L’intelligenza artificiale generativa che opera attraverso il linguaggio naturale, e che per questo chiamerò Malin, MAcchina del LINguaggio, entra in relazione con noi e richiede una nuova divisione del lavoro cognitivo. Dobbiamo decidere quali funzioni delegare alla macchina. In una formula semplice, dobbiamo scegliere se e come la macchina debba lavorare con me, per me o senza di me. La scelta implica una diversa distribuzione dell’azione e, quindi, un diverso modo di organizzare responsabilità, competenze e controllo.

Che cosa chiamiamo agency

Per evitare di discutere di Malin ricorrendo a concetti controversi, come intelligenza e significato, conviene usare il concetto di agency, cioè la capacità di agire e di produrre una differenza nel corso degli eventi. Un termostato possiede una piccola agency: rileva una temperatura e accende o spegne una caldaia. Un essere umano possiede un’agency più articolata: interpreta una situazione, formula scopi, cambia idea e risponde delle conseguenze. Nel caso di Malin, l’azione immediata consiste nel trasformare un testo di partenza — il prompt e gli eventuali allegati — in un testo di uscita. Collegata a un sistema di esecuzione, quella risposta può a sua volta diventare un comando capace di attivare un processo fisico.

Il concetto di agency ci aiuta a porci tre domande: quanto un’entità interagisce con ciò che la circonda? Quanto può selezionare un comportamento senza ricevere istruzioni continue? Quanto sa variare le proprie risposte in funzione del contesto? Queste dimensioni non definiscono tre categorie rigide: si combinano in modi diversi e possono sovrapporsi.

Ad esempio, l’orologio meccanico funziona bene proprio perché non interagisce con l’ambiente, non sceglie fra alternative e non si adatta. Se è costruito correttamente, resta chiuso nel suo mondo e ripete il proprio ciclo di funzionamento, segnando il passaggio del tempo. La sua affidabilità dipende dall’autonomia dai fattori esterni, che possono soltanto disturbare la sua funzionalità. Malin, al contrario, può interagire con noi in forme molto varie e ci costringe a definire le modalità dell’interazione, il grado di autonomia che intendiamo attribuirle e la sua capacità di adattarsi al contesto.

Con me

La forma più interessante è lavorare con la GenAI. Qui non deleghiamo semplicemente un compito e non lasciamo che il sistema proceda da solo. Entriamo in un ciclo di collaborazione. Io formulo un’ipotesi, la macchina propone alternative; io ne riconosco una utile, la correggo o la respingo; la macchina riorganizza il campo delle possibilità. Il risultato non è la somma di due monologhi, ma una sequenza di mosse in una conversazione in cui macchina e umano si condizionano reciprocamente.

Accade quando progettiamo una strategia in un contesto incerto, scriviamo un articolo, analizziamo le alternative di una decisione, simuliamo il dialogo fra soggetti con interessi divergenti. L’umano porta gli scopi, i valori, la conoscenza della situazione e il giudizio finale. La macchina porta velocità combinatoria, memoria di lavoro, variazioni, controargomentazioni e la disponibilità a ricominciare senza offendersi. In questa modalità l’interazione è alta; l’autonomia della macchina è moderata, perché il suo perimetro viene ridefinito continuamente; l’adattamento conversazionale è alto, poiché ogni risposta modifica le condizioni della risposta successiva. Si può parlare di co-agency: non perché la macchina diventi un soggetto umano, ma perché il processo d’azione viene distribuito fra due agenti diversi.

Per me

Quando la GenAI lavora per me, la relazione cambia. Le affido una prima bozza, la traduzione di un documento specialistico, una sintesi ragionata di molte pagine, un codice standard o la riorganizzazione di materiale ripetitivo. Io definisco il problema, i criteri e il formato; la macchina produce un risultato articolato senza richiedere il mio intervento durante ogni passaggio.

L’interazione qui è media: il dialogo si concentra soprattutto all’inizio, nella formulazione dell’incarico, e alla fine, nella verifica. Anche l’autonomia è media: la macchina sceglie parole, strutture e percorsi, ma all’interno del perimetro che le ho assegnato. La capacità di adeguare l’output al contesto resta alta: tono, destinatario, dati forniti e vincoli del compito modificano il risultato.

È una delega operativa controllata. Fa risparmiare tempo e riduce il carico cognitivo, purché l’umano continui a sapere che cosa ha delegato e con quali criteri debba valutare il risultato. Il rischio comincia quando confondiamo la velocità della produzione con la qualità del giudizio.

Senza di me

La terza forma è più delicata: la macchina lavora senza di me. È bene essere precisi. Malin, lasciata sola in una stanza, non fa quasi nulla. Per agire senza una presenza umana continua, deve essere inserita in un sistema più ampio: ricevere dati da sensori o banche dati, seguire regole, monitorare condizioni, eventualmente inviare un ordine o attivare un dispositivo. È ciò che oggi chiamiamo, spesso con qualche enfasi, un sistema agentivo. L’autonomia operativa dipende dunque dall’insieme — modello, dati, regole, sensori e attuatori — non dal solo modello linguistico.

Un sistema di gestione dell’inventario che monitora le scorte e attiva un riordino, un sistema di manutenzione predittiva che segnala quando fermare un macchinario, un filtro che classifica i messaggi di posta elettronica secondo una policy definita: in questi casi l’umano progetta l’architettura e ne controlla gli esiti, ma non partecipa al ciclo decisionale ordinario. L’interazione diretta con l’umano è bassa, mentre autonomia e adattamento possono essere alti.

Il vantaggio è evidente: continuità, velocità, capacità di agire su una scala che nessuna persona potrebbe sostenere. Il rischio è altrettanto evidente: quando il sistema prende decisioni rilevanti, non basta chiedersi se funziona. Occorre sapere chi ha definito gli obiettivi, quali dati lo alimentano, dove si colloca la possibilità di interromperlo e chi risponde degli errori.

Configurare l’agency

Facciamo un esempio. Progettiamo un corso di formazione. Con me: discuto con Malin obiettivi, competenze, casi, metodi e vincoli; il corso si affina nella conversazione. Per me: indico tema e destinatari e chiedo una struttura completa; valuterò poi se il progetto risponde davvero al bisogno formativo. Senza di me: un sistema che include Malin può proporre automaticamente contenuti ed esercizi differenti a ciascun studente, sulla base delle sue risposte.

Lo stesso vale per una decisione complessa. Con me: introduco criteri, valori e tensioni della situazione; Malin genera scenari e mette alla prova le mie ipotesi. La decisione emerge dal confronto. Per me: Malin può organizzare dati, pro e contro, lasciando la decisione a chi decide. Senza di me: un sistema che include Malin può prendere una decisione sulla base di un modello predittivo.

Non si tratta di stabilire quale configurazione sia sempre migliore. Ciascuna risponde a un problema diverso: qualità esplorativa nel con me, efficienza nel per me, continuità e reattività nel senza di me. Sono configurazioni che possono anche combinarsi o passare dall’una all’altra. La scelta non è soltanto tecnica: è organizzativa e politica.

Verso una nuova divisione del lavoro cognitivo

La distribuzione dell’agency fra umano e Malin definisce la forma del lavoro che stiamo costruendo. Lavorare con Malin è la modalità più esigente: richiede competenze, spirito critico e disponibilità a rivedere le proprie idee. Quando Malin lavora per noi, l’umano resta regista: la macchina amplia la capacità esecutiva, ma rimane dentro un perimetro definito. Lasciare che il sistema lavori senza di noi sposta il baricentro verso l’automazione: guadagniamo scala e velocità, ma aumenta la distanza fra decisione e consapevolezza.

Malin non ci costringe a scegliere fra il controllo totale e l’abbandono. Ci chiede di imparare a configurare una nuova divisione del lavoro cognitivo, scegliendo fra diverse architetture dell’azione. Dove vogliamo collocare l’autonomia? Chi governa l’adattamento? Quale parte della situazione deve restare visibile a chi risponde delle conseguenze?

Sono domande che non possiamo eludere: riguarderanno ben presto ogni organizzazione, ma anche ciascuno di noi.