L’onda degli agenti basati sull’Intelligenza Artificiale è una forza che sta già investendo in pieno il mondo tech e della programmazione. Con sistemi come GitHub Copilot che generano quasi la metà del nuovo codice e agenti autonomi che si auto-generano i prompt , il ruolo dello sviluppatore, se si considerano le attività “tradizionali” come la manutenzione dell’infrastruttura e la risoluzione di ticket, sta quindi mutando di giorno in giorno.
In un contesto in cui gli esseri umani potrebbero diventare dei semplici supervisori di macchine insondabili, si rischia di coltivare un senso di smarrimento: uno dei rischi legati all’esplosione dell’AI non è la mera perdita di posti di lavoro, bensì una sorta di erosione del valore e del fattore umano.
Il nuovo, imperativo mandato per i professionisti del settore non è quindi semplicemente quello di accelerare l’esecuzione di processi tramite l’Intelligenza Artificiale, ma di progettare ecosistemi in cui l’AI agisca da abilitatrice del valore umano del lavoro. Ciò richiede una transizione fondamentale di prospettiva per quanto riguarda il ruolo dello sviluppatore: da “esecutore di processi” a “architetto di significato”, e da “traduttore di tecnologia” ad “ambasciatore tra AI e essere umano”.In Bitrock, crediamo fermamente che il futuro dell’IA non stia semplicemente nell’automazione, bensì nell’amplificazione delle capacità umane. Non si tratta più solo di creare sistemi efficienti e potenti, ma di progettare soluzioni che mettano al centro l’essere umano, le sue capacità e la sua esperienza.
L’AI come catalizzatore del cambiamento organizzativoI tech leader sono sotto pressione per implementare l’AI il più rapidamente possibile, automatizzare e generare un ROI immediato.
Nonostante la narrazione comune presenti l’AI come l’ennesimo strumento “plug-and-play”, la realtà è ben diversa. Le nuove piattaforme AI non sono infatti sistemi neutri che si limitano a processare dati: al contrario, ridefiniscono le informazioni che contano, spostano i criteri di successo e alterano il modo in cui i team interpretano la realtà.
Quando i sistemi AI scavalcano il giudizio umano, micro-gestiscono i compiti o forzano i team in rigidi percorsi decisionali, si sta di fatto smantellando l’autonomia. E i costi associati a questa perdita sono significativi:
- L’engagement cala quando i dipendenti si sentono semplici esecutori della logica di una macchina;
- L’innovazione ne risente quando le persone seguono i risultati di una macchina senza deviazioni;
- La responsabilità crolla quando la giustificazione diventa “è l’algoritmo che ha deciso“;
L’importanza di una governance consapevole
Per tradurre questi principi in un piano operativo, è fondamentale adottare una strategia di governance che garantisca l’integrità del lavoro umano. Una strategia possibilmente basata sui seguenti principi ideologici, che vedono:
- L’AI come tech enabler, non come sostituto > l’Intelligenza Artificiale non rimpiazza, ma potenzia: si tratta di creare sistemi che migliorino le nostre capacità cognitive e creative. L’AI può essere utilizzata per ridurre i compiti più onerosi, ma non per rimpiazzare il giudizio umano in ambiti critici come la gestione dei conflitti o le decisioni che comportano un notevole grado di rischio.
- La possibilità di intervento umano > è fondamentale integrare checkpoint per la validazione, soprattutto nelle decisioni cruciali, e assicurarsi che le nuove procedure non scoraggino – o sostituiscano – l’intervento umano.
- Il monitoraggio dell’efficienza > ovvero, andare oltre le metriche tradizionali di throughput, tracciando indicatori come l’autonomia decisionale, le proposte di innovazione e il tempo dedicato ai task ad alta cognizione.
- La trasparenza al posto delle “black box” > i team tecnici e gli stakeholder meritano di comprendere come vengono prese le decisioni. Un’AI human-centric deve essere comprensibile e affidabile. La spiegabilità è fondamentale per costruire fiducia: non possiamo fidarci di un copilota se non sappiamo come pensa.
- L’etica e la responsabilità come fattori cruciali > Ridefinire il valore delle tecnologie di Intelligenza Artificiale mettendo l’essere umano al centro significa anche considerarne l’impatto etico e sociale. Chi è responsabile se un’IA commette un errore? Come possiamo prevenire bias e discriminazioni nei dati di addestramento? L’approccio human-centric richiede di affrontare queste domande sin dalle prime fasi di progettazione, garantendo che i sistemi siano equi, sicuri e benefici per tutti.
Obiettivo ultimo non è quindi sostituire l’essere umano, bensì fornirgli uno strumento potenziato: un copilota intelligente che lo supporti nel prendere decisioni migliori, nell’essere più creativo e nel liberarsi da compiti ripetitivi per concentrarsi su attività di maggior valore.
Un nuovo approccio human-centric
Trasformare i principi di governance in un piano operativo richiede azioni concrete e mirate. Per i leader in ambito IT, ciò si traduce nella necessità di attuare un nuovo approccio che vada oltre le semplici metriche di produttività. Di seguito alcune best practice per costruire sistemi affidabili e adattabili, che non solo ottimizzino i processi, ma che amplifichino il potenziale umano e la dignità di dipendenti e collaboratori:
- Revisione e allocazione del lavoro > è auspicabile automatizzare i compiti transazionali, valorizzando al tempo stesso quelli relazionali. Gli agenti sono infatti perfetti per il lavoro cognitivo ripetitivo, come la diagnostica o i controlli di conformità, mentre gli esseri umani rimangono insostituibili per l’empatia, il giudizio etico e la risoluzione creativa dei problemi. Si possono usare gli agenti per gestire i backlog del service desk, ma affidare ai team la definizione dello scopo che guida le decisioni di priorità.
- Sfruttare il potenziale umano > l’Intelligenza Artificiale può – e deve – essere sfruttata per andare oltre i meri guadagni in termini di produttività. Se un LLM redige un report sull’infrastruttura, per esempio, si può sfidare il team a reinterpretarne le sezioni chiave come narrative o metafore visive, chiedendo “Quali verità umane ha trascurato l’algoritmo?”. Questo trasforma il lavoro tecnico in un vero e proprio processo di creazione di significato.
- Audit e ridefinizione delle metriche > risulta utile iniziare mappando dove gli LLM autonomi operano già, anche nelle implementazioni non ufficiali. Portare cioè questi “sistemi fantasma” alla luce e ridefinire radicalmente le metriche di successo, passando da “ticket risolti” a “potenziale umano sbloccato”.
- Progettazione dei prompt come architettura culturale > ovvero, sostituire i comandi transazionali (“riassumi i report sugli incidenti”) con prompt orientati allo scopo (“identifica tre incidenti in cui l’empatia dei tecnici ha cambiato l’esito e spiega perché i bot potrebbero non cogliere questo schema”). In questo modo, l’innovazione diventa più consapevole e l’etica diventa parte integrante del processo operativo.
In questo nuovo scenario, la scelta fondamentale che si presenta ai tech leader non è più se adottare l’AI, ma come farlo. Il compito degli sviluppatori è quindi quello di agire come architetti di un nuovo paradigma in cui gli agenti intelligenti amplificano la dignità umana invece di eroderla: non si tratta quindi solo di una sfida tecnica, bensì di una profonda sfida di leadership e, più in generale, di visione.
Conclusioni
L’Intelligenza Artificiale human-centric non è un concetto astratto, bensì la chiave per sbloccare il vero potenziale dell’AI: un ponte tra la pura innovazione tecnologica e un futuro in cui la tecnologia amplifica ed eleva le capacità dell’essere umano.
Adottando una governance strategica, promuovendo una cultura basata su etica e trasparenza, e concentrandosi su come l’AI può potenziare le competenze umane più uniche — come l’empatia, la creatività e il giudizio — è possibile costruire un futuro in cui la tecnologia non sostituisce gli sviluppatori, ma li eleva. Questo percorso è indubbiamente complesso e a tratti scomodo, ma rappresenta il nostro più grande dovere e la nostra più grande opportunità.Per noi di Bitrock, l’IA non è un prodotto da vendere, bensì un modo di pensare.
Il nostro approccio si basa sulla comprensione profonda dei processi di business e delle esigenze degli utenti finali: lavoriamo a stretto contatto con i nostri clienti per progettare e implementare soluzioni di IA che non siano solo tecnicamente avanzate, ma che si integrino in modo naturale e produttivo nel flusso di lavoro delle persone. Dedichiamo tempo ad ascoltare le sfide e le aspirazioni di chi utilizzerà le nostre tecnologie, per poi co-creare soluzioni in modo collaborativo, con cicli di feedback costanti che ci assicurino di rispondere a bisogni reali.
Autore: Franco Geraci, Head of Engineering @ Bitrock
