Per quasi un secolo le aziende sono state costruite intorno a un'unica idea fondamentale. Quell'idea si è appena rotta. Ecco che cosa la sostituisce.

Nel 1937 un economista di nome Ronald Coase si sedette e si pose una domanda che nessuno si era mai preso la briga di porsi: perché esistono le aziende? La sua risposta gli valse il premio Nobel e ha plasmato, senza far rumore, ogni organizzazione per cui Lei abbia mai lavorato.

Una teoria che ha governato il mondo per 80 anni

Il suo ragionamento era questo: le grandi aziende crescono perché fare le cose al proprio interno costa meno che affidare tutto all'esterno. Si assume personale, lo si mette a libro paga, gli si può dire che cosa fare, e l'intera macchina funziona a costi più bassi di un mercato di sconosciuti che negoziano contratti ogni cinque minuti. Li chiamò «costi di transazioneDefinizione di Mechane: Il costo nascosto di operare attraverso il mercato anziché all'interno di un'unica organizzazione: ogni trattativa, contratto e stretta di mano che rende comprare da uno sconosciuto più caro che assumere un collega. Il link apre la voce completa del glossario.» e «costi di coordinamento». In parole semplici: è più facile avere le persone sotto lo stesso tetto.

Quell'intuizione ha retto per quasi un secolo. Ci ha dato gli organigrammi, i livelli di management, le riunioni settimanali sullo stato dei lavori e la gioia tutta particolare di aspettare tre settimane il via libera a una decisione presa in dieci minuti.

Poi è successo qualcosa. L'IA è diventata molto, molto brava a coordinare. E la logica di Coase ha smesso di funzionare, senza clamore.

Costruire la funzione costa meno della riunione

Negli ambienti tecnologici circola una frase che coglie alla perfezione il cambiamento: costruire la funzione costa meno che fare la riunione sulla funzione. Pensi a che cosa significa davvero. L'intera ragione per cui abbiamo costruito grandi organizzazioni con più livelli di approvazione era ridurre il costo di portare a termine le cose. Oggi, invece, un piccolo team con gli strumenti di IA giusti può realizzare un prototipo, testarlo e metterlo in produzione nel tempo che un'azienda tradizionale impiega a fissare la sua prima call di allineamento con gli stakeholder.

Prenda un'attività di routine come la creazione di una pagina web. Nella maggior parte delle aziende innesca una cascata: revisione del design, approvazione del brand, verifica della privacy, via libera della sicurezza informatica, nulla osta dell'ufficio legale. Ogni passaggio coinvolge persone vere, agende vere e ritardi veri. Nel frattempo, qualcuno che lavora da casa può mettere in piedi in un pomeriggio, praticamente a costo zero, una versione perfettamente funzionante e coerente con il brand.

È qui che il vecchio modello si incrina. Se i costi di coordinamento erano l'unica ragione delle grandi aziende gerarchiche, e l'IA ha appena reso il coordinamento quasi gratuito, allora la logica organizzativa degli ultimi cento anni comincia a disfarsi piuttosto in fretta.

Alcuni ricercatori e pensatori che lavorano all'incrocio tra IA e impresa hanno un nome per il momento in cui questo disfacimento raggiunge un punto di non ritorno: la singolarità organizzativaDefinizione di Mechane: Il punto di svolta in cui gli agenti IA smettono di accelerare i processi esistenti e cambiano ciò che un'azienda è: meno persone, più intelligenza, un'organizzazione fondata sull'apprendimento, non sulla gerarchia. Il link apre la voce completa del glossario.. È il punto in cui gli agenti IA non si limitano ad aiutare le aziende a funzionare più in fretta, ma cambiano alla radice che cosa sia un'azienda.

Com'è fatta davvero un'azienda nativa dell'IA

L'azienda tradizionale è organizzata intorno alla gerarchia. Le informazioni salgono, le decisioni scendono, e gran parte del livello intermedio esiste per tradurre dall'una all'altra direzione. Il nuovo modello è organizzato invece intorno all'intelligenza. Lo immagini meno come una piramide e più come un sistema nervoso.

Vecchio e nuovo: la gerarchia tradizionale, organizzata intorno alle persone e all'autorità, a confronto con una struttura nativa dell'IA, organizzata in livelli di agenti intelligenti, in cui gli esseri umani hanno un ruolo di guida e di convalida

In un'organizzazione nativa dell'IA ci sono livelli distinti di agenti intelligentiDefinizione di Mechane: Un programma che percepisce il proprio ambiente, prende decisioni e compie azioni per raggiungere un obiettivo: sa pianificare, usare strumenti e agire su più passaggi senza istruzioni umane continue. Il link apre la voce completa del glossario., ciascuno con un compito chiaro. Gli agenti di percezione tengono d'occhio il mondo esterno e raccolgono segnali come il lancio di un nuovo servizio da parte di un concorrente o il cambiamento di una norma. Gli agenti di interpretazione prendono quel segnale grezzo e capiscono che cosa significa per l'azienda. Gli agenti decisionali soppesano le opzioni. Gli agenti di orchestrazione coordinano la risposta. E attraverso tutto questo un ciclo di apprendimento gira di continuo, chiedendosi: come possiamo farlo meglio la prossima volta?

Un esempio concreto. Un'azienda di commercio al dettaglio viene a sapere che un concorrente ha appena annunciato la consegna in giornata. In un'azienda tradizionale questo avvia settimane di riunioni dei dirigenti, consulenti e presentazioni PowerPoint prima che qualcuno si accordi su una risposta. In un'azienda nativa dell'IA, gli agenti di percezione segnalano la notizia nel giro di minuti, gli agenti di interpretazione valutano il livello della minaccia competitiva e gli agenti decisionali propongono entro sera tre o quattro possibili risposte, ordinate per impatto previsto. Un dirigente in carne e ossa esamina le opzioni, ne sceglie una, e il livello di orchestrazione si mette in moto.

Ciò che prima richiedeva mesi ora richiede ore. E, cosa decisiva, le persone coinvolte svolgono la parte autenticamente umana del lavoro: esercitano il giudizio, invece di limitarsi a smistare informazioni.

Una precisazione importante: in questo modello le aziende non scompaiono. Servono ancora un'entità giuridica, un consiglio di amministrazione, una struttura fiduciaria. Il guscio resta, per così dire, ma ciò che c'è dentro cambia radicalmente. Invece di centinaia di dipendenti che coordinano informazioni, c'è un gruppo più piccolo di persone che lavora accanto a una flotta di agenti intelligenti.

E le persone che fine fanno?

Alcuni lavori cambieranno parecchio. I quadri intermedi, così come esistono oggi, fanno all'incirca una cosa sola: prendono le informazioni da chi svolge il lavoro e le confezionano per i dirigenti sopra di loro. Quella funzione passa in gran parte agli agenti, che la svolgono più in fretta e con più precisione di quanto potrebbe fare qualsiasi essere umano.

Ma ecco il quadro più ampio. La stessa analisi secondo cui le aziende potrebbero funzionare con una frazione del personale attuale indica anche qualcos'altro: la nascita di cinque volte più aziende. Gli strumenti che permettono a una grande multinazionale di funzionare in modo più snello permettono anche a un team minuscolo di costruire qualcosa che cinque anni fa avrebbe richiesto cento persone. Se ne vedono già i primi segnali: in alcuni settori le assunzioni di profili junior sono addirittura in crescita, mentre nuove imprese nascono ovunque.

«Il futuro non è il 75 per cento di disoccupazione. Sono cinque volte più aziende, ognuna impegnata in cose che prima semplicemente non erano possibili.»

Per chi oggi appartiene ai quadri intermedi, il cambiamento non è necessariamente un precipizio. La versione più interessante di questa transizione passa per qualcosa di molto più antico dell'IA: l'apprendistato. Quando sono gli agenti a raccogliere i dati e a mettere insieme i report, un manager di livello intermedio può smettere di fare da stazione di ritrasmissione umana e cominciare a imparare direttamente dai dirigenti. Lavorando accanto a un direttore finanziario su un vero problema strategico, per esempio, invece di passare la settimana a compilare un foglio di calcolo che un agente produrrebbe in trenta secondi. È un affare molto migliore, anche se arrivarci richiede un certo adattamento.

Chi lavora in prima linea, le persone che svolgono i compiti operativi, vedrà i propri agenti farsi carico della maggior parte del lavoro ripetitivo e si occuperà delle parti davvero delicate: la gestione delle eccezioni, le decisioni che richiedono giudizio, la cura delle relazioni, le cose che resistono all'automazione proprio perché richiedono un tocco umano. Tutto sommato, una giornata più interessante dell'alternativa.

Come cambia ciascun livello del personale di un'azienda quando gli agenti IA si fanno carico del coordinamento e dei compiti di routine, liberando le persone per un lavoro di maggior valore e più autenticamente umano.

Non ripari la vecchia nave. Ne costruisca una nuova.

Come fa, allora, un'azienda a compiere davvero questa transizione? L'istinto è prendere l'organizzazione esistente e inserirci dentro l'IA. Un chatbot qui. Un modulo automatizzato là. Un grande modello linguisticoDefinizione di Mechane: La tecnologia alla base della maggior parte degli assistenti IA: addestrata su enormi quantità di testo per prevedere la parola successiva, e così dotata di un'ampia capacità di linguaggio, ragionamento e conoscenza. Il link apre la voce completa del glossario. collegato alla coda del servizio clienti. E poi, prevedibilmente, non funziona granché. La ragione è quasi imbarazzante nella sua semplicità: non si può far girare un flusso di lavoro nativo dell'IA dentro una struttura costruita per flussi di lavoro nativi umani. È come girare una serie televisiva nello stesso modo in cui si trasmette la radio. Il mezzo è cambiato; l'approccio deve cambiare con lui.

I consigli di chi ha studiato da vicino la questione, e ci ha provato in prima persona nelle proprie aziende, tornano sempre allo stesso principio: le cose nuove devono crescere ai margini, non al centro. Non si sostituisce l'organizzazione esistente, perché è il motore dei ricavi e non ci si può permettere di romperla. Si costruisce invece, accanto a essa, una piccola unità separata e nativa dell'IA.

Prenda da tre a cinque persone che ne siano sinceramente entusiaste, dia loro la libertà di costruire senza tutti i vincoli ereditati dal passato, e scelga un flusso di lavoro da ricostruire da zero nel modo nuovo. L'elaborazione delle fatture. L'accoglienza dei nuovi clienti. L'analisi della concorrenza. Qualcosa di concreto, qualcosa che conosce bene. Lo costruisca nel modo nuovo, lo faccia girare in parallelo alla versione vecchia e osservi che cosa succede. Nestlé lo fece con Nespresso negli anni Settanta, tenendola separata dall'attività principale per anni, prima che diventasse una delle sue linee più redditizie. Amazon lo fece con AWS. Apple lo ha fatto più volte, con piccoli team interni che avevano l'ordine di rivoluzionare un nuovo settore senza che nessun altro in azienda ne sapesse nulla.

Lo schema regge per una ragione elementare che riguarda le organizzazioni umane: tutto ciò che è davvero nuovo viene attaccato dalla struttura esistente. Comitati di bilancio, team del brand, uffici legali, manager animati dalle migliori intenzioni che vedono rischi ovunque. L'unico modo affidabile per far decollare qualcosa di nuovo è metterlo dove gli anticorpi non possono raggiungerlo.

Quando quella piccola unità trova il suo ritmo, quando gli agenti cominciano a imparare e a migliorare da soli senza che qualcuno debba tenerli costantemente per mano, ecco la Sua prova di fattibilità. A quel punto può cominciare a pensare a che cos'altro trasferire.

La parte di cui nessuno parla

In tutto questo c'è una complicazione che merita attenzione: come ci si fida di agenti che non si possono sempre sorvegliare?

La risposta che emerge da chi ci lavora è qualcosa di simile a un sistema di passaporti per gli agenti IA. Ogni agente opera con un insieme definito di regole su ciò che gli è consentito fare, sui dati a cui può accedere e sulle decisioni che può prendere senza il via libera di una persona. Agenti di sorveglianza separati osservano gli altri e segnalano tutto ciò che sembra fuori posto. Se qualcosa va storto, l'agente può essere fermato, riportato a uno stato precedente e riavviato. È un livello di governance costruito dentro l'architettura, anziché aggiunto a posteriori come un ripensamento.

Affidare il controllo operativo ad agenti IA senza vincoli chiari è il genere di cosa che fa impallidire gli avvocati. Farlo con protezioni ben pensate è tutt'altra faccenda.

Il modo più onesto di descrivere dove porta tutto questo è probabilmente il seguente: le aziende che prospereranno nei prossimi anni non saranno le più grandi né le più affermate. Saranno quelle che imparano più in fretta. Se un'organizzazione sa percepire che cosa sta cambiando, interpretarlo correttamente, decidere in fretta e continuare a migliorare in tutte e tre le cose, la dimensione dell'organigramma conta molto meno di un tempo. È un affare piuttosto buono per chiunque sia disposto a prenderlo sul serio.

La rivoluzione, per riprendere una frase celebre, è già qui. Solo che non è ancora distribuita in modo uniforme.

Avvertenza: questo articolo ha scopo informativo e divulgativo generale. Riflette il punto di vista dell'autore sulle tendenze emergenti nell'IA e nella progettazione organizzativa. Le opinioni espresse sono di natura speculativa e non vanno intese come consulenza professionale aziendale, legale o strategica. Si invitano i lettori a rivolgersi a esperti qualificati prima di prendere decisioni sulla trasformazione della propria organizzazione.