Spoiler: non c’entra l’AI
C’è un momento, durante molti incontri con imprenditori e manager, in cui capisco che la conversazione sta per imboccare una strada che conosco fin troppo bene. Non perché le persone siano prevedibili, ma perché iniziano a comparire sempre le stesse frasi, dette con convinzione, spesso anche con una certa soddisfazione.
“Ma sì dai, per l’AI prendiamo Copilot o ChatGPT, tanto è una cosa semplice.”
“Noi comunque lavoriamo bene così.”
“Abbiamo i nostri file in locale, Linux non aggiornato ma stabile, non abbiamo bisogno di altro.”
“Vedrai che è una bolla, poi si torna ai programmi sul PC.”
Nel tempo ho iniziato a chiamare questo insieme di affermazioni lo stupidario della trasformazione digitale. Non per offendere, ma per difesa personale. Perché sono frasi che non nascono da ignoranza o malafede, ma da qualcosa di molto più profondo: la convinzione che ogni nuova tecnologia sia, in fondo, solo un’altra applicazione da aggiungere senza cambiare nulla del resto.
Ed è proprio qui che quasi tutte le iniziative “AI-first” iniziano a scricchiolare.
Quando Harvard descrive quello che vedi ogni settimana
Ascoltando un’intervista a Raffaella Sadun, professoressa alla Harvard Business School e co-direttrice del progetto sul Future of Work, ho avuto una sensazione piuttosto familiare: quella di sentire raccontato, con metodo scientifico e dati alla mano, ciò che sul campo vedo succedere da anni.
Il titolo dell’intervista è chiaro: perché è così difficile diventare un’organizzazione AI-first. E la cosa più interessante è che Sadun parla pochissimo di tecnologia in senso stretto. Non si concentra sui modelli, sulle piattaforme o sugli ultimi strumenti, ma su organizzazioni, ruoli, processi decisionali, responsabilità.
In altre parole, su tutto ciò che di solito rimane invariato quando un’azienda annuncia di voler “adottare l’AI”.
La sua tesi, semplificata senza troppi giri di parole, è questa: le aziende non falliscono con l’AI perché la tecnologia non funziona, ma perché cercano di inserirla in strutture progettate per un mondo che non esiste più. E per chi ha vissuto più di una ondata tecnologica, questo suona come un déjà-vu piuttosto evidente.
AI-first non significa “abbiamo comprato qualcosa”
Uno degli equivoci più diffusi è confondere l’adozione con l’acquisto. Si compra una licenza, si fa una demo ben fatta, magari si avvia un progetto pilota, e poi arriva la delusione perché “alla fine non cambia niente”.
Sadun insiste molto su questo punto: se l’AI viene inserita in processi progettati quando l’AI non esisteva, il risultato sarà inevitabilmente mediocre. Non perché l’AI sia limitata, ma perché la stiamo usando come useremmo Excel alla fine degli anni ’90, come supporto marginale, non come leva per ripensare il lavoro.
Ed è qui che, se vi sembra di aver già sentito questa storia, non vi state sbagliando. È un déjà-vu tecnologico piuttosto classico.
Ne avevo già scritto parlando di cloud, quando raccontavo di aziende convinte di “essere nel cloud” solo perché avevano spostato una macchina virtuale da un server rumoroso in ufficio a un data center più elegante, continuando però a lavorare esattamente come prima, con gli stessi processi, le stesse rigidità e le stesse paure.
Lo stesso identico copione l’ho visto ripetersi nel mondo della formazione: corsi organizzati perché “ormai bisogna farli”, partecipanti attenti, slide curate, attestati consegnati con soddisfazione… e poi, il lunedì successivo, tutti di nuovo alle vecchie abitudini, come se la conoscenza fosse una patch da installare una volta sola e non qualcosa che ti cambia davvero il modo di affrontare i problemi.
Con l’AI stiamo semplicemente vivendo lo stesso déjà-vu, solo a una velocità maggiore.
Il vero collo di bottiglia: il middle management
Uno dei passaggi più interessanti dell’intervista di Sadun riguarda il ruolo del middle management. Non i CEO visionari che parlano di futuro, né i tecnici entusiasti che sperimentano nuovi strumenti, ma quei manager che stanno nel mezzo e che devono tradurre la strategia in lavoro quotidiano.
Secondo Sadun, molti manager non sanno come ridisegnare il lavoro quando entra in gioco l’AI. Non sanno cosa delegare, cosa eliminare, cosa ripensare. E quando non sai cosa fare, la reazione più umana è difendere ciò che conosci.
Il risultato è che l’AI viene relegata ai margini, usata come supporto simpatico ma non centrale. Finché continuiamo a misurare il lavoro con metriche nate dieci o quindici anni fa, l’AI sembrerà sempre fuori posto. Non perché non funzioni, ma perché stiamo facendo le domande sbagliate.
“Facciamo un corso sull’AI” (e poi torniamo come prima)
Altro grande classico. L’idea che basti “fare formazione” per risolvere il problema.
Nei corsi che tengo parto sempre allo stesso modo: chiedo chi è appassionato di fantascienza, poi chiedo chi usa l’AI tutti i giorni, non per provarla, ma per pensare, scrivere, decidere, lavorare. Il messaggio che cerco di far passare è semplice e scomodo allo stesso tempo: l’AI non è una competenza da aggiungere, è un cambio di mentalità.
Se la tratti come l’ennesima applicazione da imparare, stai solo rimandando il problema.
Dal paesino al multiverso
C’è una metafora che uso spesso perché rende meglio di tante spiegazioni tecniche.
Usare l’AI non è come installare un nuovo software. È come passare da vivere sempre nello stesso piccolo paese, con le stesse persone, le stesse regole e gli stessi percorsi, a trovarsi improvvisamente in una società fatta di molti mondi diversi, con logiche nuove, possibilità enormi e punti di vista che non avevi mai considerato.
Se continui a comportarti come se fossi ancora nel paesino, quel mondo ti sembrerà caotico, inutile o pericoloso. E darai la colpa all’AI, non al fatto che non hai cambiato modo di ragionare.
È qui che, secondo me, il messaggio di Sadun colpisce più duro: l’AI funziona solo se accetti che il lavoro stesso debba essere ripensato dalle fondamenta.
Implicazioni pratiche (senza zucchero)
Se sei un imprenditore, la domanda non è “che strumento AI compro”, ma “quale parte del mio modo di lavorare esiste solo perché, fino a ieri, non avevo alternative”.
Se sei un manager, il problema non è che l’AI ti sostituisca, ma che ti costringa a spiegare qual è il valore che porti in un sistema dove molte decisioni possono essere prese in modo diverso.
Se sei un tecnico, sappi che l’AI non elimina la competenza. La rende solo più visibile. E spesso spietatamente misurabile.
Conclusione
L’AI non è una bolla. È uno specchio.
Riflette organizzazioni rigide, processi mai messi davvero in discussione, ruoli che esistono più per inerzia che per necessità. Chi spera di tornare “ai programmi sul PC” non sta difendendo la tecnologia, ma un modo di pensare che ha già fatto il suo tempo.
Diventare un’azienda AI-first è difficile non perché l’AI sia complessa, ma perché cambiare modo di ragionare è la cosa più difficile che ci sia. E su questo, purtroppo, nessun Copilot potrà mai fare il lavoro al posto nostro.
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