Come evitare il lavoro-non-lavoro

«La produttività è per i robot. Ciò che vogliamo ottimizzare sono opportunità, scelte, possibilità, innovazione, novità. Niente di tutto questo è molto efficiente.»

Kevin Kelly, co-fondatore di Wired

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Previsione: l’80% del lavoro nei prossimi 24 mesi sarà AI-to-AI.

Probabilmente è già così. Pensaci… quante volte hai ricevuto una mail palesemente scritta da un’AI, e tu hai chiesto a un’altra AI di rispondere in modo “educato e professionale”, e così l’altra persona fa lo stesso… E siccome ogni agente ha questo insensato entusiasmo per la collaborazione, ti ritrovi a rispondere per non lasciare la conversazione appesa.

Stiamo diventando i passacarte dell’AI?

Il lavoro che non è lavoro

Una quota crescente del lavoro operativo è già AI-to-AI, con esseri umani nel mezzo a fare da relay. Scriviamo prompt, copiamo output, premiamo invio.

Ci sentiamo produttivi perché il messaggio è stato inviato, la casella è a zero, qualcosa si è mosso.

Ma cosa si è mosso, esattamente?

Email che generano altre email. Documenti che generano altri documenti. Riunioni di allineamento che generano altre riunioni che producono altre email e documenti. Il loop gira, ma non produce niente che non esistesse già, solo più velocemente e in quantità maggiore.

Se non ti fermi a progettare la tua direzione rischi di andare molto veloce su una strada che non va da nessuna parte.

Stai capendo che il problema non è l’AI, ma dove, come e quando la usi.

Quali problemi meritano l’AI?

Usare l’AI su un problema banale non lo renderà meno banale. Nessun LLM è così sfacciato da dirti che si sta annoiando a eseguire i problemi che gli stai passando.

Ho costruito una matrice per capire dove cade la maggior parte delle aziende. Due assi: il volume e la complessità dei processi. Prova ad orientarti in questi quattro quadranti.

Quadrante A: l’AI ti aiuta

Qui hai processi semplici, volumi contenuti e decisioni lineari. Sei tu, forse un piccolo team, un flusso che sta comodamente nella testa di una persona sola. Il ritorno dell’AI qui è vicino allo zero, perché questi problemi si risolvono con un workflow ben disegnato, non con l’intelligenza. Tieni un account da pochi euro al mese per chiedere a ChatGPT o Claude di sistemare qualche bug quando emerge. Niente di più. Investire oltre questo non è innovazione, è spreco travestito da modernità.

Quadrante B: l’AI ti accelera

Qui hai processi semplici ma volumi alti: customer service, data entry, contenuti generati a partire da dati strutturati. Lo stesso task, ripetuto decine o centinaia di volte al giorno, dove il risultato deve essere sempre lo stesso. È il quadrante del ROI immediato e misurabile: ore recuperate, errori ridotti, costo per operazione che scende. Ma attenzione, qui l’AI non deve “fare”: deve aiutarti a progettare, monitorare, correggere ed evolvere i workflow, sì, esatto, workflow. Al massimo qualche agente minimale, con LLM open source, stabili, precisi, economici. Gli LLM lasciati liberi sovraingegnerizzano ogni soluzione. Il tuo compito è proteggere la semplicità.

Quadrante C: l’AI ti serve per competere

Qui hai processi complessi e un numero elevato di interazioni. Per te l’AI non è una novità: probabilmente usi già piattaforme, applicativi e algoritmi senza i quali sarebbe impossibile lavorare. Il ritorno qui non si misura in ore risparmiate ma in quota di mercato: chi orchestra meglio dati, modelli e processi vince, gli altri diventano fornitori di chi vince. Il tuo compito non è aggiungere tool: è costruire un vantaggio proprietario, i tuoi dati, il tuo contesto, processi che i concorrenti non possono copiare in un trimestre.

Quadrante D: l’AI ti rende il migliore

Qui hai pochi processi, ma di altissima complessità: le scommesse che vinci qui decidono i prossimi anni. Il basso volume non è un limite, è la tua opportunità: puoi permetterti di approfondire come nessun concorrente che corre dietro ai volumi. Il ritorno dell’AI qui è la scoperta: fai benchmark, incroci dati che nessuno ha mai messo insieme, generi molteplici soluzioni e le testi rapidamente, arrivando dove non avresti mai pensato di arrivare. Il tuo compito qui è proteggere il focus.

Dove cade la maggior parte delle aziende italiane

Nel quadrante A, convinte di essere nel C. È il pattern che vedo più spesso lavorando con founder e team nella communty.

Usano l’AI per le email. Per le presentazioni. Per rispondere ai commenti sui social. Sono attività da quadrante A con bassa complessità, basso volume e ritorno vicino allo zero. Ma siccome i tool sono nuovi e le demo impressionano, sentono di star facendo innovazione.

Intanto i problemi da quadrante D, quelli che richiederebbero decisioni difficili, struttura e chiarezza strategica, restano esattamente dove erano.

Parti da qui

Non installare un nuovo tool. Non passare le giornate a guardare i benchmark dei modelli.

Orientati sulla mappa: in quale quadrante sei?

Quella risposta dice tutto su come usare l’AI, su cosa automatizzare, su dove investire tempo e, soprattutto, su dove puoi avere i ritorni più interessanti.

Nel webinar Leadership Aumentata ho mostrato come mappare i problemi reali dell’azienda, come costruire il contesto strategico che rende l’AI utile davvero, e perché la maggior parte dei tentativi fallisce non per colpa dei modelli, ma per colpa di un’organizzazione che non si è mai posta la domanda giusta.

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Antonio Civita è founder di STRTGY e autore di MAKE PROGRESS® con gli OKR. Aiuta founder e team a trasformare la strategia in esecuzione. Per scrivermi, rispondi direttamente a questa email.