Esiste una linea di faglia nascosta che attraversa il settore dell’intelligenza artificiale e che determina quali prodotti hanno successo e quali falliscono, quali aziende acquisiscono valore e quali vengono interrotte, quali casi d’uso trasformano i flussi di lavoro e quali languiscono nel purgatorio pilota. Questa linea di faglia non riguarda l’architettura del modello o i dati di training, ma riguarda una scelta progettuale fondamentale che spesso resta senza nome: intelligenza al primo posto o flusso di lavoro al primo posto.
Comprendere questa distinzione è fondamentale perché modella le aspettative degli utenti, le dinamiche di fiducia, i fossati competitivi e, in definitiva, se l’intelligenza artificiale aumenta o sostituisce l’azione umana. Lasciami spiegare.
Definire il divario
L’intelligenza artificiale al primo posto nel flusso di lavoro inizia con un processo aziendale esistente e si chiede: “Come può l’intelligenza artificiale renderlo più veloce/più economico/migliore?” Il flusso di lavoro rimane il principio organizzativo. L’intelligenza artificiale diventa un componente all’interno di un sistema più ampio ottimizzato per una sequenza di attività specifica. Esempi: RPA (automazione dei processi robotici), CRM basati sull’intelligenza artificiale, pipeline di elaborazione dei documenti, sistemi di routing del servizio clienti.
IA basata sull’intelligenza parte da una capacità di ragionamento e si chiede: “Quali problemi può risolvere questa intelligenza?” Le capacità cognitive dell’IA diventano il principio organizzatore. I flussi di lavoro emergono da ciò che l’intelligenza può fare, non da ciò che richiede il processo esistente. Esempi: ChatGPT, Claude, Cursor, Perplexity: sistemi di ragionamento generale che gli utenti adattano alle loro esigenze. Questa distinzione potrebbe sembrare semantica, ma ha implicazioni profonde.
Perché questa distinzione è importante: quattro dimensioni chiave
1. Compromessi tra flessibilità e affidabilità
I sistemi incentrati sul flusso di lavoro sono ottimizzati per prevedibilità. Sono progettati per eseguire attività specifiche in modo coerente entro parametri definiti. Ciò li rende più facili da convalidare, più facili da integrare, più facili da fidare, ma più difficili da adattare quando i requisiti cambiano. I sistemi basati sull’intelligence ottimizzano per adattabilità. Sono progettati per gestire situazioni nuove, interpretare input ambigui e generalizzare attraverso i contesti. Ciò li rende potenti e flessibili, ma più difficili da convalidare, più difficili da integrare, più difficili da fidarsi. L’ironia della sorte è che le imprese bramano sia affidabilità che flessibilità, ma questi obiettivi creano tensione architetturale. I progetti incentrati sul flusso di lavoro offrono affidabilità a scapito della rigidità. I progetti basati sull’intelligenza offrono flessibilità al prezzo dell’imprevedibilità. Questo è il motivo per cui il 90-95% degli esperimenti GenAI non raggiungono mai la produzione. Le organizzazioni prototipano con strumenti intelligenti (ChatGPT, Claude), scoprono potenti funzionalità, quindi si rendono conto che non possono implementare qualcosa di così imprevedibile nei flussi di lavoro di produzione che richiedono garanzie di coerenza.
2. Agenzia e controllo dell’utente
L’intelligenza artificiale incentrata sul flusso di lavoro preserva l’autorità decisionale umana. L’intelligenza artificiale esegue compiti secondari specifici, ma gli esseri umani rimangono nel circuito per i giudizi, le eccezioni e le decisioni finali. Ciò è in linea con l’intuizione dell’economia comportamentale secondo cui gli utenti devono mantenere l’autorità per fidarsi della delega. L’intelligenza artificiale al primo posto richiede che gli utenti si fidino del processo di ragionamento dell’intelligenza artificiale. Quando chiedi a ChatGPT di “analizzare questi dati e consigliare i passaggi successivi”, stai delegando non solo l’esecuzione ma anche il giudizio. Ciò innesca l’avversione alla perdita di identità, la resistenza psicologica a lasciare che le macchine pensino per te. Ciò spiega il “modello Copilot”: i sistemi basati sull’intelligence che hanno successo tendono ad essere progettati come strumenti collaborativi (GitHub Copilot, Cursor) piuttosto che come agenti autonomi. L’intelligenza è di prima classe, ma il controllo dell’utente è preservato attraverso un’interazione suggestiva piuttosto che direttiva.
3. Fossati competitivi e struttura del mercato
L’intelligenza artificiale incentrata sul flusso di lavoro crea opportunità di integrazione verticale. Se riesci a incorporare profondamente l’intelligenza artificiale in un flusso di lavoro specifico (revisione di documenti legali, diagnostica medica, riconciliazione finanziaria), costruisci un fossato attraverso competenze di processo, profondità di integrazione e costi di cambiamento. L’IA basata sull’intelligenza crea opportunità della piattaforma orizzontale. Le capacità di ragionamento generale possono essere applicate a tutti i settori e ai casi d’uso, consentendo dinamiche di piattaforma in cui un modello di base serve migliaia di applicazioni. Questo è il motivo per cui vediamo tendenze simultanee:
- Consolidamento del modello di fondazione (OpenAI, Anthropic, Google): piattaforme basate sull’intelligence con vantaggi su larga scala
- Proliferazione verticale dell’IA (Harvey per il diritto, Hippocratic per la sanità, Glean per la ricerca aziendale): applicazioni incentrate sul flusso di lavoro con profonda integrazione del dominio
Le aziende di intelligenza artificiale di maggior successo probabilmente opereranno su entrambi i livelli: basi basate sull’intelligenza che alimentano applicazioni basate sul flusso di lavoro.
4. Dinamiche di fiducia e adozione
È qui che l’economia comportamentale incontra l’architettura: i sistemi incentrati sul flusso di lavoro si allineano con il modo in cui le aziende creano fiducia delegazione progressista. Si inizia con attività a bassa posta in gioco (immissione di dati), si dimostra l’affidabilità, quindi si espande gradualmente l’ambito. Ciò corrisponde al principio psicologico di costruire la fiducia attraverso piccoli successi ripetuti. I sistemi basati sull’intelligenza richiedono agli utenti di creare a atto di fede: fidarsi del ragionamento dell’IA senza osservare un graduale sviluppo delle competenze. Questo è molto più difficile dal punto di vista psicologico, motivo per cui l’adozione dell’intelligence first avviene spesso consumer-first (ChatGPT), dove i singoli utenti possono sperimentare a basso rischio, per poi migrare verso l’azienda una volta che esiste una prova sociale sufficiente.
La tesi della convergenza ibrida
Ecco l’intuizione contraria: la dicotomia tra l’intelligenza al primo posto e il flusso di lavoro al primo posto si sta dissolvendo. I sistemi di IA più sofisticati stanno convergendo verso a architettura ibrida che combina:
- Strato di intelligenza: Capacità di ragionamento generale (modelli di base)
- Livello del flusso di lavoro: Orchestrazione strutturata delle attività (agenti, strumenti, guardrail)
- Strato di controllo: Punti di supervisione e intervento umano
Questo stack a tre livelli consente alle organizzazioni di trarre vantaggio dall’intelligenza generale mantenendo l’affidabilità del flusso di lavoro e il controllo degli utenti. Esempio: cursore (editor di codice AI)
- Livello di intelligenza: Claude/GPT-4 per la comprensione e la generazione del codice
- Livello del flusso di lavoro: integrato nel flusso di lavoro di sviluppo con git, linter e test
- Livello di controllo: i suggerimenti richiedono la revisione umana; l’utente rimane autore
Questo approccio ibrido affronta la sfida fondamentale dell’economia comportamentale: fornisce capacità di intelligenza artificiale che sembrano simili strumenti potenziati piuttosto che sostituti autonomi.
Implicazioni per la strategia di intelligenza artificiale
Se stai costruendo o acquistando l’intelligenza artificiale, questo quadro suggerisce tre domande strategiche:
1. Qual è il tuo vincolo principale: flessibilità o affidabilità?
- Se affidabilità: architettura incentrata sul flusso di lavoro, accettare un ambito limitato
- Se flessibilità: architettura basata sull’intelligenza, investire nella creazione di fiducia
2. Dove risiede il tuo vantaggio competitivo?
- Competenza nei processi → priorità al flusso di lavoro (integrazione verticale)
- Capacità generali → intelligence-first (piattaforma orizzontale)
3. In che modo il tuo utente crea fiducia?
- Delega progressiva → espansione graduale del flusso di lavoro
- Sperimentazione → intelligenza al primo posto con robusti guardrail
Il paradigma delle cartelle come architettura ibrida
Ecco dove questo diventa personalmente rilevante: il “paradigma delle cartelle” che ho esplorato (agenti di intelligenza artificiale che possiedono directory come architettura cognitiva) è fondamentalmente un architettura ibrida ottimizzata per il ragionamento basato sull’intelligenza entro i vincoli del flusso di lavoro. Ogni agente ha:
- Strato di intelligenza: Ragionamento LLM su documenti, strumenti, contesto
- Livello del flusso di lavoro: File system come memoria strutturata, interfacce standardizzate
- Strato di controllo: file leggibili dall’uomo, registri di decisioni esplicite, punti di intervento
Questo design preserva l’azione dell’utente (è possibile leggere/modificare qualsiasi file), consente la delega progressiva (iniziare con un ambito dell’agente ristretto, espandersi gradualmente) e combina l’intelligenza generale con l’integrazione del flusso di lavoro. È un’architettura che dice: “gli agenti IA dovrebbero essere abbastanza intelligenti da ragionare in modo flessibile, ma abbastanza strutturati da comportarsi in modo prevedibile”.
Perché l’industria non ha ancora raggiunto una convergenza su questo punto
Se l’architettura ibrida è ottimale, perché il mercato non è riuscito a convergere? Tre ragioni:
- Immaturità tecnologica: I modelli di fondazione stanno ancora migliorando rapidamente. L’integrazione prematura del flusso di lavoro crea un debito tecnico quando il livello di intelligence viene aggiornato.
- Inerzia organizzativa: Le aziende faticano a riprogettare i flussi di lavoro basati sull’intelligenza artificiale. È più semplice integrare l’intelligenza artificiale nei processi esistenti (prima il flusso di lavoro) che reimmaginare il lavoro (prima l’intelligenza).
- Acquisizione del valore poco chiara: Le piattaforme basate sull’intelligenza (OpenAI) e le applicazioni basate sul flusso di lavoro (AI verticale) hanno modelli di business chiari. L’architettura ibrida richiede nuove capacità organizzative (team operativi AI, competenze di progettazione ibrida) che stanno ancora emergendo.
Ma questo sta cambiando. Man mano che i modelli di base si stabilizzano, man mano che le imprese sviluppano competenze in materia di intelligenza artificiale e man mano che emergono modelli di successo (modello Copilot, framework agenti), assisteremo a una convergenza verso architetture ibride che offrono sia intelligenza che affidabilità.
L’intuizione definitiva: l’architettura modella la psicologia
Il motivo più profondo per cui questa distinzione è importante: le scelte architettoniche modellano la psicologia dell’utente, che determina l’adozione, che determina il successo.
L’architettura incentrata sul flusso di lavoro segnala: “Questo è uno strumento che fa ciò che gli dici”. Ciò preserva l’azione, crea fiducia attraverso la competenza dimostrata e si allinea ai modelli mentali esistenti. L’architettura basata sull’intelligenza segnala: “Questo è un agente ragionante che pensa per te”. Ciò innesca l’avversione alla perdita di identità, richiede salti di fiducia e sfida i modelli mentali esistenti. L’architettura vincente è quella che fornisce funzionalità di intelligenza artificiale gestendo al contempo la transizione psicologica. Ecco perché credo struttura ibrida: intelligenza-prima-ragionamento-all’interno del flusso di lavoro-prima-struttura dominerà: massimizza la capacità dell’intelligenza artificiale riducendo al minimo la resistenza psicologica.
Conclusione: la scelta che dà forma a tutto
La distinzione tra intelligenza e flusso di lavoro non riguarda solo la progettazione del sistema, ma riguarda:
- Dinamiche di fiducia: in che modo gli utenti acquisiscono fiducia nella delega dell’intelligenza artificiale
- Strategia competitiva: Dove emergono i fossati (integrazione verticale vs. piattaforme orizzontali)
- Percorsi di adozione: Sperimentazione dei consumatori e convalida aziendale
- Inquadramento psicologico: Aumento degli strumenti rispetto all’autonomia dell’agente
Man mano che le capacità dell’intelligenza artificiale maturano, la distinzione svanirà. Ma comprenderlo ora aiuta a spiegare perché alcuni prodotti di intelligenza artificiale hanno successo mentre altri languono nel purgatorio pilota, perché le aziende bramano e temono allo stesso tempo gli agenti di intelligenza artificiale e perché il percorso verso l’adozione dell’intelligenza artificiale passa attraverso scelte architettoniche che modellano la psicologia umana. Le aziende che vincono non solo disporranno di modelli o flussi di lavoro migliori, ma avranno anche di meglio architetture psicologiche che forniscono intelligence di cui gli utenti possono fidarsi, flessibilità che possono controllare e flussi di lavoro che possono comprendere. Questa è la scelta progettuale nascosta che plasma il futuro dell’intelligenza artificiale.
