismo che gli economisti chiamano legge di Goodhart: una misura, appena diventa un obiettivo dichiarato, smette di essere una buona misura. Al Financial Times alcuni dipendenti Amazon hanno raccontato di aver fatto girare agenti su compiti inutili solo per restare in classifica, mentre Uber, secondo Fortune, ha esaurito l’intero budget AI del 2026 in quattro mesi.

Il paradosso è che nessuno, in questa versione del fenomeno, sta ridisegnando un solo processo. Si sta solo alzando un contatore. Ridisegnare i flussi di lavoro attorno all’AI è lavoro lento, spendere token per apparire “AI-native” è immediato, e la seconda cosa continua a travestirsi da prova della prima.

Il bilancio AI di Uber esaurito in quattro mesi

Nello stesso periodo, però, circola un’idea quasi opposta con lo stesso nome. Y Combinator la spiega ai suoi fondatori così: tokenmaxx, non headcountmaxx. Diana Hu, partner del fondo, lo dice senza troppi giri: una persona con gli strumenti giusti oggi può valere quello che prima valeva un intero team di ingegneria, e un budget API “scomodamente alto” è spesso più economico di un organico gonfiato.

Qui il token non è un trofeo da esibire su una classifica interna, è una voce di bilancio che sostituisce uno stipendio. Una startup che nasce nel 2026 non deve disimparare trent’anni di processi legacy per diventare AI-native, li costruisce così fin dal primo giorno: meno persone, più agenti, decisioni che si prendono dentro un flusso continuo invece che in una riunione settimanale.

Due aziende possono dichiararsi entrambe “tokenmaxxing” e fare l’esatto contrario: una infila numeri in un dashboard per sembrare avanti, l’altra riscrive l’organigramma attorno a quei numeri.

Cosa distingue un token che produce conoscenza da uno sprecato

Confronto tra tokenmaxxing di vanità e tokenmaxxing strategico

Il test operativo che circola tra chi studia il tokenmaxxing si riduce a una domanda: quando il volume di token sale, cosa cambia nel lavoro che viene effettivamente accettato? Se la risposta è “niente”, si sta guardando la versione di vanità. Se la risposta è “un ciclo di revisione in meno, una decisione presa prima, un cliente servito senza aspettare”, si è dentro qualcosa che vale la pena misurare.

Un sistema che moltiplica le interazioni con l’AI senza lasciare che quelle interazioni si accumulino in qualcosa di riusabile genera un debito. Non lo vedi nella fattura del mese, lo vedi tre mesi dopo, quando ogni nuovo agente riparte da zero perché nessuno ha organizzato ciò che il primo aveva già imparato. Il vantaggio, in questo genere di sistemi, smette di stare nel modello e finisce nella memoria che un’azienda accumula, e lo stesso principio vale per il conto dei token: quel che resta dopo la spesa pesa più del numero speso.

Il ciclo che rende utile il tokenmaxxing

L’azienda che tokenmaxxa in modo utile non brucia token in sessioni isolate, li fa girare in un ciclo che si autoalimenta. Un ticket di supporto genera una sintesi, la sintesi aggiorna la base di conoscenza condivisa, la base di conoscenza informa il prossimo agente che risponde a un cliente simile, e ogni giro rende il giro successivo più preciso e più economico. Satya Nadella lo scorso mese ha messo lo stesso meccanismo al centro della sua visione d’impresa, chiamandolo learning loop, e il punto che aggiungo io è che il ciclo regge solo se qualcuno possiede l’infrastruttura che lo fa girare, non solo il modello che lo alimenta.

Schema del loop aziendale: strumenti aziendali, agente AI, verifica umana, base di conoscenza condivisa

La meccanica del ciclo: trigger, non riunioni

Il loop non si costruisce con più call di allineamento, si costruisce con eventi che si attivano da soli. Un ticket chiuso genera un webhook, il webhook passa il testo a un agente con accesso al contesto storico del cliente, l’agente produce una sintesi strutturata e la scrive in un repository condiviso, e quella sintesi diventa automaticamente parte del contesto disponibile per il prossimo ticket simile. Nessun passaggio richiede che un umano apra una chat e formuli una domanda: il trigger sostituisce la richiesta.

Nel tokenmaxxing che funziona, la differenza tecnica che conta è tra un agente che risponde quando qualcuno lo interpella e un agente che si attiva quando cambia lo stato di un sistema: un CRM aggiornato, un documento modificato, una trascrizione caricata. Il secondo tipo tiene il ciclo vivo anche quando in azienda nessuno sta guardando, ed è quello che separa un assistente da un processo.

I loop cambiano forma da reparto a reparto

In assistenza clienti il loop più maturo parte da un ticket risolto: il caso alimenta una base di risposte pronte, e il prossimo cliente con lo stesso problema riceve una soluzione prima ancora che un operatore la legga. In ingegneria il ciclo passa dai code review, ogni commento di un revisore diventa una regola che l’agente applica al pull request successivo invece di essere ripetuto una volta di più. Nelle vendite il loop nasce dalla trascrizione delle chiamate: l’agente estrae le obiezioni ricorrenti e le carica nel CRM come suggerimenti per la trattativa dopo, senza aspettare il report trimestrale. Nella finanza aziendale il ciclo si chiude sulle policy di spesa, ogni eccezione approvata aggiorna la regola scritta e la richiesta successiva non arriva più a un umano se rientra nel nuovo perimetro. Nelle risorse umane il loop gira attorno alle domande sui benefit: la prima risposta corretta diventa voce di una base consultabile, la centesima non richiede più nessuno.

Il segnale che il ciclo funziona si misura sul tempo, non sui reparti coinvolti: quanto passa tra un’interazione e il momento in cui quell’interazione aggiorna qualcosa di consultabile per la prossima. Se la risposta è “mai”, quel reparto sta ancora solo usando l’AI, il loop non è partito.

Non conta quanto token bruci ma cosa resta dopo

Le aziende nate trent’anni fa restano indietro non perché usino meno AI, ma perché il loro organigramma è stato disegnato prima che esistesse un’alternativa al mettere una persona su ogni compito. Cambiarlo ora significa smontare processi che hanno funzionato per decenni, ed è un lavoro che nessun dashboard di token può velocizzare. Le aziende che nascono oggi non hanno questo problema, e la differenza tra chi vince e chi perde questa fase si vede meno nella fattura di Anthropic o OpenAI e più in quante decisioni, alla fine del trimestre, vengono ancora prese da un umano che rilegge tutto da capo.

Il ruolo umano che resta, in questo schema, è quello descritto anche in un pezzo recente su chi oggi gestisce insieme persone e agenti: meno produzione diretta, più verifica, correzione, approvazione finale. Un lavoro che a differenza dei token non si può comprare a peso.

Chi guarda la classifica dei token e pensa di aver capito qualcosa dell’azienda del 2026 sta guardando la metrica sbagliata. La domanda utile non è quanti token, ma quanti di quei token tornano indietro sotto forma di conoscenza che il prossimo agente non deve reinventare.

Fonti: Fortune, The Pragmatic Engineer, Business Insider / Y Combinator.

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Manager di umani e di agenti: un mestiere che sta cambiando

A febbraio 2026 Harvard Business Review ha pubblicato un articolo a firma Suraj Srinivasan (Harvard Business School) e Vivienne Wei (Salesforce) sul nuovo ruolo del manager di agenti AI nelle aziende, intitolato To Thrive in the AI Era, Companies Need Agent Managers. Dentro c’è la giornata di Zach Stauber, support agent manager a Salesforce: comincia e finisce davanti a dashboard, scorecard e sistemi di osservabilità degli agenti. Non gestisce persone, gestisce una flotta di agenti AI che lavorano su supporto, vendite e marketing dentro Agentforce. Marc Benioff a luglio 2025 aveva già detto che Salesforce è passata da 9.000 a 5.000 ruoli nel customer support, riallocando il resto in vendite e customer success, e che gli agenti chiudono autonomamente l’85% dei ticket clienti.

Sembra una notizia di Silicon Valley, ed effettivamente il caso Salesforce è estremo. La categoria di lavoro che descrive però, quella del manager di agenti che orchestra un gruppo misto di umani e di sistemi automatizzati, sta arrivando a velocità inattesa anche dentro aziende italiane molto meno radicali. Lo vedo nei progetti di advisory che seguo, lo sto vivendo addosso io stesso nel modo in cui lavoro, e ho la sensazione che molti CEO italiani non abbiano ancora messo a fuoco quanto profondamente questo cambierà l’organigramma reale delle loro aziende entro 24 mesi.

A casa di chi costruisce AI, questo è già il presente

Lo studio Anthropic How AI Is Transforming Work at Anthropic, pubblicato il 4 dicembre 2025, ha analizzato 132 ingegneri e ricercatori interni, 53 interviste qualitative e i dati di uso di Claude Code. Un numero solo, fra i tanti che il paper mette sul tavolo, mi è rimasto in mente: il 27% del lavoro fatto con assistenza AI è lavoro che senza AI non sarebbe stato fatto affatto. Esperimenti che restavano nel cassetto, dashboard nice-to-have, documentazione interna sempre rinviata, strumenti che sarebbero costati troppo da prototipare a mano. Tutto questo adesso si fa, perché il costo marginale di iniziare è crollato.

Sotto quel 27% c’è una conseguenza meno raccontata, ma evidente nelle interviste: gli ingegneri Anthropic descrivono se stessi sempre più come supervisori, persone che danno indicazioni e controllano output, che indirizzano il lavoro invece di farlo direttamente. La quota di lavoro che dicono di poter “fully delegate” all’AI resta intorno al 10-20%, ma il restante 80-90% è collaborazione attiva, con il loro tempo che scivola dall’esecuzione diretta al controllo, dalla scrittura del codice alla revisione del codice scritto da Claude. Anthropic è il caso estremo perché Claude è il loro prodotto, ma la curva che descrivono è la stessa che vedo nei team di sviluppo italiani che hanno adottato Claude Code o Cursor o equivalenti negli ultimi sei mesi.

“Il McKinsey” che ha messo sul tavolo i numeri

A gennaio 2026, sul podcast All In, Bob Sternfels (global managing partner McKinsey) ha dichiarato che la sua azienda ha 60.000 dipendenti totali, di cui 25.000 agenti AI a fianco di 40.000 umani, con l’obiettivo di parità entro fine anno. Sul valore reale di quei 25.000 agenti il dibattito è aperto, e i concorrenti EY e PwC hanno fatto notare che una manciata di agenti ben fatti spesso produce più valore di una flotta numerosa. La notizia più seria di quella conferenza, come ho scritto in maggio, era però un’altra: McKinsey sta spostando una quota maggiore della remunerazione dei partner da cash a equity, perché i ricavi diventano volatili e il vecchio modello non regge più.

Una conseguenza che né McKinsey né i suoi concorrenti hanno ancora interiorizzato è questa: se metà della tua workforce è composta da agenti, hai bisogno di una struttura manageriale che gestisca gli agenti come si gestiscono le persone, ma con strumenti diversi.

Servono ruoli di accountability per le performance degli agenti, persone che ne misurino la qualità, che li riallenino quando deragliano, che decidano quando un caso va escalato a un umano. È esattamente quello che fa Stauber a Salesforce, ed è il primo abbozzo di una professione che fino a 18 mesi fa non esisteva.

Come sto vivendo io questo cambiamento

Mi è capitato negli ultimi mesi di trovarmi a fare il lavoro che fino a 24 mesi fa avrei diviso fra tre o quattro junior. Brief di scoping per un cliente, ricerca preliminare di mercato, prima stesura di un’offerta tecnica, analisi di documenti corposi, audit di una codebase. Quattro cose che richiedevano persone diverse, tempi distribuiti su settimane, riunioni di coordinamento. Adesso le orchestro da solo, con Claude Code che lavora sulla parte tecnica, Claude o GPT che mi preparano i deck e le bozze, RSS Intelligence che mi setaccia le fonti, MCP server che leggono i miei progetti aziendali su Biztrack e li trasformano in materiale per il cliente. Non è perfetto, non sempre regge, ma il salto di efficienza è reale.

Ed è qui che inizia il dubbio, quello che lo studio Anthropic intercetta nelle sue interviste e che condivido. Se il junior che avrebbe fatto la ricerca di mercato per me non lo faccio più assumere, perché un agente la fa decentemente in venti minuti, dove lo formerà la prossima generazione di consulenti e advisor? E se la prima bozza di un’offerta tecnica la scrive un agente che ho istruito sui miei pattern, quando avrò ancora il tempo e l’occasione di fare quel lavoro io stesso, con la lentezza che serve per capirlo davvero?

Su questo voglio essere chiaro: non sto facendo argomenti contro l’adozione dell’AI, su cui sono fra i più convinti. Sto argomentando per adottarla con la consapevolezza che ogni nuova efficienza implica una scelta di cosa non sviluppiamo più come capacità umana. La supervisione di un agente richiede competenza profonda dello stesso dominio che l’agente ha automatizzato. Se quella competenza non si forma più sul campo, fra due cicli generazionali la supervisione diventa nominale.

Il ruolo del manager si sta sdoppiando

Quello che osservo nelle aziende italiane medie con cui lavoro, fra le tecnologiche di Roma e le manifatturiere del Nord, è che la figura del manager si sta sdoppiando in due direzioni che convivono nella stessa persona.

Una direzione resta quella tradizionale, fatta di relazione umana fra persone: motivare un collega che attraversa un momento complicato, costruire e mantenere fiducia, gestire i conflitti che nascono inevitabilmente in ogni team, prendere decisioni su altre persone. Questa parte non viene erosa dall’AI, anzi: con team più piccoli e più senior, ogni decisione su una persona pesa di più, ogni riunione conta di più, ogni colloquio di sviluppo diventa più strategico. Il manager di umani non scompare, diventa più importante per quei pochi umani che resteranno nel team.

L’altra direzione è completamente nuova. Si tratta di definire i task degli agenti, scegliere il modello adatto al singolo carico, versionare i prompt come si versionano i contratti, monitorare derive e performance, decidere quando portare un agente da pilot a produzione e quando spegnerlo. Sono attività che assomigliano al lavoro di un product manager più che a quello di un people manager, ma vivono dentro lo stesso perimetro di responsabilità.

Il risultato è che il manager italiano del 2027 dovrà essere bilingue. Parlare la lingua delle persone e la lingua dei sistemi agentici. E queste due lingue si imparano in scuole molto diverse.

Ambizione, giudizio, creatività: cosa cerca davvero Sternfels

A Las Vegas, sempre a gennaio, Sternfels ha indicato che McKinsey cerca oggi nei candidati junior tre qualità precise: ambizione, giudizio, creatività. Sembra una lista da ufficio HR, ma se la leggi con la lente del lavoro che descrive Stauber a Salesforce, ti accorgi che è la descrizione esatta del manager di agenti.

L’ambizione conta perché chi gestisce agenti non ha più la routine del controllo gerarchico stretto, ha invece il problema di decidere cosa far fare di nuovo a un sistema che fa molto da solo. Il giudizio conta perché la quasi totalità delle decisioni operative la prendono gli agenti, e l’umano interviene proprio nei casi limite dove non ci sono regole chiare. Sulla creatività poggia tutto il resto, dato che definire bene un agente significa immaginare casi d’uso e prompt che non sono nel playbook esistente.

Tutte e tre queste organizzazioni stanno cercando le stesse tre competenze, e stanno cercandole in nuovi ruoli mentre tagliano in quelli vecchi. È lo scenario che le aziende italiane medie devono interiorizzare, perché succederà anche da loro, con due-tre anni di ritardo e a una scala più piccola, ma con la stessa logica.

Come imposto i progetti dove serve un manager di agenti

Quando un CEO italiano mi chiede come si prepara la sua azienda al manager di agenti, gli rispondo che non si prepara con un master di sei mesi né con un progetto di consulenza chiavi in mano. Si prepara mettendo subito un piccolo gruppo di manager attuali in condizione di lavorare quotidianamente con agenti veri, su task veri, e di imparare sul campo cosa va e cosa non va.

Praticamente significa scegliere un caso d’uso non strategico ma reale, dove il rischio è basso e l’apprendimento alto: drafting di prime risposte commerciali, analisi periodica di documentazione regolatoria, gestione della knowledge base interna. Poi serve dare al manager interno tutto lo stack per orchestrare l’agente, dall’accesso ai modelli alla dimestichezza con MCP e tool calling, fino al controllo dei prompt e alle dashboard di monitoraggio. Infine, e qui è il passaggio che vedo più trascurato, quel manager va valutato non sull’output diretto ma sulla qualità con cui gestisce l’agente, esattamente come Stauber a Salesforce.

Questa logica funziona meglio quando si appoggia su un’architettura AI dentro al perimetro aziendale, perché un manager italiano che orchestra agenti su dati di clientela o su documentazione sensibile non può farlo bene se gli agenti girano su infrastruttura americana sotto Cloud Act. Senza sovranità del dato, il manager diventa supervisore di un sistema di cui non controlla i confini, e la sua funzione si svuota.

Il rischio che non discutiamo abbastanza

C’è una parte del lavoro manageriale che la sostituzione con agenti rischia di erodere, e credo valga la pena nominarla con calma. È il mentoring informale, quello che succede quando un giovane fa una domanda a un collega più anziano in corridoio, quando un junior osserva un senior gestire una telefonata difficile, quando un team-leader passa mezz’ora con un nuovo assunto per capire come ragiona.

Quel sapere tacito, che le aziende trasmettono per contagio quotidiano, ha bisogno di numero. Servono junior che facciano domande e senior che rispondano, e servono spazi fisici e mentali dove l’asimmetria di esperienza si trasforma in relazione di apprendimento. Se gli agenti rispondono prima e meglio, i junior smettono di chiedere ai colleghi e i senior smettono di formare, e l’azienda smette di trasferire memoria operativa. È una perdita che non si vede nei KPI trimestrali, si vede nel decennio.

In Pelle Digitale ho provato a descrivere il modo in cui l’interfaccia digitale media le nostre relazioni e modifica anche quello che credevamo di sapere su noi stessi. Vale lo stesso, in modo più specifico, dentro le organizzazioni. Un’azienda dove l’interlocutore di prima istanza è un agente, e non più il collega di stanza, è un’organizzazione diversa nella sostanza, non solo nelle prestazioni. Il buon manager di agenti del 2027 dovrà difendere attivamente gli spazi dove l’apprendimento informale avviene fra umani, perché non avverrà più da solo.

La domanda da porsi

Settembre 2026 sarà probabilmente il primo trimestre in cui molte aziende italiane medie metteranno in piedi i primi prototipi seri di agentic adoption, dopo la prova generale del 2025 e i pilot del 2026. Per chi guida quelle aziende, e per chi guida funzioni dentro quelle aziende, una domanda che vale la pena tenere davanti è semplice. Quale manager della mia organizzazione è già di fatto un orchestratore di agenti senza ancora averlo dichiarato, e quale invece sta rifiutando di diventarlo perché ne percepisce l’aliquota di disagio? Perché il primo va riconosciuto e formalizzato in fretta, prima che lo riconosca un concorrente. E il secondo va ascoltato, perché la sua diffidenza spesso vede cose che chi è già dentro non vede più.