La nuova economia della delega AI

Ogni grande rivoluzione tecnologica ha prima cambiato gli strumenti e solo poi trasformato il modo in cui le persone lavorano. Oggi, molti vedono ancora l’AI come uno strumento di produttività. Credo che questo sia un punto di vista troppo limitato. Stiamo per assistere a cambiamenti molto più profondi, che ridisegneranno la struttura stessa delle organizzazioni e la tradizionale distribuzione di ruoli e responsabilità.

La fine della catena di gestione

Molte aziende, specialmente le startup, iniziano con i fondatori che assumono quasi ogni funzione dell’azienda. Costruiscono il prodotto, acquisiscono i primi clienti e gestiscono le operazioni – tutto allo stesso tempo.

Tuttavia, man mano che l’azienda cresce, questo modello inevitabilmente raggiunge i suoi limiti. Il volume di lavoro e l’esperienza richiesta iniziano a superare, e i fondatori devono gradualmente delegare le responsabilità e costruire un’organizzazione in cui diverse funzioni sono gestite da specialisti.

Il CEO delega parte delle sue responsabilità ai capi dipartimento. Questi leader, a loro volta, distribuiscono il lavoro tra i loro team. È così che gradualmente si forma la gerarchia organizzativa familiare.

Per decenni, tuttavia, questo sistema ha avuto un confine naturale. Alla fine c’erano i contributori individuali che non avevano più nessuno a cui delegare. Erano quelli che svolgevano il lavoro di persona. In matematica, questo tipo di struttura è chiamato albero, e i suoi nodi terminali sono noti come foglie. In organizzazioni, queste foglie segnavano la fine della catena di delega.

Per la prima volta nella storia degli affari moderni, queste foglie ora hanno qualcuno o qualcosa a cui delegare il lavoro. Ora virtualmente ogni specialista può affidare una parte del suo carico di lavoro all’AI: un agente digitale in grado di produrre una prima bozza, condurre ricerche, scrivere codice, revisionare documenti o raccogliere informazioni nel giro di minuti.

Un nuovo tipo di lavoratore

Oggi, molte persone si preoccupano che l’AI sostituirà i lavoratori umani. A prima vista, sembra logico supporre che più un’azienda delega lavoro all’AI, più i suoi costi operativi diminuiranno. Ma la realtà è più sfumata.

Ogni atto di delega ha un prezzo. Quando un manager assegna un compito a un dipendente, l’azienda paga lo stipendio di quel dipendente. Delegare all’AI introduce un modello economico completamente diverso. Invece di spese per il personale, le aziende incorrono in costi per modelli di base, utilizzo di API, risorse di calcolo, archiviazione dei dati, finestre di contesto, integrazioni e decine di altri servizi sui quali gli agenti AI moderni si basano per operare efficacemente.

In effetti, le organizzazioni stanno guadagnando un nuovo tipo di lavoratore. Questo lavoratore non prende mai vacanze e può operare 24 ore su 24, ma non è affatto gratuito. È per questo che una delle domande più importanti che le aziende devono affrontare oggi non è se devono utilizzare l’AI, ma quali compiti sono veramente degni di essere delegati agli agenti digitali e quali sono ancora gestiti più efficientemente dalle persone.

Ho avuto l’opportunità di osservare questo cambiamento da vicino durante il mio tempo in Keymakr. Gli strumenti AI hanno gradualmente trovato il loro posto in quasi ogni funzione dell’azienda. Ad esempio, il team di marketing ha utilizzato gli agenti AI per identificare e analizzare eventi di settore, condurre ricerche di mercato e raccogliere informazioni competitive. In tutta l’organizzazione, l’AI ha preso in carico l’elaborazione dei documenti, la relazione interna, il recupero delle informazioni e molti altri compiti ripetitivi.

Quello che mi ha colpito di più è stato come questa delega sia stata implementata in modo così pensato. Piuttosto che sostituire le persone, l’AI ha gestito il lavoro ripetitivo e impegnativo, permettendo ai team di concentrarsi sui compiti che richiedevano giudizio umano, creatività e pensiero strategico. I benefici erano visibili a ogni livello dell’organizzazione, dalla semplificazione dei flussi di lavoro quotidiano al sostegno di grandi iniziative e campagne aziendali.

È stato allora che ho capito che l’impatto più grande dell’AI sta fondamentalmente cambiando come il lavoro è distribuito all’interno di un’organizzazione.

I costi nascosti dell’AI

Uno degli errori più comuni che le aziende commettono è giudicare il costo dell’AI dal prezzo di una sottoscrizione mensile. In realtà, è solo una piccola frazione dell’economia complessiva.

I costi reali iniziano a emergere quando l’AI diventa integrato nelle operazioni aziendali quotidiane. Un agente analizza i documenti, un altro lavora con il CRM, un terzo prepara rapporti e un quarto elabora le email. Ognuno si basa su modelli diversi, consuma quantità diverse di dati e richiede livelli diversi di calcolo. A questo punto, l’azienda accumula un’intera infrastruttura digitale.

Il costo vero dell’AI è determinato in ultima analisi da come viene utilizzata in modo efficiente quell’infrastruttura.

Supponiamo che due dipendenti ricevano lo stesso compito. Il primo utilizza automaticamente il modello più potente e più costoso, indipendentemente da quanto semplice sia la richiesta. Il secondo capisce che, nella maggior parte dei casi, un modello più piccolo e meno costoso è più che sufficiente, riservando i modelli avanzati solo per i compiti in cui forniscono un valore aggiunto significativo. Il risultato può essere identico, eppure il costo di completare il compito può differire di un ordine di grandezza.

Lo stesso principio si applica ai dati. Non ogni agente AI ha bisogno di elaborare milioni di record solo perché è tecnicamente in grado di farlo. In molti casi, è più efficace restringere lo spazio di ricerca, ridurre la quantità di contesto passato al modello o ridisegnare il flusso di lavoro di elaborazione dei dati nel suo complesso. Queste decisioni apparentemente piccole stanno plasmando l’economia dell’AI all’interno delle organizzazioni.

Credo che, negli anni a venire, le aziende competano su come gestire in modo efficiente i costi dell’AI. I leader hanno dovuto imparare a gestire le persone. Ora dovranno padroneggiare un’altra disciplina: gestire una forza lavoro digitale. I vincitori saranno coloro che possono ottenere gli stessi risultati con il minor costo.

I primi lavori a sentire il cambiamento

I cambiamenti più grandi stanno avvenendo in ruoli in cui una grande parte del lavoro quotidiano consiste in compiti strutturati, ripetitivi e basati sulle informazioni che possono essere delegati all’AI. Sono questi gli ambienti in cui l’economia dell’AI già fa il caso d’uso più forte.

È per questo che i primi ruoli a cambiare sono stati quelli costruiti intorno a un gran numero di processi ripetitivi e strutturati. Oggi, l’AI viene adottata particolarmente velocemente in campi come il design, lo sviluppo software, i servizi legali, la consulenza e il supporto amministrativo, semplicemente perché una parte significativa del lavoro può già essere delegata.

Credo che molte persone giudichino male l’impatto dell’AI. La misurano dal numero di lavori che scompaiono. Ma molte professioni potrebbero rimanere, anche se il loro lavoro quotidiano cambia in modo così drammatico che, alcuni anni da adesso, gli ingegneri, i designer, gli avvocati e i marketer saranno ancora titolari degli stessi titoli di lavoro mentre svolgono lavori fondamentalmente diversi.

Non mi sorprenderei se, nel giro di pochi anni, le aziende smettessero di valutare i dipendenti solo in base alla loro esperienza professionale. Sarà altrettanto importante la capacità di costruire e gestire un ecosistema personale di agenti AI, capire i punti di forza e le limitazioni dei diversi modelli, scegliere lo strumento giusto per ogni compito e controllare il costo di quell’intera infrastruttura AI.

In un certo senso, ogni lavoratore della conoscenza sta diventando un manager. La differenza è che una parte del suo team non è più composta da persone, ma da lavoratori digitali.

Oggi, attraverso il mio lavoro in Introspector e la mia collaborazione con aziende che costruiscono soluzioni AI fisiche, vedo la prossima fase di questa evoluzione. Se la prima domanda era come integrare l’AI nei processi aziendali, la conversazione si sta ora spostando verso qualcosa di più fondamentale: come dividere il lavoro tra persone e sistemi intelligenti in modo che si complementino veramente e creino valore economico.

È per questo che credo che la gestione dell’AI stia gradualmente diventando una professione a sé stante. Stiamo già vedendo consulenti il cui lavoro è aiutare le organizzazioni a progettare flussi di lavoro AI, scegliere gli strumenti giusti e ottimizzare i costi. E sono sicuro che la domanda per questo tipo di competenza continuerà a crescere.