L’Intelligenza Artificiale sta ridefinendo radicalmente il nostro modo di interagire con il mondo digitale. Non si tratta solamente di un processo di efficientamento degli strumenti già esistenti, bensì di un vero e proprio fenomeno che sta consolidando le funzioni di diverse piattaforme in un’unica interfaccia: il Platform Shifting. Questo cambiamento epocale, già in atto, è destinato ad esplodere nel corso dei prossimi mesi.
Ormai da anni, siamo abituati a un panorama digitale frammentato, costituito da diverse piattaforme tecnologiche: e-commerce per gli acquisti, social media per le interazioni, motori di ricerca per le informazioni, ecc. Il Platform Shifting descrive il fenomeno per cui tutte le funzioni assolte da queste piattaforme stanno migrando all’interno dei grandi player di Intelligenza Artificiale.
Questo è il caso, per esempio, degli assistenti AI conversazionali. Inizialmente, li abbiamo tutti usati per trovare risposte a domande semplici (in primis Chat GPT), ma la visione del Platform Shifting va oltre. Occorre infatti immaginare di poter chiedere a un assistente AI di effettuare direttamente un bonifico bancario, di acquistare un prodotto dopo aver ricevuto un consiglio personalizzato, o di consultare un catalogo senza dover navigare un intero sito e-commerce. Questo sarà realtà per tutti i grandi assistenti AI – come Google Gemini, Claude, Anthropic ecc.
Platform Shifting: Semplificazione e Nuove Strategie
Il vantaggio del Platform Shifting è duplice: semplificazione e personalizzazione. Non sarà infatti più necessario passare da un’app all’altra: un’unica interfaccia, basata sulla conversazione, permetterà infatti di compiere molteplici azioni.
Si tratta di un modello di interazione molto più vicino al dialogo con un essere umano, che riduce di fatto la mediazione delle interfacce grafiche “tradizionali” e rende la tecnologia, nel complesso, molto più intuitiva e accessibile.
Il Platform Shifting, inoltre, non è solo una comodità per il consumatore: è una ridefinizione profonda del panorama digitale e delle strategie di business. Se gli utenti migreranno verso le interfacce AI per le loro esigenze, le aziende dovranno seguirli.
Sarà pertanto fondamentale implementare nuove competenze e adottare diversi approcci, tra cui:
- Evoluzione delle interfacce utente: il ruolo delle interfacce grafiche tradizionali è destinato a cambiare: sarà infatti fondamentale rendere i sistemi “AI-friendly”, esponendo dati e funzionalità in modo che gli agenti AI possano facilmente accedervi e interpretarli.
- Nuovi canali di interazione: le aziende dovranno ripensare come interagire con il proprio pubblico. Invece di affidarsi esclusivamente a siti web o social media, dovranno considerare come far apparire i loro prodotti o servizi all’interno delle raccomandazioni conversazionali degli assistenti AI, creando un nuovo paradigma di visibilità.
- Ruolo cruciale delle competenze: sviluppatori, esperti di settore e decision maker in ambito IT dovranno acquisire nuove competenze nell’integrazione di sistemi AI, nella gestione dei dati per gli agenti conversazionali e nella comprensione delle dinamiche di un’intera economia basata di fatto sull’AI.
Nuovi protocolli: MCP e A2A
Dietro questa visione, vi sono determinati protocolli e standard tecnici. Nello specifico, due sono gli acronimi particolarmente rilevanti: MCP e A2A.
Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard emergente che facilita la comunicazione tra gli agenti AI e i sistemi aziendali terzi. Se oggi l’azienda possiede un catalogo prodotti ed un sito e-commerce, nel prossimo futuro dovrà molto probabilmente dotarsi di un MCP server. Questo sistema sarà infatti in grado di dialogare direttamente con gli assistenti AI, fornendo loro tutte le informazioni necessarie sui vari prodotti e servizi. Ciò implica anche che le aziende dovranno esporre i loro dati e le loro funzionalità in un formato che gli agenti AI siano in grado di comprendere e utilizzare.
Se l’MCP gestisce il dialogo tra AI e sistemi aziendali, la Agent-to-Agent (A2A) communication riguarda la capacità degli agenti AI di collaborare tra loro al fine di eseguire compiti più complessi. Questo protocollo mira a permettere agli agenti AI di comunicare in modo più efficiente e interoperabile, indipendentemente dalla piattaforma o dal framework che utilizzano.
Immaginiamo in questo caso un ecosistema in cui un assistente AI non solo interagisce con la banca per effettuare un bonifico (tramite MCP), ma anche con un altro agente AI specializzato in viaggi per prenotare un volo.
Tale interconnessione significa, di fatto, che i task che oggi richiedono la navigazione di diverse app e siti web, un domani potranno essere gestiti anche tramite una singola richiesta vocale. Questo scenario, sebbene richieda attente considerazioni in ambito sicurezza e privacy, promette un livello di efficienza e comodità senza precedenti.
Conclusioni
Il Platform Shifting rappresenta la fase successiva nella storia della disintermediazione tecnologica. Siamo passati dai linguaggi macchina alle interfacce visuali, e ora stiamo entrando nell’era delle interfacce conversazionali. L’AI sta creando un ponte tra uomo e macchina che assomiglia sempre più a una conversazione naturale.
Le opportunità sono immense: maggiore efficienza per gli utenti, nuove frontiere per le aziende e la possibilità di automatizzare processi complessi. Le sfide, tuttavia, non sono da sottovalutare: la necessità di standardizzazione, la sicurezza dei dati, la privacy degli utenti e la necessità di adattamento rapido da parte delle aziende.
