La maggior parte dell’AI non è realmente AI. Questo sta per diventare importante.

Il luogo in cui l’AI non ha più posto in cui nascondersi

Un risultato di screening per il cancro del colon-retto arriva in una clinica via fax, dove l’88% degli operatori sanitari afferma che i ritardi legati al fax influiscono negativamente sulla cura dei pazienti. È segnalato come positivo. Vive all’interno di un PDF. Nessuno lo vede a meno che qualcuno non apra manualmente il documento, lo legga e decida cosa fare dopo. Nel frattempo, il paziente aspetta. Il follow-up non si verifica. La lacuna nella cura si allarga.

Questo non è un fallimento tecnologico nel senso classico. Il fax è stato ricevuto. Il documento è stato archiviato. Secondo la maggior parte delle definizioni, il sistema ha funzionato. Ciò che è fallito è tutto ciò che doveva accadere dopo, e nessuno strumento di AI nel flusso di lavoro era responsabile del farlo accadere.

Ho trascorso più di un decennio nel settore della tecnologia sanitaria, e questo è ciò che rende la sanità la lente più chiara per valutare l’AI: ogni collo di bottiglia ha un costo umano, e quel costo è impossibile da ignorare.

La sanità è il luogo in cui si stabilisce il vero standard per l’AI per prima. E ciò che è visibile qui sta per arrivare in ogni industria.

Entro il 2027, le organizzazioni che si saranno mosse più velocemente saranno quelle che eseguiranno un’architettura completamente diversa. I vincitori saranno quelli con una vera integrazione, poiché Gartner prevede che oltre il 40% dei progetti di AI agente potrebbe essere annullato a causa della mancanza di valore reale. Invece di impilare soluzioni SaaS puntuali e affidarsi allo staff per connetterle, avranno strati autonomi posizionati direttamente sopra i sistemi di registrazione, eseguendo flussi di lavoro dall’inizio alla fine senza coordinamento umano ad ogni passaggio. I prodotti SaaS che non possono essere assorbiti in questo modello o giustificare la loro posizione al suo fianco affrontano qualcosa di peggio di una difficile rinegoziazione del contratto di rinnovo. Affrontano l’obsolescenza.

Non tutto ciò che si chiama “AI” è realmente AI

Il SaaS ha trascorso due anni chiamando tre cose molto diverse con lo stesso nome. Questa confusione ha conseguenze. Mentre alcuni prodotti sono veramente agenti, altri sono semplicemente strati di AI su vecchia tecnologia, una distinzione sempre più riconosciuta come gli agenti di AI ridisegnano i mercati SaaS.

La prima categoria è l’AI solo di nome. Questi sono prodotti SaaS esistenti con uno strato aggiunto: una funzione di riassunto qui, uno strumento di classificazione lì. La roadmap non è cambiata. Il prodotto non è cambiato. L’unica cosa che è cambiata è ciò che dice il sito web. L’AI è una cornice di marketing. La direzione di sviluppo non si è mossa.

La seconda è l’AI come termine ombrello. I venditori raggruppano l’apprendimento automatico, il GenAI, i flussi di lavoro e le capacità veramente agentiche insieme e chiamano l’intera cosa AI. La domanda da porsi è se l’AI sta guidando la visione del prodotto o se sta principalmente inquadrando la conversazione di vendita. Nella maggior parte dei casi, se si insiste abbastanza, è il secondo.

La terza è l’AI veramente agente. Questi sistemi agiscono in modo flessibile all’interno dei parametri, interpretano gli input e prendono azioni senza aspettare che una persona decida cosa accadrà dopo. Questo è il più vicino a un’AI autonoma disponibile oggi, e rappresenta un vero balzo di capacità. Ma la capacità non è la stessa cosa della completezza. Anche i migliori sistemi agente sul mercato si fermano ben prima di possedere un flusso di lavoro dall’inizio alla fine.

L’arco di adozione degli ultimi anni racconta la stessa storia in loop. Il 2022 è stato dominato dalla pianificazione delle vaccinazioni e dalle porte digitali. Il 2024 è stato dominato dalla gestione del ciclo di ricavi (RCM) e dall’automazione della codifica. Il 2025 ha portato gli scribi di AI e gli strumenti di ascolto ambientale. Il 2026 è l’anno della voce agente, quando le aziende sanitarie espongono ROI e capacità agente in eventi di settore come HIMSS. Ogni ciclo, l’industria trova una nuova categoria, la dichiara trasformativa e si sposta. Il problema di base rimane esattamente dove si trovava: il lavoro dipende ancora dalle persone per portarlo avanti.

Chiamatelo per quello che è: la maggior parte degli investimenti in AI non sta cambiando il modo in cui il lavoro viene svolto. I compratori finiscono per selezionare dalla categoria sbagliata, convinti di acquistare una trasformazione quando in realtà stanno acquistando una casella di posta migliorata. L’adozione di AI aziendale si è espansa notevolmente, eppure la maggior parte dei sistemi non ha ancora integrato l’AI nei flussi di lavoro operativi su larga scala. Il problema vive nella roadmap. Il messaggio solo oscura.

Per i compratori, fraintendere la tassonomia ha un costo specifico. Blocca le spese di coordinamento che si accumulano nel tempo. Le organizzazioni che investono nelle prime due categorie stanno pagando per l’AI mentre continuano a sostenere lo stesso onere operativo. Il numero di dipendenti necessario per tenere insieme il flusso di lavoro non diminuisce. Diventa solo più costoso giustificarlo.

Una buona AI, ma una definizione errata di “fatto”

Prendiamo il flusso di lavoro del fax. È un utile esempio di dove si trova lo standard attuale e di come si sta muovendo rapidamente.

I peggiori sistemi analizzano il fax, mettono in evidenza il contenuto e lo lasciano alla squadra per agire. È una casella di posta migliore. I sistemi migliori vanno oltre: estraggono i passaggi successivi azionabili ed eseguono, instradando il riferimento, attivando il contatto con il paziente, pianificando l’appuntamento. È un’esecuzione di compiti genuina, e pochi anni fa sarebbe sembrata un balzo significativo.

La prossima fase rende anche questo sembrare incompleto. Lo standard che emerge è se un sistema possa possedere l’intero viaggio a valle: seguire il paziente, seguire il clinico di riferimento, persistere fino a quando la visita non si verifica effettivamente, chiudere il ciclo, segnalare le eccezioni senza essere richiesto. Nessun passaggio. Nessuno che gestisce in mezzo.

La maggior parte dei sistemi attuali, anche quelli veramente agenti, operano nella fase media. Eseguono un compito. Dipendono ancora dalle persone per coordinare tra i compiti. Questa è la definizione di “fatto” che il mercato sta per superare.

L’esecuzione di compiti individuali in cui le persone coordinano tra loro non sarà lo standard. La coordinazione autonoma completa di un flusso di lavoro, dall’input iniziale al risultato confermato, è dove si stanno dirigendo le aspettative nel prossimo anno.

L’output non è esecuzione. L’esecuzione di compiti non è possesso del flusso di lavoro. L’industria sta solo iniziando a rendersi conto della seconda metà di questa distinzione.

Per i costruttori, questo è il punto in cui il vantaggio competitivo sta già iniziando a separarsi. I sistemi che si fermano ai risultati stanno diventando più facili da confrontare, più facili da commodizzare e più difficili da difendere al rinnovo. I sistemi che eseguono compiti senza possedere il risultato completo sono solo una fase più avanti. La posizione difendibile appartiene ai sistemi che possono eseguire un flusso di lavoro dall’inizio alla fine confermata, in modo autonomo tra i sistemi nel tempo.

Cosa significa la prossima fase

Alcuni anni fa, avrei descritto la categoria di AI agente e l’avrei chiamata la destinazione. Non lo è. È un punto di passaggio. La prossima fase sarà definita da sistemi che prendono la responsabilità di completare il lavoro attraverso i sistemi di registrazione. Migliorare un passaggio all’interno di un sistema è la vecchia barra.

Il vecchio modello è semplice: il software esegue una funzione e le persone connettono i passaggi. Un sistema estrae le informazioni. Una persona decide cosa farne. Un altro sistema pianifica l’appuntamento. Un’altra persona segue. L’onere della coordinazione vive con lo staff. È sempre vissuto con lo staff. Questo è il modello su cui l’AI è stata stratificata, non il modello che sta sostituendo.

Il modello emergente sposta questa responsabilità. I sistemi portano avanti il flusso di lavoro. Le persone intervengono quando qualcosa si rompe, richiede giudizio o esce dalle politiche. La coordinazione è costruita nel sistema, non assorbita dal team.

Entro il 2027, i sistemi che contano saranno quelli connessi direttamente ai sistemi di registrazione di base, eseguendo tutto il necessario per raggiungere un risultato senza aspettare l’intervento umano ad ogni passaggio. Possedendo il risultato dall’inizio alla fine.

Costruire a questo livello ha requisiti specifici: integrazione attraverso sistemi frammentati che non sono stati progettati per lavorare insieme, affidabilità in ambienti di produzione in cui i casi limite sono costanti, conformità con vincoli regolatori che variano a seconda del contesto e possesso continuo dei risultati in tutto il flusso di lavoro. La maggior parte delle organizzazioni non è strutturata per costruire questo internamente. I venditori che possono farlo definiranno la prossima era del software aziendale.

I venditori che non possono farlo si troveranno nella stessa posizione delle soluzioni SaaS puntuali che hanno sostituito: utili per un po’, poi sulla strada.

Cosa significa questo se stai costruendo, acquistando o scommettendo sull’AI

Per i costruttori

La verità scomoda è che la maggior parte dei sistemi di AI è progettata per assistere, e l’assistenza non si accumula. Non si espande. Non diventa più difficile da sostituire nel tempo. L’esecuzione sì.

La domanda da porsi, che vale la pena di riorganizzare intere roadmap: i sistemi eliminano la necessità di coordinamento umano attraverso il flusso di lavoro? Se si qualificano come agenti è una barra più bassa, e il divario tra i due è dove la maggior parte dei costruttori si trova attualmente.

Per raggiungere l’esecuzione, è necessario possedere l’integrazione per prima. I costruttori non possono attivare azioni a valle in sistemi in cui non sono integrati. Mettere in evidenza le raccomandazioni in un flusso di lavoro è una capacità fondamentalmente diversa dall’operare all’interno. I passaggi del prodotto, i momenti in cui una persona deve raccogliere ciò che il sistema ha messo giù, sono il segnale più chiaro di dove si trovano i costruttori in questo spettro. Verificarli. Ognuno è un fattore di rischio in un mercato che si consolida intorno ai sistemi che li eliminano.

Se la roadmap di un costruttore è ancora orientata verso il miglioramento degli output, sta ottimizzando un problema che lo raggiungerà. La finestra per riposizionarsi verso l’esecuzione è aperta ora. Non rimarrà aperta indefinitamente.

Per i compratori

Se i piloti stanno fornendo valore, continuare a eseguirli. La domanda è se stanno portando da qualche parte. Valutare se il fornitore può espandersi oltre il miglioramento di un singolo passaggio.

Questo inizia con la roadmap. Chiedere a ogni fornitore dove stanno andando e applicare la tassonomia a ciò che si sente. Stanno risolvendo problemi discreti con l’AI o costruendo verso l’esecuzione end-to-end? Un fornitore ancora orientato verso le soluzioni puntuali continuerà a vendere ai compratori soluzioni puntuali. La roadmap dice ai compratori con quale tipo hanno a che fare prima che il contratto lo faccia.

Una volta che i compratori sanno dove stanno andando, devono sottoporre a test le metriche. Un fornitore che pubblicizza tassi di automazione dell’80% o punteggi di contenimento elevati fornirà dati di output. Spingere oltre: qual è la percentuale di flussi di lavoro che si completano senza intervento umano dall’inizio alla fine? Come si mantiene questo numero con il crescere del volume e della complessità? Eseguire il calcolo di cosa significherebbe una riduzione reale della coordinazione per i costi operativi.

Poi assicurarsi di avere i contratti giusti prima di scalare. Mentre l’AI si integra nella pianificazione, nel processo di intake, nel follow-up e nei riferimenti, i costi sono calcolati in modo diverso rispetto al SaaS tradizionale. Modellare il costo per interazione assistita da AI nel modo in cui si modellerebbe il calcolo del cloud. Negoziate di conseguenza, con tetti di spesa, impegni graduati e protezioni dei prezzi incorporate. Come i compratori negoziano la loro spesa su Azure sta per iniziare ad assomigliare a come negoziano tutta la loro spesa. Le organizzazioni che saltano questo passaggio quando i volumi sono bassi se ne pentiranno quando i volumi non saranno più bassi.

Per gli investitori e gli analisti

La profondità delle funzionalità e la qualità dell’interfaccia non sono più proxy affidabili per la difendibilità. Le società che espanderanno il loro piede di operazione saranno quelle che prendono la responsabilità dei risultati attraverso i sistemi di registrazione. I prodotti a strato di assistenza affrontano la pressione dei margini e il rischio di consolidamento mentre i compratori diventano più sofisticati su ciò che stanno acquistando effettivamente. Quando si valutano i fornitori di AI, chiedere dove sono i passaggi umani. La risposta dice agli investitori e agli analisti più sulla posizione competitiva a lungo termine di quanto farà la demo.

Lo standard sta per essere stabilito ora

La sanità mostrerà al resto del software aziendale dove si sta dirigendo questo cambiamento per prima. Le poste in gioco sono troppo alte e le inefficienze troppo costose perché il divario tra output ed esecuzione rimanga invisibile. Le organizzazioni che si muoveranno ora avranno costruito ciò che tutti gli altri stanno cercando di raggiungere. La prossima fase appartiene ai sistemi che completano il lavoro. Tutto il resto è sovraccarico.