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Onlyness e leadership: perché il change management non funziona più

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

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

Il sapere si è spostato, i framework no

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

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

Onlyness applicata alla trasformazione

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

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

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

Onlyness e disagio: il segnale che qualcosa sta davvero cambiando

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

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

Leader e onlyness: la nuova base dell’autorità

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

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

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

Come si forma il prossimo livello di leadership

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

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

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

AI & GENAI

La rivoluzione dell’AI non avverrà dall’oggi al domani

Da un paio di anni, ogni giorno, nel nostro stream social appaiono proclami entusiasti su come l’intelligenza artificiale rivoluzionerà tutto in un lampo. Secondo previsioni, fin troppo ottimistiche, l’AI sarebbe già alle soglie di “allacciarci le scarpe, cucinare al posto nostro, gestire le nostre aziende e risolvere la fame nel mondo”, con un impatto economico annuo stimato in decine di migliaia di miliardi di dollari.

Questa visione è seducente, senza dubbio, ma, per dirla con le parole di Paul Hlivko, è anche una “allucinazione”. La realtà che vivo da consulente e imprenditore nel digitale mi insegna che abbiamo già visto film simili con altre tecnologie emergenti, e raramente il finale è all’altezza del trailer promozionale, per quanto, io stesso, penso che questa volta ci sia molta differenza rispetto ai precedenti impatti e tutto potrebbe andare decisamente in modo diverso. L’AI revolution tanto decantata arriverà, sì, ma non in modo istantaneo né magico. E su questo ne sono certo, perché lo vedo, e perché la preparazione culturale, infrastrutturale e tecnologica nelle aziende non è cosi matura come necessiterebbe per poter veramente avere gli effetti desiderati.

Come disse il pioniere Alan Turing nel 1950, la domanda era se le macchine potessero pensare; oggi la vera domanda è se noi sappiamo pensare in modo intelligente a come usare le macchine. In altre parole, il fattore critico non è la potenza dell’AI in sé, ma la nostra capacità di adottarla con giudizio e integrarla concretamente nel tessuto dell’innovazione aziendale. Con questo approfondimento, riflessivo e provocatorio, provo a far capire perché la rivoluzione dell’AI sarà un percorso graduale (e accidentato), e quale mentalità dovrebbero adottare manager e aziende per trarne valore reale.

Perché l’adozione dell’AI sarà lenta, complessa e piena di attriti

La storia ci insegna che ogni ondata tecnologica, dal cloud alla blockchain, è stata accompagnata da un picco di hype seguito da un lungo declino (utile a far pulizia di progetti non sostenibili) e subito dopo da un arduo processo di consolidamento e adozione. E l’AI non farà eccezione, per quanto tutto stia viaggiando ad una velocità di crociera assurda: implementarla in azienda significa toccare processi, abitudini e modelli di business consolidati.

Il problema non è scrivere qualche riga di codice in più, ma affrontare il cambiamento culturale e organizzativo necessario per far funzionare davvero queste soluzioni nella pratica quotidiana. Spesso le grandi organizzazioni si muovono lentamente: procedure di compliance, revisioni di sicurezza e approvazioni multiple, processi incancreniti, paura del cambiamento che fanno sì che l’adozione di un semplice strumento AI richieda mesi invece che giorni, creando attriti interni che soffocano l’innovazione. Questa cautela è comprensibile (proteggere dati e rispettare normative è essenziale) ma a volte si trasforma in una iperprudenza paralizzante. Il risultato? Le aziende più lente rimangono indietro mentre concorrenti più agili sperimentano e imparano sul campo. Chi aspetta troppo rischia di perdere quote di mercato, talenti e opportunità di crescita, perché il vero rischio oggi non è l’AI in sé, ma restare fermi mentre gli altri avanzano. A me fa ridere quando sento imprenditori dire “Noi ci muoviamo dopo, e mentre gli altri sbagliano fatturiamo su altro. Poi ci muoviamo e facciamo meglio degli altri”. Fa ridere perché se da una parte il concetto è anche corretto “lasciamo che gli altri sbaglino, noi bruciamo meno” nella pratica, in un contesto nuovo, chi sbaglia con metodo, impara prima e agisce di conseguenza, con maggiore consapevolezza e maturità.

Un caso emblematico è quello di IBM Watson: dopo la vittoria trionfale a Jeopardy! nel 2011, Watson venne annunciato come il medico AI infallibile che avrebbe rivoluzionato la sanità. Eppure, fuori dai laboratori, anche una tecnologia potentissima si è scontrata con la dura realtà operativa: integrare l’AI nei flussi clinici e nei sistemi ospedalieri si è rivelato incredibilmente difficile, al punto che molti progetti sono naufragati nonostante gli ingenti investimenti. Come osservava amaramente un esperto coinvolto, IBM “è partita con il marketing prima e il prodotto poi”, generando aspettative altissime, ma “quando si è passati ai fatti, la strada si è rivelata incredibilmente dura”.

Questa lezione vale per tutti: non basta una demo spettacolare perché una soluzione AI funzioni nel mondo reale, bisogna fare i conti con legacy tecnologico, processi disallineati e resistenze umane.

Le statistiche degli ultimi anni sui fallimenti nei progetti di trasformazione digitale sottolineano ulteriormente questo punto. Studi di Harvard Business Review indicano che circail 70% delle trasformazioni digitali fallisce, e non per problemi tecnici, ma a causa di resistenze culturali e mancanza di allineamento nella leadership. In altre parole, sette volte su dieci la tecnologia era pronta, ma l’organizzazione no. Implementare l’AI richiede quindi una seria strategia di change management: governance chiara, sponsor forti ai vertici e coinvolgimento delle persone a tutti i livelli. Senza questi ingredienti, anche l’algoritmo più potente rimane inutilizzato o, peggio, genera caos invece di efficienza.

Il problema delle aspettative e dei bias cognitivi

Perché continuiamo a sopravvalutare la velocità con cui l’AI trasformerà tutto? La risposta risiede in alcuni bias, non quelli dell’AI, ma quelli umani, i bias cognitivi che affliggono anche manager navigati. In particolare (e confermo che ne ho ho avuto riscontri da vicino) tre bias giocano un ruolo chiave nell’alterare le nostre aspettative:

  • Fallacia della pianificazione. Tendiamo sistematicamente a sottostimare il tempo e la complessità necessari per implementare cambiamenti su larga scala. Con l’AI, molti leader assumono che “basterà lanciare un progetto pilota e in pochi mesi vedremo risultati rivoluzionari”, ignorando le lunghe fasi di integrazione, formazione del personale, aggiustamenti e iterazioni che invece sono la norma. È lo stesso ottimismo ingenuo che porta a sforare tempi e budget in tanti progetti IT.
  • Bias dell’ottimismo. Ci illudiamo che l’adozione sarà fluida e indolore, sottovalutando gli ostacoli. Quando una nuova tecnologia sembra promettere benefici enormi, scatta in noi una propensione a vedere il bicchiere mezzo pieno: crediamo che dipartimenti, partner e clienti abbracceranno con entusiasmo la novità. La realtà insegna che spesso ci sono più resistenze che entusiasmo iniziale, ed è normale, perché ogni novità rompe equilibri esistenti.
  • Bias di “recency”. Siamo sviati dai successi recenti in altri contesti. Ad esempio, il boom virale di ChatGPT tra i consumatori (oltre 100 milioni di utenti in pochissimo tempo) porta alcuni a credere che anche nelle imprese l’adozione sarà immediata e spontanea. Ma ciò che avviene nel mercato consumer, dove un tool può diffondersi organicamente grazie alla curiosità individuale, non si replica automaticamente in azienda, dove subentrano considerazioni di sicurezza, compliance, ROI e integrazione con sistemi preesistenti. E aggiungo di trust.

Questi bias generano aspettative irrealistiche. Chi decide, preda dell’entusiasmo, annunciano grandi trasformazioni a tappe forzate, sottovalutando la fase di transizione. Si crea così un pericoloso gap tra promesse e realtà: quando i risultati tardano (perché inevitabilmente tarderanno rispetto alle fantasie iniziali), si rischiano disillusione, tagli ai fondi e un effetto boomerang sul supporto interno all’AI.

Per evitare questo ciclo negativo, i leader dovranno fare un passo indietro e adottare un approccio più lucido, bilanciando visione e pragmatismo. Come recita la cosiddetta Legge di Amara, di cui ho scritto anche tempo fa, tendiamo a sopravvalutare l’impatto di una tecnologia nel breve termine e a sottovalutarne gli effetti nel lungo termine. Serve quindi pazienza nel breve e perseveranza strategica per coglierne il vero potenziale nel lungo periodo.

I limiti economici e infrastrutturali dei modelli di AI attuali

Al di là delle questioni organizzative, esistono constraint tecnici ed economici molto concreti che rallentano l’adozione massiva dell’AI oggi. I modelli di Generative AI di ultima generazione,  come i GPT di OpenAI, richiedono una potenza di calcolo e una quantità di dati semplicemente fuori scala rispetto ai sistemi tradizionali. Allenare da zero un modello come GPT-3, ad esempio, è stato stimato costare fra i 4 e i 12 milioni di dollari, e l’evoluto GPT-4 ha probabilmente richiesto investimenti nell’ordine di decine di milioni.

Non si tratta solo di comprare qualche server: servono migliaia di GPU specializzate, enormi dataset, team di ricerca altamente qualificati e un consumo energetico impressionante (centinaia di tonnellate di CO₂ per una singola addestramento di modello di grandi dimensioni). Questo significa che pochissime organizzazioni al mondo possono permettersi di sviluppare in house modelli AI generalisti di questo calibro.

La maggior parte delle aziende dovrà affidarsi a modelli e infrastrutture fornite dai grandi player (OpenAI/Microsoft, Google, Amazon, Anthropic, ecc.), con implicazioni in termini di costi operativi (accesso via cloud a pagamento), dipendenza strategica e gestione dei dati sensibili.

Anche utilizzare questi modelli pre-addestrati non è banale: integrarli nei propri prodotti o processi richiede lavoro di ingegnerizzazione, personalizzazione e manutenzione continua. Le attuali implementazioni di GPT, ad esempio, tendono a “allucinare” (ovvero generare output errati o inventati) e a riflettere bias presenti nei dati di training. Per usare queste AI in contesti aziendali mission-critical, serve costruire intorno ad esse tutta un’architettura di guardrail, con controlli, filtri e validazioni che ne imbrigli il comportamento. Questo aggiunge complessità ulteriore. Vi è poi il tema cruciale dei dati. Un algoritmo di AI è solo potente quanto i dati di cui si nutre. Molte imprese scoprono, avviando progetti AI, di non avere dati di qualità sufficiente, o di averli in silos non comunicanti, pieni di errori e incoerenze.

Secondo un rapporto Deloitte, in gran parte delle organizzazioni meno di un terzo dei progetti pilota di AI generativa arriva a essere messo in produzione, spesso proprio perché le aziende faticano a raccogliere e ripulire tutti i dati necessari su cui far correre i modelli. Non sorprende quindi che, per capitalizzare sulle tecnologie GPT, molte aziende stiano investendo non solo nell’AI in sé, ma in massicci sforzi di data engineering e gestione del dato. Senza basi dati solide, l’AI resta un motore potente ma senza carburante.

C’è poi una considerazione infrastrutturale: poche realtà dispongono già oggi di piattaforme IT in grado di integrare senza colli di bottiglia gli output di un modello generativo nei workflow esistenti. Ad esempio, se un modello GPT elabora in linguaggio naturale richieste dei clienti, come si collega poi ai sistemi di CRM, ai database interni, ai flussi di lavoro del servizio clienti? Spesso sono necessarie integrazioni custom, middleware e adattamenti dei sistemi legacy, tutte attività che richiedono tempo, competenze (scarse) e investimenti (con budget ancora più scarsi). E nel frattempo la tecnologia AI continua a evolvere rapidamente, il che significa che ciò che integriamo oggi potrebbe dover essere rivisto tra 6 mesi (se faccio una valutazione pessimistica eh). Anche questo contribuisce a frenare un’adozione immediata e ubiqua dell’AI in azienda: c’è un delta temporale inevitabile tra l’emergere della tecnologia e la sua maturazione in soluzioni industrializzate, scalabili e affidabili.

Il vero valore dell’AI: integrazione nei processi e nei flussi decisionali

Dove risiede allora il vero valore dell’AI in azienda? La risposta, controintuitiva per alcuni, che spiego costantemente quando faccio formazione, è che il valore non deriva dall’AI in isolamento, ma dalla sua integrazione intelligente nei processi esistenti e nei flussi decisionali quotidiani.

L’AI da sola non creerà valore; saremo noi umani, con il nostro ingegno organizzativo, a creare valore grazie all’AI, se saremo disposti a fare il duro lavoro di integrarla, governarla e scalarla con criterio. Ciò significa ripensare comeprendiamo decisioni, come sviluppiamo prodotti, come interagiamo con clienti e dipendenti, inserendo l’AI come “copilota” che amplifica le nostre capacità.

Per capire questo concetto, è utile pensare all’AI non come a una bacchetta magica, ma come a un nuovo membro del team, uno strumento che va orchestrato. Prendiamo l’esempio di OpenAI: hanno rilasciato un modello potente come ChatGPT al pubblico, ma il suo impatto in ambito enterprise si sta realizzando davvero solo quando viene inglobato in piattaforme di lavoro. Un caso pratico è Microsoft, che sta integrando le capacità di GPT-4 nel suo ecosistema Office (il progetto Microsoft 365 Copilot). Invece di lanciare un’ennesima applicazione stand-alone, Microsoft sta portando l’AI dentro Word, Excel, Outlook, Teams e gli altri strumenti che milioni di persone usano ogni giorno. Questo è emblematico: il salto di produttività non avviene insegnando ai dipendenti ad usare un nuovo software miracoloso, ma potenziando gli strumenti familiari con funzionalità AI.

Ad esempio, in Teams l’AI potrà trascrivere e riassumere riunioni, in Outlook smistare la posta e proporre risposte, in Excel analizzare trend nei dati. L’AI diventa così parte del flusso di lavoro esistente, riducendo le frizioni nell’adozione perché gli utenti non devono cambiare abitudini radicalmente, ma trovano semplicemente “un aiutante in più” nelle attività di sempre.

Stesso discorso nel caso di Google e l’integrazione della suite di workplace, oltre alle piattaforme dedicate di Gemini, o ancora anche Apple che sta puntando a portare l’AI nel device, ma non con una app, ma integrata nell’esperienza completa. Allo stesso modo, molte aziende stanno ottenendo benefici concreti dall’AI dove la integrano nel processo decisionale: sistemi di raccomandazione che suggeriscono al marketing la prossima offerta da fare a un cliente (ma lasciano al manager la decisione finale), dashboard arricchite da previsioni AI che supportano i dirigenti nel pianificare produzione o scorte, chatbot interni che aiutano i dipendenti a navigare tra le policy aziendali o a reperire informazioni rapidamente.

In tutti questi casi, l’AI non sostituisce la decisione umana, bensì la informa e la velocizza con insight aggiuntivi. Il valore non sta nell’aver “messo un modello di deep learning in produzione” per vanto tecnologico, ma nell’aver risolto un problema di business, che sia ridurre i tempi di risposta al cliente, aumentare la personalizzazione di un servizio o migliorare la qualità delle decisioni grazie a dati che prima erano inutilizzabili.

Un concetto chiave qui è l’economia dell’innovazione: le tecnologie producono ritorni quando riescono a combinarsi con altre innovazioni e con complementi organizzativi. L’energia elettrica, per esempio, ha trasformato l’industria solo dopo che le fabbriche hanno riprogettato completamente i processi produttivi attorno ad essa (decentralizzando le macchine e cambiando il layout delle linee). Analogamente, l’AI darà il meglio di sé quando le imprese ristruttureranno processi e flussi di lavoro per sfruttarne le capacità. Ciò può richiedere di ripensare ruoli, ridefinire KPI e instaurare meccanismi di governance per monitorare l’operato dell’AI (dati utilizzati, accuratezza, imparzialità) così da fidarsi dei suoi output. Sono cambiamenti manageriali e organizzativi profondi, non semplici upgrade tecnologici.

La capitalizzazione delle tecnologie GPT , ossia la capacità di generare valore tangibile dai vari ChatGPT, GPT-4, ecc., dipende da quanto bene le aziende sanno prodottizzarle nei propri servizi e prodotti. Ad esempio, c’è differenza tra limitarsi a usare ChatGPT per generare qualche testo e invece incorporare un modello linguistico nel proprio servizio clienti automatizzato, integrato con la base di conoscenza aziendale e tarato sul tono di voce del brand. Il secondo approccio richiede più sforzo iniziale, ma crea un asset che differenzia davvero l’azienda e genera efficienza continua.

In sostanza, non si tratta di provare l’ultimo giocattolo AI in modo estemporaneo, bensì di costruire soluzioni in cui l’AI sia un componente stabile e ben congegnato. Chi riesce in questo trasforma l’AI da costo sperimentale a leva di produttività e vantaggio competitivo.

Perché il futuro non è (solo) il generative AI, ma sistemi compound e multimodali

In questo periodo l’attenzione mediatica si è polarizzata sulla Generative AI (modelli che creano testi, immagini, ecc.). Ma se allarghiamo l’orizzonte, il futuro dell’AI aziendale non sarà unicamente il prossimo modello generativo più potente o “senziente”.

Più probabilmente, vedremo emergere sistemi compound e multimodali: ovvero ecosistemi di modelli più piccoli e specializzati che collaborano, e piattaforme AI capaci di gestire input e output molteplici (testo, visione, audio, dati strutturati) all’unisono. I risultati più avanzati già oggi nell’AI derivano sempre più da queste architetture composte anziché da un singolo modello monolitico. Molti applicativi, per esempio, usano la tecnica del RAG retrieval-augmented generation: un motore di ricerca interno recupera informazioni da fonti affidabili e un modello generativo le usa per comporre la risposta, aumentando accuratezza e freschezza dei contenuti. Oppure pensiamo agli assistenti vocali: combinano modelli di riconoscimento vocale, modelli di NLP per comprendere il testo, modelli di dialogo per rispondere e magari moduli di visione (se devono anche interpretare immagini).

L’AI del futuro somiglierà più a un’orchestra che a un solista: tanti micro-servizi intelligenti coordinati per un obiettivo. Questo approccio “a sistemi” massimizza i risultati attraverso un’ingegneria ingegnosa, non solo facendo training su un unico mega-modello. In altre parole, conterà molto come progettiamo l’ecosistema aziendale, non solo quanto è grosso, e questo Simone Cicero con Boundaryless lo sa bene e lo predica da tempo.

Un trend già in atto è la proliferazione di modelli specializzati: invece di usare un modello generico enorme per tutto, le aziende iniziano ad adottare più modelli piccoli, ognuno ottimizzato per un compito o un dominio (es: un modello linguistico per analisi di sentiment nei feedback clienti, un modello diverso per generare codice, un altro per riconoscere immagini di prodotti, ecc.). Questo approccio “modulare” può essere più efficiente: ogni modello più piccolo richiede meno risorse, può essere addestrato sui dati specifici dell’azienda (guadagnando in pertinenza) e soprattutto può essere combinato con gli altri quando serve affrontare compiti complessi.

Immaginiamo per esempio un sistema AI per ecommerce che: analizza la foto che carica un utente (modello visivo), ne descrive il contenuto a parole (modello generativo multimodale), fa una ricerca nel catalogo prodotti per trovare oggetti simili (motore di ricerca AI), e infine dialoga col cliente per affinare la ricerca (modello conversazionale). Nessun singolo modello fa tutto da solo: è la combinazione orchestrata che realizza l’esperienza utente desiderata. Questo è il potere dei sistemi compound.

La direzione è poi multimodale: già nel 2024 sono stati mostrati i primi modelli in grado di elaborare input misti (immagini + testo) e generare output in vari formati (es. la cosiddetta GPT-4 “Omni” di OpenAI). La strada dei modelli multimodali è agli inizi e procede più lentamente del previsto,  richiede quantità di dati e risorse ancora maggiori, e porta con sé sfide come il rischio di hallucination e bias su più dimensioni, ma promette applicazioni aziendali interessantissime. Si va da sistemi in grado di “vedere” e “leggere” (pensiamo alla qualità che può raggiungere un servizio di ispezione automatica che analizza sia immagini da telecamere sia report testuali, o un consulente AI che esamina insieme tabelle numeriche e grafici per dare consigli finanziari), fino a interfacce utente più naturali dove l’AI capisce un comando vocale complesso e risponde con un grafico generato al volo e una spiegazione parlata.

Un altro fronte emergente è quello degli AI agent autonomi (agentic AI): piccoli software intelligenti capaci non solo di rispondere a domande, ma di intraprendere azioni in autonomia coordinandosi tra loro. In futuro, nemmeno troppo lontano, potremmo avere un agente AI specializzato nel monitorare metriche finanziarie aziendali, che “dialoga” con un altro agente specializzato nel gestire operazioni bancarie, per poi insieme eseguire transazioni o generare report, il tutto con supervisione minima umana.

È un’estensione del concetto di sistemi compound: non solo modelli multipli, ma agenti multipli che interagiscono e si passano il testimone sui compiti, un po’ come fa un team di persone. Questo scenario è ancora sperimentale, ma aziende come Salesforce e ServiceNow già parlano di queste possibilità. Il vantaggio potenziale è enorme: delegare routine complesse a squadre di “assistenti digitali” che lavorano 24/7, liberando gli umani per attività a maggior valore aggiunto. Ma anche qui, non aspettiamoci un salto immediato: servirà tempo per fidarsi a lasciare che le macchine dialoghino tra loro e agiscano sulle nostre piattaforme, e ci vorranno nuovi paradigmi di sicurezza per evitare incidenti quando più agenti AI hanno accesso ai sistemi aziendali.

Il messaggio chiave che voglio passare e che di solito è una chat dei miei workshop, è che il futuro dell’AI aziendale non sarà un chatbot onnipotente che rimpiazza ogni applicazione, bensì un tessuto connettivo di intelligenze diffuse.

Le imprese che vinceranno saranno quelle capaci di comporre queste intelligenze in modo strategico, scegliendo “il cavallo giusto per ogni corsa” invece di cercare un singolo cavallo di razza da far correre ovunque. Sarà una rivoluzione più silenziosa e graduale di quanto il clamore mediatico suggerisca oggi, ma non meno dirompente sul lungo termine: semplicemente, avverrà tramite molte piccole evoluzioni sommate, anziché con un’unica epifania tecnologica.

La tecnologia da sola non basta. Serve leadership.

Se c’è una cosa che un imprenditore esperto in innovazione e trasformazione digitale impara presto, è questa: la tecnologia da sola non basta. Serve leadership. E mai come nell’adozione dell’intelligenza artificiale questo risulta vero. I management si trovano stretti tra due fuochi: da un lato la necessità di non perdere il treno di una tecnologia potenzialmente rivoluzionaria, dall’altro il dovere di filtrare il rumore dell’hype e prendere decisioni ponderate. La leadership paziente non significa immobilismo o scetticismo cronico verso l’AI, bensì la capacità di dosare entusiasmo e pragmatismo:

  • vuol dire saper articolare ai propri stakeholder una visione di lungo periodo in cui l’AI permea l’azienda, ma allo stesso tempo evitare di promettere miracoli nel prossimo trimestre (come si sente invece spesso)
  • vuol dire investire in competenze, infrastrutture e dati fin da ora, sapendo che i frutti veri matureranno magari fra qualche anno. E va bene così, perché chi inizierà per tempo a costruire fondamenta solide sarà in netto vantaggio quando l’AI raggiungerà la piena maturità.

Una leadership strategica nell’era dell’AI implica anche fare scelte coraggiose e spesso controintuitive. Resistere alla tentazione di lanciarsi su ogni moda effimera di AI generativa, e invece concentrarsi su pochi progetti chiave allineati alla strategia aziendale, anche se questo significa andare contro la pressione (FOMO) di mostrare subito qualcosa di “sexy” al mercato:

  • significa allocare risorse per ripulire e strutturare i dati di cui disponiamo, anche se questo lavoro oscuro non farà notizia, perché senza dati di qualità, l’AI è un castello di carte
  • significa sperimentare con pilota e prototipi veloci ben disegnati (usando criteri di successo chiari) e poi scalare gradualmente ciò che funziona, anziché puntare tutto su un grande progetto monolitico calato dall’alto. In altre parole, pensiero big picture ma approccio graduale.

Dal punto di vista del change management, l’azienda dovrà costruire team di evangelisti e formatori allo stesso tempo: comunicare una visione ispiratrice (far capire al team perché l’AI è importante e come migliorerà il lavoro di tutti), ma anche mettere a disposizione formazione, linee guida e supporto pratico perché le persone sviluppino fiducia verso questi nuovi strumenti. E la fiducia, come invece succede in molte realtà, non si impone: si guadagna col coinvolgimento e dimostrando concretamente che l’AI può rendere il lavoro più interessante, non sostituire cinicamente le persone.

Una metafora utile è quella dell’AI comeesoscheletro per la forza lavoro: il compito dei team di formazione ed evangelizzazione è far sì che ogni persona abbia l’“esoscheletro” giusto (gli strumenti AI adatti) e sappia come usarlo per moltiplicare le proprie capacità, anziché temere di essere rimpiazzata dalla macchina.

Guidare un’azienda nell’adozione dell’intelligenza artificiale richiede visione, pazienza e concretezza, ecco perché il concetto “Patience is Prompt”. Visione per immaginare nuovi modi di operare abilitati dall’AI e sfidare lo status quo. Pazienza per navigare la fase iniziale di entusiasmo e disillusione senza perdere la rotta, consapevoli che le vere trasformazioni richiedono anni, non mesi. Concretezza per focalizzarsi sul valore di business reale, integrando l’AI dove aggiunge valore e misurandone l’impatto con rigore.

Bisognerà avere umiltà in questo viaggio e sarà fondamentale ammettere ciò che non funziona, apprendere dagli errori e adattare la strategia man mano che si impara cosa davvero genera risultati (in un campo così nuovo, nessuno ha tutte le risposte in tasca).

La buona notizia è che chi saprà attuare questa guida strategica e paziente avrà costruito un vantaggio difficilmente colmabile dai concorrenti. Per citare un concetto espresso in un rapporto Deloitte, che ho trovato condivisibile, applicare l’AI solo per velocizzare vecchi modi di fare le cose significa sprecare il suo potenziale o, peggio, amplificarne i bias.

Le aziende con management più illuminato e coraggioso useranno invece l’AI come catalizzatore per inventare “next practices” e modelli organizzativi pensati per un mondo potenziato dall’AI. Saranno quelli che non si limiteranno a digitalizzare l’esistente, ma che reimmagineranno il proprio business con l’AI in mente, mantenendo però i piedi per terra sull’esecuzione. La rivoluzione dell’AI, in fondo, non avverrà in una notte di tempesta, ma sarà il risultato della somma di tanti sforzi mirati. E sarà guidata non dagli algoritmi in sé, ma da leader che avranno saputo traghettare le proprie organizzazioni, con lungimiranza e tenacia, attraverso le acque agitate del cambiamento tecnologico verso un nuovo approdo di valore.

Cosa portarsi a casa? Un messaggio semplice.

Non aspettatevi miracoli immediati dall’AI, ma non sottovalutate nemmeno per un istante la portata trasformativa che avrà sul lungo periodo. Agite con strategia, investite nelle fondamenta (dati, processi, persone) e preparatevi a navigare qualche scossone iniziale.

L’adozione dell’AI è un viaggio, non uno scatto: iniziate ora, con passo deciso ma misurato, perché chi saprà pazientemente accelerare al momento giusto farà la differenza nel prossimo decennio dell’economia digitale. La vera rivoluzione non sarà delle macchine pensanti, sarà di chi avrà imparato a pensare (e agire) meglio con le macchine.