Quella che segue è la mia lettura personale di cosa sta cambiando con l’intelligenza artificiale, con riferimento ai saggi che ho scritto. Non è un bilancio né una roadmap di prodotto — è il punto di vista di chi disegna architetture software che devono entrare in produzione e restare là.
Ultima revisione: 27 maggio 2026. Aggiorno questa pagina quando pubblico un nuovo saggio che cambia o estende il quadro.
Tesi in una frase
L’AI è un fatto politico vestito da fatto tecnico: riassegna potere, lavoro e attenzione molto prima di raggiungere gli obiettivi di accuratezza. Le dichiarazioni di produttività senza una teoria della frizione sono marketing.
Tutto quello che segue è il ragionamento dietro questa frase.
Tre cose su cui torno spesso
- Il collo di bottiglia non è l’AI, è il corpo. Gli agenti fanno più lavoro; noi non per questo ne facciamo meno. Chi misura la produttività solo in output ignora la variabile più scarsa: l’attenzione umana con sonno, limiti e tempo finito.
- Integrare AI è un problema di supervisione, non di inferenza. Il costo reale non è il token ma il ciclo di verifica umana che serve per fidarsi dell’output. Chi salta il ciclo fa ipotesi implicite sul rischio che poi qualcun altro paga.
- “Usa l’AI” non è un metodo. È una parola d’ordine. Il metodo è riprogettare i processi per cui l’AI diventa utile — altrimenti compri una plancia di bordo e lasci lo stesso pilota inesperto.
Saggi su questo tema
Lavoriamo insieme
Il mio lavoro, su questo tema, è aiutarti a distinguere le scelte tecniche dalle decisioni politiche travestite da tecniche. Niente PowerPoint da keynote: documenti operativi, con i rischi nominati.
Per chi è utile
CTO o Head of Product che stanno valutando ‘dove mettere l’AI’ e vogliono una seconda testa che non stia vendendo niente
Direzioni di PMI italiane che hanno ricevuto una proposta di ‘trasformazione AI’ e non sanno come valutarla
Team di prodotto che hanno già integrato AI in un flusso critico e si accorgono che la supervisione umana era un presupposto, non un piano
Board e comitati che devono approvare un budget AI e vogliono capirlo prima di firmarlo
Come lavoro
- Assessment di caso d'uso (2–3 settimane)
Prendo un processo o un prodotto in cui stai mettendo AI, lo smonto e ti dico cosa resta ragionevole e cosa no. Output: un documento che espone ipotesi, costi nascosti (supervisione, correzione, fallback) e metriche di onestà del ROI.
- Disegno della governance (3–4 settimane)
Chi decide cosa, chi supervisiona, chi interviene quando l’output è sbagliato, chi risponde al cliente finale. AI Act e responsabilità del deployer trattati insieme alla pratica operativa, non come due discipline separate.
- Coaching decisionale (ingaggio continuativo)
Un paio di call al mese per le scelte AI più pesanti: build vs. buy, scelta del fornitore, gestione di un incidente, comunicazione interna e al mercato. Seconda testa, non delivery.
Domande operative
- Ti occupi anche di training dei modelli?
No. Il mio perimetro è strategia, governance e integrazione — non MLOps, fine-tuning o data science. Se serve, ti indirizzo a persone più competenti.
- Quanto dura un ingaggio tipico?
Due–quattro settimane per un assessment, un paio di mesi per un disegno di governance, continuativo per il coaching. Nessun ingaggio open-ended.
- Come si fattura?
A output, non a giornata. Il prezzo è legato a un documento consegnabile concordato all’inizio.
- Lavori con fornitori di AI o solo con clienti finali?
Solo con chi compra o integra. Per evitare conflitti d’interesse, non accetto ingaggi da fornitori di piattaforme o modelli AI.
Scrivimi a hello@margiovanni.it con due righe di contesto. Rispondo entro qualche giorno lavorativo con una proposta concreta o un cortese no se non è il mio perimetro.
Domande e risposte
Cosa intende per 'AI come fatto politico'?
L’adozione dell’AI ridistribuisce potere, tempo e attenzione molto prima di raggiungere soglie di accuratezza interessanti. Trattarla come una questione puramente tecnica fa perdere di vista chi paga il costo della transizione (tipicamente: chi lavora a contatto con il sistema).
È contro l'AI?
No. Sono contro i bilanci truccati. Quando il ROI di un progetto AI ignora i costi di integrazione, supervisione umana, correzione degli errori e debito cognitivo, il progetto non è un investimento: è un trasferimento di costi mascherato.