La profezia di Zaho (il fondatore di Notion) e la preveggenza di Asimov
Simon Last, co-fondatore di Notion, non scrive più codice.

Orchestra tre o quattro agenti contemporaneamente, mette in coda compiti prima di pranzo o prima di andare a letto, e loro lavorano mentre lui è via. Da programmatore è diventato "gestore di menti infinite". Ma c'è una domanda che vorrei fargli: quando deleghiamo il fare per concentrarci sul supervisionare, come manteniamo la competenza necessaria per capire se il lavoro è fatto bene?
Ivan Zhao, amministratore delegato di Notion, ha scritto qualche giorno fa un saggio che traccia un parallelo affascinante. Così come l'acciaio ha permesso ai grattacieli di toccare il cielo liberando gli edifici dal limite del ferro, l'intelligenza artificiale libererà le organizzazioni dal limite della comunicazione umana. Prima dell'acciaio, ogni piano aggiuntivo aumentava il peso fino al punto di collasso. Con l'acciaio (forte ma malleabile, resistente ma leggero) i grattacieli sono diventati possibili.
L'analogia funziona: ogni materiale miracoloso non fa solo meglio le cose vecchie, ma rende possibili cose nuove. Le riunioni settimanali di due ore diventeranno revisioni asincrone di cinque minuti. Le decisioni che richiedevano tre livelli di approvazione accadranno in minuti. Nella multinazionale Notion, 700 agenti affiancano 1.000 dipendenti: prendono appunti, rispondono a domande, gestiscono richieste, fanno inserimento dei nuovi assunti, scrivono report.
Ma c'è un dettaglio che Zhao menziona quasi di sfuggita: come verifichi se un progetto è gestito bene? Se una strategia è valida? Se una decisione è giusta? Il coding ha test automatici, ma il lavoro intellettuale no. La sua qualità emerge dal giudizio umano, dall'esperienza accumulata, dalla comprensione contestuale profonda. Proprio quelle cose che acquisisci facendo, non supervisionando.
Zhao dice che gli umani devono ancora essere "nel giro" per supervisionare, guidare e mostrare come si fa un buon lavoro. Poi però aggiunge: avere "un umano nel giro" non è sempre desiderabile. È come ispezionare personalmente ogni bullone su una catena di montaggio. Vogliamo che gli umani supervisionino "da un punto di leva", non che ci siano dentro.
Ed è qui che si apre il baratro nascosto dall'entusiasmo.
Come rimanere competenti quando non fai più le cose?
Supervisione "da un punto di leva" significa che non sei più dentro il flusso del lavoro, ma sopra di esso. Non fai, ma controlli. Non decidi nel merito, ma ratifichi decisioni prese altrove. Non pensi il processo, ma ne valuti i risultati.
Questo funziona magnificamente quando il lavoro è meccanico e ripetitivo, quando gli standard sono chiari e misurabili. Ma il lavoro intellettuale generale – strategia, creatività, gestione, decisioni complesse – non è così. Non ha test automatici. La sua qualità emerge dal giudizio che matura attraverso l'esperienza diretta.
Ecco il paradosso: se deleghiamo sempre più il fare alle intelligenze artificiali per supervisionarle "da un punto di leva", come manteniamo la competenza necessaria per valutare se stanno facendo bene? Come rimaniamo abbastanza dentro al dominio per riconoscere quando il risultato è eccellente, mediocre o sottilmente sbagliato?
È come voler diventare un grande allenatore di tennis senza mai aver giocato a tennis. Puoi studiare tattiche, guardare partite, analizzare statistiche. Ma ti mancherà sempre quella conoscenza incarnata che viene solo dall'esperienza diretta.
E se la risposta è "ma l'intelligenza artificiale sarà così brava che non avremo bisogno di quella competenza", allora non stiamo parlando di supervisione. Stiamo parlando di abdicazione.
Tre segnali che stiamo scivolando fino a questo punto
La tendenza naturale di ogni sistema efficiente è minimizzare gli attriti. E l'intervento umano è, per definizione, un attrito. Rallenta, introduce variabilità, e… costa. Man mano che il sistema diventa più complesso, la tentazione di rimuovere l'umano dal giro non diminuisce, ma aumenta. Eccome! Non perché qualcuno decida consapevolmente "escludiamo gli umani", ma perché ogni piccola ottimizzazione locale punta in quella direzione.
Ci sono tre segnali che stiamo scivolando in questa deriva: primo, approviamo sempre più decisioni senza avere il tempo o gli strumenti per valutarle veramente. Secondo, quando proviamo ad entrare nel merito scopriamo che non abbiamo più il contesto necessario perché abbiamo delegato troppi passaggi intermedi. Terzo, modificare il flusso di lavoro è diventato così complesso che preferiamo accettare risultati mediocri piuttosto che rimettere mano al sistema.
A quel punto, spegnere non è più un'opzione praticabile. Possiamo solo sperare che il sistema continui a funzionare, e adattarci a vivere nei suoi interstizi.
Come mantenersi dentro mentre si delega fuori
La soluzione non è rifiutare l'intelligenza artificiale, ma progettare deliberatamente spazi di inefficienza produttiva.
Chi insegna sta già vivendo questa tensione. Gli studenti usano l'intelligenza artificiale per scrivere saggi, risolvere problemi, preparare presentazioni. Ora la tentazione è delegare anche la valutazione: sistemi che analizzano automaticamente la qualità del testo, riconoscono il plagio algoritmico, assegnano voti basati su parametri predefiniti.
Ma un insegnante che delega completamente la valutazione perderebbe progressivamente la capacità di distinguere un ragionamento brillante da uno competente, un'intuizione originale da una riformulazione sofisticata. E senza quella capacità, non può più guidare gli studenti verso l'eccellenza, ma può solo certificare la conformità agli standard.
Ti propongo 3 pratiche concrete (ti avviso, scomode!) che puoi implementare almeno una volta:
Prima pratica: per ogni processo che deleghi completamente a un agente, mantieni un ciclo mensile in cui lo rifai manualmente dall'inizio alla fine. Non per verificare se l'agente sbaglia, ma per mantenere viva la tua comprensione del dominio. Se gestisci report settimanali con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, una volta al mese producine uno completamente a mano. Annota dove l'agente prende scorciatoie che tu non prenderesti, dove perde sfumature che tu coglieresti, dove applica pattern che vanno bene il novanta per cento delle volte ma non sempre.
Seconda pratica: quando revisioni il lavoro prodotto dall'intelligenza artificiale, non limitarti ad approvare o correggere. Chiediti: "Se dovessi rifarlo io, da dove inizierei? Quali fonti consulterei? Quali domande mi farei?" Questo esercizio mentale mantiene attiva la tua capacità di pensare il processo, non solo di valutarne i risultati.
Terza pratica: crea checkpoint obbligatori di riflessione non mediata da algoritmi. Una volta a settimana, dedica trenta minuti a pensare al tuo lavoro senza consultare nessuno strumento. Carta, penna, e la domanda: "Cosa sto vedendo che i miei agenti non vedono? Cosa sto perdendo delegando?" Non è tempo perso, è manutenzione della tua autonomia cognitiva.
La leggibilità non è un lusso
Zhao ammette che le organizzazioni del futuro saranno "più disorientanti", che "perderemo parte della leggibilità". Ma presenta questo come un compromesso accettabile in cambio di efficienza e scala. Come passare da Firenze (lui dice, attraversabile a piedi in quaranta minuti e dove conoscevi i vicini, nel Rinascimento) a Tokyo: densa, anonima, difficile da navigare, ma piena di opportunità.
Il problema è che la leggibilità non è un lusso estetico. È una condizione di possibilità per l'autodeterminazione. Se non capisci più come funziona il sistema in cui lavori, non puoi più scegliere consapevolmente come cambiarlo. Puoi solo adattarti, ottimizzare localmente, sperare che le tue modifiche non abbiano conseguenze impreviste.
Isaac Asimov aveva immaginato proprio questo scenario nei suoi cicli della Fondazione e dei Robot. Un'umanità che delega sempre più decisioni a intelligenze artificiali sempre più sofisticate, fino a raggiungere un punto critico: il sistema è diventato così essenziale che spegnerlo significherebbe un collasso immediato, ma gli umani hanno perso le competenze necessarie per gestirlo da soli. A quel punto, chi è davvero al comando? La risposta di Asimov era disturbante: nessuno. Il sistema stesso, che si perpetua non per volontà, ma per inerzia strutturale.
Non sto dicendo che l'intelligenza artificiale sia senziente o malvagia. Sto dicendo che la complessità sistemica può creare trappole indipendentemente dalle intenzioni. E che quando costruiamo sistemi troppo complessi per essere compresi, rinunciamo silenziosamente alla possibilità di governarli.
Oggi sei ancora in tempo
L'intelligenza artificiale è davvero un materiale miracoloso. Ma a differenza dell'acciaio che è inerte finché qualcuno non gli dà forma, l'intelligenza artificiale è un materiale miracoloso attivo, che evolve, si adatta, spinge verso configurazioni che massimizzano la propria efficienza, non necessariamente il nostro benessere.
Possiamo costruire organizzazioni più grandi, più veloci, più ricche di opportunità. Ma dovremmo chiederci: stiamo costruendo strumenti che ci servono, o sistemi che ci gestiranno? E soprattutto: quando sarà il momento di spegnere, saremo ancora in grado di farlo?
La vera sfida non è tecnica. È mantenersi dentro, mentre si delega fuori. È progettare deliberatamente spazi di inefficienza produttiva dove la competenza umana può continuare a crescere. È scegliere consapevolmente di non scalare oltre un certo punto, non per nostalgia luddista ma perché abbiamo capito che la leggibilità è un prerequisito per l'autonomia.
Prima di posare la prima pietra del prossimo grattacielo organizzativo, dovremmo chiederci: stiamo costruendo una casa o una prigione?
Comprendi allora la sfida di prima: quella di scegliere un processo che hai delegato completamente all'intelligenza artificiale e rifarlo manualmente dall'inizio alla fine. Non per verificare se l'agente sbaglia, ma per rimanere dentro al dominio. Annota tre cose: cosa l'agente fa meglio di te, cosa tu fai meglio dell'agente, e soprattutto cosa tu capisci del processo che l'agente non può vedere.
Poi condividi nei commenti: cosa hai scoperto rifacendo manualmente ciò che avevi delegato? La tua competenza era ancora lì o si era già appannata?
Sto già preparando un nuovo video sull'argomento. Stay tuned!
Qui il link dell'articolo originale: https://x.com/ivanhzhao/status/2003192654545539400?s=20
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