AITS Archives - Fabio Lalli

3 Ottobre 2025Blog

La Mente Adattiva. Pensare insieme alle macchine

Negli ultimi mesi sono usciti due miei lavori molto diversi tra loro, ma entrambi figli dello stesso periodo di immersione: letture, analisi, sperimentazioni, progettualità personali e professionali.

Questo secondo, La mente adattiva – Pensare insieme alle macchine (Egea), nasce invece da una sperimentazione sul campo, fatta in solitaria, con un obiettivo chiaro: potenziare il mio modo di analizzare, discutere e soprattutto mettere in discussione anche me stesso.

Come nasce l’idea

Anni fa ho iniziato a usare le tecniche di Edward de Bono: i Sei Cappelli, il pensiero laterale, il valore del pensiero parallelo. Sono stati strumenti fondamentali, che mi hanno insegnato a guardare le cose da angolazioni differenti.

Ma a un certo punto è diventato evidente che quell’approccio, per quanto brillante, fosse ormai datato rispetto alla complessità e alla velocità del contesto attuale.

E allora sì, l’ho fatto: ho messo in discussione il modello di de Bono. Non per demolirlo, ma per evolverlo con tutto il rispetto che porta chi lo ha usato e apprezzato. Ho provato a guardarlo da un’altra angolazione, a mia volta, e a costruirci sopra.

La tesi centrale

Da questo percorso è nato l’Adaptive Intelligence Thinking System (AITS): un modello che trasforma i cappelli in otto agenti cognitivi. Agenti capaci di pensare insieme in modo strutturato, di mettere in discussione, integrare e potenziare il pensiero.

E da qui nasce proprio il focus sul “pensare insieme alle macchine”.

Non per sostituire l’intelligenza umana, non è questo l’obiettivo, anzi, ma per ampliarla. E nemmeno per semplificare la complessità: l’idea è affrontarla con metodo, con un approccio nuovo.

La struttura del libro

La mente adattiva si articola in un percorso chiaro e progressivo:

Introduzione alla complessità contemporanea: perché i vecchi schemi non bastano più.
Dal pensiero strutturato alla mente adattiva: evoluzione storica e salto concettuale.
Gli otto agenti cognitivi: Analitico, Emotivo-Intuitivo, Critico-Validatore, Ottimizzatore, Creativo-Generativo, Etico-Governance, Predittivo-Strategico, Meta-Orchestratore.
Le modalità operative: sequenziale, parallela, emergente, ibrida uomo-AI.
Applicazioni pratiche: come usare il modello in azienda, nell’innovazione, nella formazione, nel crisis management.
Il Manifesto etico: dieci principi per un’intelligenza aumentata responsabile.

Come usarlo

Per il singolo: come manuale per allenare nuove prospettive e migliorare la qualità delle decisioni.
Per i team: come strumento pratico per organizzare riunioni più produttive, inclusive e orientate a risultati concreti.
Per le organizzazioni: come framework per integrare etica, dati, creatività e AI nei processi decisionali complessi.
Per la formazione: come metodo didattico per sviluppare pensiero critico, creativo ed etico nelle nuove generazioni.

Un modello operativo e una proposta culturale

La mente adattiva è al tempo stesso un framework operativo, che sto continuando ad evolvere, e una proposta culturale.

È dedicato a chi guida team, progetti e trasformazioni, a chi insegna e impara, a chi si chiede come continuare a pensare nell’era dell’AI.

Come sta evolvendo

Il libro è solo il punto di partenza. AITS sta già evolvendo in tre direzioni:

Metodologica: checklist, canvas e metriche per applicarlo in contesti diversi.
Organizzativa: linee guida per integrare il Manifesto Etico e pratiche Human-in-the-loop nei processi decisionali.
Tecnologica: il prossimo passo è il rilascio di una piattaforma digitale che implementa concretamente il modello AITS e ne facilita l’adozione. Coming soon.

Perché è importante adesso

Perché la quantità di informazioni cresce più velocemente della nostra capacità di gestirle.
Perché l’AI è ovunque, ma spesso viene usata senza metodo e senza responsabilità.
Perché serve un approccio che unisca efficienza, creatività e valori.
Perché il futuro delle organizzazioni dipenderà da chi saprà pensare meglio, più velocemente e con maggiore consapevolezza.

La mente adattiva, pensare insieme alle macchine è un invito a rimettere in discussione i nostri modelli di pensiero e a sperimentarne di nuovi. Non un manuale tecnico, ma una bussola per navigare la complessità.

Il futuro del pensiero è collaborativo: umani e macchine che ragionano insieme, in modo etico, intelligente e adattivo.

Potete acquistarlo in ebook su EgeaEditore https://lnkd.in/dCmsvxkD
E anche su Amazon https://amzn.to/3VOHKMq

29 Giugno 2025AI & GENAI, PROGETTI E IDEE

Adaptive Intelligence Thinking System (AITS): un nuovo paradigma per il decision-making nell’era dell’intelligenza ibrida

Viviamo in un momento storico in cui il pensiero umano non può più prescindere dalla collaborazione con l’intelligenza artificiale. Dal lavoro di sperimentazione su diversi progetti e clienti ho dato vita all’Adaptive Intelligence Thinking System (AITS), un modello che rappresenta la naturale evoluzione del celebre metodo dei “Six Thinking Hats” di Edward de Bono, aggiornato e potenziato per affrontare la complessità del mondo contemporaneo.

Come nasce il modello AITS

Il modello AITS nasce dalla mia personale esperienza ultraventennale nel settore digitale e innovativo, dalla pratica continua nel supportare aziende e startup, e dall’osservazione diretta di come i metodi tradizionali, anche i più robusti come quello di de Bono, stiano mostrando limiti di fronte alle sfide del nostro tempo: accelerazione tecnologica, sovraccarico informativo, e decisioni sempre più interconnesse e multidimensionali.

AITS è stato progettato partendo dalla struttura concettuale dei “Six Thinking Hats” e integrandovi il potere dell’intelligenza artificiale per rendere il processo decisionale più adattivo, dinamico e sistemico.

A cosa serve AITS

Il sistema AITS non serve solo a prendere decisioni migliori, ma a sviluppare una cultura del pensiero critico e strategico. È utile in contesti aziendali complessi, nella gestione della trasformazione digitale, nell’innovazione di prodotto, nel crisis management, e in tutti gli ambiti in cui è necessaria una visione sistemica e inclusiva.

Con AITS, organizzazioni e professionisti possono affrontare decisioni strategiche con una modalità più robusta, chiara e inclusiva, ottenendo risultati più efficaci e sostenibili.

Il significato di Adaptive Intelligence Thinking System

Adaptive: indica la capacità del sistema di adattarsi dinamicamente al contesto, alle informazioni emergenti e al feedback continuo.
Intelligence: rappresenta l’integrazione dell’intelligenza umana con quella artificiale, creando un ecosistema cognitivo ibrido.
Thinking System: è un sistema strutturato di pensiero, basato su agenti cognitivi specifici che operano in sinergia, ciascuno con una funzione dedicata.

I pillar del modello AITS

Il modello poggia su tre pilastri fondamentali:

Intelligenza Ibrida: l’interazione tra umani e AI è strutturata in modo che entrambi apportino il massimo valore possibile, combinando intuito e creatività umana con potenza analitica e predittiva della tecnologia.
Adattività dinamica: la struttura di AITS permette la massima flessibilità, adattandosi in tempo reale ai feedback e ai cambiamenti, con modalità operative sequenziali, parallele o emergenti secondo la necessità.
Etica integrata: l’approccio etico non è opzionale, ma strutturale: ogni decisione viene valutata sotto il profilo etico e della responsabilità, evitando rischi reputazionali e morali.

La value proposition di AITS

AITS offre un vantaggio competitivo significativo in un contesto dominato dalla complessità e dalla velocità decisionale:

Decisioni più robuste e veloci: grazie all’uso di intelligenza artificiale e al metodo parallelo-distribuito, si ottengono decisioni più rapide e basate su un numero maggiore di dati e scenari possibili.
Trasparenza e accountability: ogni fase decisionale è tracciata, auditabile e spiegabile, garantendo trasparenza interna ed esterna.
Cultura del pensiero potenziata: il metodo stimola una cultura organizzativa orientata all’apprendimento continuo, all’innovazione e alla responsabilità etica.

Come si usa, i nuovi cappelli e ambiti di applicazione già testati

AITS si utilizza attivando, in modo strutturato e flessibile, i suoi otto agenti cognitivi, che sostituiscono e ampliano i tradizionali cappelli di de Bono: Analitico, Emotivo-Intuitivo, Critico-Validatore, Ottimizzatore, Creativo-Generativo, Etico-Governance, Predittivo-Strategico e Meta-Orchestratore. Ciascun agente può essere umano, artificiale o ibrido, a seconda delle esigenze e del contesto.

Ho già applicato con successo AITS in diversi contesti: dalla pianificazione strategica aziendale alla gestione della trasformazione digitale in grandi organizzazioni, dall’innovazione di prodotto in aziende tech al crisis management in situazioni di emergenza. I risultati ottenuti confermano che l’AITS non è solo teoricamente robusto, ma anche altamente efficace nella pratica reale. Ne sto proseguendo studio e implementazione e nei prossimi giorni ne rilascerò ulteriori contenuti.

A chi serve il modello AITS

AITS è pensato per:

Manager e decision-maker: che devono guidare organizzazioni attraverso scenari complessi e dinamici, gestendo innovazione e trasformazioni profonde.
Professionisti e consulenti: che operano in settori dove la velocità e la qualità delle decisioni sono cruciali (innovazione, finanza, tech, salute, policy).
Formatori ed educatori: per insegnare metodi decisionali avanzati e sviluppare competenze di pensiero critico, etico e strategico nelle nuove generazioni.
Startupper e innovatori: per validare idee e strategie di business in modo strutturato, integrando intelligenza artificiale e analisi dei dati fin dall’inizio.

Questo modello rappresenta a mio avviso un nuovo paradigma nel decision-making: non soltanto un’evoluzione di un metodo esistente, ma come nuova modalità di interazione uomo macchina nei processi di bransttorming, creativi e progettuali.

Adaptive Intelligence Thinking System è un metodo originale e innovativo, sviluppato da Fabio Lalli, frutto della mia esperienza e ricerca personale e professionale come evoluzione del modello Six Things Hat di Edward De Bono. Il contenuto e la struttura sono protetti da copyright e proprietà intellettuale.

28 Giugno 202528 Giugno 2025PENSIERI SPARSI

AI-Enhanced Thinking Hats: un framework evolutivo per l’era degli agenti intelligenti

Quando Edward de Bono introdusse il modello dei “Six Thinking Hats” negli anni ’80, fornì al mondo un modo brillante per organizzare e semplificare il pensiero collettivo. Era una proposta rivoluzionaria per l’epoca: incanalare l’energia mentale in sei direzioni distinte, ciascuna rappresentata da un cappello colorato, per aiutare gruppi e individui a pensare meglio, più chiaramente, più efficacemente. Per anni ne sono stato un gran fautore.

Eppure, adesso, siamo chiamati a fare un passo ulteriore sul modello. Non perché quel modello sia sbagliato, ma perché il mondo è cambiato e sta cambiando, soprattutto in un contesto dove il pensiero è plasmato e si confronta con strumenti di AI.

E sta cambiando in profondità, nei ritmi, nelle interconnessioni, negli strumenti e soprattutto nei problemi che affrontiamo. E con esso, cambia anche il nostro modo di pensare. O, per meglio dire, dovremmo cambiare il nostro modo di pensare per essere all’altezza delle sfide contemporanee.

Le crepe nell’eleganza di un modello iconico

C’è qualcosa di estremamente rassicurante nella struttura dei sei cappelli. Una sequenza, una logica, una disciplina. Ma questa stessa struttura, così chiara e ben definita, rischia di diventare una gabbia quando si prova ad applicarla ai contesti ipercomplessi di oggi. Le emozioni influenzano l’analisi, la creatività nasce nel mezzo di una riflessione critica, e le intuizioni arrivano mentre si valutano i dati. I compartimenti stagni non reggono di fronte alla fluidità del pensiero contemporaneo.

Il modello di de Bono è figlio di un tempo in cui le riunioni erano lineari, le informazioni stabili, le decisioni locali. Ma oggi i dati cambiano in tempo reale, le decisioni hanno impatti globali, i problemi sono sistemici. E tutto questo accade in una danza continua tra esseri umani e macchine intelligenti.

L’integrazione uomo-macchina

La presenza dell’intelligenza artificiale nei processi decisionali non è più un orizzonte teorico. È già qui, operativa, distribuita, silenziosa. Assistenti generativi, analisi predittive, sistemi autonomi: ci aiutano, ci sfidano, ci costringono a rivedere le nostre categorie mentali. Pensare con l’AI non è come pensare da soli. Non è nemmeno come pensare con altre persone. È un nuovo ecosistema cognitivo, che richiede nuove forme, nuovi ruoli, nuove regole.

Un esempio di questa trasformazione è l’esperimento Entourage AI, condotto da Allie K. Miller e Reid Hoffman. Una vera e propria “orchestra di GPT“, dove più intelligenze artificiali collaborano per generare idee, riflessioni, decisioni. Nessun cappello. Nessuna sequenza. Solo sinfonia.

Adaptive Intelligence Thinking System

In questo contesto, e dopo aver visto tempo fa l’esperimento del coordinamento di più AI, e aver testato sul campo metodologie diverse di prompting, brainstorming con AI, ho buttato giù questo concetto dell’AITS – Adaptive Intelligence Thinking System. Non un semplice aggiornamento tecnologico del modello di de Bono, ma una sua evoluzione concettuale. Una riconcettualizzazione radicale di cosa significhi pensare in modo strutturato nell’era dell’AI.

AITS non si limita a “indossare” nuovi cappelli. Introduce un’idea diversa: quella di agenti cognitivi che lavorano insieme. Otto, per la precisione. Alcuni evolvono i cappelli originali di De Bono. Altri li superano, giustamente, incorporando dimensioni nuove, indispensabili oggi: etica, predizione, orchestrazione, creatività potenziata.

Gli otto agenti: dalla linearità alla sinergia cognitiva

C’è l’Agente Analitico, che raccoglie e analizza i dati come faceva il Cappello Bianco, ma lo fa con l’aiuto del machine learning, dell’addestramento e dell’utilizzo dei dati e della conoscenza a disposizione del contesto, identificando pattern nascosti e validando l’accuratezza delle fonti.
C’è l’Agente Emotivo-Intuitivo, che evolve il tradizionale ruolo di raccogliere emozioni umane. Oggi può già analizzare su larga scala i segnali emotivi presenti nei contenuti digitali, rilevare pattern comportamentali nei team e, in alcuni contesti, integrare segnali biometrici provenienti da dispositivi wearable o analizzare video comportamenti. Sebbene la visione di un quadro emozionale unificato sia ancora in fase evolutiva, questo agente rappresenta un primo passo concreto verso una comprensione più profonda e data-driven dello stato emotivo esterno, del contesto e collettivo. La sua funzione principale, oggi, è quella di amplificare l’intuizione umana con segnali oggettivi, aiutando i decision-maker a cogliere cambiamenti sottili nel clima emotivo di un’organizzazione o di un ecosistema sociale.
C’è l’Agente Critico-Validatore, un raffinato simulatore di scenari negativi, che valuta rischi e punti deboli con una logica predittiva e non solo precauzionale.
C’è l’Agente Ottimizzatore, che trasforma l’ottimismo del Cappello Giallo in una funzione di calcolo che esplora alternative e trova configurazioni vantaggiose tra vincoli e obiettivi.
Ma poi ci sono gli agenti nuovi. Quelli che non potevano esistere senza l’AI.
L’Agente Creativo-Generativo, che combina intuizione umana e generazione automatica per esplorare mondi alternativi, concetti inediti, linguaggi nuovi.
L’Agente Etico-Governance, che vigila sull’impatto delle decisioni. Non solo legale. Ma sociale, ambientale, culturale. Con la capacità di applicare framework etici e simulare reazioni future.
L’Agente Predittivo-Strategico, che guarda avanti, esplora scenari, identifica trend deboli, predispone strategie resilienti.
E infine, il vero direttore d’orchestra: l’Agente Meta-Orchestratore. Non è un supervisore, è un sistema di orchestrazione intelligente. Coordina gli altri agenti, riconfigura i processi, apprende, migliora, ottimizza.

Pensare, oggi, richiede flessibilità

Il cuore di AITS non è la sequenza, ma la configurazione dinamica. Il sistema può operare in modalità classica, se serve. Ma può anche attivare agenti in parallelo, cambiare strategia in corsa, lavorare con contributi asincroni tra esseri umani e intelligenze artificiali. È un sistema vivo, adattivo, che apprende dall’esperienza e calibra le sue modalità operative in tempo reale:

Sequenziale Classica: mantenendo la compatibilità con il modello tradizionale per situazioni che richiedono un approccio strutturato e lineare.
Parallela Distribuita: permettendo a più agenti di operare simultaneamente su aspetti diversi del problema, con sincronizzazione gestita dall’Agente Meta-Orchestratore.
Adattiva Emergente: dove la configurazione degli agenti evolve dinamicamente basandosi sui risultati intermedi e sui feedback del sistema.
Ibrida Uomo-AI: integrando seamlessly contributi umani e AI, con handoff intelligenti tra modalità cognitive diverse.

Non più solo struttura, ma apprendimento

AITS è pensato per imparare. Gli agenti comunicano tra loro, condividono pattern, aggiustano parametri, chiedono aiuto a supervisori umani quando serve. Ogni processo decisionale diventa occasione di miglioramento del sistema. Ogni risultato è un feedback. Ogni errore, un’opportunità di evoluzione:

Feedback Loop Interno: ogni agente monitora la qualità dei propri output e si adatta basandosi sui risultati ottenuti.
Cross-Agent Learning: gli agenti condividono insights e pattern identificati, creando un apprendimento collettivo che migliora l’intero sistema.
Human-in-the-Loop Validation: punti di controllo umano strategicamente posizionati per validare direzioni critiche e mantenere l’allineamento con obiettivi e valori umani.
Continuous Calibration: aggiustamento automatico dei parametri operativi basato su metriche di performance e feedback degli utenti.

Negli ambiti dove sto approfondendo e implementando i primi modelli, questo approccio consente di affrontare decisioni strategiche con una profondità di analisi e una qualità veloce ed efficace. Nell’innovazione prodotto, quello che sto vedendo è che riesce a velocizzare e potenziare ogni fase: dall’ideazione alla validazione.

Non c’è dubbio che approcci di questo tipo, in un loop Human-AI-AI, si possano vedere amplificazioni e potenzialità delle capacità cognitive. Ma non è magia. Richiede infrastrutture, competenze, attenzione e pazienza nella fase di addestramento e implementazioni. E può, inoltre, introdurre rischi: dipendenza dall’AI, bias nei dati, problemi di privacy. Serve consapevolezza, etica, progettualità.

AITS non vuole esseer un altro strumento. È un approccio al modo di pensare. Non sostituisce l’uomo. Lo potenzia, lo accompagna, lo costringe a fare un salto. Dai cappelli ai sistemi. Dalla linearità alla complessità. Dalla razionalità alla sinergia cognitiva. Il concetto di pensare sta cambiando a mio avviso. E forse, la direzione è esattamente quella di esseri umani e intelligenze artificiali, in un unico ecosistema di intelligenza aumentata.