L’autore ed esperto di IA invita le organizzazioni a passare da “Human In The Loop” a “Human On The Loop”

Ho anche scritto diversi libri su management e leadership, tra cui Management 3.0, Managing for Happiness e, più recentemente, Human Robot Agent, che parla della leadership nell'era dell'IA.

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Perché la leadership non consiste più nell'essere la persona più intelligente nella stanza

Con l'IA, la leadership viene svuotata e ricostruita allo stesso tempo.

Prima pensavo che essere leader significasse essere la persona più preparata nella stanza. Ma oggi, l'IA è l'entità più intelligente nella stanza su circa il 90% degli argomenti.

Ora la leadership consiste nel sapere quali domande porre, quali vincoli impostare e quando intervenire. È più difficile che conoscere le risposte.

Perché l'IA deve passare da human-in-the-loop a human-on-the-loop

Sto scommettendo la mia carriera sulle organizzazioni agentiche. Sì, l'ho detto pubblicamente e lo intendo davvero.

Le parti del management principalmente coinvolte nel controllo del flusso di informazioni, approvazioni e presenza nei processi decisionali? Quelle stanno scomparendo. L'IA può elaborare informazioni, generare opzioni ed eseguire workflow più rapidamente di quanto ogni manager possa controllare la propria posta in arrivo.

Per decenni, le organizzazioni hanno fatto passare tutta l'intelligenza — sia quella umana che artificiale — attraverso i colli di bottiglia umani. Ancora oggi, la maggior parte delle aziende "potenziate dall'IA" ha dipendenti che passano la giornata a scrivere prompt per ChatGPT, condividendo suggerimenti su Slack e celebrando successi dell'IA durante le riunioni generali. Ma ogni interazione con l'IA inizia e finisce comunque con un umano. Le IA non comunicano mai tra di loro. Non eseguono mai nulla in modo indipendente.

Questo è ciò che chiamiamo human-in-the-loop. Ed è un enorme limite. Tutto rallenta fino alla velocità dell'anello più debole.

I concorrenti nativi digitali non operano in questo modo. Hanno agenti IA che gestiscono interi flussi di valore mentre gli esseri umani si occupano di strategia, etica e casi limite. La differenza in termini di produttività è enorme.

Il succo: i manager non creano valore stando nel mezzo dei loop.

Il cambiamento che propongo è human-on-the-loop. Lasciamo che gli agenti IA si occupino autonomamente dei workflow, mentre le persone definiscono la direzione strategica, l'etica e quelle decisioni complesse che le macchine non possono prendere. Intelligenze diverse, velocità diverse, infrastrutture diverse.

Come schemi e pratiche possono vivere dentro l'IA (invece che in te)

Lascia che ti racconti del mio momento "AlphaZero".

Il mese scorso ho parlato con otto lettori della mia newsletter su Substack. Ho affinato il mio Job-to-Be-Done, ovvero i problemi reali con cui la mia audience si confronta. Ho scaricato tutte le trascrizioni delle riunioni, le ho salvate su Google Drive, ho preso una skill JTBD da un marketplace pubblico delle skill e ho chiesto a Claude di analizzare tutto.

Claude ha svolto tutto il rituale: bisogni funzionali, emozionali, sociali, l'intero framework di Christensen. Poi ha generato un report. Gli ho chiesto di trasformare quel report in una nuova skill personalizzata ottimizzata per il mio Substack, un valutatore JTBD in grado di analizzare le bozze dei miei articoli futuri e dirmi quanto bene si allineano con dolori e vantaggi dei miei lettori.

Venti minuti di lavoro. Forse anche meno. E potresti farlo anche tu, con il tuo team o i tuoi clienti.

Sedevo lì rendendomi conto: il framework di Clayton Christensen non vive più nella mia mente, ora vive dentro Claude. Non ho bisogno di sapere come funziona. Claude ha eseguito l'analisi come farebbe un essere umano, usando linguaggio umano e seguendo schemi ideati dagli umani. Io ero semplicemente l'orchestratore che dava a un agente un compito.

Quando schemi e pratiche risiedono nell’agente invece che in te, qualcosa di fondamentale cambia. Le competenze sono i nuovi schemi e pratiche. La domanda diventa: "Quando l’agente sbaglia, me ne accorgo?"

Perché il teatro della produttività frena il potenziale dell’IA

La barriera più grande tra le promesse dell’IA e i risultati reali? Il teatro della produttività. Punto e basta.

Lo schema è ovunque: i dirigenti vanno a una conferenza, annuiscono a un keynote e all’improvviso sono "tutti puntano sull’IA." Distribuiscono Microsoft Copilot o qualche chatbot interno con un nome eroico e una dashboard che nessuno ha chiesto. Dicono ai team che questo porterà una nuova era d’oro della produttività.

Cosa succede? Colleghi inviano assistenti AI alle riunioni a cui non partecipano. I bot generano riepiloghi che nessuno legge. Le persone rispondono automaticamente con paragrafi pieni di parole ma privi di significato. I report di ricerca generati dall’IA si moltiplicano come video su TikTok. Le slide si moltiplicano e si perdono nei drive condivisi. Nessuno legge nulla. Tutti si limitano a riassumere traduzioni e a tradurre i riassunti.

I media lo hanno notato. Titoli come "La maggioranza dei CEO allarmata: l’IA non porta ritorni finanziari" e "La valanga di contenuti generati da IA sta distruggendo la produttività" si accumulano da tutto l’anno.

Le aziende stanno spolverando IA su processi già rotti e questo si vede.

Dove avviene la vera accelerazione — Novartis che riduce la selezione dei siti per studi clinici da settimane a ore, compagnie assicurative che automatizzano 400.000 pratiche da tempi di attesa di tre settimane a pochi minuti, sviluppatori solitari che consegnano app full-stack nel fine settimana — il modello è chiaro. Questi flussi di lavoro non sono andati solo il 10% più veloci. Sono stati completamente rivoluzionati. Gli anni sono diventati settimane. Le settimane sono diventate minuti.

Come il tecnostress impatta sull’adozione dell’IA e sulla produttività

Sono iscritto a oltre 100 newsletter IA solo su Substack. Ogni annuncio di un nuovo strumento scatena la stessa reazione: un breve momento di ansia seguito dal bisogno di indagare. Moltiplica questo per trenta annunci a settimana, e non stavo più imparando nulla. Tremavo. Scorrevo la mia to-do list in modo ossessivo come fosse il feed notizie di LinkedIn.

Mi ha sorpreso quanto rapidamente il mio sistema nervoso si sia adattato a una continua attivazione parziale e quanto distruttivo sia stato.

Tecnostress. FOBO — la paura di diventare obsoleto. Ho persino fatto dibattere ChatGPT, Gemini e Claude su come affrontare il problema che avevano causato. Giusto, no?

L’intuizione controintuitiva che ho avuto è che più sei "aggiornato", più diventi sostituibile. Se il tuo valore sta nel conoscere le ultime funzionalità di Claude Code, sei esattamente prezioso quanto un abbonamento da $20 al mese. Nulla si svaluta più rapidamente della conoscenza dell’IA.

Nell’era dell’IA, la calma è un tratto distintivo.

Perché padroneggiare meno strumenti di IA è un vantaggio strategico

La padronanza degli strumenti è il gioco sbagliato. I leader dovrebbero puntare all’immunità dagli strumenti. Il tuo vantaggio competitivo è creare valore con meno tecnologie di quanto l’ansia ti suggerisca.

Detto questo, ecco cosa uso ogni giorno:

• Claude (Anthropic) — La mia principale IA. Utilizzo moltissimo Claude Projects, con competenze personalizzate definite come file markdown. Ho creato una mia skill di ghostwriter personale, una per valutare i JTBD, una per migliorare i formati, un ottimizzatore SEO e una per valutare il marketing. Claude è il mio partner di riflessione, editor, analista e, a volte, anche il mio terapeuta quando l’ultima novità sull’IA mi fa schizzare il cortisolo alle stelle. Valutazione: il miglior modello di ragionamento per il lavoro sui contenuti lunghi. Projects con skill ha cambiato il mio modo di lavorare più di qualsiasi altra singola funzione nell’IA.
• ChatGPT (OpenAI) — Lo uso per avere una seconda opinione. Quando ho un problema particolarmente importante, utilizzo più modelli e li faccio criticare a vicenda. ChatGPT è ottimo anche per analisi rapide e strutturate. Organizzo dibattiti IA tra ChatGPT, Gemini e Claude e pubblico i risultati.
• Gemini (Google) — Terza voce nei miei dibattiti multimodello. Utile perché tutto il mio workspace è su Google, quindi ha accesso nativo ai miei documenti e alle mie email. Più pungente degli altri due, qualità che apprezzo.
• Make — La spina dorsale della mia automazione. Ho costruito workflow che collegano Claude alla mia pipeline di contenuti: le bozze degli articoli passano attraverso controlli di formattazione, analisi SEO, generazione di post per i social e distribuzione della newsletter. Qui avviene la compressione del workflow.
• Nano Banana Pro — Per la generazione di immagini con IA. Non ho idea di come il modello riesca a creare immagini così straordinarie. Funziona e basta.

Come Claude Projects ha rivoluzionato il mio workflow

Il mio strumento preferito è Claude Projects con le Skill personalizzate. Non c’è partita.

Ecco perché. Una Claude Skill è un file markdown che insegna a Claude come svolgere un compito specifico. Ogni skill incapsula le mie preferenze, i miei standard e il mio giudizio maturato nel tempo.

Cosa lo rende diverso dal semplice prompting? La persistenza e l’accumulazione. Ogni skill che creo rende migliore la successiva. Stanno diventando un sistema, un insieme interconnesso di competenze codificate che si potenziano nel tempo.

I miei framework ora vivono dentro gli agenti. È sia esaltante che terrificante. Esaltante perché sono dieci volte più veloce. Terrificante perché se smettessi di praticare l’arte sottostante, perderei la capacità di giudicare se l’agente lo sta facendo bene.

Come creare un consiglio consultivo agentico

Per la strategia e il processo decisionale, utilizzo un approccio da “consiglio consultivo agentico”. Quando devo prendere una decisione strategica, pongo la stessa domanda a Claude, ChatGPT e Gemini, quindi li faccio criticare a vicenda le risposte.

Così ottengo tre prospettive analitiche distinte, più l’attrito del disaccordo: esattamente ciò che un vero consiglio consultivo dovrebbe offrire. Spesso questi dibattiti sono più rigorosi delle conversazioni avute con consulenti umani.

Perché la maggior parte delle organizzazioni non è pronta per l’IA

Dedico molto tempo a riflettere sull’alfabetizzazione digitale sull’IA per i miei lettori e per le organizzazioni che seguo.

Ecco cosa penso onestamente: la maggior parte dei programmi di alfabetizzazione sull’IA sono spazzatura. Insegnano quali tasti cliccare in ChatGPT e lo chiamano “upskilling”. È come insegnare a usare un martello e dire che si è architetti.

Essere “pronti per l’IA” significa tre cose:

1. Comprendere cosa può e non può fare l’IA a livello concettuale — non memorizzare funzioni che cambieranno tra un mese, ma capire cosa significano pattern matching, generazione di linguaggio e workflow agentici per il tuo lavoro.
2. Individuare quali processi riprogettare attorno all’IA invece di limitarvisi a “spruzzarla” sopra.
3. Esercitare il giudizio necessario per riconoscere quando l’IA sbaglia. Questo richiede di mantenere forte la propria esperienza nel settore.

Perché i professionisti non devono diventare dipendenti dall’IA

Mi terrorizza l’idea di svegliarmi un giorno incapace di scrivere o pensare criticamente perché per troppo tempo ho delegato i muscoli cognitivi agli agenti. L’unico collo da poter “strangolare” diventa un solo muscolo atrofizzato.

Lavoro attivamente contro questa deriva. Scrivo ancora ogni articolo da solo. Leggo ancora libri cartacei. Faccio ancora il ragionamento prima di chiedere a Claude di controllare il mio lavoro, non dopo. Ma la tentazione alla dipendenza è reale e costante.

Temo di diventare la persona contro cui metto in guardia gli altri: qualcuno che sembra produttivo, ma segretamente esternalizza la sua capacità di pensiero originale. Quella paura è utile. Mi sprona a continuare a praticare.

E non lascerò che succeda.

Perché i leader devono svegliarsi di fronte alla realtà dell’IA

Smetti di inseguire gli strumenti. Stabilizza i tuoi principi, limita il campo d’azione e dai un limite di tempo alla tua curiosità.

Questo è il mio consiglio in una frase. Ecco la versione lunga:

Durante la crisi del credito del 2008, una volta presi il mio CEO per le spalle. Letteralmente. L’azienda stava andando dritta contro un muro finanziario. I ricavi calavano, la pista di atterraggio si accorciava. E lui rimase paralizzato, come un cervo abbagliato dai fari, preparandosi con calma a far cadere l’intera azienda dal precipizio per inazione.

Gli dissi: “Svegliati, per l’amor di Dio! La nostra pista di atterraggio sta svanendo. Dobbiamo agire.”

Lui si svegliò. Più tardi mi ringraziò.

Penso spesso a quel momento ogni volta che un dirigente dice, “L’IA non sta generando ritorni.” Ovviamente no, non nel modo in cui la stai usando. Tratti l’IA come un assistente che prende appunti quando dovresti trattarla come un motore per reinventare i flussi di lavoro. Invece di dare alle persone il permesso di sperimentare, mandi idee nate dai brainstorming ai comitati per l’approvazione.

Se la tua leadership sta trasformando l’adozione dell’IA in una semplice cassetta dei suggerimenti e in un workflow di governance, qualcuno deve scuoterli prima che portino l’organizzazione alla rovina.

Perché le organizzazioni che sopravviveranno saranno agentiche

Guardando al futuro, l’IA sta trasformando ogni professionista in un’operazione individuale, che lo voglia o meno. Coloro che imparano a orchestrare gli agenti IA, mantengono il proprio giudizio e offrono vero valore con un minimo di sovraccarico avranno successo.

Le organizzazioni che sopravvivranno saranno agentiche — sistemi a doppio binario dove l’IA gestisce l’esecuzione a velocità macchina mentre gli esseri umani si concentrano su strategia, etica e i problemi veramente complessi.

Le organizzazioni che continuano a far passare tutta l’intelligenza attraverso colli di bottiglia umani scopriranno, probabilmente troppo tardi, che i loro concorrenti stavano costruendo tangenziali mentre loro erano ancora bloccati nel traffico.

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