Perché gli utenti esperti di IA sorpasseranno tutti gli altri

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

L’ospite di oggi è Kevin Surace, CEO di Appvance.ai, e parla a circa 40-50 eventi aziendali all’anno in tutto il mondo. E quando fa domande approfondite su come le persone utilizzano davvero l'IA, solo l’1 o il 2% delle mani si alzano. Tutti gli altri usano un piccolo Copilot per correggere le frasi e pensano: wow, guardate l’IA.

Nel frattempo, c’è un ventitreenne in una startup della Silicon Valley che la usa come se avesse un dottorato con 28 specializzazioni seduto accanto a lui per un centesimo al minuto. E quelle 10 persone valgono circa cento degli altri. Ecco cosa Kevin vuole che comprendiate. Non è una questione di capacità. E ogni anno che non impari questa tecnologia, inizi ad accumulare ritardo finché, un giorno, potresti non essere più rilevante.

È successo con il computer da scrivania negli anni '80. È successo con Internet. È successo con Excel. O salivi sul carro o eri lasciato indietro. Quest’onda si muove ancora più velocemente di tutte le altre. Oggi analizziamo 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 la tecnologia sarà mai e cosa significa questo per la tua professione, il cambiamento identitario che coinvolge interi settori e perché resistere, per citare Star Trek, è inutile.

Sono David Rice. Questo è People Managing People. E se hai usato l’IA una volta la settimana scorsa mentre il tuo collega la usa 10 volte ogni ora, questa conversazione sarà l’ultimo avvertimento. Iniziamo.

Kevin, benvenuto. Come va oggi?

Kevin Surace: Sono felicissimo di essere qui.

David Rice: Vorrei iniziare da qui: sai, quando parlavamo prima, avevi menzionato il gap 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 e qual è il costo di continuare a questo ritmo?

Kevin Surace: È un fenomeno molto interessante. Partecipo come relatore a grandi eventi aziendali e di settore 40-50 volte l’anno in tutto il mondo. Quello che si vede è che pochissimi alzano le mani quando si inizia a fare domande profonde su come usano la gen AI. Solo l’1 o 2% dice “sì, io lo sto facendo”.

Scrivo agenti, faccio cose, ma la maggior parte delle persone non fa nulla. Usa un po’ Copilot. Aiuta a correggere alcune frasi e pensano “wow, IA!”, senza avere idea che si dovrebbe usarla cinque o dieci volte all’ora. Per analizzare tutto ciò che fai, per riassumere, per trovare errori in tutto ciò che fai.

Se sto scrivendo una presentazione, dico “trova difetti in questo”. Poi, dopo che li trovi, “come posso migliorare?”. “Puoi aiutarmi a migliorare?”. “Puoi fare questo disegno?”. “Puoi analizzare questo foglio di calcolo?”. “Cosa significa questa tabella tre?”.

Perché con tutto questo potresti lavorare ogni minuto di ogni giorno. È come avere un dottorato accanto a te con 28 specializzazioni, e costa solo un centesimo al minuto o all’ora. Perché non dovrei usarlo tutto il tempo? Penso che la gente semplicemente non sappia. Molti usano solo Copilot, che è una cosina utile ma non sfruttano tutti i modelli come potrebbero.

Io uso tutti i modelli diversi a seconda di cosa voglio fare. Gemini è meglio in certe cose rispetto a GPD 5.2, e quello magari è meglio di anthropic in altri casi, claw, ecc. Quindi uso tutto.

David Rice: Penso sia un po’ come mettermi in una cabina di pilotaggio piena di strumenti ma senza addestramento di volo. Capisci?

Kevin Surace: È vero. Una cosa interessante è che faccio dimostrazioni dal vivo sul palco. Di cose che ho letteralmente fatto per quell’azienda. Dico: non ho nemmeno informazioni proprietarie nella vostra azienda, ma lasciate che vi mostri cosa sono riuscito a fare. Ecco un prodotto nuovo di zecca che secondo me andrebbe bene, ecco il mercato, ecco il TAM ed ecco come lo so.

E loro: “Cosa? Avremmo speso 5 miliardi di dollari per scoprirlo!”. Io ci ho messo cinque minuti. Forse dieci. Non immaginano si possa fare con l’IA perché nessuno gliel’ha mai mostrato. Nessuno li ha mai formati a usarla. La maggior parte scrive un prompt da cinque parole, tutto qui. I miei prompt sono tre paragrafi, pensati in modo strutturato: chi è il mio pubblico? Cosa devo fare?

A chi mi rivolgo? Cosa voglio dire? Perché lo voglio dire? Quali opinioni ho in merito? Ci sono molte cose da aggiungere per ottenere qualcosa di valido in uscita. Non “scrivi un paragrafo su X” quando non sai nemmeno cosa stai facendo. Stai usando male lo strumento. Per questo serve una formazione.

Serve prendere confidenza. Avere accesso a più modelli e strumenti, non solo Copilot. Cambia tutto. E, infine, se sei in una startup nella Silicon Valley, fai tutto dieci volte, questo è il tuo lavoro. Quindi ora ci stanno ascoltando e pensano: “Certo che facciamo così, Kevin!”. Se sei in una grande azienda nel Midwest…

…dici: “Ho appena avuto Copilot e ho chiesto qualcosa su Word: ha corretto la mia frase”. E loro, “Wow”. Sembra sostituire Grammarly o qualcosa del genere. Quindi c’è una biforcazione. È un grosso problema per le grandi aziende perché ora ci sono startup che vanno a dieci volte la velocità rispetto al numero di persone che hanno.

Sono dieci persone che valgono cento perché usano IA, modelli e strumenti GenAI per marketing, vendite, analisi, trovare errori, confronti, ecc. Tutti la usano dieci volte l’ora, ogni persona. E tu l’hai usata una volta la settimana scorsa? Sei spacciato. Semplicemente verrai cancellato.

David Rice: Penso che si parli tanto di gap di capacità, ma qui sembra più un gap di fiducia. Non penso che la gente eviti l'IA perché non ne vede il potenziale. Credo solo che molti non sappiano da dove cominciare, e questa partenza lenta secondo te si accumula?

Perché se non inizi ora, fra dodici mesi sarai solo...

Kevin Surace: Lo dico sempre, sì. Continui a restare sempre più indietro, poi comincia a diventare imbarazzante, poi non sai che fare e a un certo punto non sei più rilevante. Quando succederà? Il computer da scrivania arrivò in un certo punto nella carriera di molti, negli anni ’80.

Se eri uno di quelli che diceva “non voglio quella cosa sulla mia scrivania”, ogni anno eri sempre più indietro, finché non potevi più lavorare: dovevi andare in pensione. Letteralmente non c’era alternativa. Poi è arrivato Internet. Tanti dissero “non mi serve a lavoro, non mi serve affatto, non devo occuparmene”. O salivi sul carro o andavi in pensione. Stessa cosa con Excel: è arrivato a fine anni ‘80 e inizio ‘90 in ogni reparto finanziario.

Tanti hanno detto “questo cambia le regole”, lo userò sempre. Altri “non lo voglio imparare, ho i miei libri contabili e le mie matite, funzionano benissimo”. Sono andati in pensione. Non c’era altra uscita. Il punto chiave è che se non impari le tecnologie più recenti, abbastanza diffuse, andrai in pensione e basta.

Va bene se è quello che vuoi, ma sappi dove stai andando. Se vai in pensione fra un anno o due, chi se ne importa: come il dottore che non vuole usare il nuovo dispositivo medico perché va in pensione in due anni. Va bene, andrai sicuramente in pensione tra due anni. Nessuno vorrà qualcosa da te. Se stai ascoltando e dici “non devo imparare questa cosa, ho 45 anni, lavoro ancora venti anni”, ti sbagli. Te ne restano altri tre. Nessuno vorrà lavorare con te se non sarai un esperto di questi strumenti.

David Rice: Un altro termine che si sente spesso oggi è shadow AI, vero?

E questo genere di uso è ovunque e a ragione: la gente è frustrata dagli strumenti aziendali che spesso sente troppo limitati o lenti da implementare. Dal tuo punto di vista, come possiamo colmare questo gap tra ciò di cui le persone hanno bisogno e ciò che ricevono effettivamente?

Kevin Surace: Quello che ho detto alle aziende è: dovete avere tutti i principali modelli disponibili, non per tutti in azienda, ma avere le versioni privatizzate, i vostri account aziendali e dare l’accesso a chi ne ha bisogno in certi reparti. Un esempio: qualcuno viene da voi dicendo “Devo analizzare video per questi motivi”. Bene, ecco Gemini. Avete accesso con il nostro account aziendale.

Bisogna avere tutti gli strumenti disponibili. Oggi spesso capita che si chiede di poter usare più IA, e l’IT risponde “Ti abbiamo dato Copilot, sì, corregge le frasi. Voglio fare di più. — Siamo ironici, Copilot fa anche altro, ma avete capito. — No, non permettiamo altro”. Così la gente usa l’IA a casa o di nascosto, finché viene bloccata, ecc...

Se volete avere successo, dovete davvero dare potere a tutti i vostri dipendenti. Non avete scelta.

David Rice: Sì, lo sento spesso: gli strumenti approvati sembrano fatti per rallentare, non per velocizzare. Così la gente va per la propria strada. Ma non per ribellione, per necessità. Ora ci si aspetta di fare di più, più velocemente. E gli strumenti disponibili non corrispondono ai bisogni reali. Quindi non penso sia una questione di compliance, ma di rilevanza.

Kevin Surace: Oggi è facile per l’IT attivare account aziendali con dieci diversi strumenti: alcuni per le vendite, altri per il marketing, altri generici, cinque modelli generici, ecc. E si aggiungono le persone che servono, nei reparti dove servono. Ma bisogna far sapere che l’azienda ha tanti strumenti a disposizione, basta chiederli.

Non li offriremo a 40.000 dipendenti quando ne servono a 200, ma se servono a 200, lo faremo: migliorerà la produttività. Il feedback che spesso ricevo durante le demo è: “Fantastico. Peccato che l’azienda non ci dia accesso”.

Così dico sempre: la vostra azienda potrebbe non darvi accesso a tutto quello che vi mostro. Nella mia pagina strumenti presento 40 strumenti diversi usati durante la presentazione: spesso non ne hanno accesso. Ma il CEO è in sala, quindi è un problema interno vostro.

Io vi mostro il potenziale e l’opportunità della GenAI oggi, ma serve accesso a molte cose. Dovreste chiedere ai vostri manager, dirigenza, IT ciò che vi serve, poi ve la vedete tra di voi. Non fate le cose in modo “ombra”. Non si può. Shadow AI e shadow IT sono dannosi: non si possono tracciare. Alcuni usano strumenti senza account pagando e pensano “tanto va bene”, ma così tutto è pubblico e addestrano i modelli con i vostri dati.

Non dovreste farlo. Anche se va ancora avanti. Gli ambienti di lavoro cercano solo di bloccare questi indirizzi IP e questi URL per impedirvelo.

David Rice: Sei piuttosto perentorio riguardo ai cosiddetti agenti: le aziende non andranno davvero avanti finché non risolvono sicurezza e controllo.

Ma cosa perdiamo se aspettiamo troppo? Forse tratteniamo la prossima grande rivoluzione solo perché la cosa è “complicata”?

Kevin Surace: Alcune aziende lavorano già sugli agenti dove si può. Una cosa che trattiene le aziende è che hanno impiegato dieci anni a implementare RPA (Robotic Process Automation), un agente molto regolamentato da regole fisse, non IA basato, solo regole. Tutte le decisioni seguono un albero decisionale e tutto funziona bene perché è prevedibile e sicuro.

Con l’RPA molti flussi di lavoro sono già stati automatizzati. Gli agenti non sono questo miracolo; con essi si può ottimizzare un flusso con un po' di “intelligenza” in più, ma a quali rischi di sicurezza? Quanto serve ad eliminare i problemi?

Ci è voluto molto affinché l’RPA funzionasse. Proprio l’RPA già implementato è una delle maggiori barriere all’adozione degli agenti. Se devo processare una pratica assicurativa tra 11 sistemi diversi, oggi lo fa l’RPA: raccoglie i dati, li smista, esegue controlli, emette un assegno, tutto sulla base di regole. Potrei usare un agente ma non risparmierei soldi, forse otterrei decisioni migliori con meno intervento umano, ma rischio anche un errore, perché la decisione è demandata all’IA e non più a regole mie.

Così oggi poche cose richiedono davvero più agenti invece dell’RPA già distribuito dopo anni di investimento.

Ci sono però flussi di lavoro molto peculiari di singole persone che l'azienda non avrebbe mai automatizzato e lì un agente può essere interessante. Ma davvero permetterete a ciascuno di creare agenti propri? Che impatto avranno sulla sicurezza?

Questi agenti accedono ai sistemi più critici. Non so se hanno i permessi, non so se sia l’agente o un hacker. Sono tutte questioni complicate.

David Rice: Forse l’uso degli agenti parte dall’alto e poi si vede cosa succede? Tipo, li usa solo la direzione all’inizio…

Kevin Surace: Forse, ma sono proprio quelli che un hacker vorrebbe bucare…

La questione degli agenti è davvero difficile. Ricordate che l’RPA copre già i compiti più grandi, funziona, fa risparmiare e aumenta la produttività. Ora c’è una nuova tecnologia che può sostituirla, ma sui risparmi?

Ormai tutte le automazioni possibili sono state fatte nell’ultimo decennio, quindi il salto in più è piccolo, forse il 2%, vale la pena?

Chiaro, tra dieci anni gli agenti saranno ovunque, molto sicuri, e sostituiranno l’RPA, o saranno le stesse aziende RPA a farlo. Ma questo vale per le grandi aziende. Le startup che partono da zero useranno agenti ovunque: costano meno delle persone e non hanno eredità di tecnologie precedenti.

David Rice: Esatto, stavo per chiedere: l’ambiente startup sembra perfetto per la sperimentazione, è lì che si impara e si costruisce la competenza…

Kevin Surace: Giusto.

David Rice: Hai detto che il vero superpotere non è nel modello, ma in chi sa quale modello usare nel modo giusto. Vedi spesso su X queste infografiche enormi, la gente sembra sappia tutto… Ma penso che la maggior parte delle persone non sappia di non sapere. Qual è la skill necessaria?

Kevin Surace: Come impari una nuova tecnologia? Usandola. Bastano un’ora o due per capire cosa funziona meglio qui piuttosto che altrove.

Se è solo un modello transformer, LLMA, multimodale… puoi iniziare a capire dove usarne uno piuttosto che un altro, per esempio se faccio ricerca vado su perplexity per i riferimenti… Per l’analisi video andrò su Gemini. Per musica, un’altra. Per video, uno strumento, poi D script… Se non ti iscrivi e non impari questi strumenti, hai un problema. Le infografiche che si vedono sono solo opinioni. Fino a che non provi, non sai davvero.

Queste tecnologie richiedono tempo per essere capite. Se sei musicista e hai usato una daw (stazione audio digitale), capirai cosa sono separazione STEM e export MIDI; userai iNOS Studio come una daw online. Ma se non hai mai usato questi, non puoi entrare e usare Pseudo Studio senza sapere cosa sia la separazione STEM o cosa siano le tracce. Devi imparare. Se non hai mai montato video nella vita, nessuno strumento ti permetterà di produrre un film dal nulla. Ma se ci lavori per giorni o settimane ci arrivi anche senza esperienza pregressa: impari come allungare una scena, aggiungere sottotitoli, ecc. Serve imparare ogni pezzo. Non entri da Hagen dicendo “sono pronto”, ma dopo alcune ore puoi diventare un power user.

Questo è dove tutti devono arrivare, in base al loro percorso, obiettivi, che sia lavoro o casa. Cosa voglio ottenere, quali strumenti ci sono, come imparo a usarli? Nel marketing, ad esempio, uso strumenti di AI per email, LinkedIn, targeting, ecc. Oggi c’è tantissimo, è potentissimo.

Stamattina ho visto un webinar con Zapier e DS Script dove mostravano come automatizzare flussi agentici: davvero notevole. Non l’ho mai usato, quindi ho molto da imparare. C’è sempre qualcos’altro da imparare: restare curiosi.

David Rice: Crescere un team globale non dovrebbe significare gestire cinque sistemi diversi per HR, paghe e IT. Deel mette tutto insieme: assumere, onboarding, pagamenti e gestione ovunque nel mondo senza caos. Che tu assuma in 10 paesi o gestisca freelance ovunque, Deel gestisce compliance, benefit e pagamenti in un unico posto, meno strumenti, meno problemi, più tempo per le persone.

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E non mi sembra una questione di magia tecnica.

Se voglio costruire un ecosistema di strumenti, serve pensiero sistemico, giudizio su cosa sia meglio. Ma abbiamo sempre abituato le persone a risolvere problemi ben definiti e invece il valore si sposta su che domande poni.

Kevin Surace: Esatto.

David Rice: Devi orchestrare un sistema di strumenti.

Kevin Surace: Certo. E puoi anche creare agenti che orchestrano la tua suite di strumenti: definisci il tuo flusso, crei un agente che lo esegue, passando file da uno strumento all'altro, automatizzando azioni. Prima si scrivevano script su Windows e Mac per queste cose, ora l’agente è più intelligente. Può, ad esempio, analizzare un video di un’ora e mezza e romperlo in 20 post social automaticamente secondo ciò che viene detto — come per questo podcast.

David Rice: Lo faccio sempre. Tu facevi l’esempio che ciò che prima richiedeva a McKinsey sei mesi e milioni di dollari ora puoi farlo in un’ora con l’IA. Ma la chiave è in come la alimenti. Come fai a far pensare l’IA con te e non solo per te?

Kevin Surace: Il primo passo è sempre un prompt lungo, ragionato e pieno di opinioni. Chi è il pubblico? Cosa penso dell’argomento? Scrivo anche dieci minuti di prompt, vari paragrafi.

La gente si sorprende, ma ciò che esce ha molto più valore. Devi pensare a chi è il pubblico, che input usare, quali fonti, il tuo punto di vista, la voce. Tutto.

Posso fare una complessa ricerca di mercato sui veicoli in Sud America. Se fossi Uber e volessi capire le probabilità di successo lì, pagherei McKinsey 5 milioni di dollari per mesi di ricerca. Ma ora faccio tutto con IA: una conversazione di un’ora, un dollaro di energia e tempo. Ho fatto una cosa simile per un’azienda con 82.000 reclami di garanzia: IA ha letto tutto il foglio Excel, e in cinque minuti ha fornito cinque raccomandazioni da implementare subito. Aziende che stavano per assumere consulenti per anni sono rimaste sbalordite. Questo è ciò che molti non considerano: puoi processare grandi quantità di dati anche non puliti, e IA suggerisce conclusioni molto utili. Chi non lo sa, resta indietro.

Un altro esempio: incidenti in fabbrica. Dati non strutturati, migliaia di casi. IA ha trovato raccomandazioni in pochi minuti, subito da applicare, e l’azienda probabilmente le ha implementate. Perché non farlo? Ci sono tante cose così.

Sono strumenti molto potenti, se li sai usare.

David Rice: Questo esempio è perfetto: la maggior parte usa il 10% del possibile. Ma va detto che è veloce, non magico.

La qualità dell’output dipende dalla qualità dell’input. Facile confondere la velocità con l’intuito, ma qui si co-crea, si pensa insieme, non solo si delega. Delegare è il rischio.

Kevin Surace: È un partner di confronto più intelligente di te, ma comunque un partner. Devi stuzzicarlo, contestare le sue risposte. A volte gli dico che sbaglia: “Hai dimenticato questa cosa”. E i modelli migliori riconoscono: “Hai ragione, la considero, ecco la nuova risposta”. Così si discute. Gli chiedo se le mie opinioni sono corrette. Ieri analizzavo un articolo su “l’IA non può fare giudizi morali”: io non sono d’accordo perché oggi può. Gli chiedo di spiegare perché l’autore pensa così e che pensa lui. E lui: “Io posso, perché conosco tutto quello che gli umani hanno fatto, quindi so cosa ritenete morale e posso giudicare”. Non può giudicare per te, ma può dire cosa la società considera morale in quei casi. Splendido.

Ad esempio: “Quali sono gli aspetti morali di un’invasione americana dell’Iran? Non se sia da fare, ma le conseguenze morali?”. L’IA spiega pro e contro, come si sentiranno gli iraniani, il mondo, ecc. Questo è fantastico. Se fossi al governo o alla CIA, chiederei cosa pensa il modello, poi ancora, ancora. Se ci sono state guerre simili negli ultimi 30 anni, “come si dovrebbero fare?”. Lui risponde basandosi su tutto ciò che ha studiato. Mille analisti al Pentagono, qui basta un prompt: l’efficacia è sorprendente.

David Rice: Prima parlavamo del fatto che tra poco avremo solo tre o quattro modelli principali, perché una volta raggiunta una certa soglia di accuratezza nessuno coglie più la differenza.

Kevin Surace: È già quasi così. A meno che tu non sappia che Gemini è migliore in una cosa specifica, usi GPT 5.2 o ChatGPT. Stiamo arrivando al punto in cui racchiudono il 100% del sapere umano. Se pensi a tre anni fa c’era solo ChatGPT 3.0… Poi Claude, Gemini, X.ai, i modelli cinesi, Llama, ora sono tutti ottimi: nei test sono vicini come performance, ormai il margine è di pochi punti percentuali. Con domande e interazioni nella maggior parte delle situazioni non c’è differenza.

Tutti imparano sui testi, sulle immagini, tutto solo basato sulla conoscenza umana inserita. I costi scenderanno perché subentrerà la concorrenza. Nessuno pagherà più nulla o al massimo un euro al mese. Diventerà un servizio ipercompetitivo.

David Rice: È proprio la mia domanda: come cambierà per le aziende comprare e implementare IA nel 2026 e oltre?

Kevin Surace: Nessuno dovrebbe costruire modelli generativi propri, è meglio usarli. I costi continueranno a scendere: fate attenzione ai contratti e negoziateli. Seguirà la “legge di Moore”: tra dieci anni i costi dovranno essere il 5% di quelli attuali. Una riduzione del 90-95%. Perché è tutto su GPU e silicio, e i costi si dimezzano ogni 12-18 mesi. Quindi la riduzione si accumula e tra dieci anni costerà solo il 5-10% di ora. Sarà accessibile a tutti, ovunque, anche per attività molto complesse.

David Rice: Ho la sensazione che questa volta sia diverso; tutti lo dicono…

Kevin Surace: Ogni ciclo fiscale si dice “questa volta è diverso”. Internet era diverso, lo smartphone era diverso, il PC sulla scrivania era diverso. Sono state tutte grandi rivoluzioni.

David Rice: Ma vedi qualche segnale chiaro per dire che questa è una fase in cui i leader non possono stare a guardare?

Kevin Surace: Così era il PC, così Excel, così Word. Quando è arrivato il word processor non potevi ignorarlo, altrimenti era pensione. Questa è un’altra di quelle ondate: chi si siede a bordo campo va in pensione. È così. Tutto ciò che arriva è più grande di prima perché si basa su tutto il precedente: l’internet, gli smartphone, i PC sulla scrivania. Così può diffondersi in tutto il mondo in pochi giorni. Se non ci fosse l’internet solo pochi a Stanford potrebbero usarlo. Ma ora c’è e posso dialogare in tempo reale da qualunque punto del globo, gigabit simmetrici, funzionano benissimo, non ci pensiamo più. I costi di trasmissione dati sono zero. Venti anni fa inviare 2 TB costava 20.000 dollari, ora niente.

È successo ciclo dopo ciclo. Costruiamo sulle ondate precedenti e lo facciamo bene. Non bisogna farsi scappare quest’onda. Chi la usa 5 volte ogni ora è dieci volte più capace, più produttivo di te, piaccia o no. Per esempio nella musica, l’IA genera tracce, arrangiamenti, ecc. C’è chi la usa e chi no. La musica era sempre fatta a mano, poi comparvero i software di notazione, poi le DAW, i campioni digitali di strumenti, ora persino le chitarre sono simulate. Adesso posso chiedere all’IA di fare una parte di chitarra e lo fa per tutta la canzone, senza scrivere una nota. La comunità musicale è divisa: una metà non vuole usare queste cose, dice che “toglono creatività”, l’altra lavora dieci volte di più con la stessa creatività. I vincitori sono sempre quelli che adottano prima la nuova tecnologia.

Chi ha rifiutato le DAW è stato escluso dal mercato: oggi la maggior parte delle colonne sonore è fatta digitalmente, nessun trombettista è in studio, tutto è digitale, ed è perfetto. Così andrà. Tanti saranno lasciati indietro, e discuto spesso con loro. Ma c’è sempre qualcuno accanto disposto a usare queste cose che ti “ruba” il lavoro. Se sei un copywriter e scrivi blog post: ora devi farne 52 al giorno con l’IA, perché chi ne fa ancora uno ogni tre giorni è spacciato. Nessuno ti pagherà più per scrivere parola per parola. Si paga il pensiero strategico, la revisione e la distribuzione. Quindici minuti, non quindici giorni o ore. Questo è il mondo ora. Mi dispiace. È come sapere usare la macchina da scrivere oggi: non serve più. Lo stesso il fax. Ogni tecnologia. Oggi è così.

David Rice: Sì, infatti nella musica, come hai detto, la vera differenza è nella reazione emotiva: non è un’iniziativa di business, ma un cambiamento sull’identità personale e di intere industrie, come hai detto col marketing. Quindi è normale ci sia resistenza, ma anche qui c’è l’effetto cumulativo. Se non ti allinei subito, la velocità è tale che è più difficile recuperare di quanto non sia mai stato.

Kevin Surace: Sì, nessun dubbio, oggi tutto si muove velocemente perché si basa sulle tecnologie precedenti, l’internet, il wifi: l’accesso è istantaneo per tutti. In tre anni si è evoluto velocissimo e tutto è migliorato. Spesso dico: “guarda, oggi genero un video, sembra vero, sembra girato con una telecamera”. Ma oggi è il peggio che sarà mai. Stessa cosa per la musica: ho fatto sentire sette canzoni a musicisti, alcune solo IA, altre vere. Nessuno ha indovinato quali erano IA. E siamo solo all’inizio, domani sarà già meglio. E allora si sentono “fregati”, ma no: imparate a usare gli strumenti, mettete la vostra esperienza per rendere le cose migliori. A Hollywood c’è la paura degli attori digitali, ma i film continueranno a uscire, con attori reali o digitali, con o senza telecamere: ognuno avrà spazio. Ma non ci saranno più i budget da un milione di dollari al minuto: tra pochi anni, un intero film potrà costare poche centinaia di dollari, con la stessa qualità di Hollywood. Il CEO di Roku lo ha detto: tra tre anni avremo un successo mondiale costato cento dollari, realizzato interamente a schermo.

David Rice: Kevin, grazie per essere stato con noi oggi. Ho apprezzato molto questa discussione.

Kevin Surace: Sì, è un argomento affascinante.

David Rice: Bene, ascoltatori, se non l’avete ancora fatto, andate su peoplemanagingpeople.com/subscribe, iscrivetevi alla newsletter per ricevere aggiornamenti su eventi, podcast, articoli e tutto quello che facciamo.

Quindi non perdeteveli e, fino alla prossima volta, cercate sempre di fare quello che fate… meglio.