Come l'AI ha ribaltato il mio lavoro

Senza filtri #24

Devo essere onesto: la prima volta che mi hanno mostrato ChatGPT non ci credevo neanche io.

E non perché fossi uno di quelli scettici stile “ah sì, l’intelligenza artificiale, una roba da film”, anzi. Nel 2015-16 lavoravo in una startup di Milano che si chiamava iGenius (oggi Domyn), che faceva proprio quello: intelligenza artificiale. Quindi c’ero dentro, la vedevo tutti i giorni.

E per questo ero scettico.

Sapevo quanto fosse complicato far funzionare quella roba bene. Sapevo quanta distanza c’era tra la demo figa e il prodotto vero. Sapevo che tra “sembra intelligente” e “è davvero utile” c’era un canyon.

Poi, a fine 2022, uno dei miei migliori amici mi dice: “Fra, prova questa cosa nuova. ChatGPT.”

Lo apro. Gli do un pezzo di codice, gli descrivo cosa mi serve.

In 30 secondi mi restituisce qualcosa di funzionante.

Non perfetto, eh. C’erano un paio di cose da sistemare. Ma la struttura era lì, la logica era giusta. E io che avevo visto la materia da vicino, che sapevo quanto fosse stato difficile arrivare anche solo a risultati mediocri pochi anni prima, sono rimasto incantato.

Però allo stesso tempo pensavo: “Vabbè, carino come giochino.”

Avere un background in quel mondo mi ha reso più difficile accettare il salto che era stato fatto. Ero così abituato ai limiti della tecnologia che non riuscivo a credere che quei limiti fossero stati superati davvero.

L’ho usato un paio di altre volte quella settimana, per cose piccole: riscrivermi una mail, farmi suggerire un nome per una variabile, roba così. Poi l’ho chiuso e sono tornato a lavorare come sempre.

Il vero cambiamento non è stato immediato. È stato lento, progressivo, e soprattutto non me ne sono accorto finché non mi sono girato indietro.

Quando ho capito che non era un giocattolo

Il momento “click” è arrivato qualche mese dopo, su un progetto reale.

Dovevo fare una due diligence tecnica per un cliente. Analizzare il codebase, capire lo stato dell’architettura, identificare i debiti tecnici, scrivere un report con raccomandazioni.

Di solito questo processo mi prendeva una settimana piena: leggere il codice, prendere appunti, strutturare il documento e infine revisionare.

Quella volta ho provato qualcosa di diverso. Ho iniziato a usare l’AI come sparring partner: gli passavo pezzi di codice e gli chiedevo di analizzarli, gli descrivevo l’architettura e gli chiedevo di trovare i punti deboli, gli facevo generare la prima bozza del report partendo dai miei appunti.

Ho finito in tre giorni. Non in una settimana eh, in. tre. giorni.

Non è che il report fosse peggiore, tra l’altro. Anzi, era uguale e forse in alcune parti anche più strutturato, perché l’AI mi aveva costretto ad essere più preciso nel descrivere i miei problemi.

In quel momento ho capito che non stavo usando un giocattolo. Stavo usando un collaboratore. Uno strano, che non dorme, non si lamenta e ogni tanto dice caz*ate con una sicurezza disarmante, ma un collaboratore.

Pure Karpathy, co-founder di OpenAI, a ottobre definiva i coding agent “slop”. Due mesi dopo ha scritto di non essersi mai sentito così indietro come programmatore. Se anche lui ha fatto quel percorso, vuol dire che è normale partire scettici.

La differenza la fa cosa fai dopo.

Il ribaltamento

Nella mia newsletter di fine anno ho scritto che l’AI è diventata il mio collaboratore silenzioso. Ma non avevo raccontato cosa significa concretamente.

Te lo dico adesso.

Un anno fa il mio lavoro era diviso così: 80% fare, 20% pensare. Scrivevo specifiche, facevo review, preparavo documentazione, costruivo prototipi. Il tempo per ragionare sulla strategia era quello che avanzava, se avanzava.

Oggi si è ribaltato. Passo l’80% del tempo a pensare e il 20% a fare.

Non perché lavoro meno, ma perché il “fare” è diventato più veloce.

Faccio un esempio concreto. Prima, quando un founder mi chiedeva “Ha senso questa architettura?”, io dovevo: analizzare il codice, disegnare un’alternativa, scrivere un documento con pro e contro, preparare una presentazione. Ci volevano giorni.

Oggi scrivo specifiche dettagliate, le passo all’AI, ottengo una prima bozza in un’ora, la revisiono come farei con un junior, correggo le cose che non tornano e consegno. Il tempo che risparmio lo investo in quello che conta davvero: capire se quel founder sta costruendo la cosa giusta, non solo se la sta costruendo bene.

Questo cambiamento non è solo mio. DHH, il creatore di Ruby on Rails, quest’estate diceva a Lex Fridman che non avrebbe mai lasciato scrivere codice all’AI. Oggi ammette che quella resistenza non era ideologica, i modelli semplicemente non erano ancora pronti. Il CTO di Vercel durante le vacanze ha costruito due progetti open source e ha raccontato che Claude si comporta come un senior engineer: gli dici cosa fare e lo fa.

Il punto non è se l’AI cambierà il nostro lavoro perché l’ha già cambiato.

La vera domanda è se te ne sei accorto.

Il dilemma che nessuno racconta

Questa è la parte che mi ha fatto riflettere di più, ma non vedo mai raccontarla da nessuno. Faccio il Fractional CTO e una parte importante del mio lavoro è aiutare i founder a costruire team tecnici: decidere chi assumere, quando e per fare cosa.

A un certo punto, qualche mese fa, stavo per consigliare a un cliente di assumere uno sviluppatore junior per gestire una serie di task operativi: integrazioni, fix minori, documentazione tecnica.

Poi mi sono fermato.

Mi sono chiesto: “Ma prima di spendere 35-40 mila euro l’anno per questa persona, ha senso capire quanto di questo lavoro possiamo efficientare con gli strumenti che abbiamo?”

Ho fatto un test. Per due settimane ho provato a gestire quei task con l’AI, affiancata da me come developer senior.

Risultato: il 60-70% di quel lavoro si faceva in metà del tempo. Non tutto, ma abbastanza da ripensare completamente la priorità di quell’assunzione.

Attenzione: non sto dicendo che gli umani non servono. Sarebbe una minchiata.

Sto dicendo che prima di assumere, oggi, c’è un passaggio in più che non esisteva due anni fa: capire dove gli strumenti possono efficientare e dove serve davvero il capitale umano.

Perché se assumi una persona per fare cose che un tool fa meglio e più velocemente, stai bruciando soldi. Ma se assumi una persona per fare cose che richiedono giudizio, relazione, contesto, creatività, stai facendo l’investimento giusto.

Il problema è che la linea tra le due cose si sta spostando. Velocemente. E se non la tieni d’occhio, rischi di trovarti con un team costruito per un mondo che non esiste più.

Ne ho parlato anche quando ho scritto delle nostre cicatrici digitali: costruiamo partendo dalle nostre esperienze passate, e quelle esperienze possono diventare i nostri limiti. Anche nel modo in cui pensiamo ai team.

Il lato oscuro della forza

Nella newsletter di fine anno ho scritto una frase che mi è rimasta in testa: “Quello che mi preoccupa per il 2026 è non sapere come evolverà l’intelligenza artificiale. Non quanto velocemente cambierà le cose, ma quanto tempo avrò per adattarmi.”

Ci penso spesso.

Non so se il modello Fractional CTO esisterà nella stessa forma tra tre anni. Non so se le competenze che oggi mi rendono utile saranno le stesse che serviranno domani. Non so se sto imparando abbastanza velocemente.

Quello che so è che chi si ferma è fottuto.

Quando ho scritto di WinRAR, la lezione era che a volte la cosa più intelligente è non cambiare. Restare fermi, fare bene una cosa sola, lasciare che il tempo costruisca fiducia. Quando ho scritto di Craigslist, il messaggio era lo stesso: non tutta l’innovazione è necessaria.

Ma qui è diverso.

WinRAR poteva permettersi di non cambiare perché il suo prodotto era già “commoditizzato”. Comprimi un file, decomprimi un file. Fine. Il lavoro di un CTO non è una commodity, almeno non ancora, ma gli strumenti che usa stanno cambiando sotto i piedi. E se non ti muovi con loro, il terreno ti frana sotto.

Non è panico. È consapevolezza.

Come ho scritto quando ho raccontato come resto aggiornato: ho imparato che “essere aggiornati” e “essere preparati” sono due cose diverse. Essere aggiornati significa sapere cosa succede. Essere preparati significa saper agire quando serve.

Con l’AI, non basta sapere che esiste. Devi sapere come ragiona, dove fallisce, come dargli il contesto giusto. E devi farlo ogni giorno, perché quello che funzionava il mese scorso potrebbe non funzionare più oggi.

Cosa sto facendo concretamente

Niente proclami, niente “i 5 step per usare l’AI”. Solo quello che faccio io, che funziona per me.

Scrivo specifiche più dettagliate di prima. Prima di far partire qualsiasi cosa, scrivo esattamente cosa voglio, come lo voglio, quali sono i vincoli. Più il contesto è preciso, migliore è l’output. È come dare un brief a un freelancer: se gli dici “fammi un sito”, ti torna qualcosa di random. Se gli dici esattamente cosa serve, perché e per chi, il risultato cambia completamente.

Faccio review come se stessi seguendo un junior. L’AI produce codice, documentazione, analisi. Ma non mi fido ciecamente. Revisiono tutto, cerco gli errori, verifico la logica. Il pensiero critico sull’output è la competenza più importante che ho sviluppato.

Uso l’AI come sparring partner per le decisioni. Prima di proporre un’architettura a un cliente, la discuto con l’AI. Non perché abbia ragione, ma perché mi costringe a spiegare il mio ragionamento. E quando devi spiegare qualcosa, trovi i buchi (tipo rubber duck programming)

Ho costruito i miei stessi tool con l’AI. Il sito, la dashboard analytics, le automazioni. Non per risparmiare soldi, ma perché avere strumenti costruiti sulle mie esigenze mi rende più efficace.

E soprattutto, ho smesso di avere paura di non sapere tutto. Come ho scritto nella newsletter sullo studio: non memorizzo più nozioni, ma affino la capacità di trovarle quando servono. Con l’AI questo è ancora più vero.

Il mio mestiere sta cambiando

Non so dove saremo tra due anni. Non so se scriverò ancora codice o se il mio lavoro sarà al 100% strategia, visione e traduzione tra tech e business. Non so se i team saranno più piccoli o semplicemente diversi.

Quello che so è che il mio mestiere sta cambiando. E io ho scelto di cambiare con lui.

Non per hype e non perché “lo fanno tutti”. Ma perché quando uno strumento ti permette di fare in tre giorni quello che prima ti prendeva una settimana, non puoi far finta di niente.

La domanda che lascio a te è semplice: nel tuo lavoro, quanto tempo passi a fare cose che uno strumento potrebbe fare per te? E quel tempo che libereresti, su cosa lo investiresti?

Rispondi a questa mail, sono curioso di sapere come stai vivendo questo cambiamento.

Ci vediamo alla prossima newsletter.

Senza filtri,
Chri