Tag: Modelli organizzativi

AI & GENAI, TECH & BUSINESS

Tool, skill e MCP: prima si disegna l’organizzazione, poi l’agente

Su Medium ho trovato un articolo di Prabhu, che leggo da un po’, Tools vs Skills vs MCP, che mette in una tabella di tre righe i mattoni con cui oggi si costruisce un agente AI: i tool danno accesso, le skill danno direzione, MCP connette a capacità esterne. È una sistemazione utile per chi scrive codice e ha sentito usare le tre parole come sinonimi in una riunione, e la consiglio. Ho però l’impressione che per chi porta gli agenti dentro un’azienda quella tabella vada letta partendo da una colonna che non c’è, quella che dice chi ha deciso la procedura, chi ha concesso il permesso, chi possiede il sistema dall’altra parte del cavo.

Ogni riga della tabella tecnica ha un gemello organizzativo, e il gemello arriva prima. Una skill presuppone una procedura che qualcuno ha deciso e messo per iscritto, un tool presuppone una delega di potere con un perimetro, un server MCP presuppone un confine fra due sistemi che ha già un proprietario. Quando il gemello organizzativo manca la tecnologia non lo crea, lo simula, e la simulazione funziona benissimo finché non succede qualcosa.

Dentro il codice le tre cose si toccano

Conviene partire dal livello tecnico, perché è lì che la tabella semplifica di più. Un tool, nel senso che gli danno le API dei modelli, è una definizione: un nome, una descrizione in linguaggio naturale e uno schema JSON dei parametri. Il modello non esegue niente, produce una richiesta strutturata (chiama questa funzione con questi argomenti) e il runtime che gli sta intorno decide se eseguirla, con quali credenziali e cosa restituire. È la separazione su cui avevo costruito il pezzo sull’harness engineering: fra l’intenzione del modello e l’effetto nel mondo c’è sempre un pezzo di codice che qualcuno ha scritto e che può dire di no.

MCP, pubblicato da Anthropic a fine 2024 e poi adottato dagli altri grandi fornitori, sta un livello sotto i tool. È un protocollo costruito su JSON-RPC 2.0 con cui un’applicazione host apre connessioni verso uno o più server, e ogni server dichiara quali tool mette a disposizione del modello, affiancandoli se serve con risorse da leggere come contesto e con prompt riutilizzabili. Il trasporto può essere locale, un processo lanciato sulla macchina che parla attraverso lo standard input, oppure remoto su HTTP, con l’autorizzazione affidata a OAuth. In pratica MCP è il modo in cui i tool viaggiano: invece di cablare una funzione dentro ogni applicazione la si scrive una volta in un server e la si rende disponibile a qualunque client parli il protocollo.

Le skill sono l’oggetto più recente. Nel formato che Anthropic ha introdotto nell’autunno 2025 e poi aperto come standard, una skill è una cartella con un file SKILL.md, un’intestazione con nome e descrizione seguita da istruzioni in markdown, a cui si possono aggiungere file di riferimento e script eseguibili. Il meccanismo che la distingue da un prompt lungo si chiama progressive disclosure: il modello vede all’inizio solo nome e descrizione di tutte le skill installate e carica il corpo soltanto quando il compito lo richiede, così cento skill costano in contesto poche righe ciascuna finché restano inutilizzate. Una skill può contenere script, quindi porta con sé capacità, e un server MCP può esporre prompt, quindi porta con sé procedure. I confini si sovrappongono, e l’autore lo riconosce.

La colonna che mi convince meno è quella sulla manutenzione, dove MCP risulta «spesso gestito dal provider». Vale per GitHub o per Google Drive. Per il gestionale interno, per il CRM personalizzato da un fornitore che nel frattempo ha chiuso, per il database della produzione, il server MCP lo scrive e lo mantiene l’azienda, e il protocollo standardizza la forma della conversazione senza togliere a nessuno la responsabilità del contenuto.

La procedura di design che l’articolo propone parte da una domanda di capacità (cosa deve saper fare l’agente) e arriva ai sistemi esterni. Funziona per un team di sviluppo che costruisce un assistente per sé stesso. Dentro un’organizzazione la prima domanda riguarda l’autorità, e la capacità viene dopo.

Scrivere una skill obbliga a decidere il criterio

L’esempio dell’articolo è una skill per il rilascio di un’app Flutter in nove passi, dal controllo del branch fino al riepilogo finale. È un buon esempio proprio perché è facile: in un team di sviluppo quella procedura esiste già, spesso codificata in una pipeline di integrazione continua, e trasformarla in skill significa tradurla.

In azienda le procedure che vale la pena delegare a un agente raramente sono così. Come si valuta se un cliente merita una deroga sui tempi di pagamento, quando un reclamo va passato all’ufficio legale: sono decisioni che vivono nella testa di tre persone, ognuna con una versione leggermente diversa, mentre la versione ufficiale sta in un manuale qualità che nessuno apre da anni.

Quando si scrive la skill ci si accorge che manca il criterio, e a quel punto le strade sono due. Può scriverlo chi sta costruendo l’agente, un tecnico o un consulente che non ha l’autorità per decidere come l’azienda tratta i clienti morosi e che, per far funzionare il sistema, finisce per deciderlo lo stesso. Oppure ci si ferma e si chiede a chi ha quell’autorità di mettere il criterio per iscritto, ed è qui che il progetto rallenta, perché scrivere un criterio lo rende discutibile. Nel pezzo su chi delega all’AI il proprio lavoro avevo raccontato come la delega sia più bassa proprio nelle professioni dove il criterio è il patrimonio, e credo che dentro le aziende agisca la stessa dinamica.

Me ne accorgo ogni volta che scrivo le skill che uso per lavorare: la parte che richiede tempo sono sempre le regole, il formato del file si impara in un pomeriggio. La skill con cui preparo i pezzi per questo blog contiene un elenco di cose da evitare costruito correzione dopo correzione nel corso di mesi, e ogni riga è una decisione editoriale che prima stava solo nella mia testa e che adesso posso rileggere e contestare. Vista da fuori, una skill ben scritta è un documento di organizzazione con l’estensione .md.

Il permesso viene prima dello strumento

Un tool, guardato dall’organizzazione, è una delega di potere. createJiraTicket() è innocuo, issueRefund() no, e la differenza non sta nel codice (sono due chiamate HTTP molto simili) ma nel fatto che la seconda sposta denaro per conto di qualcuno.

Chi concede quel potere all’agente, e con quale identità l’agente lo esercita, sono domande che un’azienda sa già porsi per le persone, tanto che esistono procure, limiti di spesa per ruolo e doppie firme sopra una certa soglia. Per gli agenti queste regole di solito non ci sono, e il caso più frequente che incontro è l’agente che eredita le credenziali di chi lo ha configurato, con tutti i suoi permessi, compresi quelli che nessuno gli avrebbe mai delegato consapevolmente. Ogni tool concesso a un agente dovrebbe essere un permesso revocabile, con un titolare che sa di averlo firmato.

Nella guida alle istruzioni per Claude Code raccontavo come un’istruzione scritta nel prompt si pieghi sotto pressione mentre un hook no. Con i permessi succede lo stesso: scrivere nella skill «non emettere rimborsi sopra i 500 euro» esprime un desiderio, far rifiutare la chiamata al server sopra quella soglia stabilisce una regola. Il modello organizzativo decide la soglia e la tecnica la rende inviolabile, in quest’ordine, perché nessun ingegnere dovrebbe stabilire da solo quanta fiducia l’azienda concede a un software.

MCP disegna confini che hanno già un proprietario

Il diagramma dell’articolo mette l’applicazione AI in alto, il server MCP al centro e sotto GitHub, un database e Jira. Da dentro un’azienda ognuna di quelle scatole ha un responsabile, un budget, un fornitore con un contratto e spesso un’opinione precisa su chi può leggere i suoi dati. Scrivere un server MCP per il CRM significa decidere quali parti del CRM diventano leggibili da un agente e in nome di chi, e quella decisione appartiene al responsabile commerciale e al DPO prima che al team IT.

Il server MCP del blog su cui sto scrivendo ne è un esempio piccolo. Impone una sequenza di stati, dalla bozza alla revisione fino all’approvazione e alla programmazione, e rifiuta i salti. Quella sequenza è una decisione organizzativa su chi controlla cosa prima che un testo esca col mio nome, e sta nel server proprio perché non può dipendere dalla buona volontà del modello in una sessione qualsiasi.

C’è poi il livello del significato, che nessun protocollo tocca. Due server MCP possono esporre lo stesso campo «cliente» intendendo cose diverse, uno i clienti attivi e l’altro chiunque abbia mai ricevuto un’offerta, e l’agente li userà entrambi con la stessa sicurezza. Ne ho scritto a proposito dell’interoperabilità fra agenti, dove il vocabolario precede il protocollo, e del modello dati come teoria dell’azienda: MCP standardizza il tubo, e quello che ci scorre dentro porta con sé tutte le ambiguità organizzative che c’erano prima.

Il codice moltiplica il modello organizzativo che trova

Sarebbe sbagliato concludere che la tecnica sia un dettaglio da sistemare a valle. La sequenza che propongo alle aziende con cui lavoro differisce da quella dell’articolo soltanto nell’ordine delle domande, perché parte da chi decide e con quale criterio, passa per i poteri che si delegano e le soglie che li limitano, arriva ai confini fra sistemi e ai loro proprietari. A quel punto si scrivono skill, tool e server, e ognuno diventa la forma eseguibile di una decisione già presa.

Quando la decisione esiste, la tecnica le dà proprietà che sulla carta non ha mai avuto. Scritta in una skill, una procedura diventa versionata, e si può ricostruire quale versione ha guidato un’azione in una certa data; il permesso, quando sta nel server, si può testare e la sua violazione lascia un log; per spostare un confine dichiarato in un server MCP serve una modifica che qualcuno deve approvare. Il manuale qualità non aveva nessuna di queste caratteristiche, ed è per questo che nessuno lo apriva.

C’è anche un effetto di ritorno. Scrivere una skill è il modo più rapido che conosco per scoprire dove un’organizzazione non ha mai deciso niente, perché il modello, a differenza di un collega esperto, non riempie i vuoti con il buon senso del corridoio: li riempie con una media statistica, e la media si vede subito. Da quando ho scritto Pelle Digitale penso alle interfacce fra persone e macchine come ai punti in cui qualcosa di implicito è costretto a diventare esplicito, e gli agenti portano quel passaggio dentro l’organigramma.

Nei prossimi mesi i fornitori renderanno skill e server MCP facili da installare quanto un’app, e molte aziende ne avranno a decine prima di aver deciso chi li governa. Il vantaggio andrà a chi userà questo periodo per fare l’esercizio al contrario, prendendo una procedura alla volta e cercando chi l’ha decisa. Spesso la risposta sarà nessuno, e da lì comincia il progetto.

 

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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.

PROGETTI E IDEE

Enterprise 2.0: Modelli organizzativi e gestione dei social media per l’innovazione in azienda

Qualche mese fa durante un aperitivo, Alessandro Prunesti, mi chiese se avevo voglia di contribuire al suo nuovo libro Enterprise 2.0. Vista la fresca esperienza fatta sulla progettazione di alcuni sistemi di Enterprise Social Network, l’idea emergente di un sviluppare una nuova logica di E2.0 e la passione e l’interesse per questo tipo di progetti, ho ovviamente accettato.

Il libro affronta una serie di argomenti che riguardano, oltre agli aspetti tecnologici, anche quelli organizzativi e di gestione. Oggi i sistemi di E20 sono infatti strumenti di innovazione dirompenti, capaci di generare un nuovo tipo di organizzazione aziendale, nuovi spazi di lavoro condivisi, community aziendali, ambienti digitali all’interno dei quali dare vita ad attività collaborative in grado di generare benefici reciproci per i dipendenti delle aziende, i clienti, i fornitori e i partner commerciali  e rendere l’organizzazione aziendale aperta, flessibile e dinamica, nella quale la creatività delle persone diviene un fattore strategico per il raggiungimento degli obiettivi di business.

Il mio contributo, un paragrafo di qualche pagine nella parte finale del libro, affronta nello specifico la fase della progettazione tecnica ed i fattori critici, oggetto di una attenta analisi, progettazione e monitoraggio ed elenca le funzionalità tipiche e basilari di un progetto di Enterprise 2.0.

Il libro Enterprise 2.0: Modelli organizzativi e gestione dei social media per l’innovazione in azienda, tra i primi a trattare integralmente l’argomento dell’Enterprise 2.0, è secondo me una buonissima base di partenza per tutte quelle aziende che decidono di affrontare un progetto di questo tipo.

Questa è la prima volta che contribuisco alla pubblicazione di un libro e devo dire che ho trovato veramente emozionante ricevere una copia del libro completo, stampato e con un bellissima dedica: grazie Ale.

Vi segnalo un elenco dei libri pubblicati da Alessandro su IBS, mentre la scheda di questo libro è sul sito della Franco Angeli. Altri approfondimenti e articoli li trovate sul sito Enterprise2. Buona lettura.