Siamo arrivati al numero 151 della newsletter Ellycode e questa settimana, per parlare di intelligenza artificiale, vogliamo partire da molto lontano. Entrando all’interno di una fabbrica di fine Ottocento, dove il problema era far arrivare la forza alle macchine.
Nelle fabbriche dell’epoca, infatti, lungo il soffitto correva un grande albero di trasmissione mosso da una macchina a vapore. Da lì scendevano cinghie e pulegge che mettevano in movimento torni, presse e altri macchinari. Anche la disposizione degli spazi dipendeva da quel sistema: era necessario che le macchine stessero esattamente dove la forza riusciva ad arrivare.
Poi arrivò l’elettricità.
Col senno del poi, ognuno di noi oggi potrebbe pensare che insieme all’elettricità arrivasse una trasformazione immediata, disruptive, rivoluzionaria… invece per un bel po’ accadde qualcosa di molto meno spettacolare: il motore elettrico prese il posto della macchina a vapore e continuò a far girare lo stesso albero centrale. Le cinghie rimasero, le macchine pure e, soprattutto, rimase quasi identico il modo di organizzare la fabbrica.
Era cambiata la tecnologia, ma non era ancora il sistema costruito intorno a lei.
Bella la storia, eh? Ma prima di andare avanti, come sempre apriamo Spotify e tiriamo fuori la nostra playlist Data Grooves:
🎵 “As It Was” — Harry Styles (2022)
Perché a volte il cambiamento arriva, ma noi continuiamo per un po’ a fare le cose esattamente as it was.
Il motore nuovo non bastava
L’economista Paul David rese celebre questa storia nel 1990 con The Dynamo and the Computer, utilizzandola per spiegare un fenomeno che oggi ci interessa parecchio: una tecnologia può essere disponibile molto prima che impariamo davvero a sfruttarne tutte le possibilità.
Il salto più importante nell’elettrificazione delle fabbriche arrivò infatti quando si cominciò a distribuire la forza in modo diverso. Motori più piccoli potevano essere installati direttamente sulle singole macchine e, improvvisamente, il grande albero centrale con tutte le sue cinghie non era più necessario.
A quel punto non era cambiato soltanto il motore: era cambiata l’idea stessa di fondo di come poteva cambiare la fabbrica.
Le macchine non dovevano più essere sistemate in funzione della trasmissione della forza, ma potevano seguire il flusso della produzione. Gli spazi potevano essere ripensati e con loro anche l’organizzazione del lavoro.
Il vero vantaggio dell’elettricità cominciava quindi a emergere quando la domanda smetteva di essere “come alimentiamo meglio la fabbrica che abbiamo già?” e diventava:
“Quale fabbrica possiamo costruire adesso che abbiamo l’elettricità?”
Le nostre cinghie digitali
Con l’intelligenza artificiale stiamo facendo spesso qualcosa di molto simile.
Prendiamo processi costruiti negli ultimi venti o trent’anni e inseriamo dentro un pezzo di AI. Scrivevamo una mail e ora la facciamo scrivere a un modello. Cercavamo un documento e oggi lo chiediamo in linguaggio naturale. Preparavamo un report e adesso possiamo farcelo riassumere.
Sono miglioramenti veri, spesso anche molto utili. Ma rimane una domanda:
stiamo sfruttando una possibilità nuova o stiamo semplicemente facendo girare meglio la vecchia fabbrica?
Pensiamo a un processo piuttosto comune: ogni lunedì qualcuno apre il gestionale, esporta dei dati, controlla un file, cerca alcune anomalie e poi contatta i colleghi interessati.
Possiamo usare l’AI per leggere più velocemente quel file, trovare le anomalie o preparare le mail. Abbiamo reso il processo più efficiente.
Tuttavia potremmo anche domandarci perché esista ancora quel processo nella sua forma attuale. Perché bisogna aspettare lunedì? Perché esportare un file? Perché una persona deve controllare anche tutto quello che sta funzionando normalmente?
Un sistema progettato oggi potrebbe osservare continuamente i dati, individuare ciò che merita attenzione, recuperare il contesto necessario e portare alla persona soltanto i casi su cui serve davvero intervenire.
Qui la differenza è sostanziale: non abbiamo fatto meglio il vecchio processo. Ne abbiamo costruito uno diverso, nuovo, probabilmente e possibilmente migliore.
Anche il software ha le sue cinghie
Per chi sviluppa software questa domanda è forse ancora più interessante.
Per anni abbiamo progettato applicazioni dando per scontato che fosse l’utente a dover cercare un’informazione, interpretarla, capire cosa fare, raggiungere la funzione corretta e infine agire.
Menu, maschere, filtri, dashboard, notifiche, workflow ed esportazioni nascono anche da questo presupposto.
Non significa naturalmente che debbano sparire. Significa però che possiamo finalmente chiederci quali parti di un software siano realmente necessarie e quali esistano perché, quando quel software è stato progettato, non c’era un altro modo di fare le cose.
Una chat dentro un gestionale può essere utilissima. Un pulsante che riassume un documento pure.
E se dovessimo progettare oggi quel software da zero, sapendo che l’AI esiste, lo costruiremmo ancora nello stesso modo?
Probabilmente non sempre. Ed è forse qui che nei prossimi anni vedremo il cambiamento più profondo: non nell’aggiunta di AI alle applicazioni esistenti, ma nella progressiva revisione di processi, interfacce e passaggi che fino a ieri consideravamo inevitabili.
Un esercizio per questa settimana
Prendete un processo che nella vostra azienda viene ripetuto ogni giorno o ogni settimana.
Per una volta, però, non chiedetevi subito dove inserire l’intelligenza artificiale. Partite dal risultato che volete ottenere e provate a ricostruire il percorso da zero.
Quali passaggi sono davvero indispensabili? Quali richiedono realmente una persona? E quali, invece, esistono soltanto perché fino a oggi qualcuno doveva necessariamente cercare, leggere, copiare, confrontare o spostare informazioni?
Potreste scoprire che il processo attuale è già quello giusto e che l’AI può semplicemente renderlo migliore.
Oppure potreste accorgervi che stavate cercando un motore più potente quando, in realtà, era arrivato il momento di togliere qualche cinghia.
E voi?
Quando introducete l’intelligenza artificiale nella vostra azienda, state cercando soprattutto di fare meglio ciò che avete sempre fatto oppure state iniziando a mettere in discussione il processo stesso?
E se sviluppate software, provate a farvi una domanda ancora più scomoda: quante delle funzioni che oggi considerate indispensabili lo sarebbero davvero se il vostro prodotto nascesse nel 2026?
Dove invece stiamo noi
Noi siamo nati con un’idea semplice ma ostinata: rendere dati, informazioni e conoscenza aziendale più accessibili alle persone che devono utilizzarli ogni giorno.
Negli anni questo percorso ci ha portato dalla Business Intelligence all’analisi dei dati, dai documenti alle knowledge base, fino agli agenti e all’intelligenza artificiale. Non come mondi separati, ma come strumenti diversi per ridurre la distanza tra ciò che un’azienda sa e ciò che riesce effettivamente a fare con quella conoscenza.
Per questo crediamo che la parte più interessante dell’AI non sarà aggiungere una funzione intelligente a ogni schermata.
Sarà capire quali schermate, passaggi e vincoli possiamo finalmente ripensare.
Perché una tecnologia nuova diventa davvero interessante quando smettiamo di usarla soltanto per alimentare meglio la fabbrica che avevamo già.
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