Perché gli utenti esperti di IA supereranno tutti gli altri

David Rice: La maggior parte dei dipendenti utilizza circa l'1% di ciò che è possibile fare con l'IA. Non è perché sono pigri. Non è perché non abbiano accesso. È perché nessuno mostra loro cosa potrebbero fare e che dovrebbero usarla 5-10 volte all'ora per analizzare tutto ciò che fanno, riassumere la loro giornata e trovare falle in tutta la loro logica.

L’ospite di oggi è Kevin Surace, CEO di Appvance.ai, che partecipa come relatore a circa 40-50 eventi aziendali all’anno in giro per il mondo. Quando pone domande approfondite su come le persone stanno realmente utilizzando l'IA, solo l’1 o 2% di mani si alzano. Tutti gli altri usano un po’ Copilot per correggere le frasi e pensano: “Wow, guarda l’IA!”

Ma intanto c’è un ventitreenne in una startup in Silicon Valley che la usa come se avesse un dottorato con 28 lauree accanto a sé per un centesimo al minuto. E quei dieci valgono come cento di noi altri. Quindi, ecco cosa vuole che capiate Kevin: non è un problema di capacità. Ogni anno in cui non impari questa tecnologia, inizi a rimanere un po’ più indietro finché, un giorno, non sarai più rilevante.

È successo col PC negli anni '80. È successo con Internet. È successo con Excel. O ci si è adeguati o si è stati esclusi. Quest’ondata si muove molto più veloce di tutte le precedenti. Oggi parleremo di perché i tuoi prompt dovrebbero essere di tre paragrafi, non di cinque parole, come pensare strategicamente a ciò che vuoi dire invece di digitare parola per parola, perché oggi è il peggio che sarà mai questa tecnologia e cosa significhi per la tua professione, il cambiamento identitario che attraversa interi settori e perché resistere, come dice Star Trek, è inutile.

Io sono David Rice, questo è "People Managing People". E se hai usato l'IA una volta la scorsa settimana mentre qualcuno accanto a te la usa dieci volte all'ora, questa conversazione sarà il tuo ultimo avvertimento. Andiamo.

Kevin, benvenuto. Come va oggi?

Kevin Surace: Felicissimo di essere qui.

David Rice: Vorrei iniziare da qui. Sai, quando ne abbiamo parlato prima, avevi menzionato il divario che molte persone stanno vivendo: la maggior parte dei dipendenti usa forse l'1% di ciò che è possibile con l'IA. Sono curioso: perché pensi che accada questo e qual è il costo nel continuare così?

Kevin Surace: È un fenomeno davvero interessante. Ho l’opportunità di parlare in grandi eventi aziendali e di settore 40, 50 volte l’anno in tutto il mondo. Quello che si vede è che pochissime persone alzano la mano quando inizi a chiedere domande approfondite su come usano la gen IA. È tipo l’1 o 2% che dice: "Sì, io faccio questo".

Programmo agenti, faccio cose... ma la maggior parte non fa nulla. Usa un po’ Copilot, corregge qualche frase e pensa di aver capito l’IA, senza avere idea che dovrebbe usarla cinque o dieci volte all’ora. Per analizzare tutto, riassumere tutto, cercare falle in tutto.

Se sto scrivendo una presentazione, dico: trova falle in questo. Poi, dopo, come posso migliorare? E poi: puoi aiutarmi a migliorarlo? Puoi disegnare questa immagine? Analizzare questo foglio Excel? Cosa significa il foglio tre?

Perché con tutto questo, potresti farlo ogni minuto di ogni giorno. È come avere un laureato accanto a te con 28 dottorati, e pagarlo un centesimo al minuto, o all’ora. Perché non vorrei usarlo ogni ora, più volte all’ora? Credo che la gente non lo sappia, credo che molti usino solo Copilot, che è questo piccolo aiuto, e non sfruttano tutti i modelli come potrebbero.

Io uso tutti i vari modelli, giusto? A seconda di ciò che voglio fare. Gemini è meglio in certe cose rispetto a GPT 5.2 e quello è meglio di Anthropic in altre cose, Claude, bla bla bla... Quindi li uso tutti.

David Rice: Credo sia un po’ come mettermi in una cabina di pilotaggio ultra-accessoriata. Senza addestramento al volo, capisci?

Kevin Surace: Esatto. Ti racconto, quando faccio dimostrazioni sul palco di cose che ho fatto letteralmente per la loro azienda, dico: "Non ho nemmeno dati proprietari, ma lascia che ti mostri cosa sono riuscito a fare. Questo è un prodotto nuovo che secondo me funzionerebbe, qui c’è il mercato, il TAM e come lo so."

E loro: “Cosa? Ci avremmo speso 5 miliardi di dollari per capirlo!”. Io ci ho messo cinque minuti. O forse dieci. Non hanno idea che si possa fare con l'IA, perché nessuno l'ha mai mostrato o spiegato loro. Quasi tutti digitano un prompt di cinque parole. I miei prompt sono tre paragrafi, architettati con cura per il mio pubblico, per quello che voglio comunicare.

A chi mi rivolgo? Cosa voglio dire? Perché voglio dirlo? Quali sono le mie opinioni? C’è tanto da scriverci dentro per ottenere valore. Non un semplice "scrivi un paragrafo su X" senza sapere cosa stai facendo. Stai usando male lo strumento. Serve formazione.

Serve sentirsi a proprio agio. Bisogna avere accesso a più modelli e strumenti, non solo Copilot. E allora cambia tutto. Infine, guarda, in una startup della Silicon Valley fanno tutto questo moltiplicato per dieci: è il loro lavoro. Chi ascolta da una grande azienda del Midwest pensa: “Ho Copilot, l’ho usato in Word, ha corretto la frase… wow”. Sostituisce Grammarly, più o meno. È questa la grande spaccatura. Un problema per grandi aziende: ora ci sono startup che vanno dieci volte più rapide, grazie ai modelli di Gen IA nei reparti marketing, vendite, analisi, troubleshooting, eccetera. Lo usano dieci volte all’ora, ogni persona, tu lo usi una volta a settimana... verrai spazzato via.

David Rice: Si parla molto di gap di capacità, ma sembra piuttosto un gap di fiducia. Non credo che la gente eviti l’IA perché non ne vede il potenziale, ma perché spesso non sa dove iniziare. E questa partenza lenta, credi che si amplifichi col tempo?

Perché se non inizi ora, tra 12 mesi sei...

Kevin Surace: Lo dico spesso, sì. Continui a restare sempre più indietro e poi inizia a diventare imbarazzante, non sai cosa fare, a un certo punto non sei più rilevante. Quando succede? Il PC è arrivato nella carriera di molte persone a metà o fine anni ’80. Chi diceva: “Non voglio quella cosa sulla mia scrivania”, ogni anno rimaneva un po’ più indietro, e alla fine non potevi più lavorare, dovevi andare in pensione. Era senza speranza, come vivere senza PC. Poi è arrivato Internet.

Molte persone dicevano: “Non mi serve al lavoro, non serve a nulla, non ci farò mai nulla”. O ti sei adeguato, o sei andato in pensione pure lì. Lo stesso con Excel: arriva a fine anni ’80, inizio ’90 in tutti i reparti finanza.

C’è chi ha pensato: “Cambia le regole del gioco, lo voglio usare in tutto”. Altri no: “Non lo voglio imparare, ho i miei libri contabili e matite, va bene così”. Sono andati in pensione. Non c’erano altre soluzioni. Il punto è: se non impari la tecnologia che è ormai diffusa, ti avvicini al pensionamento, e basta.

Se vuoi andare in pensione tra un anno o due, ok. Come il medico che dice: “Non voglio imparare questo nuovo dispositivo medico, tanto vado in pensione tra due anni”. Va bene: tra due anni ci andrai comunque, nessuno vorrà più essere curato da te. E chi sta ascoltando e pensa: “Non mi serve imparare, ho altri 20 anni di carriera”, in realtà ne hai tre. Nessuno vorrà assumerti se non sarai un esperto in questi strumenti.

David Rice: Un altro termine che sentiamo molto ultimamente è “shadow AI”, giusto?

L’uso si estende ovunque. E a ragione, la gente è frustrata con molti strumenti aziendali che sembrano annacquati e lenti da implementare. Dalla tua prospettiva, come si colma il divario tra ciò di cui le persone hanno bisogno e ciò che gli viene dato?

Kevin Surace: Quello che dico alle aziende è che devono rendere disponibili tutti i principali modelli, non a tutti i dipendenti, ma avere versioni privatizzate, account aziendali e accesso ai reparti che ne hanno bisogno. Arriva un collaboratore e dice: "Devo analizzare video per questo motivo". Benissimo. Gemini. Ora hai accesso. Abbiamo un account aziendale. Tutti gli strumenti devono essere disponibili. In molte aziende oggi vai da IT e dici: “Voglio usare di più l’IA”. Risposta: “Ti abbiamo dato Copilot. Si, corregge le frasi. Basta.”

Voglio fare di più. Esagero, Copilot può fare altro, ma ci siamo capiti. E loro: “No, non puoi usare altro”. Allora uno lo fa di nascosto a casa o in azienda fino a che viene bloccato. Se vuoi avere successo, devi rendere davvero autonomi tutti i dipendenti. Non hai scelta.

David Rice: Spesso sento dire che gli strumenti approvati sembrano fatti per rallentarti, non per velocizzarti. Quindi la gente agisce per necessità, non per ribellione. L’aspettativa oggi è fare di più, più velocemente, ma gli strumenti disponibili non rispondono davvero ai bisogni reali delle persone. Non so se è una questione di conformità: forse è rilevanza.

Kevin Surace: Per l’IT impostare account aziendali con 10 strumenti diversi oggi è facile: alcuni per le vendite, altri per il marketing, alcuni generici… poi si aggiungono persone quando serve, nei reparti giusti. Ma è importante che l’azienda sappia che ci sono molti strumenti disponibili: basta chiedere.

Non distribuiremo queste cose a 40.000 dipendenti se solo 200 ne hanno bisogno, ma a quei 200 li daremo, perché saranno molto più produttivi. In molti casi, i feedback ai miei demo sono: “Fantastico, ma purtroppo l’azienda non ci dà accesso a questi strumenti”. Lo dico sempre all’inizio: l’azienda potrebbe non darvi accesso a tutto ciò che vi mostro. Sul mio sito degli strumenti ci sono circa 40 strumenti che uso, e mi dicono: “Non abbiamo accesso a tutti.” Rispondo: “Sì, ma il vostro CEO è in sala, quindi tocca a voi.”

Io vi mostro la potenza e opportunità della Gen IA oggi, ma ottenere accesso a tanti strumenti spetta a voi: dovete chiedere ai manager, all’IT, eccetera ciò che vi serve e risolvere internamente. Non usate strumenti senza autorizzazione. Non si può fare shadow AI o shadow IT. Non si possono tracciare, le persone usano strumenti senza account. Se hai un account, spesso è privato, ma molti non lo pagano e dicono: “Si, va bene così”. Ma no, tutto è pubblico, può essere usato per addestrare i modelli, e tornare fuori in futuro. È tutto sbagliato. Non si dovrebbe fare. E l’azienda cerca solo di bloccare IP e URL per impedirlo.

David Rice: Sei molto deciso, quando si tratta di agenti, sul fatto che le aziende non potranno evolvere davvero se prima non risolvono sicurezza e controllo.

Ma cosa si perde se si aspetta troppo? Stiamo frenando il prossimo grande salto solo perché è complicato?

Kevin Surace: Le aziende fanno già qualcosa con gli agenti, ma in modo non sempre appropriato. Un freno è che molti hanno speso 10 anni a implementare l’RPA (Automazione dei processi robotici), un tipo di agente governato da regole. Non è un modello IA, ma basato su regole. Le decisioni vengono guidate da alberi decisionali. Funziona molto bene nei flussi prevedibili, con problemi di sicurezza risolti.

Quindi ora è così, e moltissimi workflow automatici sono su RPA. L’agente IA non è una rivoluzione in questi contesti: ti permette di automatizzare magari un po’ meglio, ma con rischi di sicurezza e quanto tempo serve per trovare errori? RPA ci ha messo anni a diventare realtà. Il vero blocco agli agenti IA è che molte cose sono già automatizzate con RPA, e funzionano. Ad esempio, per un processo assicurativo tra 11 sistemi diversi, oggi RPA lo fa: riceve i dati, passa tra i sistemi, archivia, controlla ecc. e poi emette un pagamento. Funziona. Posso fare lo stesso con un agente IA, ma non risparmio davvero.

Magari ottengo decisioni migliori con meno intervento umano, ma anche decisioni peggiori, perché ora la decisione la prende l’IA invece che regole create da me. Come azienda, ormai ho poco da automatizzare che richieda un agente invece dell’RPA già implementato, costoso e lavorato per anni.

Non vuol dire che non servano agenti IA, ma molte aziende hanno colmato i gap principali col decennio precedente. C’era la tecnologia già prima degli agenti, bastava. Non avranno oggi grandi risparmi, forse sulle scrivanie dei singoli, per workflow molto specifici che l’azienda non avrebbe automatizzato – quello sì, è interessante. Ma davvero permetterai alle persone di crearsi i propri agenti? E che impatto sulla sicurezza? Questi agenti accedono ai sistemi più critici. Chi garantisce? E se li prende il controllo un hacker?

David Rice: Può essere che l’adozione degli agenti parta dall’alto e poi si veda come va avanti? Magari il C-level ha un agente, ma nessun altro all’inizio.

Kevin Surace: Forse, ma anche quelli sono i bersagli preferiti degli hacker.

È una questione davvero complessa. Perché, ancora, l’RPA già copre i casi principali, funziona e fa risparmiare. Gli agenti IA potrebbero prendere il controllo nelle aziende in futuro, quando tutto sarà più sicuro e rodato, magari le stesse aziende di RPA aggiorneranno i prodotti con logica intelligente. Ma nelle grandi aziende, oggi i grandi gap sono chiusi. Una startup invece usa agenti IA ovunque: costano meno delle persone e non hanno RPA o tecnologia ereditata. Partono da zero e possono usare agenti IA.

David Rice: Esatto, era proprio quello che volevo chiedere: nello spazio startup è terreno perfetto per sperimentare. È lì che si impara, che si crea la nuova abitudine.

Kevin Surace: Vero.

David Rice: Hai detto che il superpotere non è tanto il modello quanto chi sa usare il modello più adatto al momento giusto. Ma la maggior parte, secondo me, non ha idea di cosa non sa. Quali sono le competenze da sviluppare?

Kevin Surace: Si impara facendo, come con ogni strumento: vai, spendi qualche ora, scopri cosa funziona meglio in un luogo rispetto a un altro.

Se è un modello transformer, LLMA, multimodale... così impari che per le ricerche vado su Perplexity, perché mi dà i riferimenti; per il video su Gemini; per la musica qui, per altre cose altro ancora. Ad esempio Descript è meglio di altri per certe cose.

Ma se non hai mai fatto l'abbonamento, mai provato questi strumenti, avrai problemi. Vedo anch’io le infografiche, ma finché non usi davvero uno strumento non sai davvero come utilizzarlo. Queste tecnologie oggi richiedono tempo per essere comprese.

Se sei un musicista abituato a una DAW (stazione audio digitale), ora vuoi fare Stem separation ed esportazione MIDI, vai su iNOS Studio: è come lavorare su una DAW online. Se non hai mai usato questi strumenti, non puoi improvvisare con Sudo Studio: non sai cosa sia lo stem separation, non sai cos’è uno stem o come manipolarlo – sei perso.

Serve anche competenza di base. Se non hai mai montato un video, non creerai un film nemmeno col migliore strumento al mondo. Ma se ci lavori giorni o settimane, anche senza esperienza iniziale, inizi a capire come far fare una cosa o l’altra, unire strumenti, allungare una scena, mettere i sottotitoli ecc. Bisogna imparare tutti questi passaggi, non basta aprire un Hagen e partire, ma se lavori con i 4-5 modelli che offre, in pochi giorni puoi diventare bravo su alcuni aspetti, da “utente esperto”.

Ecco dove bisogna arrivare, a seconda del proprio percorso professionale, sia a lavoro sia a casa. Cosa voglio ottenere? Quali strumenti ci sono? Come li imparo? Se sei nel marketing, usi tutti i tipi di IA per campagne mirate, mail personalizzate, targeting LinkedIn… tutti strumenti specifici e potenti.

Stamattina ho seguito un webinar su Zapier e Descript, dove con Zapier puoi impostare flussi agentici personalizzati, cosa davvero interessante anche se io ancora non l'ho utilizzato. Quindi c’è sempre da imparare, la curiosità è fondamentale.

David Rice: Far crescere un team globale non dovrebbe voler dire destreggiarsi tra cinque diversi sistemi per HR, paghe, IT… Deel mette tutto insieme: puoi assumere, integrare, pagare e organizzare l'equipaggiamento ovunque, senza il solito caos. Che tu debba assumere in 10 paesi o gestire collaboratori in tutti i fusi orari, Deel si occupa di compliance, benefit e stipendi da un’unica dashboard. Meno strumenti, meno mal di testa, più tempo per le persone.

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E secondo me non è questione di magia tecnica. Se vuoi costruire un ecosistema di strumenti, serve pensiero sistemico e giudizio, scegliere cosa è meglio. Abbiamo abituato le persone a risolvere problemi ben definiti, ma il valore si sta spostando sulle domande che sai porre.

Kevin Surace: Esatto.

David Rice: Bisogna saper orchestrare il sistema di strumenti.

Kevin Surace: Certo, puoi scrivere agenti che ti aiutano a orchestrare questa catena di strumenti, che è molto interessante. Definisco il mio flusso, creo un agente che lo esegue: vado da uno strumento, trasferisco il file, lo passo a Hager, aggiungo qualcosa… Posso creare un workflow, automatizzare tutto con un click. Esistevano già strumenti di scripting, ma ora questi flussi sono molto più intelligenti. Ad esempio ora è possibile analizzare un video di un'ora e mezza e generare automaticamente 20 post social senza dover montare nulla: lo fa in automatico ascoltando cosa si dice nel video (anche in questo podcast).

David Rice: Lo faccio sempre. Mi hai fatto un bellissimo esempio: ciò che prima richiedeva sei mesi e milioni di dollari a McKinsey oggi con l’IA lo possiamo fare in un’ora. Ma la chiave sta in come si dà in pasto la richiesta: qual è il tuo processo per far "pensare con te" l’IA, non solo per te?

Kevin Surace: Per me, la regola numero uno sono sempre prompt lunghi, articolati, pensati, pieni di opinioni. Chi è il mio pubblico? Cosa penso di questo tema? Passo anche 10 minuti a scrivere più paragrafi di prompt.

La gente si stupisce, ma il valore che ottengo è enormemente superiore. Quindi, pensa sempre al pubblico, quali dati vuoi usare, le fonti, la tua opinione, la tua voce. Faccio spesso market study complessi, ad esempio sulle auto in Sud America, come potrebbe funzionare Uber lì. Di solito spenderei 5 milioni con McKinsey, che in tre mesi fa ricerca su tutto.

Ma ora posso avere una risposta in un’ora, o anche 5-10 minuti di "elaborazione" AI. Poi puoi produrre grafici, report, powerpoint. In un’ora ho ciò che prima costava 5 milioni e solo un dollaro in termini di tempo. È vero: l’ho fatto di recente con un’azienda per i claim di garanzia (82.000) e in tempo reale l’IA ha suggerito 5 cambiamenti da applicare subito. Avevano quelle informazioni da anni, volevano affidarsi a una società esterna, invece in 5 minuti abbiamo ottenuto raccomandazioni implementabili domani. La gente non ci pensa, ma l’IA ora può elaborare grandi quantità di dati – anche dati sporchi – e trarre comunque conclusioni molto utili, che spesso sorprendono anche i consulenti più costosi.

Un altro esempio: incidenti in fabbrica, migliaia di dati. Come ridurli? L’IA studia tutto e in pochi minuti suggerisce cosa cambiare, magari riducendo gli infortuni dell’80%. E a forza di insistere, posso dire che aveva ragione: solo implementando lo si saprà, ma l’output era corretto. I consulenti tradizionali avrebbero richiesto mesi e milioni. Oggi quegli strumenti sono potentissimi, se sai usarli.

David Rice: Esempio perfetto che dimostra come la media delle persone usi solo il 10% delle potenzialità. Ma anche che è veloce, non magico: la qualità dell’output dipende dall’input. La velocità non va confusa con la profondità dell’analisi. Ma la vera svolta è la co-creazione: pensare insieme e non solo delegare, se no ci si mette nei guai.

Kevin Surace: È un compagno di sparring più intelligente di te, ma pur sempre un compagno. Bisogna metterlo alla prova, sfidarlo, dire persino “hai torto, non hai considerato questo”. E i buoni modelli ammettono: “Hai ragione, considerato questo, la risposta è…” e aggiusta. Quindi mi confronto, lo sfido, confronto visioni e opinioni. Ieri ne parlavo con l’IA: può avere giudizio morale o no? L’articolo diceva di no.

Le ho chiesto: perché no? E perché invece tu ritieni di poterlo dare? L’IA risponde che sa cosa l’uomo considera morale e può quindi fare un giudizio morale, anche se non personale, ma basato sulla probabilità di ciò che è considerato morale in società. Posso chiedere le implicazioni morali dell’invasione di un paese: l’IA elenca pro e contro, opinioni globali, cosa penserebbe la popolazione locale. È utilissimo: chi lavora al governo può farsi dare pareri e discutere. Si può anche andare oltre: “Basandoti sulle guerre degli ultimi 30 anni, come si dovrebbe…? Quanti mezzi, quanti rischi?” Risponde misuratamente, come mille analisti, in pochi secondi.

David Rice: Ne abbiamo parlato anche prima: ci stiamo avvicinando al momento in cui saranno tre o quattro i modelli dominanti. Una volta raggiunta una certa accuratezza, per la maggior parte delle persone le differenze saranno quasi invisibili.

Kevin Surace: Praticamente già ora è così. A meno che non sai che Gemini è migliore in un certo ambito, usi tranquillamente GPT 5.2 o ChatGPT pubblico. Ci stiamo avvicinando al punto in cui questi strumenti avranno coperto quasi tutta la conoscenza umana. Già oggi è così: tre anni fa c’era ChatGPT 3.0, con molti errori e limiti ma già impressionante. Poi Claude, Gemini, X.ai, quelli cinesi, Llama… Tutti performanti. Nei test sono quasi equivalenti, rispondono bene al 98% dei casi d’uso.

C’è sempre meno differenziazione: perché più di così non possono “imparare” (modellazione transformer), possono solo assimilare ciò che leggono/vedono. Presto il costo scenderà ancora: il business diverrà iper competitivo, costerà pochissimo o nulla.

David Rice: Era proprio la mia domanda: quali saranno le conseguenze pratiche per le aziende che costruiscono/acquistano IA nel 2026 e dopo?

Kevin Surace: Spero che nessuno debba costruire modelli IA in casa: conviene sfruttare quelli esistenti. Ma i costi scenderanno ancora. Bisogna negoziare bene i contratti e tenerli sotto controllo. Seguiranno la legge di Moore: tra 10 anni dovrebbero essere il 5% di quelli di oggi. I costi computazionali diminuiranno del 90-95%. L’IA gira su GPU ma sempre su silicio, e quello si dimezza di costo ogni 12-18 mesi. Quindi i costi scenderanno rapidamente. Questo renderà IA accessibile a tutti, per qualunque esigenza.

David Rice: Ho la sensazione che questa volta sia diverso rispetto al passato. Ma lo diciamo per ogni ciclo tecnologico…

Kevin Surace: Come ogni ciclo fiscale, anche qui “questa volta è diverso”. Anche con Internet o lo smartphone lo abbiamo detto. Ma era diverso perché era su quanto già costruito prima.

David Rice: C’è però un segnale che secondo te oggi evidenzia che è un momento in cui i leader non possono più restare a guardare?

Kevin Surace: Lo stesso valeva per il PC sulla scrivania, per Word, per Excel. Con il word processor non potevi più stare a guardare, dovevi imparare o andare in pensione. Ecco, questa è una di quelle rivoluzioni: se resti a guardare sei fuori, e va bene se vuoi andare in pensione, ma non puoi restare fermo. Molti dicono che sia “più grande delle precedenti”, ma ogni onda era più grande della precedente, perché si fondava su tutto ciò costruito prima.

Siamo a questo punto perché grazie a Internet e smartphone la tecnologia arriva a 3-4 miliardi di persone in poche settimane. Senza Internet sarebbe stato accessibile forse solo a cinque persone in un’università. Oggi la trasmissione dati ha costi quasi zero: 20 anni fa spedire 2 terabyte costava 20.000 dollari, ora niente. Quindi ogni onda poggia sulla precedente, e chi resta indietro viene superato drasticamente. L’IA ti rende 10 volte più produttivo: c’è già una spaccatura gigantesca, anche nella musica, tra chi la usa e chi no.

Prima tutti scrivevano a mano, poi sono arrivati i programmi di notazione, poi le DAW, i campionatori digitali e ora l’IA. Puoi generare una parte di chitarra in pochi secondi, senza suonare una nota. Una parte del settore rifiuta queste novità, dicendo che uccidono la creatività: ma chi le usa produce 10 volte di più e vince sempre nei cambi tecnologici.

Chi rifiutò i campionatori venne escluso dalla rivoluzione musicale di oggi. Ora quasi tutte le musiche per cinema e TV sono digitali. L’orchestra e i fiati sono digitali: non ci sono davvero i musicisti in studio. Anche qui ci sarà chi verrà lasciato indietro, e spesso me ne dispiaccio, ma chi rifiuta l’IA rischia il posto. Per esempio nel marketing: chi oggi scrive blog post deve saperne produrre 50 al giorno con IA, o verrà superato da chi lo fa. Nessuno pagherà più per scrivere parola per parola, ma per pensare la strategia, farsi aiutare dall’IA e poi correggere. 15 minuti contro 15 ore.

È come essere bravi con la macchina da scrivere, oggi nessuno le usa più. O saper usare la fax: nessuno lo cerca più. Ed è vero per qualsiasi innovazione (vale anche ora).

David Rice: Hai colto il punto con l’esempio dei musicisti: la differenza è che è un cambio identitario, non solo di lavoro, per le persone e per interi settori come il marketing. È naturale che ci sia una reazione di difesa. E con i leader vale l’effetto composto: chi non si aggiorna adesso rischia di non recuperare più terreno, tanto il ritmo è veloce.

Kevin Surace: Sì, il progresso è rapidissimo perché l’IA si appoggia sulle tecnologie precedenti e tutti hanno subito accesso. In tre anni siamo avanzati a passi da gigante. E la tecnologia attuale è il peggior livello che avremo mai. Lo dico sempre anche su video/ musica: se una demo fonde AI e umani, nessuno distingue più l’una dall’altra. Domani sarà ancora meglio.

Lo dico ai musicisti: “Oggi è il livello più basso che raggiungerai, domani sarà meglio”. A Hollywood preoccupano le attrici digitali, ma le storie saranno sempre prodotte sia con attori veri che digitali, a costi crollati. Presto vedremo film con budget da 100 dollari che saranno un successo (come diceva il CEO di Roku al CES).

David Rice: Kevin, grazie per essere stato con noi. È stata una grande conversazione.

Kevin Surace: Grazie a voi. È un bellissimo tema su cui confrontarsi.

David Rice: E agli ascoltatori: se non l’avete ancora fatto, andate su peoplemanagingpeople.com/subscribe, iscrivetevi alla newsletter, per aggiornamenti su eventi, podcast, articoli e tutto ciò che facciamo. Migliorate sempre quello che fate, imparando.