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

Il posto in cui l’IA non ha dove 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. Il divario assistenziale si allarga.

Ciò non è un fallimento tecnologico in senso convenzionale. 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 IA nel flusso di lavoro era responsabile del farlo accadere.

Ho trascorso più di un decennio nel settore tecnologico sanitario, e questo è ciò che rende il settore sanitario la lente più chiara per valutare l’IA: ogni collo di bottiglia ha un costo umano, e quel costo è impossibile da ignorare.

Il settore sanitario è dove si stabilisce lo standard reale per l’IA per la prima volta. 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 IA 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 che siedono direttamente sopra i sistemi di registrazione, eseguendo flussi di lavoro dall’inizio alla fine senza coordinazione umana ad ogni passaggio. I prodotti SaaS che non possono essere assorbiti in questo modello o giustificare la loro posizione accanto ad esso affrontano qualcosa di peggio di una difficile conversazione di rinnovo. Affrontano l’obsolescenza.

Non tutta l’“IA” è IA

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

La prima categoria è l’IA 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’IA è una cornice di marketing. La direzione di sviluppo non si è mossa.

La seconda è l’IA come termine ombrello. I venditori raccolgono il machine learning, il GenAI, i flussi di lavoro e le capacità veramente agentiche insieme e chiamano l’intera cosa IA. La domanda da porre è se l’IA 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’IA 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 alla vera IA autonoma disponibile oggi, e rappresenta un vero salto di capacità. Ma la capacità non è la stessa cosa della completezza. Anche i migliori sistemi agente sul mercato si fermano ben lontani dal possedere un flusso di lavoro dall’inizio alla fine.

La curva 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 IA e gli strumenti di ascolto ambientale. Il 2026 è l’anno della voce agente, quando le aziende sanitarie espongono il ROI e le capacità agentiche in eventi di settore come HIMSS. Ogni ciclo, l’industria trova una nuova categoria, la dichiara trasformativa e si sposta. Il problema sottostante 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 IA non sta cambiando come il lavoro viene svolto. Gli acquirenti finiscono per selezionare dalla categoria sbagliata, convinti di acquistare una trasformazione quando stanno acquistando una casella di posta aggiornata. L’adozione di IA aziendale si è espansa notevolmente, eppure la maggior parte dei sistemi non ha ancora integrato l’IA nei flussi di lavoro operativi su larga scala. Il problema vive nella roadmap. Il messaggio oscura solo il problema.

Per gli acquirenti, leggere male la tassonomia ha un costo specifico. Blocca le spese di coordinamento che si sommano nel tempo. Le organizzazioni che investono nelle prime due categorie stanno pagando per l’IA mentre continuano a farsi carico dello stesso onere operativo. Il numero di dipendenti necessario per tenere insieme il flusso di lavoro non diminuisce. Diventa solo più costoso da giustificare.

Una buona IA, una definizione sbagliata di “fatto”

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

I peggiori sistemi analizzano il fax, mostrano il contenuto e lo lasciano per lo staff per agire. È una casella di posta migliore. I migliori sistemi vanno oltre: estraggono i passaggi successivi azionabili ed eseguono, instradando il riferimento, attivando il follow-up del paziente, pianificando l’appuntamento. È una vera esecuzione di compiti, e pochi anni fa sarebbe sembrata un salto significativo.

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

La maggior parte dei sistemi attuali, anche quelli veramente agenti, operano alla fase intermedia. Eseguono un compito. Dipendono ancora dalle persone per coordinare tra i compiti. 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 in un flusso di lavoro, dall’input iniziale al risultato confermato, è dove le aspettative stanno andando entro l’anno prossimo.

L’output non è esecuzione. L’esecuzione di un compito non è la proprietà del flusso di lavoro. L’industria sta solo iniziando a rendersi conto della seconda metà di questa distinzione.

Per i costruttori, questo è dove l’advantage competitivo sta già iniziando a separarsi. I sistemi che si fermano ai risultati stanno diventando più facili da confrontare, più facili da commodificare 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, autonomamente attraverso i sistemi nel tempo.

Cosa sembra la prossima fase

Pochi anni fa, avrei descritto la categoria di IA agente e l’avrei chiamata la destinazione. Non lo è. È un punto di sosta. La prossima fase sarà definita da sistemi che si assumono 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 di coordinamento vive con lo staff. È sempre vissuto con lo staff. È il modello su cui l’IA è stata sovrapposta, non il modello che sta sostituendo.

Il modello emergente sposta quella responsabilità. I sistemi portano avanti il flusso di lavoro. Le persone si inseriscono quando qualcosa si rompe, richiede giudizio o cade al di fuori della politica. 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.