L'ascesa degli agenti IA ha intensificato la discrepanza tra le capacità dell'IA e le risorse sociali

Molte persone, vedendo la rapida crescita delle prestazioni dell'IA, prevedono con entusiasmo un rapido cambiamento del mondo. In realtà, si tratta di un fraintendimento dei meccanismi operativi della società moderna, o meglio, di una sovrastima dell'importanza dell'intelligenza individuale e della produttività personale.

Avete notato un fenomeno per cui molti posti di lavoro ben retribuiti in istituzioni e grandi aziende richiedono, in fase di reclutamento, elevati requisiti accademici e un alto quoziente intellettivo? Eppure, una volta assunti, i candidati svolgono spesso compiti banali, facilmente gestibili con abilità ordinarie. Oggi, tuttavia, il nepotismo e i legami personali spesso prevalgono sulle competenze. In un contesto competitivo, le organizzazioni possono scegliere una persona con capacità medie ma dotata di una specifica identità sociale e di risorse. Anche se questo vi indigna, nella maggior parte dei casi tali individui riescono comunque a svolgere adeguatamente il lavoro.

Perché accade ciò? Molti lo attribuiscono all'«inflazione dei titoli di studio», ma le ragioni sono più complesse: io lo chiamo «eccedenza inefficace di produttività».

La società moderna è una rete ad alta densità di collaborazione, dove un ruolo qualificato rappresenta un nodo privilegiato nella rete di distribuzione di risorse e potere sociali. Le risorse e il potere associati a tale nodo sono scarsi nella società, ma i requisiti di capacità individuale non sono elevati, né si richiede che chi lo occupa abbia una produttività elevata. Se avete la fortuna di ottenere un simile ruolo e vi impegnate con impegno, vi accorgerete subito che l'aumento della vostra produttività non è richiesto da questo sistema. In altre parole, per quanto siate capaci, questa rete non ha bisogno di voi. Il motivo per cui le organizzazioni fissano requisiti d'ingresso così alti è semplicemente che, quando molte persone possono svolgere il lavoro, devono selezionarne una secondo certi criteri; la capacità è spesso un criterio meno controverso, non perché abbiano effettivamente bisogno di tali elevate competenze.

In questa rete collaborativa della società moderna, ciascuno è responsabile solo di una piccola parte del lavoro. A eccezione di pochi individui, la maggior parte svolge semplicemente un ruolo di instradamento delle risorse all'interno di questa rete; la produttività personale deve solo raggiungere uno standard minimo e, una volta soddisfatto, ulteriori incrementi non apportano benefici significativi al sistema nel suo insieme.

Pertanto, come nodo di una rete collaborativa, per quanto alto sia il vostro QI o la vostra produttività, l'eccedenza costituirà un «overflow inefficace». Questa rete non ne ha bisogno, non può utilizzarlo e non può assimilarlo.

Di conseguenza, molte persone affermano con entusiasmo di aver aumentato la propria produttività grazie all'apprendimento e all'uso dell'IA, ma in realtà sovrastimano il ruolo della propria intelligenza e produttività. Un lieve aumento della vostra produttività ha scarso valore nell'intera rete e non può essere distribuito. L'organizzazione e la rete collaborativa di cui fate parte non ne hanno bisogno né possono assimilare questa eccedenza. Perciò, ciò che molti esperti di IA sono riluttanti ad ammettere è che il principale vantaggio di questi aumenti di produttività è liberare più tempo per navigare video brevi, senza però tradursi in un aumento di reddito, risorse o status sociale.

L'attuale entusiasmo intorno alle OPC (aziende individuali) segue lo stesso ragionamento. Il collo di bottiglia dello sviluppo di tali aziende non è la produttività interna, bensì i collegamenti esterni con le risorse. Data la posizione attuale della maggior parte delle OPC nella rete economica sociale, i loro prodotti e servizi non trovano sbocchi commerciali e potrebbero non avere nemmeno un valore di soddisfazione personale.

Questo problema è cruciale perché ogni attività economica deve generare incentivi economici per chiudere il ciclo e quindi promuovere l'evoluzione del sistema economico tramite loop di retroazione positiva. Tuttavia, gli incentivi positivi che la maggior parte delle persone ottiene dall'uso dell'IA sono puramente emotivi e non sostenibili.

Come creare incentivi positivi immediati? La chiave sta nei cambiamenti nelle relazioni di collegamento della rete. Questi cambiamenti porteranno a una ridistribuzione di risorse e potere. Se il vostro nodo ha più connessioni nella rete, anche senza usare affatto l'IA, percepirete immediatamente un aumento di reddito, influenza e potere.

Naturalmente, un aumento generalizzato della produttività dei nodi porterà, a lungo termine, a modifiche nelle relazioni di collegamento. Nell'era degli agenti IA, le differenze nelle capacità di utilizzo dell'IA tra individui diversi stanno rapidamente ampliandosi. Questo divario sarà infine percepito dalla rete sociale e trasformato in modifiche delle relazioni di collegamento, fino a influenzare persino la topologia della rete. Tuttavia, ciò richiederà tempo e sarà più lento di quanto credano molti influencer dell'IA. Se non agirete attivamente per accelerare i collegamenti e vi accontenterete semplicemente dei miglioramenti di efficienza nel vostro ruolo attuale, felici di avere più tempo per guardare video, non beneficerete dei primi dividendi dell'IA.

Inoltre, emerge qui un interessante squilibrio.

Attualmente, coloro che apprendono più attivamente l'IA sono spesso nodi secondari della rete: programmatori, designer, ricercatori e analisti studiano quotidianamente agenti, MCP, skill e workflow, ansiosi di decuplicare la propria produttività. Ma il problema è che, se prima scrivevate un rapporto al giorno e ora ne scrivete dieci, la vostra organizzazione non ne ha bisogno; se prima creavate un prototipo alla settimana e ora uno al giorno, la velocità di approvazione dei budget, decisioni, vendite, aspetti legali e approvvigionamenti non è aumentata sette volte. Così, gran parte della nuova produttività si blocca ai nodi correlati, offrendo scarso valore all'intero sistema.

Al contrario, coloro che controllano effettivamente le risorse — imprenditori, dirigenti, investitori e leader istituzionali — dispongono già di clienti, capitale, autorità sul personale e connessioni sociali. Se potessero decuplicare le proprie capacità nell'uso dell'IA, la leva generata supererebbe di gran lunga quella di un dipendente comune. Tuttavia, il divario tra queste figure e la frontiera delle applicazioni IA si sta rapidamente ampliando.

Un motivo importante è che, a partire dalla seconda metà del 2025, con l'ascesa degli agenti IA, l'innovazione nell'applicazione dell'IA sta diventando sempre più guidata dalla programmazione.

In precedenza, l'IA riguardava conversazioni, scrittura, ricerca e disegno, e sia i CEO che i programmatori potevano partecipare. Nella fase degli agenti, invece, molte novità emergono prima di tutto dalla programmazione IA: agenti, MCP, skill, harness, CLI, API, Git, IDE, vari workflow e orchestrazioni. L'IA sta diventando sempre meno un software e sempre più un sistema di gestione che dovete costruire e dirigere autonomamente.

Ciò crea un problema.

Un amministratore delegato cinquantenne potrebbe essere eccellente nella gestione aziendale, nel finanziamento e nella mobilitazione delle risorse, e comprendere appieno l’importanza dell’IA. Tuttavia, se gli chiedessi di aprire un terminale, installare un agente di programmazione, configurare MCP, eseguire più agenti in parallelo e collegare API, GitHub e vari strumenti, probabilmente rinuncerebbe subito.

Non si tratta di un problema di quoziente intellettivo, ma di un divario nelle competenze.

Così è emersa una situazione paradossale: chi comprende l’IA non dispone di risorse, mentre chi possiede risorse non sa come utilizzare l’IA.

Il primo gruppo cerca disperatamente di aumentare la produttività, ma non ha una rete sufficientemente ampia per assorbire tale incremento; il secondo gruppo possiede una vasta rete di risorse, ma non sa integrare la più recente produttività macchina. Credo che questo squilibrio rappresenterà un tema particolarmente rilevante nei prossimi anni.

La Cina presenta un ulteriore problema. Gli ecosistemi di applicazione IA più attivi al momento sono OpenAI e Anthropic. Per diversi motivi, la Cina continentale non può utilizzare direttamente e stabilmente questi due sistemi, pertanto ciò che resta isolato non sono solo i modelli, ma anche gli agenti, la programmazione, le toolchain e gli ecosistemi di sviluppatori che vi si sono rapidamente sviluppati intorno.

Questo impatto potrebbe rivelarsi più problematico del semplice divario tra i modelli. Nell’era degli agenti, gran parte della conoscenza è cumulativa: oggi si passa dal dialogo all’invocazione di strumenti, domani dall’invocazione di strumenti all’orchestrazione di agenti, e dopodomani si inizia a far creare strumenti direttamente dagli agenti. Un ritardo di sei mesi potrebbe comportare non solo un piccolo scarto nei benchmark, ma l’intera adozione di nuovi metodi operativi.

Pertanto, ciò che renderà davvero interessante il futuro sarà il momento in cui questo squilibrio comincerà a rompersi.

Da un lato, coloro che attualmente occupano nodi secondari ma possiedono forti competenze IA potranno sfruttare questa capacità per acquisire più clienti, capitali, attenzione e connessioni sociali, modificando così la propria posizione nella rete? Dall’altro, chi già occupa il centro della rete riuscirà veramente a padroneggiare gli agenti e a combinare le proprie capacità di allocazione delle risorse con la produttività delle macchine?

Una volta che queste due dinamiche inizieranno a verificarsi su larga scala, l’impatto dell’IA sulla società passerà da «tutti lavorano un po’ più velocemente» a trasformazioni delle strutture organizzative, dei confini aziendali e dei metodi di allocazione delle risorse.

A questo proposito, osserviamo chiaramente molti esperti di IA di spicco: spesso si entusiasmano per nuove tecnologie e progressi, formulando previsioni sensazionali. A posteriori, la maggior parte di tali previsioni si rivela infondata, ma proprio grazie ad esse ottengono grande attenzione e nuove connessioni di risorse. Si tratta di un approccio astuto: il loro vero guadagno non è costituito da competenze o produttività nell’IA, bensì dalla vostra attenzione. Al contrario, chi si concentra esclusivamente sul miglioramento delle proprie competenze IA senza ampliare le proprie connessioni sociali è troppo ingenuo.

Perciò ritengo che i cambiamenti che l’IA porterà alla società attraverseranno probabilmente tre fasi.

Il primo passo è modificare i nodi: la tua produttività personale triplica, quintuplica o decuplica — è quanto sta accadendo ora.

Il secondo passo è modificare i collegamenti: alcuni individui, grazie all’IA, acquisiscono più clienti, capitali, attenzione e capacità organizzative, cambiando così la propria posizione nella rete.

Il terzo passo è modificare la topologia della rete: un’organizzazione che prima richiedeva cento persone ne necessiterà ora solo una dozzina; compiti che un tempo richiedevano un’intera azienda potranno essere svolti da poche persone e da un gruppo di agenti, portando alla scomparsa di alcuni nodi intermedi e all’emergere di nuovi super-nodi.

Solo al terzo passo l’IA trasformerà realmente le strutture sociali.