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I dipendenti conoscono il lavoro e possono decidere cosa automatizzare (ma l'ultima parola resta al capo)
Nell'azienda Axios (settore media) si è scelto di creare un team di AI enablement nato dal basso (creato e composto dai colleghi che avevano già dimostrato di saper usare l'AI), con il compito di individuare i task a basso valore da automatizzare. Sono state stabilite poche regole di base, mirate a non prendere rischi superflui e a verificare la sicurezza. Il metodo è descritto nel memo interno che il CEO Jim VandeHei ha reso pubblico il giorno successivo.
Ciò che risulta interessante è che si affida ai lavoratori il compito di trovare cosa automatizzare, all'interno dell'azienda.
Il memo di VandeHei arriva come testo interno, poi diventa pubblico come contenuto editoriale: merita la stessa cautela riservata a un comunicato stampa. Un amministratore delegato che racconta ai propri dipendenti come funziona l'azienda sta scegliendo cosa mostrare di sé, nel momento migliore per farlo.
Il meccanismo ha un nome, "Simplify": un esercizio mensile in cui ogni dipendente indica le tre attività che generano più valore e le tre che si potrebbero automatizzare o eliminare del tutto. Il team di AI enablement, formato dai colleghi che avevano già dimostrato di saper usare gli strumenti disponibili, raccoglie quelle indicazioni e decide cosa mettere in produzione. Il team certifica sicurezza ed efficacia di ogni strumento prima che entri in uso, come racconta lo stesso VandeHei nel memo del 19 settembre.
Il memo richiama un concetto che VandeHei aveva già introdotto ad agosto, la "velocità post-processabile": il tempo necessario a controllare un risultato prima di poterlo usare davvero. Chi genera un risultato con l'AI non può ancora usarlo: deve prima verificarlo, e in questa lettura quel controllo è il vero collo di bottiglia del lavoro con l'AI.
Axios aveva già pubblicato un testo simile a inizio settembre, con lo stesso esercizio mensile presentato ai dipendenti. Il formato del memo reso pubblico è ormai una pratica ricorrente per l'azienda.
VandeHei rivendica anche il miglior anno di ricavi nella storia di Axios, e riporta il giudizio di un dirigente di un'azienda AI mai identificato, secondo cui la testata sarebbe "in una categoria a parte" rispetto al resto dei media. Sono due affermazioni che vengono dallo stesso testo che le racconta, senza una fonte terza a verificarle. Fast Company, in una lettura indipendente dello stesso memo, nota che la promessa di "semplificare" il lavoro somiglia più a un carico aggiuntivo di adattamento continuo che a un sollievo reale per chi lavora in redazione.
Il copione di un'iniziativa nata dai dipendenti è già stato raccontato altrove: in West Monroe gli agenti sono comparsi nei team prima di qualunque registro centrale, e la lista di controllo è arrivata solo dopo, per tenerli a freno. In Atlassian i dipendenti hanno avuto libertà di usare gli strumenti AI, e il tetto sui token è arrivato quando i costi hanno cominciato a pesare sul bilancio.
Anche nelle funzioni di supporto succede lo stesso: i responsabili HR costruiscono agenti propri prima che l'IT ne sia nemmeno informato, un'iniziativa spontanea che precede quasi sempre la regola scritta. La differenza sta nella fase di verifica, che Axios colloca prima dell'uso, mentre negli altri casi arriva dopo, quando il problema è già emerso.
La maggior parte delle aziende è ancora lontana da questo schema. Solo una impresa su venti vieta esplicitamente l'AI ai dipendenti, e quella minoranza raramente ha deciso qualcosa di più strutturato di un divieto secco. Nel resto delle organizzazioni, lo strumento entra dal basso e resta fuori da ogni controllo: è il ritratto stesso della shadow AI di cui l'IT ha perso traccia, la faccia diffusa dello stesso divario tra adozione e governance.