Un viaggio nell'AI Fluency con settantacinque persone.

Nelle scorse settimane si sono chiusi, in alcune aziende mie clienti, alcuni percorsi AI-Team. Un viaggio di qualche mese di 'assunzione dell'AI' per capire come ci trasforma e quali risultati possono arrivare dai team esistenti. Un viaggio fatto da realtà lontane tra loro per settore, dimensione, cultura aziendale. Che oggi per la prima volta racconto!

L'AI Team

Ho lavorato personalmente con circa settantacinque persone che per tre mesi, chi più chi meno, hanno fatto la cosa che in azienda non si fa quasi mai: hanno avuto il permesso di dedicare tempo a osare, provare, sbagliare.

Team mandati in avanscoperta a sperimentare, a scrivere policy, a cercare dati, a fare FAFO ad alto livello. E a produrre cose tangibili. Anche le persone che si definivano "non tecniche" sono uscite con mini-app, agenti, artefatti. Oggetti veri, usciti dalle loro mani e da quelle di un collega artificiale.

In sostanza ci siamo incontrati in un paio di giornate di workshop e poi, settimana dopo settimana, online, abbiamo esplorato un po' di angoli di cosa significhi 'assumere un'AI in azienda'. Ciascun componente del team, oltre ad imparare, ha avuto la possibilità di sviluppare il suo progetto: che poteva essere un software, un agente, un'analisi sulla policy, un dataset... qualunque cosa purché fatta con l'AI.

Una sola cosa avevo chiesto in modo chiaro alle aziende: di comporre gruppi eterogenei. Molto eterogenei. La persona scettica accanto a quella entusiasta. Chi ha venticinque anni accanto a chi ne ha cinquanta. L'esperta vicino a chi si presenta dicendo, con un sorriso un po' di scusa, "io sono diversamente informatica". L'ho chiesto perché sapevo cosa sarebbe successo, ma vedere all'opera questa 'diversity' su un tema così comune è stato per me estremamente emozionante.

Quello che mi porto via, alla fine, non è la lista dei progetti. È un'esperienza umana che faccio fatica a raccontare senza sembrare retorico. Ma ci proverò lo stesso, cercando di raccontarvi un po' di cose osservate.

Il rapporto con l'AI: dalla diffidenza al "non torno indietro"

All'inizio c'è la fatica, e a volte la rabbia. Entrare nell'idea di "farsi fare le cose da uno stagista AI" costa. Si parte volendo controllare ogni parola e ci si ritrova a delegare un'intenzione: è un cambio di postura, non di software, e all'inizio molti lo vivono come una perdita.

C'è chi scrive di aver sentito, le prime settimane, una distanza vera tra sé e lo strumento. C'è chi era diffidente verso "questa entità astratta che promette di fare tutto, forse anche meglio dell'uomo". E c'è chi parte apertamente critico, non per la tecnologia in sé, ma per quello che teme rappresenti: una persona mi ha raccontato del figlio a cui piace scrivere, e dei nipoti adolescenti che interrogano l'AI per ogni cosa senza più sforzare la memoria. La sua domanda, scritta nero su bianco, era: "domani ci sarà ancora bisogno di tutto questo?"

Poi, a un certo punto, scatta il click. Qualcuno l'ha sentito il primo giorno. Per molti è arrivato il giorno in cui hanno visto funzionare il loro primo agente, e una persona scrive che quel momento "l'ha svoltata". È l'istante in cui l'AI smette di essere un motore di ricerca un po' più sveglio e diventa un interlocutore con cui FARE. Uno di loro lo dice meglio di qualsiasi mia definizione: "ho smesso di chiedermi cosa scrivere nel prompt e ho iniziato a chiedermi cosa volevo che succedesse dopo." In quel passaggio c'è tutto.

Dopo il click arriva l'entusiasmo, e qui le storie diventano strane, non necessariamente positive. La persona che a quarant'anni si era raccontata per una vita "io con il computer non vado d'accordo" e si ritrova a costruire software senza aver mai conosciuto Python o Javascript. "Ora ho i superpoteri", scrive, e non è enfasi: è la descrizione esatta di quello che prova. (Tornerò più avanti sul tema del controllo: non è un'iniziazione incosciente allo sviluppo software.) Ci sono altri che raccontano di non poter più tornare indietro a come lavoravano prima. Qualcuno esagera, non dorme la notte perché ha un sacco di idee da realizzare e impiega più di qualche notte per smaltirle. E forse va aiutato a ridurre.

E poi, terzo tempo, chi prima e chi poi torna a miti consigli. L'entusiasmo lascia il posto a una domanda più adulta: "Dove sta il valore, davvero? Per me, ma anche per il mio team e per l'azienda." "In tre mesi ho capito soprattutto i limiti, e proprio per questo sono più capace di usarla". Chi arriva qui non è più né lo scettico dell'inizio né l'entusiasta di mezzo. Ha imparato la cosa più difficile: quando fidarsi e quando verificare. E c'è chi tiene insieme le due cose fino in fondo, lo stupore e la preoccupazione, e a fine percorso è più capace di prima ma non ha smesso di farsi le domande scomode sul futuro, e capisce quando non usare l'AI. Quella, per me, è la persona che ha capito meglio di tutte.

È un mondo di sfumature incredibili, impossibile da raccontare qui e con il solo testo. Ma vi garantisco che l'emozione che ho visto nei loro occhi durante il percorso, e soprattutto nel management a cui hanno presentato i risultati, è stata unica.

Non è un corso

Perché qui sta il punto che rischia di sfuggire: non hanno fatto un corso, ma sono stati all'interno di uno spazio in cui imparavano e, sperimentando, portavano a casa piccoli progetti veri: in autonomia, senza un consulente dietro le spalle a guidargli la mano, al massimo con l'aiuto di qualche collega un po' più nerd. E così, facendo, hanno visto sulle proprie mani come cambia il lavoro. Come scritto sopra: "è evidente che non potremo più tornare indietro".

Quando l'AI sposta i confini tra i ruoli

So già cosa sta pensando qualcuno: sì, ma il software poi chi lo gestisce in azienda? E bisogna vedere cosa succederà finito il percorso, nella vita di tutti i giorni. Qualcuno si perderà, l'azienda non risponderà, qualcuno si rifiuterà di continuare. Va bene. Questo non è il percorso definitivo ma l'inizio di un tipo di lavoro che richiede tempo per essere fatto. Lo ripeto spesso: l'AI è velocissima ma noi siamo lenti a metabolizzare.

Quello che mi preme raccontare è il pensiero che mi gira in testa da mesi, quello che chiamo Full Stack Human, della singola persona che allarga il proprio raggio d'azione, ho già scritto qui e vi suggerisco di dare un'occhiata se non lo avete già fatto. Quello che ho visto in questi tre mesi è il passo dopo: l'AI generativa, sul lavoro, non aggiunge un attrezzo alla cassetta. Permette alle persone di fare cose nuove e in modi diversi, ma soprattutto sposta dei confini.

Quelli personali, prima di tutto: ogni volta che qualcuno scopre di poter fare una cosa mai fatta prima, il confine di quella persona si muove. Estende le proprie attività anche al di fuori dell'orticello in cui ha sempre vissuto. E senza grande preoccupazione si vedono giuristi occuparsi di algoritmi ed economisti pensare alla user experience o programmatori software che preparano vademecum per la vendita.

Ed è chiaro che è necessario lavorare in gruppo per garantire basi solide, per validare le idee, per accettare un'invasione di campo da parte di altri 'gestori di orti' e scoprire che assieme si può reinventare il modo di condurlo, l'orto 😊.

Ci si rende conto che ci sono soluzioni alternative, valide, efficaci e spesso che ridistribuiscono vantaggi nuovi.

Ci si rende conto che si possono produrre oggetti nuovi, non più solo fogli di calcolo per far girare i processi.

AI Objects: cosa si può produrre oltre all'Excel?

Caos, direte voi? Un po' sì. Caos che va osservato, ragionato, setacciato e poi eventualmente messo in sicurezza. Perché altrimenti si torna nel 'non si fa così', nel 'vedi che non funziona?' o peggio, 'non abbiamo mai fatto così per una buona ragione'.

La sperimentazione con AI permette di eseguire attività complesse in poco tempo: perché non farla quando è evidente che può portare vantaggi? Il vantaggio di farla in aziende strutturate, rispetto a chi è "solo player" o non ha attorno chi si occupi di infrastrutture e sicurezza, è che quell'oggetto imperfetto, sperimentale, eppur funzionante, può trovare alloggio nei sistemi aziendali se, da parte di chi se ne occupa, c'è la consapevolezza che si tratti di un nuovo tipo di oggetto digitale. Io li chiamo AI Objects. Visti da fuori hanno la stessa forma di quelli vecchi, ma sono stati costruiti in modi totalmente nuovi e hanno cicli di vita completamente diversi.

Parlo di AI Skills, di Artifacts, o di Vibe-Apps, ma anche di Agenti AI (Semplici o più complessi), di software usa e getta, di connettori MCP, Dataset puliti, file MD di istruzioni ecc.

Lo so che qualcuno sta urlando dentro "Max ma chi non è un tecnico non potrà essere consapevole di cosa significa un software! Se non sai cosa è un SDLC come puoi costruire qualcosa di durevole? Il Vibe Coding è una cazzata!"

Ma è proprio quando un team è eterogeneo, quando una funzione comincia a fare bene un pezzo di lavoro che apparteneva a un'altra, che i risultati iniziano ad essere interessanti.

Se i vostri utenti diventano in grado di creare oggetti, anche se imperfetti dal punto di vista architetturale, e la vostra organizzazione avrà la capacità e la pazienza di analizzarli, rivederli, forse rifarli e usarli come specifica chiara di ciò di cui l'utente ha davvero bisogno scoprirete nuovi modi di generare valore.

E se le persone usano sistemi agentici per esplorare i propri sistemi informativi e si mettono a chiacchierare con l'ERP o il CRM per capire o per fare e, anziché Excel e PowerPoint, iniziano a produrre AI Objects, file di contesto per gli agenti, loop... beh, scoprirete anche come sono destinati a cambiare i confini. E non solo quelli della persona o di un reparto, ma dell'azienda intera.

Serve metabolizzare.

E qui mi tocca dire una cosa scomoda. Per trent'anni ci siamo raccontati che il software veniva progettato attorno alle persone. È andata quasi sempre al contrario: sono state le persone a piegarsi attorno ai limiti del software. È stato a causa di software mal disegnato (o mai distrutto e rifatto una volta evidenziati i limiti) che ci si è inventati processi su misura di quei limiti, spesso senza nemmeno accorgersene.

Excusatio non petita, accusatio manifesta. Lo so. Sono stato colpevole per trent'anni 😊

La cosa che mi entusiasma dell'AI generativa non è che permette di automatizzare quei processi. È che, per la prima volta, dà la possibilità di liberarsene. Di ridisegnare il lavoro attorno a chi lo fa mantenendo la rigidità e la standardizzazione che rendono solidi i processi. Per la prima volta possiamo fare dieci versioni della stessa interfaccia nello stesso tempo in cui prima se ne faceva una, e poi capire quale funzioni meglio. Finalmente possiamo automatizzare processi in luoghi diversi da Excel mantenendo sicurezza e congruenza dei dati. Automatizzare un processo nato storto serve a poco. Toglierlo di mezzo e rimpiazzarlo con dinamiche diverse può avere molto valore.

Ma serve metabolizzare il modo nuovo di lavorare, definire confini, estrarre valore.

E quindi?

E qui arrivo al punto, quello per cui ho scritto tutto il resto.

Tutto questo è un viaggio. Un viaggio nella propria fluency con l'AI. E i viaggi, per definizione, si fanno, ma se ne può trasmettere solo una parte (nonostante le foto, i video, i racconti personali).

La conclusione è semplice, e le settantacinque storie la dimostrano riga per riga: se non si alza la propria AI Fluency, non si capisce davvero a cosa serva l'AI.

Chi la usa "solo per farsi riassumere i testi" senza sporcarsi le mani delegandole parte delle proprie attività lavorative, non ne potrà mai vedere il potenziale. Se non si comprende di cosa si parla, non si può cambiare il proprio (personale, di team, dell'azienda) modo di lavorare: semplicemente perché non si sa cosa e come cambiare.

E allora ecco l'ultimo anello, quello che pochi vogliono sentirsi dire: nessun consulente potrà mai dire dall'esterno cosa fare con l'AI nel mestiere di un altro. Lo deve capire chi quel mestiere lo fa. Da sé. Sul campo. E solo dopo può avvalersi di chi aiuti ad arrivarci.

Lo dico proprio perché è il mio mestiere, quello di chi racconta queste cose, a essere messo in discussione. Il valore dell'AI non si trasferisce come si trasferisce un'informazione in una slide. Si attraversa come si attraversa un'esperienza. Quello che un percorso serio può fare è accendere il motore, dare un metodo, tenere il ritmo e impedire che ci si perda. La destinazione la trova solo chi guida.

Le critiche dei partecipanti all'AI Team, lette con questa lente, dicono esattamente la stessa cosa. Quasi tutte chiedono un'unica cosa: più tempo, più pratica, più casi presi dal lavoro vero. Nessuno ha chiesto più contenuti, più teoria, più slide. Hanno chiesto più viaggio. È la richiesta più intelligente che potessi ricevere.

A fine percorso, su una scala dove contano come voto pieno solo il nove e il dieci, la media è stata vicina al nove. È un bel numero. Ma non è il numero che mi porto a casa. Mi porto a casa lo scettico diventato il più rigoroso e consapevole in AI del gruppo, l'entusiasta che ha imparato a dubitare, la persona spaventata che adesso tiene insieme la meraviglia e la domanda giusta. Mi porto a casa settantacinque confini che si sono spostati.

Il viaggio nella fluency è questo. Non si compra, non si delega. Si fa.

A percorso finito, un dirigente ha scritto al suo team una frase che mi è rimasta. Non "miglioramento continuo", ha detto, qualcosa di più: si tratta di rompere con il passato, con l'"abbiamo sempre fatto così". Si tratta di "rompere le regole".

Ed è esattamente qui che si capisce che l'AI l'abbiamo davvero assunta. Non quando abbiamo firmato per le licenze, ma quando abbiamo iniziato a vedere gli outcome del lavoro di un nuovo tipo di collega: uno che cambia il lavoro di tutti quelli che gli stanno intorno.

Non è una questione di entusiasmo o di paura. È che, una volta capite certe cose, tornare indietro semplicemente non ha più senso: i processi sono già cambiati, i vecchi problemi hanno più di una soluzione, i progetti si pensano in un altro modo. Quello che resta da fare, adesso, è solo nostro: aprirci, e trovare il modo di renderlo davvero efficace.

Massimiliano