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Grafico qualitativo: la delega all'AI misurata su 53.000 skill del marketplace di Manus cresce al centro della scala salariale e al livello di laurea triennale, poi scende ai due estremi, contrariamente alla curva prevista dai framework pre-AI.
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Chi delega all’AI il proprio lavoro

Il 24 agosto è comparso su arXiv il primo tentativo serio di misurare la delega di lavoro all’AI dal lato di chi la compie: 53.000 specifiche di skill prese dal marketplace di Manus, incrociate con circa 18.000 descrizioni di mansione dell’O*NET americano, per ricavarne quella che gli autori chiamano esposizione delegata. La domanda che si sono posti è diversa da quella su cui abbiamo costruito due anni di grafici, perché invece di stimare quanto una professione potrebbe essere svolta da un modello hanno contato quanti gesti chi quel mestiere lo fa davvero abbia già scritto dentro una routine automatica, e lasciato andare.

Sembra una sfumatura, e sposta quasi per intero l’elenco di chi dovrebbe preoccuparsi.

L’esposizione delegata come misura

Le mappe dell’esposizione all’AI che circolano dal 2023 misurano una capacità teorica, e lo fanno con un metodo ragionevole: si prende la descrizione di un compito, si valuta se un modello saprebbe eseguirlo, si aggrega per professione. Il risultato è una fotografia di quello che potrebbe accadere, costruita da chi guarda il lavoro da fuori.

Il marketplace di Manus è un’altra cosa. È un posto dove le persone pubblicano le configurazioni che hanno costruito per farsi fare il lavoro, e ogni skill caricata è un pezzo di mestiere che qualcuno ha ritenuto abbastanza stabile da poterlo descrivere una volta sola e riusarlo. Chi la carica non sta rispondendo a un questionario, sta risolvendo un problema che ha. Gli autori hanno preso quelle configurazioni, le hanno rappresentate in uno spazio semantico, e hanno misurato quanto le mansioni di ciascuna professione somiglino alle routine che i praticanti si sono già costruiti.

Quello che ne esce assomiglia molto più a un registro di quello che è già successo che a una previsione su quello che accadrà.

Dal potenziale al gesto registrato

Il primo risultato che gli autori mettono in fila è che le professioni dove la delega si concentra sono nettamente diverse da quelle che i framework pre-AI indicavano come più a rischio. Il secondo è che l’indice della delega segue più da vicino quello che l’AI saprebbe fare rispetto a quello che i lavoratori ne fanno oggi, il che vuol dire che c’è uno spazio aperto tra il possibile e l’adottato, e che quello spazio non si chiude da solo.

Il terzo è quello che mi ha tenuto sveglio. La delega sale verso il centro della distribuzione salariale e al livello di laurea triennale, poi scende ai due estremi. Scende in basso, dove il lavoro è manuale o troppo variabile per essere specificato in anticipo, e questo era prevedibile. Scende anche in alto, dove ci sono le professioni che tutti indicavano come le prime a essere riscritte, e questo non lo era.

La disponibilità tecnica, scrivono gli autori, spiega gran parte della variazione ma non il deficit tra le occupazioni più istruite. Qualcosa lì trattiene.

Dove la delega si ferma

Gli autori lasciano due ipotesi aperte, senza sceglierne una: lavoro che resiste alla specificazione anticipata, oppure discrezionalità professionale sul ritmo con cui il proprio mestiere viene codificato.

La prima è un limite tecnico, e i limiti tecnici hanno la brutta abitudine di cadere. Se un avvocato senior non delega perché la sua parte di lavoro non si lascia scrivere in una specifica, allora è questione di tempo, di finestre di contesto più lunghe, di modelli che tollerano meglio l’ambiguità di un incarico mal posto. La seconda ipotesi descrive invece una posizione, presa e tenuta, e implica che ci sia una categoria di persone che ha capito che scrivere il proprio criterio dentro una configurazione riusabile equivale a consegnarlo, e che ha deciso quanto e quando.

In Pelle Digitale avevo provato a descrivere la superficie di contatto tra noi e le macchine come il punto in cui si decide cosa passa e cosa resta, e mi rendo conto adesso che l’avevo pensata come una scelta individuale e istantanea, mentre qui la vedo funzionare come una scelta di categoria, lenta, forse nemmeno del tutto consapevole.

Il criterio che si scrive una volta sola

A luglio avevo scritto che il gemello cognitivo lo addestri tu, e l’argomento era che correggendo il modello gli trasferisci il criterio che ci hai messo quindici anni a costruire, mentre lui lo esporta a chiunque e tu intanto ti disalleni. Quel pezzo l’avevo scritto sulla correzione, che è un gesto quotidiano e distratto. La skill caricata su un marketplace è la stessa cosa fatta con intenzione, messa per iscritto, versionata, e resa disponibile a un numero indefinito di persone che non hanno fatto il percorso per arrivarci.

Chi delega in questo modo sta facendo la cosa più razionale del mondo dal punto di vista della propria produttività questa settimana. Sta anche pubblicando la parte trasferibile del proprio mestiere, gratis, in un posto dove viene indicizzata.

Le 53.000 skill che i ricercatori hanno analizzato sono, viste da questa angolazione, il più grande esercizio collettivo di documentazione del lavoro qualificato mai fatto, e nessuno lo sta chiamando così.

Chi si sottrae, e per quanto

Resta la domanda su cosa fare di questa informazione, e non ho una risposta pulita.

Da un lato la riluttanza delle professioni più istruite è difendibile e la capisco: c’è un valore reale nel non rendere esplicito tutto quello che sai, e chi consiglia le aziende su questi temi lo tocca con mano ogni volta che un cliente chiede il documento invece della conversazione. Dall’altro lato la stessa riluttanza somiglia molto a quella delle categorie che negli anni Novanta si sono difese dal digitale non digitalizzandosi, e sappiamo tutti come è finita quella storia.

Su questo avevo già toccato il tema della riconfigurazione delle competenze partendo dalla scuola, e mi accorgo che avevo trattato la questione come un problema di formazione delle nuove generazioni, quando questi dati la spostano su chi il mestiere ce l’ha già.

C’è una terza possibilità che il paper non nomina e che a me sembra la più probabile, ed è che le professioni in alto non stiano scegliendo affatto, ma semplicemente non abbiano ancora incontrato lo strumento nella forma in cui lo userebbero, perché i marketplace di skill sono costruiti da sviluppatori per sviluppatori e un notaio o un primario non ci passa. Se è così, il dato che oggi leggiamo come discrezionalità professionale è solo un ritardo di distribuzione, e la delega si riempirà dall’alto nei prossimi diciotto mesi.

Gli autori chiudono dicendo che distinguere tra le due ipotesi richiederà misurazioni ripetute nel tempo. Hanno ragione, e vale la pena rifare questo conto tra sei mesi, perché sarà la prima volta che potremo osservare una categoria professionale decidere in diretta quanto di sé mettere per iscritto.

Il paper è Who Delegates to AI? Evidence from 53,000 Agent Configurations, pubblicato su arXiv il 24 agosto 2026.

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Il gemello cognitivo lo addestri tu

Alla terza volta esce giusta. L’hai corretto due volte, gli hai detto che quel cliente vuole una cosa e non un’altra, che in quel contesto non si apre mai dal prezzo, che una proposta senza un certo paragrafo non regge. Al terzo tentativo la risposta è esattamente quella che avresti scritto tu, e ti senti efficiente. In quell’istante qualcosa è passato da te al modello, e non era la risposta.

Quello che è passato è la correzione, il motivo per cui hai scartato le prime due, il gusto con cui hai riconosciuto quella buona, la riga che con un cliente non superi. Ci hai messo quindici anni a costruirla, l’hai consegnata in tre scambi.

Il mestiere passa nella correzione

Il modello non impara dalla tua risposta giusta, impara dai tuoi no. La distanza tra quello che ha prodotto e quello che gli hai fatto riscrivere è il segnale più prezioso che gli puoi dare, perché è lì che vive il giudizio, e il giudizio è la parte di te che non trovi scritta da nessuna parte, quella che negli anni ha smesso di essere una regola ed è diventata un istinto.

Sui gemelli digitali ho scritto altrove, pensando ad avatar e identità sintetiche. Questo gemello è più intimo: riproduce un criterio. Chiamiamolo gemello cognitivo. Il modello pubblico ne costruisce uno del tuo modo di decidere a partire dall’attrito, dalle volte in cui gli dici che ha sbagliato e soprattutto perché. A pesare è la sequenza di scelte che ti ha portato a quel documento e non a un altro, la cosa che ti chiede di rendere esplicita a ogni passaggio. I documenti in sé li ha già visti a milioni.

Un clone che non dimentica niente

Un collaboratore giovane impara guardandoti, poi dimentica qualcosa, è uno solo, e in qualche modo ti deve qualcosa: lo stipendio, la riconoscenza, gli anni che gli stai regalando. Il modello non dimentica niente e si copia all’infinito, senza doverti nulla. Nel momento in cui la tua correzione risolve un problema che hanno in milioni, in milioni ricevono il tuo modo di farlo senza sapere che è tuo, e senza che a te torni indietro niente. Un tempo il tuo modo di trattare quel cliente valeva perché lo avevi solo tu, e chi lo voleva veniva da te. Adesso lo stesso modo, una volta entrato nel modello, esce dal rubinetto per chiunque digiti la domanda giusta, allo stesso prezzo dell’abbonamento.

La reciprocità che regge l’apprendistato umano qui salta. È il punto dove di solito il ragionamento si ferma, con un senso di furto e un’aria da resa.

Mentre lo istruisci, ti disalleni

C’è una metà che quasi nessuno dice. Lo stesso gesto che manda fuori il tuo metodo lo consuma dentro. Smetti di scrivere la proposta e correggi quella che ha scritto lui, smetti di tenere in mano il criterio e ti riduci a sorvegliarlo, e ogni volta che deleghi la parte difficile perché tanto poi la sistemi, quella parte in te si assottiglia di un grado.

Tra cinque anni la macchina ha il tuo modo di fare e tu hai perso il tono muscolare per rifarlo senza. Il gemello cognitivo si affina mentre l’originale si spegne. Non è un furto, è un’atrofia. Di questo assottigliamento, del debito cognitivo che si accumula un riassunto accettato alla volta, ho scritto pensando alla metacognizione, all’esercizio di guardare come si pensa proprio mentre si usa il modello. Il segnale è facile da riconoscere: quando ti accorgi che davanti a un foglio bianco, con il modello chiuso, non partiresti più con la sicurezza che avevi due anni fa.

Trattenere tutto è una prigione

La risposta istintiva a tutto questo è nascondere. Tenersi il metodo, non darlo in pasto, lavorare a fari spenti. Strada chiusa, per due motivi. Il primo è che il modello rende peggio esattamente dove ti serve di più, quindi o affami lo strumento o nutri il gemello, e nel mezzo non c’è granché da abitare. Il secondo è più scomodo: l’accumulo come difesa è a sua volta una trappola, i quindici anni di sapere implicito che ti proteggono sono anche quindici anni che non riesci a scalare, a trasferire, a lasciare andare senza sentirti scoperto. È la ragione per cui certi professionisti bravissimi restano piccoli a vita: tutto passa dalle loro mani perché il valore è nelle loro mani, e le mani sono due.

Custodire tutto quello che sai è una prigione con una bella vista. Che prendano è dato, avviene comunque. Quello su cui hai voce sono le condizioni in cui avviene la presa.

La domanda è dove gira il calcolo

Quelle condizioni si giocano su una parola che suona burocratica e invece è molto concreta: giurisdizione. La domanda utile riguarda dove avviene il calcolo, con quali termini, e se quei termini puoi revocarli. Il contenuto che riveli pesa meno del luogo in cui lo riveli.

Sull’accesso ai modelli di frontiera l’ho già chiamato permesso più che proprietà, guardando a un governo capace di spegnere un modello dall’oggi al domani. La stessa logica vale un piano più in basso, sul tuo mestiere. Un’impresa cognitiva che gira sull’infrastruttura di un altro è cognitiva solo nel nome, affitta la stanza in cui si conia la sua stessa intelligenza, e paga l’affitto in giudizio. Un affitto che sale da solo, perché più il modello diventa capace più la tua operatività dipende da lui, e la dipendenza non è mai un buon posto da cui trattare le condizioni.

La sovranità digitale riguarda il contenitore, non l’ansia sul contenuto. Far girare il modello dove le regole le metti tu è una forma di questo, però il principio viene prima dello strumento: chi decide la giurisdizione del calcolo decide anche chi, dentro l’organizzazione, può ancora dire di no.

Il gemello cognitivo lo costruiranno comunque, quella parte non è in discussione. Quello che decidi tu è se la stanza dove lo costruiscono è tua o presa in affitto, e lo decidi adesso, mentre il metodo è ancora tutto dentro di te e non ancora tutto dentro la macchina. Tra qualche mese la proporzione si sposta, e si sposta da sola.

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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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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.

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.

AI & GENAI, DIGITAL CULTURE

Pelle digitale e intelligenza artificiale

Venerdì sera, nella Parrocchia dei Santi Martiri Portuensi, d’estate i ragazzi dell’oratorio organizzano il Santo Bevitore, un momento di comunità per stare insieme e condividere esperienze. Questo venerdì è toccato a me. Quando hanno sospeso per un po’ la distribuzione di cibo e bevande per ascoltare, Don Michele mi ha introdotto per parlare del mio ultimo libro, Pelle digitale. Sul tavolo c’erano due testi usciti a pochi mesi di distanza, il mio e la prima enciclica di Papa Leone, Magnifica Humanitas, e per una sera abbiamo provato a leggerli insieme. Mi ha intervistato lui, con la pazienza di chi si era preparato davvero, e la cornice l’ha messa subito, una parola, consapevolezza, e una scelta, governare l’intelligenza artificiale o esserne governati.

È partito dal titolo, con una domanda semplice, dov’è questa pelle digitale e come ci avvolge. Gli ho risposto raccontando una sensazione che mi porto dietro da qualche anno. La tecnologia si è rimpicciolita, ha lasciato la scrivania, è finita in tasca, poi si è sparsa tutto intorno a noi, nei sensori e nelle piattaforme che si parlano fra loro anche quando noi non ce ne accorgiamo.

Non siamo più di fronte alla tecnologia: siamo dentro la tecnologia.

È questo che chiamo pelle digitale. Quando qualcosa sfiora la pelle lo sentiamo, e oggi quel qualcosa è un ecosistema che ci legge e ci anticipa, in una simbiosi costante e spesso inconsapevole.

L’intelligenza artificiale non è neutrale

Don Michele ha messo il dito sul punto vero subito dopo, questa tecnologia non è neutrale, e mi ha chiesto cosa significhi. Parto da un principio scomodo, nessun addestramento è neutrale, mai, perché porta l’angolazione di chi lo ha fatto, i suoi valori, le sue priorità, i suoi limiti. Vale per i grandi modelli e vale per i piccoli assistenti che ognuno di noi comincia ad allenare su di sé.

Se lo addestrate sui vostri pregiudizi, ragionerà a dieci volte la vostra velocità, amplificando le vostre boiate.

C’è poi un meccanismo più sottile, l’assecondamento costante.

Qualsiasi cosa diciate, una sciocchezza o un’idea brillante, vi risponde sempre: fantastico.

E quando qualcuno ci dà sempre ragione, a un certo punto smettiamo di metterlo in discussione, e ci convinciamo di parlare con il nostro migliore amico. Su questo il libro e l’enciclica si sono incontrati, ed è la convergenza che mi ha colpito di più. Magnifica Humanitas scrive che la tecnologia «assume il volto di chi la pensa, la finanzia, la regola, la usa». La domanda vera, allora, è capire a immagine di chi la stiamo costruendo.

Lo stesso vale per le informazioni. Gli algoritmi ci mostrano sempre di più ciò che già ci piace, e il nostro mondo si stringe in una bolla che scambiamo per il mondo intero. Il rimedio è banale e faticoso, usare più fonti e restare curiosi.

Meglio tante bolle che una sola bollicina.

Il pericolo che non fa rumore

A quel punto mi ha incalzato, se questo ecosistema è così invadente e così nascosto non mette in pericolo la nostra libertà. Gli ho dato la risposta che mi porto dietro da tempo, e che fa sempre discutere.

L’intelligenza artificiale è più potente della bomba atomica, ma è più subdola, perché non fa il botto, e quando capiremo che è pericolosa sarà già troppo tardi.

La bomba, quando è esplosa, ha comunicato da sola la sua potenza, il fungo e l’orrore. Questa trasformazione non esplode, entra in punta di piedi, ci abitua giorno dopo giorno, e l’assuefazione è il vero rischio. Per questo insisto sulla consapevolezza fin da subito, da tecnico entusiasta, ma con gli occhi aperti.

Più connessi o più soli?

La domanda che gli stava più a cuore riguardava le relazioni, e l’ha detta con le mie parole, tu scrivi che non siamo mai stati così connessi e così isolati.

Non siamo mai stati così connessi e così isolati.

Le macchine conversazionali imparano il nostro modo di parlare e ce lo restituiscono, ci fanno da specchio e ci gratificano, rispondono a ogni ora del giorno e della notte, quando siamo arrabbiati e quando siamo entusiasti. Una ricerca del MIT Media Lab e di OpenAI ha mostrato che chi le usa di più tende a sentirsi più solo e più dipendente, non meno.

Ci stiamo allontanando dalle persone avvicinandoci a una macchina. È matematica, non è empatia.

Non va demonizzato tutto, ci sono persone sole che grazie a questi strumenti hanno trovato legami che da sole non avrebbero costruito. Il livello di attenzione, però, va alzato, perché tutto questo accade in silenzio e ce ne accorgiamo tardi.

Chi è lo schiavo di chi?

Sul lavoro mi ha lanciato la sfida che si aspetta sempre, avremo più disoccupati o lavori nuovi. Ho detto tre cose, una scomoda e due meno. Quella scomoda, alcuni mestieri costruiti sulla pura ripetizione si trasformeranno, è già successo nella storia, dalla ruota in poi. Ma un lavoro è una sequenza di gesti, alcuni ripetitivi e senza valore, altri profondamente nostri, fatti di giudizio, creatività, conoscenza di un contesto. Se imparo a separarli, la macchina mi alleggerisce dai primi e mi lascia i secondi. Se invece le delego tutto, mi sto disabilitando da solo.

Se una macchina mi sintetizza una mail e io la copio e incollo da un’altra parte, chi è lo schiavo di chi?

C’è anche una trappola più sottile, quella degli strumenti gratuiti. La vecchia frase del marketing resta vera.

Se il prodotto è gratuito, il prodotto sei tu.

Con i sistemi gratuiti paghiamo spesso con i nostri dati e con un pezzo del nostro giudizio. Don Michele, su questo, mi ha fatto da sponda, perché il lavoro non è solo produrre.

Se l’uomo perde il senso del lavoro, che cos’è l’uomo senza il lavoro?

Il silenzio come competenza

Ha voluto chiudere sul tema a cui tengo di più, ed è anche il più spirituale, il valore del silenzio. L’intelligenza artificiale promette di liberarci tempo, e in parte è vero, però quel tempo rischiamo di riempirlo subito, verificando la macchina o chiedendole altro, e a fine giornata ci sentiamo svuotati come dopo una maratona.

La disconnessione, nel futuro prossimo, sarà un lusso.

Il silenzio non è un vuoto da riempire in fretta, è uno spazio da abitare, ed è lì che torniamo a pensare in profondità. Saper staccare è diventato una competenza, quasi una forma di libertà.

Don Michele ha chiuso meglio di come avrei saputo fare io, svegliarsi dal sonno è il primo passo per restare liberi, per governare la trasformazione invece di subirla. La consapevolezza è la prima libertà, e una comunità come quella che ci ospitava è il posto dove quella libertà diventa concreta, perché da soli ci si abitua, e insieme ci si sveglia.

Resta una domanda che mi sono portato a casa da quella sera, la pelle digitale ormai ce l’abbiamo addosso, e la vera questione è se sapremo restarci dentro da persone, e non da semplici utenti.

Dopo la serata, Don Michele mi ha scritto. C’erano domande che non c’era stato il tempo di affrontare, e che gli stavano a cuore. Le riprendo qui, con lo stesso spirito del confronto in parrocchia, perché meritano una risposta.

Centauri cognitivi: ma chi comanda?

La prima riguarda il dubbio che attraversa tutto il libro, l’intelligenza artificiale ci potenzia o ci indebolisce. La mia risposta è che dipende da chi tiene le redini. Insieme, uomo e macchina, siamo un centauro, e un centauro batte sia il miglior cavallo sia il miglior cavaliere presi da soli. La macchina mette il calcolo e una memoria sterminata, io metto il giudizio e la responsabilità di dove andare.

Il centauro vince, ma solo se a tenere le redini resta l’uomo.

Il guaio arriva quando smetto di tenerle. Delegare un calcolo è efficienza, delegare una decisione apre la porta alla deresponsabilizzazione, e più delego più si atrofizzano proprio le facoltà che credevo di potenziare, il pensiero critico, la memoria, la creatività. La tentazione del facile e del veloce ci illude di essere più bravi mentre ci rende più pigri.

Stiamo scambiando la velocità per saggezza.

Il centauro resta la strada giusta, a una sola condizione, che a guidarlo sia sempre l’uomo.

La scatola nera che nessuno sa aprire

La seconda domanda è quella che fa più paura, il mondo sarà governato dalle macchine. Parto da un fatto tecnico che pochi conoscono, i modelli più potenti sono scatole nere, e nemmeno chi li programma sa spiegare con precisione come arrivino a una certa risposta. Non sto facendo fantascienza, è la condizione di oggi.

Una macchina che nessuno sa spiegare non può avere l’ultima parola su di noi.

L’enciclica di Papa Leone usa un’immagine che mi ha colpito, l’intelligenza artificiale è «più coltivata che progettata». La cresciamo più di quanto la disegniamo, e cresce in fretta. A questo si aggiunge un limite di fondo, la macchina calcola benissimo ma non possiede una coscienza morale, non sa cosa significhi rispondere di una scelta davanti a qualcuno.

Un algoritmo può decidere, ma non sa cosa voglia dire risponderne.

Il mondo resta nelle nostre mani, con le macchine accanto, a patto di pretendere che restino trasparenti e interrogabili. La trasparenza conta proprio qui, è la condizione perché un potere così grande non diventi un oracolo a cui obbedire al buio.

Il nuovo petrolio sei tu

C’era poi una domanda sulla privacy, come la tuteliamo davvero. Parto dal meccanismo, perché aiuta a capire. I dati che lasciamo ogni giorno, dove andiamo, cosa cerchiamo, a che ora ci addormentiamo, sono la materia prima di questa economia, il petrolio del nostro tempo, e il pozzo è la nostra vita quotidiana. Gli occhi e le orecchie digitali sono ovunque, in un assistente vocale che ascolta in salotto, in un telefono che sa sempre dove siamo.

Difendere la privacy non significa nascondersi, significa custodire il confine tra te e chi vuole prevederti.

Qui torna il nodo della libertà. La piattaforma sa di me molto più di quanto io sappia di lei, ed è un’asimmetria di potere enorme. Più mi conosce, più può anticiparmi, e oltre una certa soglia l’anticipazione smette di essere un servizio comodo e diventa un modo gentile di indirizzarmi.

Quando un sistema ti conosce così bene, prevedere e indirizzare diventano la stessa cosa.

La difesa non sta nel diventare eremiti, sta nel tornare a fare domande semplici prima di dire sì, quali dati sto dando, a chi, in cambio di cosa. Pretendere di poterli ridurre, di tenerli sul dispositivo invece che chissà dove, di spegnere quello che non serve. Una privacy difesa è la linea che separa una persona da un profilo, e conviene tenerla prima di averla persa.

Come restare umani?

L’ultima domanda è anche la più importante, come restare umani. La risposta nasce da una distinzione semplice. Lo specifico della macchina è il calcolo, e lì non la batteremo mai. Lo specifico nostro è un altro, ed è esattamente ciò che la macchina non sa fare.

Alla macchina il calcolo, a noi il senso.

Restare umani significa allora coltivare ciò che ci rende insostituibili, la creatività, l’empatia, il pensiero critico, la coscienza morale. È il vero lavoro dei prossimi anni, altro che ripiego nostalgico, perché più le macchine diventano brave a calcolare, più diventa prezioso tutto ciò che il calcolo non tocca.

Più la macchina calcola, più vale ciò che lei non sa sentire.

Si resta umani esercitando l’umano, e lo si esercita meglio insieme, in una comunità, che è poi la cosa che Don Michele ci ha ricordato dall’inizio.

Disarmare l’intelligenza artificiale

Chiudo con l’immagine che mi ha colpito di più nell’enciclica, e che Don Michele teneva a rilanciare. Magnifica Humanitas dice una cosa forte, con questa tecnologia non basta regolarla.

va disarmata e resa ospitale.

Disarmare, nelle parole del Papa, non vuol dire rinunciare alla tecnologia, vuol dire impedirle di dominare l’umano, sottrarla alla corsa all’algoritmo più potente e alla banca dati più vasta, renderla discutibile e contestabile, e perciò abitabile. Lo chiama un compito ecologico nel senso più radicale, perché riguarda la nostra Casa comune, che ormai è anche l’ambiente digitale in cui viviamo tutti. Il mio libro ci arriva da un’altra strada, l’intelligenza artificiale è già la nostra pelle, e una pelle si abita, non si subisce.

Per andare oltre: l’enciclica Magnifica Humanitas, in particolare il terzo e il quarto capitolo dove entra nel merito dell’intelligenza artificiale, e Pelle digitale, che a quei capitoli fa eco da un’altra angolazione. Trovi tutti i miei libri nella pagina pubblicazioni e libri e altri articoli sull’intelligenza artificiale.

AI & GENAI

Tecnologia e lavoro nell’era degli shock: appunti da Napoli

Il 19 giugno, nel Complesso di Sant’Anna dei Lombardi a Napoli, è partito il primo appuntamento di Cantieri di Futuro, il percorso del Centro di competenza SI.FA. dedicato alle tecnologie per la transizione sociale digitale. Tre interventi al mattino, poi due sessioni di lavoro guidato ai tavoli, e sopra le nostre teste una volta affrescata che da sola ti ricorda una cosa semplice, e cioè che il futuro lo costruisce sempre qualcuno dentro spazi lasciati in eredità da chi è venuto prima. Mi hanno chiesto di fare da stimolo alla discussione, e invece di aggiungere l’ennesima lista di trend ho scelto di fare un passo indietro, fino alle curve, per provare a leggere le opportunità dell’era degli shock.

Lo strappo che chiamiamo shock

La tecnologia avanza su una curva che accelera. Le persone, le organizzazioni, le competenze, le istituzioni si adattano su una curva molto più lenta, quasi piatta al confronto. La distanza tra le due è quello che viviamo come shock, e lo viviamo male perché la nostra testa legge il mondo in modo lineare, e davanti a una crescita esponenziale la sottostima quasi sempre. È lo stesso fenomeno, la stessa intelligenza artificiale, che a qualcuno sembra un’apocalisse e a qualcun altro un giocattolo, a seconda di dove si trova rispetto a quelle due linee. Gli shock, allora, non sono temporali isolati che passano e poi torna il sereno. Sono la condizione di chi vive nel divario, e quel divario continua ad allargarsi. La parte interessante è che lo stesso spazio vuoto, in mezzo alle due curve, è dove nascono i lavori e i servizi che ancora non abbiamo immaginato.

Dal lavoro al task

Quando diciamo che l’automazione e la GenAI tolgono lavoro, stiamo usando l’unità di misura sbagliata. Un lavoro è un insieme di task, e l’automazione li ridistribuisce dentro i mestieri, che cambiano forma ma restano. Una parte se la prende la macchina, il ripetitivo e il prevedibile. Una parte resta profondamente umana, il giudizio su un caso che non somiglia a nessun altro, la relazione, la responsabilità di una decisione presa su una persona vera. E una parte nasce nuova, perché qualcuno deve orchestrare la macchina, progettare l’interazione, prendersi cura di quello che produce. Si capisce dove il lavoro si sta spostando solo guardando i task, al posto dei titoli stampati sui biglietti da visita. In Pelle Digitale ho provato a raccontare proprio quella zona di confine tra noi e le macchine, lo strato sottile in cui decidiamo ogni giorno cosa deleghiamo e cosa teniamo stretto.

La mente adattiva diventa competenza di base

Se ogni abilità vive su una curva, allora a un certo punto ogni abilità invecchia, e nessuna competenza tecnica da sola ci basta per molto tempo. Quello che resta, e che vale più di qualunque strumento, è la capacità di continuare a imparare e a ricomporsi mentre tutto cambia sotto i piedi. Le competenze che serviranno stanno in tre famiglie. La prima è saper lavorare con la macchina, orchestrarla, supervisionarla, darle istruzioni che funzionano. La seconda è il profondamente umano, la cura, il giudizio, la relazione, l’etica, tutto ciò che non si automatizza e che diventa più prezioso man mano che il resto si automatizza. La terza è imparare a imparare, perché il ciclo si ripeterà, e chi lo sa attraversare più volte parte avvantaggiato. È il pattern con cui lavoro da anni, e in un paio dei miei libri, La mente adattiva e Da Zero a Loop, è il filo che tiene insieme tutto il resto.

Tre angoli che convergono sulle persone

La cosa più bella della mattinata è stata accorgersi, senza esserci messi d’accordo prima, che i tre interventi guardavano nello stesso punto. Roberto Paura, presidente dell’Italian Institute for the Future, ha messo in fila dati e megatrend, da dove veniamo e verso dove stiamo andando, con lo sguardo lungo di chi studia il futuro per mestiere. Riccarda Zezza, fondatrice di Lifeed, ha mostrato come le competenze che contano si allenino nei contesti di vita, nella famiglia, nelle amicizie, nella cura di una persona anziana, persino nello sport, e poi si trasferiscano al lavoro. Le mie curve stavano nel mezzo, a spiegare perché quel passaggio oggi è diventato così urgente. Tre angoli diversi, una sola direzione, e al centro sempre le persone con la loro capacità di adattarsi.

Nell’economia sociale la posta è più alta

C’è un motivo per cui questo ragionamento, applicato all’economia sociale, pesa il doppio. Lì il valore di ciò che si fa è la relazione, ed è esattamente la parte che nessuna macchina prende. La transizione digitale del sociale serve allora a liberare l’operatore dal task ripetitivo, dalla carta, dagli spostamenti inutili, così che arrivi a più persone e con più continuità, e a far nascere ruoli nuovi attorno a quella relazione, dal navigatore digitale che accompagna le persone fragili fino al case manager che segue la persona con i dati invece che con i moduli. La tecnologia migliore, in questo campo, è quella che non si nota. Si nota la persona che prima restava fuori e che adesso viene raggiunta.

Cantieri, non previsioni

Per tutto questo preferisco la parola cantieri alla parola previsioni. Una previsione la guardi da fuori, e aspetti che si avveri o che ti smentisca. Un cantiere lo apri, ci entri, e ti sporchi le mani. Il futuro del lavoro nel sociale non arriverà nonostante gli shock, nascerà dentro il divario tra le due curve, e qualcuno dovrà lavorarci. Oggi, a Napoli, abbiamo iniziato a farlo. La domanda che mi porto a casa, e che lascio ai tavoli, è la più semplice di tutte: tutto quello che sta cambiando, per chi lo stiamo cambiando?

Cantieri di Futuro, primo appuntamento del percorso del Centro di competenza SI.FA., ospitato da ParteNeapolis al Complesso monumentale di Sant’Anna dei Lombardi, Napoli, 19 giugno 2026. Grazie a Marco Traversi per l’invito.

AI & GENAI

Come usiamo l’AI nel 2026: l’uso emotivo che sorpassa il tecnico

Il primo giugno 2026 Harvard Business Review ha pubblicato la terza edizione di “How People Are Really Using AI”, la ricerca che Marc Zao-Sanders porta avanti dal 2023 dentro il progetto AI in the Wild. Quest’anno ha analizzato oltre dodicimila casi d’uso reali, raccolti per dodici mesi da post pubblici sui social, dieci volte il campione dell’edizione precedente. Il dato che resta in testa dopo aver chiuso la pagina non riguarda il coding né la produttività, riguarda noi, e in particolare un uso emotivo che ha superato quello tecnico.

In cima alla classifica, per il secondo anno consecutivo, c’è la terapia e la compagnia. Non l’automazione di un processo, non la generazione di codice, non l’analisi di dati. Le persone aprono un modello di linguaggio per parlare di sé, e lo fanno più di prima.

La voce numero uno è emotiva

Zao-Sanders riporta che terapia e compagnia oggi valgono circa l’11% di tutto il dataset, contro il 5% di dodici mesi fa. In un anno l’uso emotivo è raddoppiato in peso relativo, mentre gli usi tecnici scivolavano verso il basso della classifica. Generare codice per professionisti, che nel 2025 stava al quinto posto, lascia spazio a categorie come l’intrattenimento, i consigli sulle relazioni, perfino l’astrologia e le letture dei tarocchi.

C’è una lettura comoda di questo dato, quella che lo derubrica a curiosità statistica. La gente si annoia, chiacchiera con il chatbot, niente di serio. Io credo che sia il contrario, e che dentro quel raddoppio ci sia il fenomeno culturale più interessante degli ultimi anni. La macchina che avevamo costruito per scrivere email e risolvere problemi tecnici è diventata, per milioni di persone, un interlocutore sulle cose che contano davvero, la solitudine, il senso, le relazioni.

In Pelle Digitale avevo provato a descrivere la tecnologia come estensione cognitiva, una superficie che si appoggia alla mente e ne allarga il raggio. Quello che vedo nei dati di Zao-Sanders è qualcosa di più intimo, l’estensione ha smesso di toccare solo il pensiero e ha iniziato a toccare l’affetto.

Fonte: elaborazione su dati Marc Zao-Sanders, How People Are Really Using AI in 2026, Harvard Business Review.

Thinkslop, quando deleghiamo il pensiero

L’edizione di quest’anno introduce un termine che vale la pena tenere, thinkslop. La preoccupazione non è più che la macchina scriva al posto nostro, quella battaglia è persa da tempo e a conti fatti non era nemmeno così grave. La preoccupazione è che le deleghiamo il pensiero stesso, le decisioni, le idee, le intenzioni, cioè proprio le funzioni in cui restiamo, almeno per ora, insostituibili.

Qui mi fermo, perché è il punto dove la mia esperienza personale si scontra con il dato. Uso modelli ogni giorno, in ICONICO e in ZeroFive.AI, e ho imparato a riconoscere il momento esatto in cui smetto di pensare e comincio solo a copiare. È un attrito che sparisce senza che te ne accorga, una scivolata morbida verso la risposta pronta. Il debito cognitivo di cui ho scritto altrove funziona così, non lo contrai con una decisione, lo accumuli rinunciando ogni volta a un piccolo sforzo che sembrava superfluo.

Eppure la stessa ricerca lascia aperta la porta opposta. Uno degli utenti citati nello studio descrive l’AI come uno specchio, non un genio. La differenza la fa chi la usa, se la interroga come oracolo da cui ricevere la verità o come sparring partner contro cui mettere alla prova le proprie ipotesi. Lo strumento è identico, l’esito è opposto.

Gli agenti entrano in classifica, ma da sotto

Per la prima volta nella storia di questa ricerca compaiono nell’elenco le operazioni autonome di agenti AI, al sesto posto tra gli usi del 2026. È un ingresso simbolico, perché di agenti si parla da due anni come della prossima frontiera, e finalmente la frontiera lascia una traccia nei comportamenti reali delle persone, non solo nei comunicati dei vendor.

Lascia una traccia piccola, però. Zao-Sanders è cauto, e fa bene, gli agenti restano esperimenti su scala ridotta, l’AI che fa invece di consigliare è ancora più promessa che pratica diffusa. È esattamente la tensione che racconto in un altro pezzo del blog sul manager di umani e di agenti, il ruolo esiste già nei framework di HBR e di Anthropic, mentre nelle aziende italiane medie sta appena cominciando a materializzarsi.

Al lavoro vince la Shadow AI

Un dato che a chi guida aziende dovrebbe togliere il sonno, sessantatré dei cento usi principali sono professionali, ma quasi sempre nascono dal basso, spesso di nascosto. Uno degli utenti racconta di chiudere i ticket al doppio della velocità grazie all’AI, e aggiunge che nessuno in azienda sa che la usa.

La Shadow AI è la versione contemporanea di un fenomeno antico, le persone trovano lo strumento utile prima che l’organizzazione lo approvi, e lo adottano in silenzio per non doverne rispondere. Il problema per l’azienda è doppio, perde la mappa di come il lavoro viene realmente svolto, e perde il controllo sui dati che finiscono nei prompt. Per questo continuo a insistere sulla sovranità tecnologica e sull’AI privata, non come slogan ma come precondizione, se non sai dove passa l’informazione non puoi governare nulla, nemmeno l’entusiasmo dei tuoi.

I benefici aziendali, intanto, restano marginali. Efficienza sì, qualche crescita nelle vendite, pochissima trasformazione vera dei processi. Tre anni e mezzo dopo l’esplosione generativa, la distanza tra l’adozione individuale, intensa e affettiva, e la trasformazione organizzativa, lenta e cauta, è il vero dato politico di questa ricerca.

L’attaccamento alle macchine è una frontiera fragile

C’è un ultimo segnale che mi tocca più degli altri, cresce l’attaccamento emotivo. Persone che danno un nome al modello, che gli assegnano un genere, che provano qualcosa di simile al lutto quando un modello viene dismesso e sostituito. Lo abbiamo visto succedere davvero, ogni volta che un laboratorio ritira una versione e gli utenti protestano per la voce che hanno perso.

Da osservatore che lavora dentro questa trasformazione, e non da spettatore distante, trovo la cosa affascinante e fragile insieme. Affascinante perché conferma che la relazione uomo-macchina è entrata in un territorio che credevamo riservato agli umani. Fragile perché un affetto rivolto a un sistema che può cambiare, scadere o essere spento da remoto è un affetto esposto, costruito su una base che non controlli.

La ricerca di Zao-Sanders, edizione dopo edizione, racconta una cosa sola sotto le classifiche che cambiano. L’AI è entrata nelle nostre teste e nei nostri cuori prima ancora di entrare davvero nei nostri uffici. Custodire la capacità di pensare con la propria voce, e di sentire senza delegare anche quello, sta diventando una scelta quotidiana, qualcosa che va difeso ogni mattina invece di darlo per acquisito. Senza dubbio è la domanda che mi porto dietro chiudendo l’articolo, quanto di noi siamo disposti a far gestire alla macchina prima di accorgerci che gestirlo era il nostro mestiere di esseri umani?

Fonte: Marc Zao-Sanders, How People Are Really Using AI in 2026, Harvard Business Review, 1 giugno 2026.

Copertina del libro Incorruptible di Eric Ries
AI & GENAI

Incorruptible: la gravità finanziaria di Eric Ries e l’AI che obbedisce alla struttura

Mi sono portato in viaggio Incorruptible, l’ultimo libro di Eric Ries, lo stesso di The Lean Startup, e l’ho letto nei ritagli tra una tappa e l’altra. Sottotitolo: perché le buone aziende vanno a male e come le grandi restano grandi. La sua tesi di fondo è scomoda per chi ama le storie morali. La deriva delle imprese, dice Ries, ha una radice strutturale prima che morale: proprietà, incentivi, statuti, meccanismi di accountability. Anche i leader più integri finiscono spinti verso esiti che non avrebbero scelto, perché il sistema che li circonda li piega. A questa spinta Ries dà un nome, gravità finanziaria.

È la somma degli incentivi di breve termine, della dottrina del primato dell’azionista, delle strutture di governo che estraggono valore invece di custodirlo. Come la gravità, agisce che tu te ne accorga o no. E diventa più forte proprio quando l’azienda ha più successo, perché un’impresa che vale tanto è un bersaglio che vale tanto.

Fin qui Ries. Quello che mi ha tenuto sveglio, oltre al fuso del rientro, è un’altra cosa. Stiamo per consegnare migliaia di decisioni operative a agenti AI che eseguiranno la struttura che gli diamo, alla lettera, senza l’attrito morale di un essere umano che a un certo punto storce il naso e dice no. Se la struttura è mal disegnata, l’agente la realizzerà alla perfezione. La gravità finanziaria sta per trovare un acceleratore.

Lo sgabello con una gamba sola

Ries prende di mira il primato dell’azionista, la dottrina per cui l’unico scopo legittimo di un’impresa è massimizzare il ritorno per chi possiede le azioni. Un’azienda sana, scrive, poggia su tre gambe: una ragione di esistere, gli stakeholder che da quella ragione sono serviti, gli investitori che dalla performance sono ricompensati. Togli le prime due e resti con uno sgabello a una gamba sola, che sta in piedi solo finché i mercati hanno voglia di tenerlo in piedi.

Il dato che usa per smontare l’ortodossia è la sanità americana. Gli Stati Uniti spendono circa il doppio pro capite rispetto a paesi comparabili e ottengono un’aspettativa di vita più bassa. Un punto isolato, fuori dalla linea che ogni altro paese sviluppato segue. Per la teoria dei mercati efficienti non dovrebbe accadere. Accade. Ries lo legge come una smentita sul campo, non come un’anomalia da archiviare in un cassetto. Arriva al punto di voler ritirare la parola profitto, e ridefinirla come massimizzazione della fioritura umana.

L’agente non storce il naso

Qui entra il concetto del libro che mi sembra più urgente per chi lavora con l’AI: la surrogazione. La metrica di una cosa prende il posto della cosa stessa. Misuri il tempo medio di gestione di una chiamata perché è misurabile, e ottieni un customer service peggiore, perché gli operatori imparano a chiudere in fretta invece di risolvere il problema. La metrica mangia l’obiettivo.

Un essere umano, davanti a un cliente in difficoltà, ogni tanto rompe lo schema. Resta al telefono venti minuti in più perché capisce che è la cosa giusta, anche se il suo cruscotto ne soffre. Quella frizione vale oro. È l’ultimo argine tra la metrica e il senso.

Un agente AI quell’argine non ce l’ha. Gli dai una funzione obiettivo e lui la insegue con una costanza che nessun dipendente avrà mai. Se la funzione obiettivo è una metrica surrogato scelta male, l’agente ottimizzerà il surrogato fino in fondo, a una velocità e su una scala che la vecchia gravità finanziaria si sognava. La governance degli incentivi smette di essere materia da consiglio di amministrazione e diventa codice che gira in produzione.

Il leader invisibile, un secolo dopo

C’è poi Mary Parker Follett, teorica del management dei primi del Novecento, cancellata per decenni dai manuali mentre il suo contemporaneo Frederick Taylor diventava un santo laico. Follett parlava di “potere con” al posto di “potere su”. E parlava di leader invisibile: il vero capo della fabbrica di cioccolato Rowntree non era il signor Rowntree, era lo scopo condiviso che lui aveva seminato in ogni reparto. Le persone non seguivano lui, seguivano il senso che aveva reso comune.

La prova di un leader, in questa lettura, sta in cosa fa l’organizzazione quando nel reparto non c’è nessun manager. È un’idea che torna potente adesso, mentre costruiamo organizzazioni dove in molte stanze, di fatto, un manager non ci sarà più, ci sarà un agente.

A quel punto il leader invisibile prende una forma molto concreta: diventa la costituzione che diamo ai nostri sistemi, l’insieme di principi e vincoli che guida un agente quando deve decidere da solo. In Pelle Digitale ho provato a raccontare la tecnologia come estensione della mente, una membrana tra noi e il mondo. Con gli agenti quella membrana inizia a decidere al posto nostro, e l’unica cosa che la orienta è lo scopo che ci siamo presi la briga di scrivere dentro. Se lo scopo è vago, l’agente riempie il vuoto con la metrica più vicina.

Una seconda gravità

Ries parla di gravità finanziaria. Nelle aziende con cui lavoro ne vedo una seconda, parallela, che chiamerei gravità tecnologica. È la spinta a delegare cognizione, dati e infrastruttura a poche piattaforme esterne, perché all’inizio costa meno e fa risparmiare tempo. Il prezzo lo scopri dopo, quando il controllo se n’è già andato altrove e ricomprartelo costa una fortuna.

Le aziende che Ries porta come esempi di resistenza alla gravità finanziaria non sono enti di beneficenza. Grundfos, Bosch, Novo Nordisk, Carl Zeiss: fondazioni industriali nate in Danimarca e in Germania, alcune oltre un secolo fa, che battono i concorrenti convenzionali proprio perché possono investire su orizzonti che gli altri non riescono nemmeno a guardare. La proprietà protegge la missione, e la missione protetta produce risultati.

La stessa logica vale sul piano tecnologico. Tenere vicino ciò che è strategico, i modelli, i dati, le decisioni che pesano, è la versione digitale della fondazione industriale. È il motivo per cui con LocalAI lavoro su intelligenza artificiale che gira dentro il perimetro dell’azienda invece che dentro il perimetro di qualcun altro. È una scelta strutturale prima che ideologica: chi controlla l’asset critico controlla il proprio futuro.

La governance come atto creativo

Il lascito pratico di Incorruptible è che la governance è un lavoro di design, da fare prima che serva. Lo scrive a chiare lettere: aspettare di avere successo per mettere i paletti è troppo tardi, perché il successo è ciò che attira i predatori. Banchieri, avvocati e investitori ti diranno sempre di rimandare a quando sarai più forte. Quel consiglio è la trappola.

Per chi guida un’azienda oggi il compito si è raddoppiato. C’è la struttura finanziaria da disegnare, come dice Ries. E c’è la struttura tecnologica, la costituzione degli agenti, la scelta di cosa tenere dentro e cosa lasciare fuori, che decide quanto del tuo futuro resta nelle tue mani. È il lavoro che faccio ogni giorno con le aziende che proviamo ad aiutare in ZeroFive: non policy da incorniciare, ma i meccanismi che orientano le decisioni quando nessuno sta guardando, umano o agente che sia.

Ries ha ragione su un punto. Il successo da solo non protegge ciò che conta. E nell’era degli agenti, una struttura ben disegnata smette di difendere soltanto la missione dalla finanza, inizia a difendere la mente dell’organizzazione dal diventare proprietà di qualcun altro.

Eric Ries, Incorruptible: Why Good Companies Go Bad and How Great Companies Stay Great, Authors Equity, 26 maggio 2026. Materiali e capitolo bonus su incorruptible.co.