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10 ragioni per portare l’AI privata al tavolo del board

Quando un’azienda inizia a costruire prodotti su AI, la prima scelta è quasi sempre la stessa: ci si appoggia ai grandi provider americani, e si lascia la AI privata come ipotesi da valutare “più avanti”. OpenAI, Anthropic, Google, qualche volta Mistral. Sono comodi, documentati, hanno API stabili, hanno modelli che funzionano davvero bene, hanno reparti enterprise che rispondono alle email.

Per le prime settimane, va benissimo così. Il problema arriva dopo, quando il prodotto smette di essere un prototipo e diventa qualcosa su cui dipende un pezzo di fatturato, di reputazione, di rapporto col cliente. È a quel punto che la domanda cambia, e diventa una domanda di architettura, non più di tool. Quanto controllo abbiamo davvero sul fondamento di quello che stiamo costruendo?

Negli ultimi mesi ho lavorato su questa domanda con diversi CEO e CTO di aziende italiane, e mi sono convinto che la AI privata vada considerata seriamente per almeno dieci ragioni. Non come fissazione tecnica, non come scelta ideologica anti-Big Tech, ma come opzione architetturale concreta che merita un posto al tavolo del board accanto alle proposte cloud-only.

I dati del cliente finiscono in posti che non controllate

Un contratto enterprise con OpenAI o Anthropic vi dà garanzie legali importanti: zero retention, niente training sui vostri dati, audit trail. Ma il dato tecnico resta: quando il vostro cliente invia una richiesta, quel testo viene processato dentro un data center che non è vostro, da un’infrastruttura che non vedete, sotto giurisdizioni che cambiano in base a dove sta il fornitore. Per applicazioni che trattano contratti, dati sanitari, proprietà intellettuale, strategie commerciali, questa distanza fisica fra dato e azienda è esattamente il punto su cui si stanno irrigidendo i clienti enterprise. Una banca italiana che valuta un vostro prodotto AI non vuole solo sapere che siete GDPR-compliant. Vuole sapere dove gira il modello e chi può guardarci dentro.

Le fondamenta sono in affitto

Costruire un prodotto AI completamente sopra un servizio esterno è comodo per la velocità di sviluppo, ma è l’equivalente di costruire un edificio su un terreno di cui non avete il rogito. Funziona finché funziona. Il giorno in cui il proprietario decide di cambiare le regole del condominio, vi ritrovate a discuterle dalla posizione più debole possibile. Non sto dicendo che OpenAI o Anthropic siano cattivi padroni di casa, anzi. Sto dicendo che la relazione resta strutturalmente asimmetrica, e questa asimmetria diventa rischio quando il vostro prodotto è in produzione presso clienti che si aspettano continuità per anni.

Quanto durano davvero le API che state usando

Modelli che vengono deprecati. Endpoint che spostano comportamento da una versione all’altra. Limiti di token che si modificano. Policy d’uso che si stringono o si allargano. Funzionalità beta che diventano premium. Le aziende che hanno costruito prodotti seri sopra le API dei grandi provider lo sanno: ogni rilascio è anche un piccolo lavoro di regressione testing per capire cosa è cambiato senza preavviso. La vostra roadmap di prodotto non è mai veramente vostra finché dipende dalla roadmap di qualcun altro, soprattutto quando quel qualcun altro rilascia tre versioni maggiori l’anno.

Erediterete la reputazione di chi vi dà il modello

Il nome famoso oggi rassicura il vostro cliente. Domani può finire dentro uno scandalo, una controversia regolatoria, una scelta commerciale impopolare, un caso di sicurezza, un’inchiesta giornalistica. Quando succede, il vostro prodotto eredita istantaneamente la coda di quella reputazione. I clienti più sofisticati lo sanno e mettono nelle loro RFP domande sempre più specifiche su quale modello state usando, dove gira, chi lo controlla. La risposta “usiamo il provider X” è già oggi una risposta che apre conversazioni invece di chiuderle.

I costi non sono sotto il vostro controllo

Potete ottimizzare i prompt, ridurre i token in uscita, fare prompt caching, scegliere il modello più piccolo per ogni task. Sono tutti esercizi utili, e li facciamo tutti. Però il prezzo finale al token lo decide qualcun altro, e lo decide guardando le proprie esigenze di margine, non le vostre. Negli ultimi due anni i costi dei modelli sono scesi rapidamente, ed è una buona notizia per chi è entrato adesso. Ma non c’è nessuna garanzia che continuino a scendere allo stesso ritmo, e ci sono diversi segnali di prezzi che stanno iniziando a risalire su modelli premium con context window molto lunghe o capacità agentic specifiche. Per chi pianifica un business plan a tre anni, è una variabile che vale la pena guardare con attenzione. Su questo tema ho scritto di recente in Quanta intelligenza artificiale stai davvero governando?.

La demo non è la produzione

Quando si dimostra un proof of concept, si usa quasi sempre il modello più potente disponibile. Funziona bene perché costa, e perché si lavora su volumi piccoli. Quando lo stesso prodotto va in produzione con cento clienti, mille clienti, diecimila utenti finali, i conti cambiano: i volumi salgono, la latenza diventa un problema reale, il budget per ogni interazione si stringe, e all’improvviso il modello che faceva la magia nella demo è troppo costoso per girare a regime. Comincia la caccia al modello “abbastanza buono” più economico, e quella caccia si fa molto meglio quando il modello sotto è una commodity che potete sostituire, non un servizio chiuso che dovete riconfigurare ogni volta.

I grandi provider americani non sono imbattibili

C’è un’idea diffusa, e secondo me sbagliata, che i grandi player AI siano destinati a vincere sempre perché hanno inventato la categoria. Non hanno inventato la categoria. Hanno estratto un enorme valore da una combinazione storicamente fortunata di dati pubblici scrapati prima delle restrizioni, infrastruttura GPU comprata in massa al momento giusto, distribuzione ai consumer arrivata prima di tutti gli altri. Tutte cose imitabili da chiunque abbia abbastanza capitale e tempo. Mistral in Europa, DeepSeek e Qwen in Cina, Meta con Llama, Cohere, Stability, decine di laboratori più piccoli stanno già pubblicando modelli open-weight competitivi su task specifici. L’ecosistema sta inevitabilmente convergendo verso una commoditizzazione almeno parziale, ed è ragionevole pensare che fra tre anni il “vincitore” del 2024 non sarà più automaticamente la scelta obbligata del 2027.

La sovranità digitale è diventata clausola contrattuale

Fino al 2023, parlare di sovranità digitale veniva visto come un argomento politico da convegno, lontano dalle decisioni operative di un’azienda. Nel 2026 è diventato un capitolo dei contratti enterprise. Il combinato disposto di GDPR, AI Act europeo, Schrems II, scadenze del PNRR e tensioni geopolitiche fra Stati Uniti, Europa e Cina sta riportando a casa una domanda che sembrava sepolta: dove sta fisicamente il software critico della mia azienda, e chi ha potere giurisdizionale su di esso? Per le aziende che lavorano con la pubblica amministrazione, con la difesa, con il settore bancario o sanitario italiano, questa domanda si è già trasformata in clausole contrattuali specifiche. Per tutte le altre aziende, è solo questione di tempo prima che arrivi nelle gare e nelle due diligence.

Il vendor lock-in tecnico è un debito che si accumula in silenzio

Ogni volta che ottimizzate un prompt per un modello specifico, sviluppate una tool integration su un’API specifica, costruite memoria semantica sopra un embedding-as-a-service specifico, state accumulando un debito tecnico di portabilità. Quel debito non si vede nei primi sei mesi, perché tutto funziona. Si vede al ventiquattresimo mese, quando provate a fare una proof of concept con un altro provider per ragioni di prezzo o di feature e scoprite che la migrazione costa quanto rifare metà del prodotto da zero. Quel debito si riduce drasticamente se il modello sotto è un’astrazione che potete sostituire, e si azzera se quel modello vive dentro un’infrastruttura che possedete. La domanda da farsi oggi non è solo quanto costa cominciare con un provider, è quanto costerebbe cambiarlo fra due anni.

AI Act e compliance non sono un problema futuro

Dall’agosto 2026 entrano in vigore i primi obblighi sostanziali del Regolamento europeo sull’AI per i sistemi ad alto rischio. Le aziende che usano modelli proprietari di terze parti per casi d’uso classificati ad alto rischio si troveranno a dover dimostrare conformità su dati di training, valutazioni di bias, documentazione tecnica, sistemi di monitoraggio, gestione del rischio. Su un modello chiuso, gran parte di queste informazioni vi vengono fornite o non vi vengono fornite dal provider. Su un modello che gira nella vostra infrastruttura, anche se è un modello open-weight scaricato da Hugging Face, la documentazione è almeno auditable, il fine-tuning è tracciabile, il dataset usato è esplicito. La differenza, per chi opera in finanza, sanità, HR, pubblica amministrazione, sta diventando rilevante in modo concreto e a breve termine.

Per chi vuole iniziare, c’è LocalAI.io

La AI pubblica resta utile, e in molti casi resta la scelta giusta per le prime fasi di sperimentazione di un prodotto. Però se la vostra applicazione dipende strutturalmente da privacy, controllo dei costi, sovranità e autonomia strategica, allora la AI privata non è una fissazione tecnica, è semplicemente buona architettura.

Su questo tema ho investito personalmente come cofondatore di LocalAI.io, un progetto open-source che permette di costruire ecosistemi di AI privata a partire dai modelli open-weight già esistenti, con tutto lo stack che serve per portare un prodotto in produzione: gateway compatibile con le API OpenAI, gestione di modelli multipli, RAG, agenti con memoria, deployment on-premise o su cloud privato. LocalAI è usato oggi in produzione da aziende che hanno deciso di avere il proprio strato AI in casa, e da team che vogliono mantenere la flessibilità di cambiare modello senza rifare il prodotto. Per chi vuole capire come funziona nel concreto, ho scritto una guida operativa completa qualche mese fa. Vale la pena darci un’occhiata se queste dieci ragioni hanno toccato qualche corda del vostro contesto.

La domanda finale resta sempre la stessa, e si fa più seria man mano che il vostro prodotto AI cresce. Su cosa state costruendo davvero, comodità immediata di chi vi dà il modello, oppure controllo nel lungo periodo di chi tiene insieme il vostro business? Se è una conversazione che vi sta riguardando, c’è la pagina Advisory con i formati di collaborazione che propongo a CEO e leadership team che stanno affrontando questi temi.

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Il 57% di McKinsey è il numero sbagliato per fare scelte aziendali

Il 25 novembre 2025 il McKinsey Global Institute ha pubblicato uno dei report più discussi dell’ultimo semestre, Agents, Robots, and Us: Skill Partnerships in the Age of AI. La cifra che è girata su tutti i media internazionali è una: il 57% delle ore lavorative negli Stati Uniti è tecnicamente automatizzabile oggi, senza attendere ulteriori breakthrough. Il 44% via agenti AI, il 13% via robotica. Una percentuale così alta che, raccontata male, suona come un annuncio di disoccupazione di massa.

Leggere così quel numero, secondo me, è il modo peggiore di usare quel report. Il 57% misura il potenziale tecnico in laboratorio, non lo scenario reale di adozione. Usarlo per fare scelte aziendali porta nella direzione opposta a quella utile. Ho letto il report intero in questi giorni e provo a dare la mia lettura, da chi lavora in azienda con le aziende, non da chi commenta da fuori.

Il 40% è il dato da cui partire

Il 57% è il limite superiore in laboratorio. Risponde alla domanda: se prendiamo gli strumenti AI e robotici che già esistono, quante ore di lavoro umano potrebbero in teoria essere svolte dalle macchine? La risposta è oltre la metà. Ma McKinsey stesso sottolinea che questa cifra non si tradurrà in posti persi nella stessa proporzione, per tre ragioni che il report spiega bene.

  • Tempo di adozione: l’adozione richiederà anni, in molti casi decenni, perché le aziende devono ridisegnare i flussi prima di poter automatizzare.
  • Mix di attività dentro ogni ruolo: la maggior parte dei lavori contiene un mix di attività, e raramente un singolo lavoro è automatizzabile al 100%.
  • Gap fra laboratorio e produzione: molte attività che oggi sembrano automatizzabili in laboratorio non lo sono in produzione, per ragioni di affidabilità, responsabilità legale, accettabilità sociale o semplice costo del bilanciamento errore-supervisione.

Il numero che secondo me andrebbe letto in parallelo è un altro che si nasconde nel report: circa il 40% dei lavori cade nelle categorie a più alta automatizzabilità, principalmente attività amministrative, legali junior, programmazione di routine. Quel 40% non sparisce, ma cambierà natura entro l’orizzonte 2030, e cambierà bruscamente per chi non si attrezza per tempo. Questo dovrebbe essere il dato da cui partono le riunioni di leadership team in questi mesi, non il 57% da titolo apocalittico.

Persone, agenti software, robot fisici: il framework di McKinsey

Il contributo più interessante del report è il framework dei sette archetipi di lavoro che McKinsey costruisce mappando 800 occupazioni rispetto a tre dimensioni: quanto è people-centric, quanto è agent-centric (cioè automatizzabile da AI software), quanto è robot-centric (cioè automatizzabile da hardware). Ne emergono profili misti che rispecchiano quello che si vede nei contesti reali. Un radiologo è people-centric per la responsabilità clinica e agent-centric per l’analisi delle immagini, e la combinazione delle due dimensioni in un’unica figura professionale è un nodo organizzativo nuovo da governare.

La parola chiave del framework è partnership. McKinsey parla di collaborazione fra persone, agenti software e robot fisici, ciascuno con la propria competenza, orchestrati in workflow ridisegnati. La parte più scomoda del messaggio è che il framework funziona solo se l’organizzazione fa il lavoro di ridisegno. Se prendi un workflow esistente, ci ficchi dentro un agente AI sopra al processo che hai sempre fatto, non ottieni il 57%, ottieni nel migliore dei casi un risparmio del 10-15% e una serie di frustrazioni operative.

Per chi compra AI in azienda, questo punto vale più di mille slide. Il valore non sta nel tool, sta nel ridisegno del processo intorno al tool. Senza ridisegno, il ROI delle implementazioni AI rimane sotto le attese e i progetti finiscono nel limbo dei pilot perpetui.

Tre competenze umane che si fanno scarse

Una parte del report che mi ha colpito riguarda le competenze umane che diventano più rare, e quindi più richieste, man mano che l’AI assorbe i compiti standardizzati. McKinsey mappa migliaia di skill estratte dagli annunci di lavoro e individua tre cluster che resistono e crescono.

Il primo è quello delle skill relazionali avanzate: gestione del conflitto, negoziazione, coaching, costruzione del consenso in gruppi diversi. Sono attività che richiedono lettura del contesto sociale, contestualizzazione, judgement etico, e che le macchine fanno male anche quando sanno parlare bene.

Il secondo è quello del problem framing: la capacità di formulare la domanda giusta da porre all’AI, di distinguere un buon prompt da uno mediocre, di interpretare un output e capire quando merita fiducia e quando no. È una skill che ha più a che fare con il pensiero critico che con la tecnica, e curiosamente è una skill che il sistema scolastico italiano non ha mai sviluppato in modo sistematico.

Il terzo è quello dell’orchestrazione: tenere insieme processi multi-step in cui interagiscono persone diverse, agenti diversi, sistemi diversi. Project manager evoluti che capiscono dove inserire un agente nel flusso e dove tenere fermo l’umano. Sono profili che fino a un anno fa non esistevano e che adesso le aziende si contendono.

Tre skill scarse, prezzi che si muovono. È quasi un piccolo manuale di come riallocare il budget HR per il prossimo triennio.

Tre conversazioni che i board italiani dovrebbero aprire entro fine anno

In Italia il dibattito sull’AI nel lavoro è ancora dominato da due narrative simmetriche e sbagliate. La prima dice che l’AI ci ruberà i posti e che bisogna proteggerli con qualche regolazione. La seconda dice che l’AI è un super-strumento neutro, basta adottarlo per essere più competitivi. Il report di McKinsey mostra che entrambe queste narrative perdono il punto.

Le aziende che vinceranno il prossimo decennio non saranno quelle che adottano l’AI prima, ma quelle che ridisegnano i propri processi intorno alla collaborazione fra persone, agenti software e robot fisici. Per farlo serve qualcosa che in Italia abbiamo strutturalmente poco, ovvero capacità di trasformazione organizzativa profonda. Non capacità di acquistare tool, ne abbiamo a sufficienza. Capacità di rimettere mano a chi fa cosa, di toccare le abitudini consolidate, di accettare che metà del valore di un’implementazione AI si gioca prima ancora di accenderla, nella riprogettazione del flusso che le sta intorno.

Per chi guida un’azienda strutturata, oggi, ci sono tre conversazioni che meritano di essere portate al tavolo del board nei prossimi tre mesi.

La prima: quali nostri workflow contengono il maggior numero di ore standardizzabili, e quali no? Una mappa di alto livello del 57% dentro la nostra realtà specifica.

La seconda: chi sono i nostri orchestratori naturali? Persone che hanno già la capacità di tenere insieme processi multi-attore, che capiscono dove servono le competenze relazionali e dove serve la disciplina tecnica. Le aziende che riescono a identificarli e a metterli nei posti giusti partiranno con un vantaggio enorme.

La terza: dove possiamo permetterci di pilotare un workflow completamente ridisegnato, e non solo automatizzato a strati? Dove ci possiamo permettere il rischio di romperlo e ricostruirlo, su uno scope contenuto, per imparare come si fa prima di doverlo fare su scala?

Sono tre domande che non hanno bisogno di numeri da 57% per essere utili. Hanno bisogno di tempo dedicato dalla leadership, e di sufficiente coraggio per dare risposte concrete entro fine anno. Da imprenditore vedo molte aziende ferme alla prima delle tre, alcune che hanno provato la seconda, pochissime che hanno avuto il coraggio della terza. È lì, secondo me, che si decide la parte interessante del prossimo ciclo competitivo italiano. Non nei budget AI, che ormai tutti hanno. Nelle scelte organizzative dietro a quei budget.

Articolo di riferimento: McKinsey Global Institute, Agents, Robots, and Us: Skill Partnerships in the Age of AI, 25 novembre 2025.

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Quanta intelligenza artificiale stai davvero governando?

Usare intelligenza artificiale e governarla sono due cose diverse. Quasi nessuna organizzazione che conosco ha ancora fatto il salto dalla prima alla seconda, e il conto sta arrivando, in modo molto concreto, sotto forma di budget esplosi a fine mese.

Le due cose sembrano simili. Non lo sono per niente.

Ho visto circolare nelle ultime settimane un grafico che mi ha colpito per la sua semplicità, il tipo di visualizzazione che riesce a mettere insieme in modo immediato qualcosa che si intuiva ma non si riusciva ancora a formulare bene. Su scala logaritmica, due curve: i ricavi da abbonamento per posto, piatti e stabili nel tempo, e il costo reale per token di inferenza, che cresce in modo esponenziale con l’intensità d’uso. Finché le linee restano separate, il margine esiste, le aziende che costruiscono su questi modelli respirano. Dopo l’incrocio, il grafico lo chiama “Profit Collapse.” Non è un modello accademico, è quello che le aziende che hanno messo intelligenza artificiale in produzione su larga scala stanno già vedendo nelle loro dashboard finanziarie.

Un caso che ha fatto girare molto rumore nelle ultime settimane: il CTO di Uber ha dichiarato di aver consumato in quattro mesi l’intero budget previsto per l’anno intero. Non perché i modelli non funzionassero. Perché nessuno aveva progettato il workflow con la consapevolezza che ogni chiamata ha un peso, che la somma di migliaia di micro-interazioni che sembrano gratuite diventa, alla scala di un’azienda come Uber, una spesa concreta, reale, non pianificata.

Il prezzo del flat-rate è stato l’ignoranza

Per due anni, i modelli di pricing a tariffa fissa hanno fatto una cosa molto precisa: hanno reso invisibile il costo reale dell’inferenza. La subscription mensile, il “paga X al mese e usa quanto vuoi”, ha creato nelle organizzazioni un’abitudine pericolosa, quella di non porsi le domande giuste sul consumo. Quanti token stiamo generando davvero? Chi li genera? Quale parte del flusso di lavoro produce valore misurabile e quale è ridondanza computazionale, automazione per automazione?

Quelle domande non venivano poste perché il modello economico non le rendeva urgenti. Adesso lo diventano, perché il pricing a token le mette sul tavolo ogni mese, come voce di costo separata, attribuibile, visibile.

La reazione che osservo più spesso è quella sbagliata: tagliare le licenze, ridurre l’accesso, aspettare che i costi scendano ancora. È una risposta di gestione del budget, non una risposta di strategia. E rischia di far perdere il vantaggio competitivo che si stava costruendo nel momento peggiore.

Adottare e governare sono due fasi diverse

C’è una distinzione che mi sembra fondamentale e che non viene fatta abbastanza, anche tra le persone che lavorano sul tema con serietà.

Adottare vuol dire integrare strumenti nei processi, formare le persone, misurare i primi risultati, dimostrare che funziona. È la fase in cui quasi tutte le organizzazioni si trovano, o si sono trovate nell’ultimo anno e mezzo. È necessaria, è il punto di partenza, ed è giusta.

Governare è qualcosa di diverso, più granulare e più esigente. Significa sapere dove ogni interazione con un modello si inserisce nel flusso operativo, quali sono le condizioni di attivazione, quanto pesa in termini di contesto, quanto costa ogni singola risposta e perché vale quello che costa. Significa avere visibilità sul consumo in tempo reale, non scoprirlo a consuntivo a fine mese. Significa, soprattutto, aver progettato i processi attorno agli strumenti, non aver semplicemente incollato un modello linguistico sopra un flusso di lavoro che esisteva già prima e che continua a funzionare esattamente come prima, solo con un layer di testo generato in più.

La gran parte delle organizzazioni che conosco è ancora nella fase dell’adozione. Si vede dai sintomi: budget che arrivano come sorprese, utilizzi distribuiti in modo caotico tra team diversi, nessuna metrica di efficienza sul consumo, nessuna distinzione operativa tra le interazioni che creano valore e quelle che lo consumano senza restituirlo.

Perché tenere l’intelligenza dentro cambia tutto

In questo contesto, spostare i modelli dentro perimetri controllati, on-premise o in architetture ibride dove il dato sensibile non esce, smette di essere una posizione ideologica sulla sovranità del dato e diventa una scelta molto concreta, economica e operativa insieme.

I vantaggi sono due, e si sovrappongono. Il primo è la prevedibilità dei costi: un modello che gira su infrastruttura propria ha un costo fisso che si pianifica, con una variabile di consumo che rimane interna, controllabile, non affidata all’intensità d’uso di tremila dipendenti distribuiti su fusi orari diversi. Il secondo è la compliance, che con l’AI Act in vigore e la pressione normativa che continua a crescere è diventata un requisito operativo con scadenze e responsabilità, ben oltre il perimetro di chi si occupa di legale.

Non tutti i casi d’uso hanno bisogno di modelli privati. Molti flussi di lavoro funzionano perfettamente su API pubbliche, purché siano stati progettati con la consapevolezza del costo. Ma la scelta tra pubblico e privato non può essere presa senza aver prima risposto alle domande di governo: chi usa cosa, con quale frequenza, per fare cosa, e quanto rende.

I token come risorsa operativa

C’è un cambio culturale che secondo me non sta avvenendo alla velocità giusta, ed è quello di trattare il consumo di token come una risorsa operativa, con la stessa serietà con cui si trattano le ore di computing, la banda di rete, lo storage.

In ogni organizzazione tecnologicamente matura, queste metriche hanno un owner, un budget, un ciclo di ottimizzazione. Il consumo di token, finora, non ne ha avuto uno. Era nascosto nel flat-rate, o era abbastanza economico da sembrare irrilevante come singola voce.

Non è più così, e la risposta non è tagliare, come dicevo. La risposta è costruire la governance prima che il budget esploda: monitoraggio in tempo reale, attribuzione del consumo per team e per processo, soglie di allerta, revisione periodica dei flussi ad alto costo. È lavoro di ingegneria, di processo, di cultura organizzativa. È il lavoro che separa chi sta ancora adottando da chi sta davvero costruendo.

C’è un parallelo che mi viene in mente pensando a come siamo arrivati qui. Nel mondo dello sport professionistico, c’è stato un momento in cui le squadre hanno smesso di valutare i giocatori a occhio e hanno iniziato a misurare tutto, ogni azione, ogni metro percorso, ogni contatto. Quella trasformazione non ha reso lo sport meno umano, ha reso le decisioni più informate. Qualcosa di simile sta per succedere con l’intelligenza artificiale in azienda: chi impara a misurare prima, e a misurare le cose giuste, arriverà avvantaggiato alla fase successiva.

La competizione si sposta

Ci sarà un punto, e credo non lontano, in cui la competizione sull’intelligenza artificiale in azienda non si giocherà più sull’accesso ai modelli. I modelli sono già disponibili, i costi di inferenza scendono, la barriera tecnica all’ingresso si abbassa. La competizione si giocherà su chi riesce a usarli in modo economicamente sostenibile, con processi progettati per reggere la scala, non solo la demo, e con la capacità di misurare, ottimizzare, correggere in tempo reale.

Le organizzazioni che arriveranno avvantaggiate a quella fase sono quelle che adesso, mentre la conversazione pubblica è ancora tutta sull’adozione e sui casi d’uso, stanno costruendo la governance. Stanno ponendo ai loro team le domande scomode. Stanno mettendo metriche dove prima c’erano impressioni. Stanno disegnando flussi di lavoro che hanno senso economico oltre che funzionale.

Senza dubbio, la domanda che conta adesso non è “stai usando intelligenza artificiale?” ma “sai cosa sta facendo l’intelligenza artificiale che stai usando, e quanto ti costa davvero governarla?”

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Onlyness e leadership: perché il change management non funziona più

Ho ascoltato in questi giorni il podcast con Nilofer Merchant in cui torna sul concetto che porta avanti da anni, quello che lei chiama onlyness, e lo applica a un’idea che mi sembra meriti più attenzione di quella che riceve in Italia: la fine del change management come l’abbiamo conosciuto. Merchant viene da una carriera lunga in Apple e Autodesk, ha lanciato oltre cento prodotti, è una delle voci più riconosciute sul Thinkers50, e da qualche tempo dice una cosa precisa. Il change management, inteso come piano che parte dall’alto e si distribuisce sotto, è uno strumento del Novecento. Funzionava in un mondo in cui chi stava in cima sapeva la direzione e chi stava sotto doveva essere portato a seguirla, con la giusta combinazione di leve di influenza, comunicazione e formazione. Era un sistema di controllo travestito da accompagnamento.

Quel mondo, dice Merchant, non esiste più. Esiste un altro mondo in cui la conoscenza necessaria per cambiare un’organizzazione non sta più tutta in cima ed esiste quasi sempre distribuita nei nodi, perché sono i nodi quelli che toccano i clienti, i prodotti, le anomalie, le opportunità invisibili dal piano direttivo. Allora il cambiamento non si gestisce più. Si co-crea. E il ruolo della leadership si trasforma da quello di chi indica la rotta a quello di chi sa porre le domande giuste e accetta di non sapere ancora la risposta.

Il sapere si è spostato, i framework no

Per anni ho visto progetti di trasformazione organizzativa fallire per la stessa ragione di fondo, quella che adesso Merchant nomina bene. C’era una sproporzione tra chi disegnava il cambiamento e chi lo doveva attuare. Quelli che lo disegnavano sapevano abbastanza di strategia ma poco del lavoro reale, quelli che lo dovevano attuare sapevano del lavoro reale ma erano tenuti fuori dal disegno. Il classico tentativo di sanare lo squilibrio era introdurre cicli di workshop, focus group, sondaggi di engagement. Roba che dava al sotto l’illusione di partecipare al sopra senza spostare davvero la decisione. Funzionava, a tratti, perché il sotto accettava la finzione in cambio di un po’ di considerazione.

Adesso quella finzione si rompe da sola, e non per ragioni etiche ma per ragioni di efficienza. L’AI sta amplificando un fenomeno che già era in corso da vent’anni: la conoscenza utile per prendere decisioni si è spostata verso i bordi dell’organizzazione. Strumenti come Claude, Copilot, e tutti i loro fratelli, mettono nelle mani di chi sta nei nodi capacità di analisi, sintesi, prototipazione che fino a ieri richiedevano staff dedicato. Una persona junior con un modello potente accanto può oggi produrre output decisionali che dieci anni fa erano appannaggio di consulenti senior pagati a giornata. Allora la domanda diventa imbarazzante: perché continuiamo a gestire il cambiamento come se la conoscenza fosse ancora gerarchica?

Onlyness applicata alla trasformazione

Il concetto di onlyness di Merchant è la chiave operativa che permette di uscire dall’impasse. Onlyness è il punto unico del mondo in cui solo tu stai, dato dalla combinazione esatta di esperienza, storia, prospettiva, relazioni che hai accumulato. Da quel punto unico puoi vedere cose che nessun altro vede e portare contributi che nessun altro può dare. Vista così, ogni persona in organizzazione è portatrice di onlyness, e l’onlyness non si delega.

Quando trasferisci questa idea al cambiamento organizzativo, succede una cosa interessante. Il piano dall’alto smette di essere un piano. Diventa una cornice: la domanda che si sta cercando di rispondere, il vincolo che bisogna rispettare, l’orizzonte temporale entro cui muoversi. Dentro quella cornice, sono gli onlyness distribuiti a costruire le soluzioni, una accanto all’altra, una sopra l’altra, fino a comporre qualcosa che nessuna mente singola avrebbe potuto disegnare. Il ruolo di chi guida diventa custodire la cornice, non riempirla. Tenere fermo il perché, lasciare aperto il come.

Sembra astratto e invece è molto operativo. Vuol dire che il leader passa la maggior parte del tempo a fare due cose: a formulare e riformulare la domanda finché diventa abbastanza precisa da orientare l’azione senza essere così stretta da chiudere lo spazio creativo, e a costruire le condizioni in cui le persone si sentono sicure abbastanza per portare il proprio punto unico al tavolo senza paura. La seconda cosa è la più difficile, perché va contro decenni di abitudini gerarchiche.

Onlyness e disagio: il segnale che qualcosa sta davvero cambiando

Merchant parla del disagio come componente strutturale del processo. Non lo vede come effetto collaterale da minimizzare, lo vede come segnale che si sta andando nella direzione giusta. Se durante un processo di cambiamento nessuno sta scomodo, allora con buona probabilità non sta cambiando niente di vero. Sta cambiando solo la superficie, magari i diagrammi, magari le nomenclature, magari i punteggi negli engagement survey. Ma sotto, le vecchie posizioni di potere stanno tenendo botta.

Il disagio vero arriva quando chi era abituato a decidere deve imparare ad ascoltare prima di parlare, quando chi era abituato a eseguire deve imparare a proporre, quando chi era abituato a sapere deve riconoscere apertamente che non sa. Sono tre disagi simmetrici, distribuiti nei tre livelli classici dell’organizzazione, e nessuno dei tre è gratis. Merchant non promette una scorciatoia. Dice che il leader serio è quello che lo accetta e ci convive, anziché cercare di anestetizzarlo con metodologie sempre più sofisticate.

Leader e onlyness: la nuova base dell’autorità

Nel mio libro La mente adattiva avevo cercato di descrivere come la capacità di adattamento individuale e organizzativo stesse diventando la competenza chiave del decennio. Adesso vedo che quella tesi ha bisogno di un’integrazione. L’AI non aumenta solo l’urgenza dell’adattamento, ne cambia anche la natura. Perché l’AI non è uno strumento che aspetta l’istruzione, è un agente che propone. Lavora con te, ti porge alternative, ti contesta assunzioni. Se sai usarla, è come avere accanto un collega che ha letto tutto ed è disposto a discutere all’infinito.

In quel quadro, l’organizzazione gerarchica vecchio stampo diventa un collo di bottiglia evidente. Se ogni nodo dell’organizzazione ha accesso a un partner di ragionamento di livello globale, il freno smette di essere informativo e diventa autorizzativo: non manca più la conoscenza, manca il permesso di usarla. La burocrazia interna che doveva proteggere dalla cattiva decisione adesso protegge dalla decisione e basta. E intanto i competitor più piccoli, più piatti, più disposti a co-creare, si muovono prima.

Cosa succede a chi guida quando questo si avvera? Succede che il modello mentale del leader come ultimo decisore informato non regge più. L’AI sa più cose di te, su quasi tutto. I tuoi collaboratori, ben armati di AI, sanno più cose di te sui loro ambiti specifici. La tua autorità non può poggiare sul “sapere di più”, perché è semplicemente falso. Deve poggiare su qualcos’altro: sulla qualità delle domande che fai, sulla precisione con cui custodisci la direzione, sulla capacità di tenere viva la coesione del gruppo quando tutti sanno troppe cose e nessuno sa quella decisiva.

Come si forma il prossimo livello di leadership

Se la co-creazione è davvero il nuovo paradigma e l’AI lo accelera, allora va riaperta la questione su come si forma il prossimo livello di leader. Le vecchie palestre, le carriere lineari, gli step da middle a top management, presupponevano un mondo in cui si saliva accumulando sapere e contatti. Adesso il sapere è distribuito e i contatti li media spesso un algoritmo. Quello che resta scarso, e che diventa quindi il vero asset, è la capacità di stare nel disagio della non-conoscenza, di formulare domande che muovono persone e organizzazioni, di tenere insieme talenti diversi intorno a un perché che regge.

Tre cose che non si imparano leggendo, si imparano facendo, in mezzo agli altri, fallendo davanti a loro qualche volta. Mi piacerebbe vedere più aziende che progettano percorsi di leadership su queste tre dimensioni invece che sulla classica triade conoscenze-competenze-soft skill. Sarebbe già un primo passo verso il post-change-management che Merchant prefigura. Per ora, da imprenditore che ha attraversato cambiamenti organizzativi di vari ordini di grandezza, dico che il problema più sottile sta nel cambiare l’idea che abbiamo del leader, prima ancora delle regole. E quella, le regole, non basta a smuoverla.

Se vuoi confrontarti su come riprogettare ruoli di leadership in un contesto in cui l’AI ridistribuisce la conoscenza nei nodi, c’è la pagina Advisory con i formati di collaborazione che propongo a CEO e leadership team.

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L’AI non è quello che pensi – 50 domande frequenti e risposte serie ma semplici sull’Intelligenza Artificiale

Sarà che quando si pubblica qualcosa, si è felici, ma oggi lo sono un po’ di più. Oggi ho (auto) pubblicato un nuovo lavoro, una piccola novità che, in un certo senso, è il risultato di anni di dialoghi, discussioni (accese) e scambi di opinioni su un tema che continua ad affascinarmi e sfidarmi: l’intelligenza artificiale. Sono contento di annunciare la pubblicazione del mio ultimo e-book su Amazon, “L’AI non è quello che pensi – 50 domande frequenti e risposte serie ma semplici sull’Intelligenza Artificiale” – una raccolta strutturata in 50 domande frequenti e provocatorie che tentano di rispondere ai dubbi, alle curiosità e agli equivoci che ruotano intorno all’AI.

Come nasce questo libro?

La genesi del libro è un mix di casualità e intenzione: da anni, durante eventi, lezioni, conversazioni e persino cene con amici, ho accumulato domande – alcune tecniche, altre curiose, e altre ancora del tutto inaspettate. In meno di sette giorni, dopo uno spunto di amici discutendo per l’ennesima volta di questi temi, e grazie anche al supporto di strumenti di AI come ChatGPT, Perplexity, Claude e DALL-E, ho raccolto e organizzato tutte le risposte in un formato accessibile. Mi sono reso conto che la struttura a domande e risposte è perfetta per chi cerca di orientarsi nel mondo dell’AI senza voler (o dover) diventare un esperto.

A chi è rivolto?

Il libro è pensato per chiunque: dal curioso che vuole saperne di più, allo scettico convinto che l’AI sia solo un’altra moda passeggera, fino a chi, già nel settore, cerca uno sguardo nuovo, senza tecnicismi eccessivi ma con un approccio puntuale. Non troverete un manuale tecnico, ma una guida che invita a riflettere, a sfatare miti e a scoprire aspetti meno noti dell’AI.

Macro temi trattati

Il cuore del libro esplora temi attuali e spesso controversi:

  • Definizioni e Fondamenti: Cosa intendiamo per AI? Qual è il rapporto tra AI, machine learning e deep learning?
  • Miti e Percezioni Sbagliate: L’AI è davvero una minaccia per l’umanità o uno strumento di supporto?
  • Impatto sul Lavoro e sulle Professioni: Come cambierà il mercato del lavoro con l’avanzare dell’AI?
  • Etica, Privacy e Sicurezza: Come gestire il lato etico di un’intelligenza artificiale in continua evoluzione?
  • Creatività e Pensiero Critico: L’AI potrà mai essere creativa o comprenderà mai le emozioni umane?
  • Fantascienza e Futuro: Un gemello digitale potrebbe interagire per noi in futuro? E cosa significherebbe questo per il ricordo e il legame con chi non c’è più?

Un lancio speciale

Per i prossimi giorni, il libro sarà scaricabile gratuitamente su Amazon, e successivamente sarà disponibile a 4,99 euro. Sto anche valutando la possibilità di una versione cartacea per chi, come me, preferisce ancora avere qualcosa di fisico da sfogliare.

Un ringraziamento speciale

Non posso concludere senza ringraziare chi ha reso questo progetto possibile. Alla mia famiglia, che ha sempre pazientemente sopportato le mie discussioni infinite sull’AI, agli amici con cui ho condiviso idee e battute (Roberto, Andrea, Angelo, Stefano, Fabrizio, Alessandro), e a tutti coloro che continuano a farmi domande e stimolare il confronto. Un ringraziamento va anche agli scettici e a tutti i curiosi, perché senza di voi queste 50 domande non avrebbero mai trovato una risposta.

Spero che questo libro possa offrirvi qualche spunto nuovo e, chissà, magari anche ispirarvi a fare nuove domande. Buona lettura! Qui per prenderlo in eBook