Mi è capitato di pensarci più volte negli ultimi mesi, quasi con un po’ di inquietudine. Ho passato vent’anni a costruire prodotti digitali, abbastanza per ricordarmi bene com’era quando il web 2.0 sembrava la risposta a tutto, e abbastanza per aver vissuto la rivoluzione mobile dall’interno, con quell’aria da “ok, qui cambia davvero qualcosa”.
Con l’AI sta succedendo la stessa cosa. Eppure, guardandomi attorno, vedo che molte aziende stanno reagendo come se fosse un aggiornamento qualunque. Un’aggiunta. Un plugin.
E forse questo è un problema.
La trappola del “mettiamoci un po’ di AI” #
Ormai è quasi un riflesso automatico. Un chatbot nel customer service. Un riassunto generato nel pannello di controllo. Un copilot in una sidebar. Una ricerca “più intelligente”.
Sono cose utili, davvero. Non voglio fare il purista che snobba tutto ciò che funziona. Però mi chiedo se non siano anche, allo stesso tempo, cose profondamente conservative. Come mettere un motore elettrico su una carrozza a cavalli e chiamarla rivoluzione. La carrozza resta una carrozza, solo che cambia cosa la traina.
Questa dinamica l’ho già vista. Nel 2007 si chiamava “mobile”.
Quando è esploso l’iPhone, tantissime aziende hanno preso i siti desktop e li hanno “adattati”. Responsive, bottoni più piccoli, colonne riordinate, hamburger menu, e via. Tecnicamente corretto. Strategicamente… quasi irrilevante.
Perché a vincere non è stato chi ha adattato il vecchio al nuovo, ma chi ha ripensato tutto.
Uber non è un sito di taxi reso responsive. È un prodotto che senza GPS, connessione always-on e un dispositivo in tasca non avrebbe avuto senso.
Instagram non è Flickr in miniatura. È un linguaggio visivo nato per il mobile, pensato per essere usato con una mano, mentre cammini.
WhatsApp non è una mail su smartphone. È comunicazione riprogettata attorno a un presupposto: il dispositivo è personale, sempre con te, sempre connesso.
Nessuno di questi prodotti sarebbe nato dalla mentalità del “aggiustiamo quello che c’è”. Sono nati da una domanda diversa.
La domanda giusta #
La domanda non è: come aggiungo AI al mio prodotto?
La domanda è: se progettassi questo prodotto oggi, sapendo che metà delle interazioni passeranno attraverso agenti AI, come sarebbe diverso?
Sembra una sfumatura, ma non lo è.
Per vent’anni abbiamo progettato software partendo da un assunto quasi invisibile: un essere umano si siede davanti a uno schermo e interagisce con un’interfaccia grafica. Clicca, scorre, compila campi.
Quell’assunto non sparirà, ma smetterà di essere l’unico. E quando smette di essere l’unico, tante scelte che sembravano “normali” diventano improvvisamente arbitrarie.
Pensate a quante azioni quotidiane facciamo dentro prodotti digitali che, con le API giuste e i permessi giusti, un agente potrebbe fare al posto nostro. Prenotare un ristorante. Confrontare preventivi. Compilare un modulo. Spostare un appuntamento. Analizzare un report. Ordinare la spesa. Pagare una bolletta.
Non è fantascienza. I modelli di linguaggio, già oggi, sanno gestire flussi complessi. Il collo di bottiglia spesso non è l’AI. È il modo in cui i prodotti sono costruiti.
Molto software è stato progettato per essere guardato e cliccato. Non per essere compreso e orchestrato.
E questa differenza, secondo me, è enorme.
Da interfacce a contratti #
Qui la cosa diventa concreta.
Per anni il “prodotto” è stato l’interfaccia. L’ui era il prodotto. Tutto il resto, backend, API, database, era infrastruttura al servizio degli schermi. Designer che disegnavano schermate, sviluppatori che le implementavano, product manager che misuravano conversioni sui bottoni.
Nel paradigma che sta arrivando, il prodotto diventa il contratto.
API chiare. Documentazione strutturata. Schemi dati coerenti. Capability esposte in modo semanticamente ricco. Errori che spiegano cosa è successo e cosa fare. Contratti stabili.
L’interfaccia grafica non sparisce, ma cambia ruolo. Diventa un client del prodotto, non il prodotto. Un client tra tanti.
E, paradossalmente, questa è una buona notizia. Perché un’API pensata per essere consumata da agenti AI ti costringe a fare buon software. Ti costringe a essere chiaro. Coerente. Affidabile. Componibile.
L’AI non sta abbassando l’asticella. La sta alzando.
Da feature a capability #
C’è un cambio di mentalità che tocca proprio il cuore del product management.
La mentalità tradizionale è feature-driven. Aggiungiamo la feature X. Servono cinque schermate, tre endpoint, due tabelle. Wireframe, user story, criteri di accettazione. e poi un flusso quasi sempre lineare: l’utente arriva in A, clicca B, compila C, ottiene D.
La mentalità AI-native, invece, tende a essere capability-driven.
Non progetti un percorso. Progetti un mattoncino. Una capability che può essere orchestrata da chiunque: un umano via GUI, un agente via API, un altro sistema via webhook. E spesso verrà combinata con altri mattoncini in modi che non avevi previsto.
È più potente, ma anche più difficile. Richiede di pensare in termini di contratti, invarianti, precondizioni e postcondizioni. Richiede un’ingegneria più matura.
E qui, lo ammetto, io mi emoziono un po’. Perché è come se la pressione dell’AI rendesse finalmente inevitabili quelle best practice che tanti ingegneri hanno ripetuto per anni, spesso nel vuoto.
Il paradosso dell’apertura #
C’è un altro aspetto che trovo controintuitivo.
Per anni il modello dominante è stato il lock-in. Dati chiusi, esportazioni difficili, walled garden. “Così difendiamo il vantaggio competitivo”.
In un mondo di agenti AI, la chiusura rischia di diventare un handicap.
Un agente lavora meglio con servizi che collaborano. Che espongono dati strutturati. Che hanno API documentate. Che permettono interoperabilità. Se un servizio è opaco e difficile da integrare, l’agente tenderà a bypassarlo e a scegliere alternative più componibili.
E qui c’è un paradosso bellissimo, quasi poetico: per trattenere gli utenti, devi lasciarli liberi di andarsene.
Tra l’altro, questo sposta il campo di gioco anche per le piccole aziende. Perché sull’apertura, sulla qualità delle API, sulla documentazione, sulla pulizia dei contratti, una PMI agile può competere. A volte può persino fare meglio di un colosso pieno di legacy.
La compliance come superpotere #
Questa parte mi sta particolarmente a cuore, perché è il terreno su cui mi ritrovo ogni giorno.
GDPR, AI Act, Cyber Resilience Act, Product Liability Directive, European Accessibility Act. Spesso vengono vissuti come un costo. Un fastidio. Una tassa sul fare business.
Io, sempre più, li vedo in modo diverso.
In un ecosistema mediato da agenti AI, la fiducia diventa una risorsa computazionale. Non è solo marketing. È un input nelle decisioni.
Se un agente deve scegliere tra due servizi simili, tenderà a preferire quello verificabile. Quello con SBOM trasparente. Audit trail completo. Privacy by design documentata. Conformità dichiarata e dimostrabile.
In questo senso, la compliance smette di essere solo un costo da sostenere e diventa un segnale di qualità leggibile dalle macchine. Un differenziatore competitivo.
Mi rendo conto che suona quasi strano dirlo così, ma credo sia vero: la compliance può diventare un superpotere.
E forse l’Europa, con tutta la sua burocrazia che fa sbuffare molti, sta costruendo un terreno dove la fiducia è computabile. Se sai trasformarla in architettura, non è un freno. È un vantaggio.
Dove tutto questo diventa concreto #
Potrei lasciarla qui, sul piano delle idee. Ma non sarebbe onesto, perché per me questa transizione è concreta, quotidiana.
Quando migriamo un prodotto, non stiamo solo “modernizzando lo stack”. Stiamo preparando un servizio a un futuro in cui gli agenti interagiranno con questi sistemi tanto quanto gli umani.
Quando costruiamo una piattaforma SBOM per gestire dipendenze software, non stiamo solo facendo compliance. Stiamo creando un layer di fiducia verificabile.
Quando spostiamo il baricentro verso lo sviluppo guidato da specifiche, dove la specifica è il prodotto primario e il codice è un artefatto derivato, non è solo una metodologia. È un modo di lavorare in cui l’AI può essere partner vero, non gadget.
A un certo punto ti accorgi che tutto si tiene. Architettura pulita, documentazione rigorosa, compliance by design, API-first, specifiche come oggetto principale. Sono facce della stessa idea.
Nel mondo che viene, la chiarezza è potenza.
Il vero rischio #
Il rischio più grande, oggi, non è fare “cose sbagliate” con l’AI.
È fare cose giuste, ma nel paradigma vecchio.
È aggiungere un chatbot invece di ripensare l’architettura dell’interazione. È mettere suggerimenti AI in un’interfaccia che forse non dovrebbe esistere in quella forma. È usare l’AI per scrivere codice più in fretta senza chiedersi se dovremmo scrivere specifiche più chiare.
So che è una posizione forte. E so anche che molte aziende stanno ottenendo risultati reali aggiungendo AI ai prodotti esistenti. Non sto dicendo che sia tutto sbagliato.
Sto dicendo che è insufficiente. Che rischia di essere il gioco di ieri con i pezzi di oggi.
Una lettera d’amore alla tecnologia che aiuta #
Chiudo con una nota personale, perché questo discorso per me non è solo strategia.
Io amo la tecnologia quando aiuta. Quando rende accessibile ciò che era esclusivo. Quando semplifica ciò che era complicato. Quando libera tempo per ciò che conta davvero.
Quando penso all’AI nei prodotti digitali non penso, o almeno non solo, a chatbot che rispondono al posto di qualcuno. Penso a un anziano che riesce a interagire con la pubblica amministrazione attraverso un agente che capisce e traduce la burocrazia. Penso a un piccolo imprenditore che gestisce compliance senza un esercito di consulenti perché il software lo supporta nativamente. Penso a un medico che può stare col paziente mentre la parte documentale viene gestita meglio. Penso a uno studente con disabilità che trova un’esperienza davvero accessibile, non una spunta in un foglio excel.
Per arrivarci, però, non basta “aggiungere AI”. Bisogna ripensare i prodotti attorno a un mondo in cui umani e agenti coesistono.
Non è facile. Richiede di rimettere in discussione assunti che davamo per scontati. Richiede competenze nuove e una certa umiltà. Richiede la domanda più scomoda di tutte: se partissi da zero oggi, lo farei così?
Però è una sfida bella. Di quelle che ti fanno venire voglia di metterti al lavoro.
Perché dall’altra parte, forse, c’è un software più utile, più accessibile, più affidabile. E, in un senso non banale, più umano.