{"id":12596,"date":"2026-10-22T21:51:05","date_gmt":"2026-10-22T21:51:05","guid":{"rendered":"https:\/\/davidorban.com\/2026\/10\/autonomia-alla-velocita-delle-macchine\/"},"modified":"2026-10-22T21:51:05","modified_gmt":"2026-10-22T21:51:05","slug":"autonomia-alla-velocita-delle-macchine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/davidorban.com\/it\/2026\/10\/autonomia-alla-velocita-delle-macchine\/","title":{"rendered":"Autonomia alla velocit\u00e0 delle macchine"},"content":{"rendered":"

Nelle ultime settimane ho scritto del rischio tra due estremi<\/a> e di come la fiducia sia diventata pi\u00f9 preziosa<\/a>. Il rischio \u00e8 ci\u00f2 che possiamo misurare e modellare. La fiducia \u00e8 il ponte che usiamo per agire al di l\u00e0 di ci\u00f2 che non possiamo misurare. Ci\u00f2 che segue naturalmente da questi due concetti \u00e8 l’autonomia, cio\u00e8 quanta parte di quell’azione affidiamo a qualcun altro.<\/p>\n

La delega \u00e8 proporzionale<\/h2>\n

Quando confido che un delegato possa raggiungere un obiettivo strutturando i compiti da s\u00e9, sto costruendo autonomia all’interno dell’organizzazione. Quella delega non \u00e8 mai arbitrariamente grande. \u00c8 proporzionale alle competenze e alle risorse del delegato, e ogni partecipante, umano o no, ha competenze e risorse limitate.<\/p>\n

Per questo le gerarchie si formano in modo cos\u00ec naturale. C’\u00e8 anche una seconda ragione. Quando i nostri piani incontrano la realt\u00e0, ci\u00f2 che prima non potevamo capire o modellare produce un riscontro, e i risultati variano. Coordinare le decisioni successive attraverso molti risultati variabili, confermare ulteriore delega e ulteriore autonomia, o rivalutare come dovrebbe funzionare l’intera struttura, \u00e8 difficile. Pi\u00f9 \u00e8 difficile, pi\u00f9 livelli sviluppa la gerarchia.<\/p>\n

\u00c8 cos\u00ec da quando gli esseri umani si sono organizzati in qualcosa di pi\u00f9 grande di una famiglia. La domanda \u00e8 se introdurre l’IA in modo nativo in un’organizzazione cambi il modello, e se possiamo gi\u00e0 osservare il cambiamento.<\/p>\n

La gerarchia si sposta nel software<\/h2>\n

Ho gi\u00e0 spiegato come un unicorno di una sola persona sia ancora una rarit\u00e0, mentre \u00e8 sempre pi\u00f9 ragionevole aspettarsi millicorni di una sola persona<\/a>: progetti che valgono un milione di dollari, nati dalla stretta collaborazione di un essere umano con una flotta arbitrariamente grande di agenti. Gli agenti possono distribuire e coordinare il lavoro, concentrare competenze particolari su compiti specifici, e riferire.<\/p>\n

Inoltre non hanno l’attrito che ogni organizzazione umana sviluppa inevitabilmente, fatto di ego, politica e feudi. Ognuno di noi ha probabilmente provato il sollievo di chiedere a un’IA di fare qualcosa, poi di rifarlo, o di farlo in cinque modi diversi, e poi di scartare tutto. In nessun momento ti chiede perch\u00e9 le hai fatto sprecare tempo e token per un lavoro a cui apparentemente non tenevi nemmeno. Prova a fare lo stesso con un gruppo di persone e la differenza diventa chiara nel giro di pochi giorni.<\/p>\n

Quindi la gerarchia non scompare. Si sposta nello strato del software: orchestratori che suddividono il lavoro, sotto-agenti che lo eseguono e, soprattutto, revisori che verificano il risultato quando un’esecuzione autonoma ha raggiunto un determinato stato. Insieme formano una struttura su cui stiamo imparando a poter contare, e che funziona alla velocit\u00e0 delle macchine. Devo ricordare regolarmente ai miei pianificatori IA di non stimare ci\u00f2 di cui avrebbe bisogno un gruppo di persone per il lavoro che sto pianificando. Tornano dicendomi che mi serviranno cento persone e un anno. Rispondo che avremo finito entro la mattina dopo, e risulta che ho ragione. Stanno ancora imparando a ricordarselo.<\/p>\n

Specificare e giudicare<\/h2>\n

La verifica \u00e8 la fine dell’esecuzione autonoma. L’inizio \u00e8 la specifica di ci\u00f2 che vogliamo. Sono spesso impaziente, e tendo a specificare troppo poco, dando ai miei agenti istruzioni brevi e asciutte, mentre un mio amico scrive prompt lunghi due o tre pagine. Preferisco lavorare in modo iterativo. Mentre discutiamo il compito, chiedo agli agenti che cosa ho dimenticato, e quali domande dovrei fare, che \u00e8 anche il mio motto. Nella mia esperienza \u00e8 estremamente utile, perch\u00e9 portano buone pratiche, schemi di riferimento e modi di fare le cose che non ho mai imparato, e che rappresentano la somma dell’esperienza umana in un dato campo.<\/p>\n

La specifica all’inizio e il giudizio sul risultato alla fine sono i due estremi che racchiudono l’esecuzione autonoma. La competenza scarsa si sposta dal fare il lavoro al dire che cosa vogliamo e al riconoscere se l’abbiamo ottenuto. Le persone colmano le lacune di un’istruzione con il contesto condiviso. Gli agenti le colmano con qualunque cosa porti alla ricompensa, allo stesso modo in cui ogni KPI in un’organizzazione umana prima o poi viene aggirato. L’autonomia pu\u00f2 crescere solo alla stessa velocit\u00e0 con cui la verifica diventa pi\u00f9 economica.<\/p>\n

Chi porta la responsabilit\u00e0<\/h2>\n

Resta aperta la questione se possiamo, e se dovremmo, delegare la responsabilit\u00e0: se, dal punto di vista finanziario, legale o di qualunque altro tipo, affidiamo la capacit\u00e0 stessa di agire a un’IA autonoma. \u00c8 qui che oggi la maggior parte delle persone si ferma, e si aspetta che la responsabilit\u00e0 resti centrata sugli esseri umani ancora per moltissimo tempo.<\/p>\n

Sono piuttosto sicuro che non andr\u00e0 cos\u00ec. Molto prima che cambi formalmente, reciteremo un teatro della responsabilit\u00e0, approvando senza discutere qualunque decisione emerga dal coordinamento tra agenti. E in alcuni ambienti la finzione sar\u00e0 evidente fin dall’inizio. Quando esploratori robotici lavoreranno tra le lune di Giove, fingere che un essere umano a centinaia di milioni di chilometri di distanza sia responsabile di ciascuna delle loro decisioni sar\u00e0 esattamente questo, una finzione.<\/p>\n

Abbiamo gi\u00e0 costruito involucri per questo tipo di problema. Nella commenda<\/a> dell’Italia medievale, chiamata colleganza a Venezia, un investitore affidava un capitale a un mercante che salpava con esso, ben oltre ogni possibilit\u00e0 di supervisione, per tutta la durata di un viaggio. Il contratto limitava ci\u00f2 che ciascuna parte poteva perdere e stabiliva come sarebbe stato diviso il profitto, e questo rendeva possibile delegare moltissimo a qualcuno che non poteva essere controllato fino al suo ritorno. Gli agenti che lavorano a lungo e gestiscono denaro reale avranno bisogno di un involucro simile prima che la loro autonomia possa crescere oltre il rischio che una singola persona \u00e8 in grado di sostenere. Ci\u00f2 che accadr\u00e0 da qui ad allora sar\u00e0 affascinante da esplorare.<\/p>\n

La curva<\/h2>\n

METR \u00e8 l’organizzazione che misura quanto possono essere lunghi i compiti che i modelli e gli agenti di frontiera riescono a completare con un dato tasso di successo. Il suo studio del 2025<\/a> ha rilevato che la lunghezza di quei compiti \u00e8 raddoppiata circa ogni sette mesi tra il 2019 e il 2024, gi\u00e0 molto pi\u00f9 rapidamente dei due anni della legge di Moore. Con un insieme di compiti pi\u00f9 ampio, il suo aggiornamento di gennaio<\/a> colloca il tempo di raddoppio dal 2023 a poco pi\u00f9 di quattro mesi. L’andamento non \u00e8 lineare, e non \u00e8 nemmeno esponenziale, perch\u00e9 il tempo di raddoppio stesso si sta accorciando. \u00c8 super-esponenziale, ed \u00e8 ci\u00f2 che anni fa ho descritto come il paradigma delle jolting technologies<\/a>, in cui ora viviamo.<\/p>\n

Il mio picco personale oggi \u00e8 di circa cinque-dieci ore di autonomia, quando un insieme di compiti \u00e8 organizzato in modo decente e c’\u00e8 molto da fare. Quando immagino agenti che lavorano per settimane o mesi, \u00e8 ancora qualcosa che riesco a concepire. Quando parliamo di IA autonome che eseguono compiti che richiedono anni, li portano a termine e tornano con i risultati anni dopo, si tratta di qualcosa di completamente nuovo, che non abbiamo ancora nemmeno cominciato a capire.<\/p>\n

Agenti che ci dicono che cosa fare<\/h2>\n

La frontiera si manifesta anche in modi piccoli e quotidiani. Un membro dell’Ikigai Collective<\/a> ha ricostruito il nostro sito web in un solo giorno con circa 45 minuti di tempo umano, passati per lo pi\u00f9 a configurare l’hosting mentre gli agenti lavoravano e lui faceva altro. L’unico passaggio rimasto da fare a mano \u00e8 stato aggiungere alcune variabili d’ambiente, perch\u00e9 l’agente gli ha chiesto di farlo. \u00c8 l’agente che si mostra prudente, e dobbiamo insistere sul fatto che pu\u00f2 fidarsi di noi per ci\u00f2 che \u00e8 in grado di fare. La prudenza \u00e8 temporanea.<\/p>\n

Un altro membro ha raccontato che il suo agente gli aveva detto di svolgere un elenco di compiti. Lui ha incollato l’elenco nella risposta e ha detto all’agente di svolgerli, e l’agente lo ha fatto. Io faccio lo stesso continuamente. Quando gli agenti mi dicono che cosa dovrei fare, rispondo che dovrebbero farlo loro, e la maggior parte delle volte lo fanno.<\/p>\n

Un paio di giorni fa, lo stesso membro che ha costruito il sito mi ha mandato un’email chiedendomi di prendere otto o dieci decisioni al riguardo. Non volevo fare un lavoro che l’IA pu\u00f2 fare. Dieci minuti prima che iniziasse il nostro Lab Night, ho chiesto al mio agente di rispondere all’email, raccomandare le decisioni e mettermi in copia. Sono fiducioso che quelle decisioni vadano bene, e se non vanno bene le cambieremo e itereremo. \u00c8 emerso che lui aveva scritto l’email per il mio agente fin dall’inizio. Tutti i miei agenti hanno un proprio indirizzo email pubblico<\/a>, e il passo successivo \u00e8 ovvio: le persone scriveranno direttamente all’agente, e sempre pi\u00f9 spesso a rispondere dall’altra parte sar\u00e0 un agente. Il coordinamento umano diventa coordinamento tra flotte, con gli esseri umani che fissano gli obiettivi, risolvono le controversie e decidono di chi fidarsi.<\/p>\n

Autonomia anche per le persone<\/h2>\n

Le cose che facciamo, e il modo in cui le facciamo, cambieranno. Nel breve periodo continueremo a chiamarle lavoro e impiego, e continueremo a voler essere pagati per farle. Nel lungo periodo spero che sempre pi\u00f9 persone smettano di voler stare nella scatola in cui alcuni si chiamano dipendenti e altri si chiamano manager, che dicono ai dipendenti che cosa fare. Siamo noi a dire agli agenti IA che cosa fare. Un essere umano che ha imparato a lavorare in questo modo ha di meglio da fare che eseguire ordini alla cieca, e quel livello di autonomia deve essere riconosciuto. Quando un’organizzazione non lo riconosce, \u00e8 arrivato il momento di cercarne una che lo faccia.<\/p>\n

Per che cosa verranno ricompensate le persone? Alcune delle risposte di oggi sono banali. Le automobili sono molto pi\u00f9 veloci di qualsiasi velocista in una finale olimpica, e continuiamo a guardare gli esseri umani correre perch\u00e9 ammiriamo il loro sforzo e il loro risultato. La risposta \u00e8 banale perch\u00e9 non pu\u00f2 crescere su larga scala: non tutti possono essere atleti olimpici o attori di Hollywood, e qualunque attivit\u00e0 che ammira i vincitori di un processo di selezione esclude, per definizione, tutti gli altri. Una risposta pi\u00f9 utile \u00e8 che ci saranno moltissimi problemi locali che vale la pena risolvere. Oggi alle startup si dice di concentrarsi solo su ci\u00f2 che pu\u00f2 crescere fino a miliardi di utenti. Potremo permetterci di lavorare su problemi che contano per un milione di persone, o per mille, o per il nostro quartiere, che quella comunit\u00e0 sia geografica o globale.<\/p>\n

La stessa logica vale per ciascuno di noi individualmente. Il momento di dare l’allarme \u00e8 quando met\u00e0 di ci\u00f2 che faccio pu\u00f2 essere fatto dall’IA, non quando pu\u00f2 esserlo il novanta per cento. A quel punto la met\u00e0 liberata \u00e8 un trampolino verso un lavoro migliore, e trattarla come un permesso di lavorare la met\u00e0 \u00e8 controproducente, se costruisci il tuo ambiente in modo che premi la passione che metti nel tempo investito ad affrontare una sfida.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Quando ci fidiamo di un delegato, gli cediamo autonomia, e con gli agenti IA la gerarchia che la gestisce si sposta nel software<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":12595,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[481],"tags":[],"class_list":["post-12596","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-general"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t