L’evoluzione degli agenti intelligenti sposta il vantaggio competitivo dall’abilità del singolo lavoratore alla qualità organizzativa dell’impresa
Un famoso verso del brano “Giudizi universali” di Samuele Bersani adotta una descrizione – “sei solo la copia di mille riassunti” – che fino a poco tempo fa avrebbe potuto essere usata per i chatbot come ChatGPT. Il loro utilizzo per ottenere risposte a fronte di una domanda li rendeva promettenti come strumenti per la produttività personale.
L’estate 2026 ha reso però più evidente un passaggio già in corso: i chatbot stanno diventando tecnologie alle quali affidare incarichi. ChatGPT Work, l’area nell’ambito della quale si può collegare il chatbot con applicativi d’uso quotidiano come la posta elettronica, i calendari, i software e i file condivisi, va in questa direzione. Non si limita a rispondere, ma può ricevere un obiettivo, raccogliere informazioni, lavorare su file e applicazioni collegate, articolare il compito in più passaggi e arrivare a un risultato finito.
Le attività programmate poi permettono di chiedere al sistema di svolgere un lavoro in un momento successivo, ripeterlo nel tempo o monitorare un cambiamento. Per arrivare ai cosiddetti “loop” – che Sam Altman, fondatore di OpenAI, suggerisce di sostituire ai prompt – che portano oltre la stessa logica: non una singola interazione, ma una sequenza in cui l’AI continua a lavorare verso un obiettivo, verifica ciò che ha prodotto e procede fino alla conclusione del compito. Non più soltanto “dimmi come posso fare”, ma “fallo per me, rispettando questi vincoli”. Ricerca, analisi, produzione, azione: attività che fino a poco tempo fa richiedevano passaggi distinti tra persone e software diversi possono essere gestite nello stesso flusso.
È qui che si apre la questione più interessante per le imprese.
Perché la crescita della produttività individuale non coincide automaticamente con la crescita della produttività aziendale. Un dipendente può usare bene un chatbot e risparmiare mezz’ora nella preparazione di un report, ma se per ottenere i dati deve aspettare due giorni un file da un altro ufficio, se le informazioni sono sparse tra cartelle, e-mail e gestionali non comunicanti, se ogni documento deve attraversare tre livelli di approvazione o se nessuno ha chiarito quali decisioni possa prendere autonomamente, il beneficio resta limitato. In altre parole, l’AI accelera ciò che può accelerare.
Non elimina i colli di bottiglia organizzativi, anzi, spesso li rende più visibili. È questo uno dei motivi per cui esiste ancora un divario tra chatbot come strumenti di produttività personale e tecnologie capaci di incidere sulla produttività dell’organizzazione.
Nel primo caso basta che una persona impari a usare bene lo strumento.
Nel secondo occorre ripensare processi, responsabilità, accesso ai dati, autorizzazioni e passaggi di consegna.
Prima di automatizzare un processo con l’AI, quindi, conviene farsi domande meno tecnologiche: dove nasce l’informazione? Chi la possiede? Dove si ferma il lavoro? Quali passaggi aggiungono valore e quali esistono solo perché “si è sempre fatto così”? Che cosa può essere delegato, cosa deve essere supervisionato e cosa deve restare soggetto ad approvazione?
La nuova generazione di chatbot rende possibili forme di delega impensabili fino a pochi mesi fa, ma proprio per questo sposta l’attenzione dalla qualità del prompt alla qualità dell’organizzazione. Il prossimo vantaggio competitivo non nascerà solo dal saper usare l’AI meglio degli altri: nascerà dalla capacità di costruire processi nei quali l’AI possa davvero lavorare.