Non ci sono mai stati così tanti strumenti di automazione. Agenti AI che possono leggere la tua casella di posta, riassumere le tue riunioni, redigere le tue risposte, scrivere il tuo codice, organizzare la tua settimana. Ogni mese, un'altra ondata.
Eppure la maggior parte delle persone con cui parliamo sta ancora facendo lo stesso lavoro manuale, ripetitivo e logorante che faceva due anni fa.
Perché?
Abbiamo passato gli ultimi mesi a cercare di rispondere a questa domanda. Ci siamo seduti con 22 persone di ruoli, settori e livelli di competenza diversi. Circa tre quarti avevano un background tecnico. Gli altri no. Più o meno la metà lavorava nel tech. L'altra metà no.
Abbiamo chiesto loro com'era il loro lavoro. Cosa era difficile. Cosa avrebbero voluto cambiare.
Ciò che abbiamo trovato sono quattro barriere che ricorrono di continuo, indipendentemente da cosa una persona faccia per vivere o da quanto sia tecnica. Tre di esse sono personali. La quarta è strutturale. Insieme spiegano perché l'automazione, pur essendo la categoria più promessa nel software da due decenni, resta ancora per lo più un'aspirazione per la maggior parte delle persone.
Eccole.
Barriera 1: non riesci a vedere cosa è rotto
La prima cosa che ci ha sorpreso: quando abbiamo chiesto alle persone cosa fosse difficile o frustrante nel loro lavoro, la maggior parte ci ha dato vaghe lamentele di facciata. "Destreggiarmi tra le priorità." "La comunicazione." "Sono solo occupato." Niente di specifico. Niente di concreto.
Allora abbiamo provato una domanda diversa: "Se potessi agitare una bacchetta magica e sistemare una cosa del tuo attuale workflow, quale sarebbe?".
Improvvisamente, dolore vivido. Compiti specifici. Cose che odiavano. Le stesse persone che cinque minuti prima avevano scrollato le spalle ora avevano tre risposte ciascuna.
Una persona che abbiamo intervistato ci ha detto:
"Sì, sono allineato. Ho fatto tipo un sacco di discussioni. Ma tenere tutti aggiornati è una parte del lavoro così noiosa."
Un'altra, descrivendo un processo trimestrale:
"Sarebbe come eliminare questo tracciamento manuale di sicuro. Ci porta via troppo tempo. Si fa quasi ogni trimestre. Ed è tipo il momento, la settimana in cui lo si fa, in generale, lo odiano tutti."
Una terza persona intervistata, descrivendo un compito ricorrente:
"A volte ricevo una richiesta dal negozio che mi chiede di allineare con l'inventario online. La richiesta è così... non è standardizzata. A volte forniscono gli ID negozio corretti. A volte l'ID negozio deve essere in maiuscolo, ma lo forniscono in minuscolo. Il formato non è corretto. Devo calibrare manualmente tutti i formati per assicurarmi che siano corretti, inserirli nella macchina e cliccare il pulsante."
Nessuna di queste persone aveva pensato a questi compiti come automatizzabili finché non abbiamo posto la domanda giusta. Li facevano da mesi o anni. Erano semplicemente il lavoro.
Non è un fallimento personale. È così che funziona l'attenzione. I compiti ripetitivi svaniscono sullo sfondo. Il tuo cervello smette di segnalarli come degni di attenzione perché sono prevedibili. Il disagio di farli diventa "lunedì".
Non puoi automatizzare ciò che non sai nominare. E la maggior parte delle persone non sa nominare ciò che è rotto nel proprio lavoro senza aiuto.
Questa è la barriera uno.
Barriera 2: non sai da dove iniziare
Diciamo che vedi cosa è rotto. Sai esattamente quale compito ti prosciuga la settimana. Hai persino accesso a strumenti di AI che probabilmente potrebbero gestirlo.
La maggior parte delle persone si blocca comunque.
Il problema: troppe possibilità, nessun punto di partenza specifico. La paralisi decisionale applicata all'automazione. Quando puoi automatizzare qualsiasi cosa, spesso non automatizzi nulla.
Una persona ci ha detto:
"Come fai, tipo, a indirizzare l'AI perché lo faccia? Come costruisci il messaggio all'AI perché lo faccia? Penso che ci voglia tempo per imparare a essere più specifici."
Sapeva che l'AI ne era capace. Semplicemente non sapeva come indirizzarla verso il proprio lavoro.
Un'altra persona intervistata l'ha descritto in modo più diretto:
"Non credo sia molto chiaro dalla UI cos'altro puoi fare. Perché quando dici solo tipo un prompt, mi viene da pensare 'oh, devo immaginarmi cosa mi serve'. Ma non ho davvero un'opzione, giusto? Non so cos'altro può fare. Quindi fin dove posso immaginare il mio problema? Nella nostra conversazione precedente mi sono resa conto che potevo chiedergli un report di standup sulla mia email, o magari creare una issue su Linear o qualcosa del genere. Quindi penso che quello non fosse, tipo, chiaro."
Ha aggiunto:
"Forse se avessi, tipo, un menu a tendina o prompt di esempio o template che potrei usare, sento che potrebbe aiutare, invece di dover pensare tutto da zero."
Un'altra persona voleva qualcosa di ancora più specifico:
"Ce ne sono così tanti. Lo stack tecnologico è enorme a questo punto. Ci sono così tante possibilità. Quindi se qualcuno potesse dirmi quale strumento dovrei usare, quale sarebbe più efficiente per me per ogni compito che sto facendo. Tipo, in qualche modo guardare il mio Linear e dirmi che, ehi, per questo compito dovresti usare questo invece di Claude Code o qualcosa del genere. Sarebbe davvero bello."
Quello di cui le persone hanno bisogno non è più capacità. È un punto di partenza specifico. Un esempio reale. Un workflow costruito da qualcuno come loro, funzionante dall'inizio alla fine, che possano copiare e adattare.
È uno dei motivi per cui gli stessi cinque workflow continuano a essere automatizzati ovunque: brief mattutini, report settimanali, triage della posta in arrivo, note di standup, riepiloghi dei clienti. Non sono le automazioni migliori. Sono solo quelle con template pubblici e punti di partenza ovvi.
Tutto il resto resta manuale. Non perché non possa essere automatizzato, ma perché nessuno ha mostrato come appare un "inizio".
Questa è la barriera due.
Barriera 3: il costo di iniziare è più alto del costo di non farlo
Ok, hai identificato il lavoro. Hai un punto di partenza concreto. Ora devi effettivamente configurarlo.
È qui che la maggior parte delle persone si arrende.
Una persona intervistata ci ha parlato di uno strumento di AI che i suoi colleghi usavano regolarmente:
"Conosco OpenClaw, ma non l'ho mai provato io stesso. So che i miei colleghi lo usano, ma io non l'ho mai provato."
Quando abbiamo chiesto perché, ha detto che la configurazione era troppo complessa e dispendiosa in termini di tempo. Non ci aveva nemmeno mai provato. Il fatto che i suoi colleghi lo stessero usando con successo non bastava. Il costo di attivazione percepito era abbastanza alto da fargli semplicemente... rinunciare.
Un'altra persona è stata ancora più diretta sul punto di abbandono:
"Penso che personalmente sarebbe più per i nuovi utenti. Perché ci saranno un sacco di persone che vedono queste cose e vogliono provarle. E quando vanno avanti e lanciano quell'NPM install, e poi si beccano un 'ti serve anche un'installazione di Claude' oltre a quello... è lì che penso che molte persone potrebbero semplicemente arrendersi, senza nemmeno preoccuparsi di continuare."
E sotto entrambe le citazioni c'è lo stesso calcolo razionale. Un'altra persona intervistata l'ha detto direttamente:
"Quando vogliamo automatizzare il workflow, vogliamo solo risparmiare tempo e aumentare la produttività. Non vogliamo spendere così tanto tempo sugli strumenti che dovrebbero migliorare la nostra efficienza."
Non è pigrizia. È matematica.
L'intero scopo dell'automazione è risparmiare tempo. Ma per la maggior parte dei workflow, la configurazione richiede più tempo del semplice svolgere il compito manualmente. Passi ore a imparare l'interfaccia, ore a cablare i trigger, ore a testare i casi limite, e solo dopo tutto ciò inizi a risparmiare tempo. Per i compiti che si ripetono settimanalmente, il tempo di ammortamento è di mesi. Per i compiti che si ripetono mensilmente o trimestralmente, la matematica letteralmente non torna mai.
Quindi le persone lo saltano.
L'esperienza passata aggrava il problema. Le persone hanno provato strumenti che promettevano mari e monti e consegnavano una configurazione in 40 passaggi. Hanno passato tempo a imparare interfacce che non hanno ripagato. Così, anche quando un nuovo strumento funziona davvero, l'esperienza passata le rende esitanti a investire.
La maggior parte degli strumenti di automazione presuppone che passerai un'ora a imparare prima di ottenere un qualsiasi valore. Per la maggior parte delle persone, specialmente quelle non tecniche, è lì che il rapporto finisce.
Questa è la barriera tre.
Barriera 4: la tua organizzazione non te lo permette
Ecco la barriera più difficile da risolvere, e quella di cui sentiamo parlare più spesso dalle persone che lavorano dentro organizzazioni più grandi.
Anche se vedi cosa è rotto, sai esattamente da dove iniziare e sei disposto a investire il tempo di configurazione, la tua azienda potrebbe non lasciartelo fare davvero.
Una persona che abbiamo intervistato, che lavora in una grande azienda, ha descritto come appare questo nella pratica:
"Ogni strumento che usiamo deve essere approvato dal cliente o approvato internamente. Una volta che è approvato e viene assegnato il budget per esso, allora procediamo ad acquistare lo strumento persona per persona."
Approvazione. Budget. Licenza per persona. Per ogni nuovo strumento. Quando il processo è finito, il momento di motivazione che ti aveva fatto venire voglia di provarlo è ormai mesi nel passato.
Ma la versione più profonda di questo problema non è solo "non riesco a far approvare lo strumento". È che anche quando puoi usare strumenti di AI personalmente, non puoi collegarli ai sistemi dove vive il tuo lavoro reale. La stessa persona:
"Non posso collegare il mio ambiente di lavoro con questo. Se lo uso per scopi personali, non posso collegare il mio Salesforce. Non posso collegare il mio Teams. Perché sta sul portatile del mio ufficio."
Hanno accesso a ChatGPT. Hanno compiti che adorerebbero automatizzare in Salesforce. I due non possono essere collegati tra loro. L'automazione che desiderano richiede di fare da ponte tra i loro strumenti personali e i dati di lavoro, e quel ponte è proibito.
Non è un problema solo delle grandi aziende. Un'altra persona intervistata ci ha detto:
"Penso che le grandi aziende abbiano un certo grado di preoccupazione sulla privacy. Possiamo usare ChatGPT di sicuro. Non possiamo usare Gemini. Non so perché. Non so perché. Ma è una specie di scelta aziendale."
"Non so perché." Quella frase ricorre spesso quando parli con le persone delle restrizioni sugli strumenti della loro organizzazione. Le scelte sembrano arbitrarie viste da dentro. Alcuni strumenti approvati, altri no, nessuna logica chiara. Ti ritrovi a lavorare aggirando le regole senza comprenderle.
Per molte persone, questo è il vero muro. Non "non riesco a vedere cosa è rotto". Non "non so come automatizzarlo". Ma "non mi è permesso".
Questa barriera è più difficile delle altre perché non riguarda te. Riguarda il tuo ambiente. E gli ambienti cambiano lentamente.
Questa è la barriera quattro.
Cosa significa questo
Queste quattro barriere sono stratificate. Anche se superi la prima, sbatti contro la seconda. Superata la seconda, sbatti contro la terza. E anche se sfondi tutte e tre, l'organizzazione attorno a te potrebbe fermarti comunque.
Insieme formano un muro che la maggior parte delle persone non supera mai, anche quando sa esattamente cosa vuole sistemare. Ecco perché l'automazione dei workflow, pur essendo la categoria più promessa nel software da due decenni, resta ancora per lo più un'aspirazione.
Pensiamo che il muro sia abbattibile. Non tutto, non per tutti, ma più di quanto presuppongano gli strumenti attuali. Abbiamo passato gli ultimi mesi a costruire cose specificamente per affrontare le prime tre barriere, e a riflettere a fondo su come rendere l'automazione abbastanza sicura da far sì che la quarta diventi meno restrittiva nel tempo. Abbiamo delle opinioni su cosa funziona. Ma preferiamo mostrartelo piuttosto che dirtelo.
Quindi ecco cosa stiamo facendo invece.
Sabato 16 maggio ospitiamo un lab pratico gratuito a San Jose. Vedremo insieme come individuare cosa è automatizzabile nel tuo lavoro, da dove iniziare quando hai cento opzioni e come configurare il tuo primo compagno di team AI in meno di 15 minuti. Senza scrivere codice.
Il limite è di 30 persone. Iscriviti: https://luma.com/yqpulmgq
Martedì 20 maggio organizziamo un evento simile a San Francisco. Dettagli e iscrizione in arrivo a breve. Segui @vm0_ai per essere il primo a saperlo.
Se non riesci a partecipare a nessuno dei due eventi, seguici lo stesso. Racconteremo cosa le persone costruiscono davvero al lab. I workflow, le sorprese, le cose che non hanno funzionato. Le pubblicheremo nel prossimo post. Così otterrai le risposte pratiche in ogni caso.
Le quattro barriere qui sopra sono reali. Ne sentiamo parlare da quasi ogni persona con cui parliamo. Le prime tre sono risolvibili oggi. La quarta richiede più tempo, ma è risolvibile anch'essa. Passeremo le prossime settimane a dimostrarlo, agli eventi e in ciò che pubblicheremo dopo.
Le citazioni sono anonimizzate per ruolo. Campione delle interviste: 22 persone tra software/AI, sanità, arti dello spettacolo, manifattura, consulenza, retail, biomeccanica e no-profit. Circa il 73% con background tecnico e il 27% senza.
