Perché Scegliere un Solo Fronte vi Costerà Entrambi
Il Falso Dibattito
Henri Allegra, Homo Promptus e Niels Quinten, Best Goed studio
Chiedete alla maggior parte dei dirigenti come riuscire nella trasformazione con l’IA e otterrete una di due risposte.
La prima: migliorare la tecnologia. Dotarsi degli strumenti giusti, integrarli come si deve, assicurarsi che siano adattati al modo in cui le persone pensano davvero e a come l’organizzazione già lavora. Se l’IA è difficile da usare, poco intuitiva o culturalmente sorda al contesto, l’adozione si arenerà a prescindere dalle sue capacità. La soluzione è una progettazione migliore: centrata sull’uomo, empatica, radicata nei contesti organizzativi reali.
La seconda: migliorare le persone. Formarle, accrescerne le competenze, farne evolvere la mentalità. Se i dipendenti oppongono resistenza, usano male lo strumento o delegano ciecamente all’IA, il problema non è lo strumento, è l’utente. La soluzione è una trasformazione cognitiva e culturale.
Entrambe le tesi sono convincenti. Entrambe poggiano su evidenze. Ed entrambe sono incomplete. Da un lato, un’IA progettata alla perfezione e immessa in un’organizzazione i cui utenti non sono cognitivamente preparati renderà meno del previsto. Dall’altro, persone formate alla collaborazione con l’IA ma dotate di strumenti mal progettati e ciechi al contesto raggiungeranno presto un limite. La verità scomoda è che nessuno dei due movimenti riesce senza l’altro.
La ricerca conferma ciò che i professionisti già intuiscono: le combinazioni uomo-IA non superano automaticamente il meglio dell’uomo o dell’IA presi singolarmente e, in media, i guadagni non sono né garantiti né distribuiti in modo uniforme (Vaccaro, Almaatouq & Malone, 2024). Dipendono interamente da quanto bene è progettata la collaborazione e da quanta intenzionalità gli esseri umani vi mettono.
In altre parole: la domanda non è quale trasformazione conti di più, ma perché la maggior parte delle organizzazioni ne sta tentando una sola, stupendosi poi che i risultati deludano. La vera svolta non è né puramente tecnologica né puramente organizzativa: attraversa entrambe simultaneamente. Ciò che segue spiega perché trattare queste due posizioni come alternative possa essere l’errore più costoso che un dirigente possa commettere oggi.
Due Movimenti Necessari
Movimento 1: Evoluzione Cognitiva Henri Allegra, Homo Promptus
Il versante umano di questa trasformazione è quello che la maggior parte delle organizzazioni sottovaluta, e che la maggior parte dei fornitori di IA ignora deliberatamente. Ciò che gran parte dei programmi di IA aziendali chiama formazione somiglia più a un onboarding di prodotto: si impara l’interfaccia, non la collaborazione. L’evoluzione cognitiva è tutt’altra cosa: è ciò che accade quando i professionisti cominciano a cambiare il modo in cui pensano, e non solo ciò che delegano.
La vera evoluzione cognitiva comincia dal comprendere cosa accade nella testa dei professionisti quando l’IA entra nell’equazione. Decenni di scienze cognitive ce lo dicono: gli esseri umani scaricano naturalmente memoria, sforzo e giudizio su sistemi esterni non appena questi sono disponibili (Risko & Gilbert, 2016). È semplicemente il nostro modo di gestire il carico cognitivo. Il problema sorge quando questo scarico diventa il riflesso predefinito: quando smettiamo di chiederci se dovremmo delegare un giudizio e lo facciamo soltanto perché possiamo. È una questione diversa da quella dell’automazione: non si tratta di ciò che l’IA fa ai compiti, ma di ciò che gli esseri umani fanno al proprio modo di pensare quando l’IA è a disposizione.
I guadagni di efficienza ottenuti scaricando i compiti possono coesistere con una perdita di competenze misurabile nel tempo (Grinschgl et al., 2021). Più usiamo l’IA con disinvoltura, più rischiamo di erodere, senza accorgercene, le capacità stesse su cui contiamo. È la trappola della delega, e gran parte dei programmi di adozione dell’IA conduce le organizzazioni dritte verso di essa
Potenziamento vs. Delega: la Distinzione Fondamentale
In Homo Promptus tracciamo una distinzione netta tra delega e potenziamento. La delega dice: che lo faccia l’IA. Il potenziamento dice: che l’IA mi renda migliore nel farlo. La differenza non è semantica: è cognitiva e culturale.
Il potenziamento richiede intenzionalità: sapere perché e per cosa si ricorre all’IA, cosa si vuole amplificare e cosa deve restare umano. Ma l’intenzionalità da sola non basta. Deve accompagnarsi all’agentività: il senso percepito di essere l’autore del proprio pensiero e delle proprie decisioni, anche quando l’IA è profondamente coinvolta nel processo.
Insieme, intenzionalità e agentività sono le due condizioni del potenziamento autentico: si sa perché e per cosa si mobilita l’IA, e si resta l’autore di ciò che ne emerge. Questa combinazione richiede metacognizione, la capacità di osservare e regolare il proprio modo di pensare mentre si lavora con l’IA (Sidra et al., 2025); e l’una come l’altra possono essere sviluppate deliberatamente.
La Padronanza del Prompt come Competenza Professionale
È per questo che la padronanza del prompt è essenziale: non come trucco tecnico, ma come una nuova forma di alfabetizzazione professionale. Un prompt non è un’istruzione data a una macchina. È l’esteriorizzazione del vostro pensiero. La chiarezza con cui formulate un prompt rivela la chiarezza con cui pensate. Iterare con l’IA su un problema complesso è, nella sua forma migliore, una forma di riflessione strutturata su sé stessi.
L’evoluzione cognitiva non si ferma all’individuo. È anche culturale. Le organizzazioni che evolvono cognitivamente creano ambienti in cui l’uso dell’IA è trasparente, in cui i risultati vengono messi in discussione anziché accettati, in cui la responsabilità resta umana anche quando l’assistenza è artificiale. Passano dal livello assistito; uso dell’IA frammentato e incoerente, a quello potenziato, in cui l’IA è integrata nei flussi di lavoro con intenzione, fino all’AI-native, in cui l’intelligenza ibrida è radicata nella cultura, nella strategia e nelle decisioni collettive.
Clark e Chalmers sostenevano già nel 1998 che la cognizione non si arresta ai confini del cervello: si estende negli strumenti e negli ambienti che abitiamo (Clark & Chalmers, 1998). La domanda non è se l’IA diventerà parte della vostra infrastruttura cognitiva. Lo è già. La domanda è se state costruendo quell’infrastruttura intenzionalmente, o se la state lasciando costruire da sé attorno a voi.
Movimento 2: L’Evoluzione del Design Niels Quinten, Best Goed studio
Non è in sala riunioni che la maggior parte delle organizzazioni scopre che la propria IA non funziona: è sul campo. Un sistema che andava bene in fase pilota comincia a incrinarsi al contatto con gli utenti reali: il clinico sotto pressione, l’analista nel mezzo di un cambio di contesto, l’operatore in reparto. La tecnologia non si è rotta. È il contesto ad aver semplicemente rivelato ciò di cui la progettazione non aveva mai tenuto conto.
Il Divario di Contesto: il Punto Cieco dell’IA
Questo è il divario di contesto: la distanza tra come l’IA si comporta con utenti idealizzati, in condizioni controllate, e come si comporta davvero una volta calata nella trama concreta del lavoro. Questo divario si forma quando si dà per scontato che uno strumento ben costruito sia, per natura, ben adatto ai suoi utenti, che qualità tecnica e adeguatezza umana siano la stessa cosa. Non lo sono. Un analista junior e un medico esperto possono avere davanti la stessa interfaccia, ma vi portano aspettative, livelli di stress e conoscenze della situazione del tutto diversi. Se l’IA ignora questa differenza, non può servire bene né l’uno né l’altro.
Dallo Strumento Prima di Tutto all’AI-native: Tre Orientamenti di progettazione
Colmare il divario di contesto significa attraversare tre orientamenti di progettazione. La progettazione che mette lo strumento al primo posto ottimizza la capacità: ciò che l’IA sa fare, restando in larga parte indifferente a chi la usa, e quando. La progettazione adattata al contesto modella l’IA intorno all’uso reale, sensibile alla variabilità di utenti, ruoli e condizioni. La progettazione AI-native va oltre: l’IA non è più uno strumento inserito in un flusso di lavoro, ma una componente costitutiva del sistema stesso, che evolve insieme alle persone e alle pratiche che sostiene. La maggior parte delle organizzazioni si colloca ancora tra il primo e il secondo orientamento. Il passaggio all’AI-native è un cambiamento di filosofia progettuale: esige, sul versante del design, la stessa intenzionalità che l’evoluzione cognitiva esige sul versante umano, e nessun aggiornamento tecnico, da solo, ve lo fa raggiungere.
Il filosofo Merleau-Ponty sosteneva che la cognizione non è mai staccata dal mondo in cui opera: è incarnata, contestuale e relazionale. Dourish (2001) lo aveva osservato molto prima dell’attuale ondata dell’IA: le persone interpretano sempre la tecnologia attraverso pratiche sociali e culturali già esistenti, mai a partire da una pagina bianca. È per questo che la progettazione AI-native è decisiva: un’IA che ignora la realtà delle persone verrà aggirata, o semplicemente abbandonata, per quanto capace sia. La domanda, per i dirigenti, non è: abbiamo messo in campo un’IA capace? È: abbiamo progettato un’IA in grado di abitare davvero le organizzazioni così come sono, con tutto il loro disordine, la loro diversità e la loro complessità umana?
Il Ciclo dell’Intelligenza Ibrida
L’Incontro tra Giudizio Umano e Generazione della Macchina Henri Allegra, Homo Promptus
Da 300.000 anni, l’Homo sapiens si definisce per un vantaggio competitivo: la conoscenza. La capacità di accumulare, organizzare e trasmettere ciò che sappiamo. Quel vantaggio è ora condiviso. L’IA sa più di qualunque singolo individuo, recupera le informazioni più in fretta e non dimentica quasi mai. La domanda non è più chi sa di più, ma chi pensa meglio, e con cosa.
L’intelligenza ibrida emerge solo quando i due movimenti avvengono simultaneamente: quando il giudizio umano e la generazione della macchina entrano in una collaborazione fluida e iterativa, che produce risultati che nessuno dei due raggiungerebbe da solo. Già nel 2019, Dellermann e colleghi auspicavano lo sviluppo deliberato di insiemi socio-tecnologici, sistemi che combinano le forze complementari dell’intelligenza umana e artificiale per ottenere collettivamente risultati superiori (Dellermann et al., 2019/2021). Eppure, le squadre uomo-IA restano sistematicamente al di sotto del loro potenziale, non perché la tecnologia fallisca, ma perché la collaborazione è progettata male. Cognizione di squadra debole, fiducia mal calibrata, architettura della collaborazione assente: ecco i veri colpevoli (Schmutz et al., 2024). Il collo di bottiglia non è l’accesso all’IA, ma la maturità collaborativa.
Dal Potenziamento Individuale alle Organizzazioni AI-native
Le organizzazioni che guideranno in un mondo di intelligenza ibrida saranno quelle che iscriveranno questa capacità nel cuore della propria architettura decisionale, non come uno strato di governance aggiunto sopra, ma come la logica strutturale del modo in cui persone e IA pensano insieme.
Westby e Riedl hanno dimostrato che agenti di IA capaci di modellare gli stati mentali dei propri compagni di squadra umani possono generare interventi mirati che migliorano l’intelligenza collettiva dell’intera squadra, oltre ciò che un singolo membro umano potrebbe ottenere da solo (Westby & Riedl, 2023). L’implicazione è architetturale, non manageriale: quando la collaborazione tra esseri umani e IA è progettata deliberatamente, il collettivo diventa davvero più intelligente.
Tre Condizioni di Un’organizzazione AI-native
Un’organizzazione AI-native, qualcosa di fondamentalmente diverso da un’organizzazione digitalizzata, è quella in cui l’IA è intessuta nella trama del modo in cui le persone pensano e lavorano insieme. Poggia su tre condizioni interdipendenti:
1. Un uso dell’IA fluido, intenzionale e responsabile: non come uno strato tecnico aggiunto sopra, ma come un riflesso naturale, esercitato nella consapevolezza dei suoi limiti e dei suoi impatti.
2. Capacità cognitive umane potenziate: in cui ciascuno impara a coinvolgere l’IA come partner di pensiero, non come sostituto.
3. Un’intelligenza ibrida collettiva: in cui esseri umani e IA condividono uno spazio cognitivo in cui l’informazione circola, si struttura e migliora di continuo.
In un’organizzazione AI-native, l’IA non è al centro. L’essere umano lo è, sempre.
Dal QI e QE al Quoziente Ibrido (Q.Ib.)
Costruire questo tipo di organizzazione richiede un nuovo tipo di intelligenza. Non puramente analitica. Non puramente emotiva. Qualcosa che combini e trascenda entrambe.
Alcuni ricercatori cominciano a misurare quello che chiamano Quoziente di Intelligenza Artificiale (AIQ): la capacità stabile di un individuo di collaborare con l’IA attraverso compiti diversi (Qin et al., 2025). Ma l’intelligenza collaborativa non è solo analitica. In Homo Promptus sosteniamo che richiede anche un’intelligenza emotiva potenziata: la capacità umana di consapevolezza, empatia e guida intenzionale di un sistema intelligente. Insieme, il QI potenziato e il QE potenziato formano ciò che chiamiamo Quoziente Ibrido (Q.Ib): non un punteggio a un test, ma una nuova relazione cognitiva tra uomo e macchina.
L’Homo promptus ne è l’espressione: l’evoluzione cognitiva dell’Homo sapiens. Non colui che sa tutto. Non colui che batte la macchina. Ma colui che sa pensare in partnership con essa, unendo intuizione e calcolo, emozione e ragione, creatività e rigore, pur restando irriducibilmente umano.
Progettare l’IA per l’Empatia Contestuale Niels Quinten, Best Goed studio
La conoscenza da sola non è intelligenza. L’intelligenza vera è incarnata: è nelle mani del clinico che si fanno ferme sotto pressione, negli automatismi dell’operatore affinati dalla ripetizione, nel modo in cui il ritmo di una squadra trasforma azioni individuali in qualcosa di più grande. Un’IA che lo ignora non è soltanto limitata: risulterà semplicemente fuori posto.
L’empatia contestuale è la risposta, sul versante del design, all’appello per un uso dell’IA fluido, intenzionale e responsabile. È ciò che accade quando l’IA non è soltanto costruita per gli esseri umani, ma costruita per essere attenta a loro: alla storia di una persona, al suo livello di competenza, alla pressione che subisce, all’ambiente che abita. Un sistema che adatta il proprio comportamento, il proprio linguaggio e il proprio livello di dettaglio a queste realtà fa più che migliorare l’usabilità: crea le condizioni di una collaborazione autentica, e non di una semplice assistenza.
Co-creazione Simbiotica
La co-creazione simbiotica avviene quando l’IA è progettata per rendere operativo il Quoziente Ibrido nella pratica. L’IA fa emergere possibilità che l’essere umano potrebbe non cogliere, mentre l’essere umano affina, mette in discussione e contestualizza ciò che essa propone. Insieme, producono risultati che nessuno dei due raggiungerebbe da solo.
È per questo che, in Best Goed studio, crediamo in un design che non si limita a integrare gli apporti umani, ma che prova empatia verso il contesto umano: comprendere i ritmi della competenza, il peso dell’intenzione e i bisogni taciti del momento. Il risultato è una collaborazione che pare istintiva, in cui è l’essere umano a guidare, non perché il sistema si faccia da parte, ma perché è pienamente presente, amplificandone il giudizio senza mai eclissarlo.
Che Cosa Frena Tutto Questo?
Pigrizia Cognitiva: la Delega Predefinita Henri Allegra, Homo Promptus
Con l’IA, la via di minor resistenza è la delega. Chiedere, accettare, passare oltre. Nessuna riflessione, nessuna verifica, nessun giudizio. È un riflesso cognitivo, non un difetto di carattere, e ha una storia.
Nel 2008, Nicholas Carr si chiedeva su The Atlantic se Google ci stesse rendendo stupidi (Carr, 2008). Il suo discorso non riguardava il motore di ricerca in sé, ma ciò a cui ci stava addestrando sul piano cognitivo: scorrere anziché leggere, recuperare anziché riflettere, saltare da un link all’altro anziché pensare in profondità. Quasi due decenni dopo, quell’abitudine cognitiva è profondamente radicata. Quel riflesso è oggi la postura predefinita che la maggior parte delle persone adotta di fronte all’IA. Ed è esattamente quella sbagliata. Digitare una parola chiave su Google è sempre stato un atto di recupero. Collaborare con l’IA è un atto di pensiero. Un prompt non è una query di ricerca: è l’esteriorizzazione della vostra intenzione, del vostro contesto, del vostro giudizio. Un prompt ben formattato resta al livello cognitivo zero se il pensiero che lo sostiene è superficiale.
Un’analisi di oltre 13.000 conversazioni ChatGPT condivise pubblicamente ha rilevato una media di appena 1,7 messaggi per sessione (WebFX, 2025). Un working paper del NBER del settembre 2025 ha analizzato circa 1,1 milioni di conversazioni ChatGPT e ha riscontrato che circa la metà delle interazioni rientra nella categoria «richiesta» (Asking): cercare un’informazione o un chiarimento, la stessa postura cognitiva di una query di ricerca, in un’interfaccia più sofisticata (Chatterji et al., 2025).
È per questo che, in Homo Promptus, andiamo oltre il prompting. Abbiamo sviluppato un approccio fondato sull’imparare a conversare con l’IA, e non soltanto a istruirla. L’obiettivo non sono prompt migliori, ma una collaborazione più profonda: una in cui l’essere umano resta l’autore del pensiero, e non soltanto chi invia l’istruzione.
Le Distorsioni del Modello di Business Henri Allegra, Homo Promptus
Dietro la maggior parte delle adozioni dell’IA in azienda si cela una logica commerciale raramente esplicitata. Gli attori più influenti di questo mercato non sono facilitatori neutrali: sono grandi fornitori di IA il cui interesse primario è proteggere ed estendere i propri modelli di business esistenti; servizi cloud, suite di produttività, abbonamenti software aziendali. Per questi attori, l’IA non è un programma di trasformazione, ma una strategia di fidelizzazione. L’obiettivo è integrare l’IA in strumenti e ambienti familiari: abbastanza da giustificare il proseguimento degli investimenti, non abbastanza da ribaltare in profondità il modo in cui i loro clienti pensano e lavorano. Lo stravolgimento cognitivo è il loro rischio. La dipendenza cognitiva è il loro prodotto.
Questa logica produce un risultato preciso e in larga parte invisibile: la proliferazione di librerie di prompt, di inventari di casi d’uso predefiniti e di funzionalità di IA preconfezionate, presentati come leve di autonomia ma che funzionano, in pratica, da soffitti cognitivi. Quando un’organizzazione forma i propri collaboratori a scegliere da un menu di prompt pre-approvati, non sta costruendo una capacità di collaborazione con l’IA: sta sostituendo una forma di consumo passivo con un’altra. Usare l’IA con un prompt predefinito è un atto di recupero travestito da intelligenza. Pensare con l’IA; iterare, interrogare, co-creare, è un impegno cognitivo radicalmente diverso. Il primo si diffonde con facilità e lascia il fornitore padrone dell’architettura di interazione. Il secondo esige uno sviluppo umano che nessuna piattaforma può confezionare e vendere.
La Trappola Tecnocentrica Niels Quinten, Best Goed Studio
Lo sviluppo dell’IA comincia il più delle volte dalla tecnologia: ciò che il modello sa fare, le funzionalità che offre, le capacità che sblocca. È un punto di partenza naturale. È anche, troppo spesso, il punto in cui la riflessione progettuale si ferma. La trappola tecnocentrica non è una questione di cattive intenzioni: nasce da un orientamento predefinito che mette il sistema al centro e chiede alle persone di organizzarsi intorno a esso. Velocità, potenza e novità diventano i primi indicatori di successo. I bisogni umani, i flussi di lavoro e il giudizio passano in secondo piano, elementi da integrare più tardi, una volta costruita la tecnologia. Il problema è che quel «più tardi» arriva di rado.
Progettare per una Persona Immaginata
Chi costruisce i sistemi di IA e chi li usa abitano mondi quasi del tutto diversi: incentivi diversi, vocabolari diversi, definizioni diverse di cosa sia il successo. I progettisti ottimizzano ciò che possono misurare: prestazioni, precisione, velocità. Gli utenti si destreggiano con ciò che possono percepire: se il sistema si sposa con il loro flusso di lavoro, se ne conquista la fiducia, se li aiuta a fare ciò che cercano davvero di realizzare. Quando chi progetta l’IA ha un contatto solo tenue e irregolare con chi la userà, sono le supposizioni a colmare il vuoto. L’utente diventa un profilo-tipo, un archetipo, una media. E un’IA costruita per una persona immaginata farà sempre fatica a servirne una reale.
Quando l’IA Uniforma
Per progettazione, i sistemi di IA distillano schemi ricorrenti, privilegiano le probabilità e tendono alla media. Ma il valore della collaborazione uomo-IA non sta nelle medie: sta negli attriti, nelle contraddizioni, nei modi ostinatamente umani in cui una squadra pensa, discute e procede a tentoni verso qualcosa di nuovo. Quando l’IA smussa queste asperità, non si limita a standardizzare i risultati: rischia di erodere proprio ciò che costituisce il vantaggio competitivo di un’organizzazione. La via da seguire non è ritoccare il modello, ma progettare per le eccezioni: costruire sistemi che non si limitino a tollerare la singolarità umana, ma che ne abbiano bisogno. Sistemi che trattano la tensione come una funzionalità, non come un difetto.
Tre Decisioni Che Non Potete Più Rimandare
Henri Allegra, Homo Promptus and Niels Quinten, Best Goed studio
1. Smettete di misurare l’adozione. Cominciate a misurare la maturità collaborativa. La domanda non è quante persone usano l’IA, ma con quale qualità la vostra organizzazione pensa con essa. Monitorate non solo l’uso, ma la frequenza con cui i risultati dell’IA vengono messi in discussione, affinati o scartati da un giudizio umano informato. Lo spostamento: dal ritorno sull’investimento al ritorno sull’intenzione.
2. Non si può delegare una trasformazione che esige di cambiare prima sé stessi. L’evoluzione cognitiva e quella del design devono essere incarnate ai vertici, non commissionate verso il basso. Mettetevi nella stanza come partecipanti all’apprendimento dell’IA nella vostra organizzazione, non come sponsor che osserva a distanza.
3. Smettete di distribuire l’IA e cominciate a radicarla: la progettazione AI-native è il vostro vantaggio competitivo. Ponetevi la domanda: l’abbiamo progettata a partire dal contesto d’uso reale, e non solo da quello ideale? Radicare l’IA significa partire dai flussi di lavoro, dalle pressioni e dalle singolarità reali, mettere alla prova non solo la funzionalità, ma l’adeguatezza.
Gli Autori
Henri è fondatore e presidente di Etikord, una società di consulenza che promuove modelli e pratiche d’impresa responsabili, nonché fondatore e responsabile del programma Homo Promptus, il programma di trasformazione con l’IA di Etikord rivolto alle PMI europee. Il suo lavoro si colloca all’intersezione tra evoluzione cognitiva, trasformazione strategica e IA responsabile. Henri accompagna team dirigenti in tutta Europa, in inglese, francese e italiano. Trova Henri su LinkedIn.
Niels è fondatore di Best Goed studio, uno studio di design strategico che aiuta le aziende a evolvere quando l’IA comincia a fare ciò che fanno loro. Rendersi conto che i prodotti e i servizi costruiti negli anni possono essere rimpiazzati dall’oggi al domani dall’IA può fare paura. Ma ogni stravolgimento apre un terreno nuovo. Best Goed studio lavora con le aziende che vogliono trovarlo, e che credono che la via da seguire consista nel puntare sull’essere umano. Niels lavora all’intersezione tra intelligenza incarnata, design centrato sull’uomo e le realtà concrete dello sviluppo dell’IA. Trova Niels su LinkedIn.
Abbiamo scritto questo articolo perché crediamo che le conversazioni più importanti sull’IA non stiano ancora avvenendo: né alla profondità necessaria, né nelle stanze giuste. Se questo testo vi ha fatto vedere sotto un’altra luce ciò che la vostra organizzazione sta davvero costruendo, o ha sollevato domande di cui non avete ancora le risposte, saremo lieti di parlarne. Scrivete direttamente all’uno o all’altro di noi.
Niels & Henri