Costruire senza una mappa

Gli agenti AI sono già in produzione, ma nessuno concorda su dove stiamo andando: calendari divergenti, potere che si concentra e si disperde insieme.

C'è un momento, in ogni rivoluzione tecnica, in cui si smette di chiedersi se una cosa accadrà e si comincia a litigare su come. Il maggio 2026 che raccontiamo oggi in questa puntata di Signal Brief è esattamente questo momento. Gli agenti che scrivono software da soli non sono più una promessa: girano, spediscono codice, conducono esperimenti. Eppure nessuno ha la stessa idea di dove tutto questo stia portando. E la storia di oggi parte da una sensazione fisica, raccontata da chi il software lo costruisce da vent'anni: quella di indossare una tuta meccanica.

David Heinemeier Hansson — per gli amici DHH, l'uomo che vent'anni fa inventò uno dei modi più diffusi di costruire siti web — ha descritto così il suo lavoro di queste settimane: è come indossare una tuta meccanica. Non comanda più ogni movimento, guida una forza molto più grande di lui. Il sessantacinque per cento del codice della nuova applicazione che sta scrivendo non l'ha scritto lui: l'ha scritto un agente, un programma a cui dà istruzioni e che poi lavora da solo.

Tenete a mente questa immagine, perché è il filo di tutta la giornata. Fino a pochi mesi fa gli agenti autonomi erano una promessa: arriveranno, vedrete. Adesso sono qui. Karpathy ne ha rilasciato uno che fa ricerca scientifica da solo. Jensen Huang, l'uomo che vende le schede su cui gira quasi tutta l'intelligenza artificiale del mondo, immagina un futuro in cui ognuno di noi ne gestirà cento. Demis Hassabis dice che siamo ai piedi della collina di qualcosa di molto più grande.

Il punto interessante, per me, non è che gli agenti esistano. È che tutti li stanno usando senza essere d'accordo su cosa diventeranno. È come quando le fabbriche passarono dal vapore all'elettricità, un secolo fa. All'inizio nessuno cambiò niente: misero un motore elettrico dove prima c'era la macchina a vapore, e via. Ci vollero anni per capire che l'elettricità permetteva di ripensare l'intera fabbrica, di disporre le macchine in modo diverso. Oggi siamo in quel momento lì: abbiamo lo strumento nuovo, ma lo stiamo ancora montando al posto del vecchio, senza una mappa di dove ci porterà.

E mentre tutti costruiscono, succede una cosa curiosa: il potere si concentra e si disperde nello stesso momento. Da una parte ci sono pochissime aziende con fabbriche di calcolo grandi come città — chi può permettersi miliardi in macchine. Dall'altra c'è chi rema in direzione opposta. Jack Dorsey ha tagliato il quaranta per cento dei dipendenti della sua azienda, convinto che squadre piccole più intelligenza artificiale facciano meglio, e intanto rilancia Bitcoin come infrastruttura libera. Vitalik Buterin si è messo a far girare un modello potente sul computer di casa, per non dipendere da nessuno. Balaji Srinivasan propone di mettere le chiavi degli agenti su una blockchain, così nessuno te li può spegnere.

Due economie che vanno in direzioni opposte, sotto lo stesso cielo. Ricorda i primi anni di internet, quando da una parte c'erano i giardini chiusi come America Online, dall'altra il web aperto di tutti. Sappiamo come andò allora. Stavolta è ancora aperto.

In mezzo a tutto questo c'è la domanda più scomoda: e gli esseri umani? Qui le voci si dividono come raramente. Elon Musk dice che fra vent'anni il lavoro sarà facoltativo. Yann LeCun risponde che chi vende l'apocalisse del lavoro fa un danno, soprattutto ai giovani. Geoffrey Hinton, che di reti neurali se ne intende da prima di tutti, dice una cosa più asciutta: la sostituzione è già cominciata, basta guardare. Stessi fatti davanti agli occhi, conclusioni opposte.

Tre fili, allora: gli agenti che diventano normali, il potere che si concentra e si sparpaglia, e il lavoro umano che nessuno sa dove finirà. Vediamoli attraverso le persone che, questa settimana, hanno fatto qualcosa di concreto.

Cominciamo da chi le valigie le ha fatte davvero. Andrej Karpathy è uno di quei nomi che fuori dal giro dicono poco e dentro il giro dicono tutto: ha aiutato a fondare OpenAI, ha guidato l'intelligenza artificiale delle auto Tesla, e soprattutto ha insegnato a una generazione di programmatori come funzionano questi modelli, con video che hanno milioni di visualizzazioni. Quando si muove lui, gli altri guardano.

Il diciannove maggio ha annunciato che lascia xAI, l'azienda di Musk, per entrare in Anthropic — quelli di Claude — nella squadra che si occupa della parte più costosa e fondamentale: addestrare i modelli da zero. Ha spiegato la scelta in modo semplice: i prossimi anni alla frontiera saranno i più formativi, e lui vuole tornare a fare ricerca pura.

Ma la cosa che dice di più sul momento che viviamo è un'altra. Pochi giorni prima aveva rilasciato un piccolo programma, gratuito e aperto a tutti, che ha chiamato Autoresearch. Fa una cosa che fino a ieri sembrava fantascienza: conduce ricerca scientifica da solo. Modifica il proprio codice, lancia esperimenti, misura i risultati, ricomincia — senza che nessuno gli stia dietro. Non è un assistente che risponde a domande. È qualcosa che le domande se le pone da sé.

Qui si chiude il cerchio con il filo di oggi. Per anni abbiamo immaginato gli agenti autonomi come una cosa del domani. Karpathy ne mette uno in mano a chiunque, in poche centinaia di righe di codice, e cambia anche mestiere per inseguire la prossima ondata. È il gesto di chi pensa che il grande gioco non sia più costruire fabbriche di calcolo sempre più grandi, ma trovare le idee nuove che le faranno funzionare meglio.

E c'è un dettaglio che vale la pena notare. In un periodo in cui tutti azzardano una data per l'arrivo dell'intelligenza artificiale generale — quella capace di fare tutto ciò che fa una mente umana — Karpathy su questo tace. Non promette un anno. Si concentra sul lavoro. Mi sembra una posizione più onesta di tante: invece di vendere una profezia, sposta una scrivania.

Il suo passaggio racconta anche una cosa più sotterranea. I ricercatori migliori si stanno spostando verso chi promette di lavorare sui problemi veri, non solo sulla potenza bruta. È un piccolo segnale di dove pensa di andare chi questo mestiere lo conosce dall'interno.

Torniamo alla tuta meccanica, perché DHH è anche il personaggio che ci aiuta a capire la seconda parte della storia: cosa succede a noi che lavoriamo.

Ha raccontato, in un podcast e in una lunga conversazione, che la sua azienda — quella di Basecamp, lo strumento per organizzare il lavoro di squadra — sta riscrivendo i suoi prodotti con gli agenti. Per la nuova interfaccia a riga di comando, quella scarna fatta di soli testi e comandi, l'agente ha scritto la maggior parte del codice. E lui, che fa il programmatore da vent'anni, si limita a guidare e a controllare.

Ma attenzione, perché qui c'è la sua osservazione più affilata, ed è il cuore del nostro filo. Non tutti traggono lo stesso vantaggio da questi strumenti. Un programmatore esperto, dice DHH, ne ricava un valore enorme: sa riconoscere se quello che l'agente ha prodotto è solido o è spazzatura travestita bene. Un principiante no, perché non ha l'occhio per giudicare. Risultato: lo strumento che sembrava dover livellare tutti, in realtà premia chi già sapeva. La distanza fra chi capisce e chi no, invece di chiudersi, si allarga.

È un'idea che torna, in queste settimane, in bocca a persone molto diverse. Naval Ravikant la dice a modo suo: l'intelligenza artificiale non democratizza, sposta il vantaggio verso chi sa muoversi nella complessità. François Chollet sostiene che il ragionamento astratto resta una cosa umana. Tre persone lontanissime tra loro che arrivano nella stessa stanza: la competenza umana, invece di sparire, diventa più rara e più preziosa.

C'è un precedente che mi viene in mente. Quando arrivarono i fogli di calcolo elettronici, negli anni Ottanta, si pensò che avrebbero spazzato via i contabili. Successe il contrario: i contabili bravi diventarono molto più potenti, perché potevano fare in un pomeriggio quello che prima richiedeva settimane. Sparì il lavoro noioso, non il mestiere. Forse stiamo rivedendo lo stesso film, su scala molto più grande.

DHH aggiunge anche una nota personale, quasi paterna. La velocità con cui si spedisce software oggi dà una scarica di soddisfazione che crea dipendenza, e lui mette in guardia: otto ore di sonno restano non negoziabili anche durante una corsa all'oro. È il genere di buon senso che in mezzo all'euforia si dimentica facilmente — e che vale per chiunque, non solo per chi scrive codice.

Ricapitoliamo un attimo dove siamo, perché in auto è facile perdere il filo. Tre cose: gli agenti sono diventati strumenti di tutti i giorni; il potere si concentra e si disperde insieme; e chi è bravo conta più di prima, non di meno. Sopra tutto questo aleggia una domanda a cui nessuno sa rispondere davvero: quando arriverà un'intelligenza capace di fare tutto? E qui entra in scena François Chollet.

Chollet è un ricercatore che per anni ha fatto la parte dello scettico di mestiere. Ha costruito un test, lo chiama ARC, pensato apposta per mettere in difficoltà i modelli: non domande da enciclopedia, ma piccoli rompicapo nuovi, di quelli che un bambino risolve al volo e che obbligano a ragionare, non a ricordare. A marzo ne ha lanciato una versione ancora più dura, fatta di giochi interattivi.

I risultati, di questa settimana, sono spietati. I modelli più potenti del mondo — quelli di cui si parla come prodigi — su questo test prendono uno zero virgola tre per cento. Gli esseri umani lo passano senza problemi. È un dato che dice una cosa precisa: questi sistemi sono straordinari nel riconoscere schemi già visti, ma davanti a un problema genuinamente nuovo brancolano. Chollet, in un post di metà maggio, li ha descritti come scoiattoli ciechi che corrono in un labirinto sbattendo contro i muri.

Eppure — ed è il colpo di scena — proprio lui, lo scettico, ha accorciato i suoi tempi. Due anni fa diceva: l'intelligenza generale è lontana, dieci anni almeno. Adesso dice cinque. Ha visto abbastanza progressi sul ragionamento da spostare l'orologio in avanti.

Mettete ora questa data accanto alle altre. Demis Hassabis, che guida la ricerca AI di Google, parla del 2029, forse 2030. Chollet dice cinque anni. Karpathy non dice niente. Tre persone fra le più competenti del pianeta, che guardano gli stessi dati, e hanno tre orologi diversi. Non è un dettaglio: vuol dire che, in fondo, nessuno lo sa davvero.

La cosa che trovo più istruttiva è proprio questa onestà del disaccordo. Siamo abituati a pensare che gli esperti, se sono bravi, alla fine convergano. Qui succede il contrario: più sono bravi, più la loro mappa è diversa. E forse è il segnale più sincero di tutti — che siamo davanti a qualcosa di così nuovo che le vecchie bussole non bastano più.

L'ultimo ritratto di oggi ci porta dall'altra parte della barricata, da chi all'idea del potere concentrato in poche mani risponde costruendo alternative. Vitalik Buterin è il ragazzo — perché era poco più di un ragazzo — che ha inventato Ethereum, la seconda grande moneta digitale, quella su cui si è costruita mezza economia delle cripto.

Questo mese ha fatto due cose che, messe vicine, raccontano molto. La prima: ha annunciato che la fondazione che porta avanti Ethereum si farà più piccola, venderà meno moneta, e che la sua stessa influenza diminuirà. Una scelta strana, in un mondo dove tutti vogliono crescere: lui sceglie di contare di meno, di proposito, perché un sistema davvero libero non deve dipendere da una persona sola.

La seconda è più curiosa, e più umana. Buterin ha smesso per un po' di scrivere i suoi soliti saggi tecnici e ha cominciato un romanzo di fantascienza — sul tema di come si governano le comunità senza un capo al centro. Ha già pubblicato i primi capitoli. Usa una storia inventata per pensare a problemi reali, come hanno sempre fatto i bravi autori di fantascienza, da Verne in poi.

Ma il gesto che parla più di tutti al filo di oggi è il più concreto. Buterin ha raccontato di far girare un modello di intelligenza artificiale molto capace direttamente sul computer di casa, senza chiederlo a nessuna grande azienda. È una scelta politica travestita da scelta tecnica: significa che la potenza per usare questi sistemi non deve per forza vivere nelle fabbriche di calcolo di pochi. Può stare anche sotto la tua scrivania.

È qui che le due economie di cui parlavamo all'inizio si guardano in faccia. Da un lato Jensen Huang, che prevede che le aziende spenderanno migliaia di miliardi in macchine sempre più grandi e centralizzate. Dall'altro Buterin, Dorsey, Balaji, che lavorano perché esista sempre una via di fuga: la tua chiave, il tuo modello, il tuo computer.

Non sappiamo quale delle due vincerà, e forse la domanda è mal posta — probabilmente convivranno, come oggi convivono le grandi banche e i contanti in tasca. Ma vale la pena tenere d'occhio questa tensione, perché decide una cosa semplice e importante: quanto di questa nuova potenza resterà nelle mani delle persone normali.

Chiudiamo come sempre con qualche progetto da tenere d'occhio — piccole cose concrete in cui i discorsi di oggi prendono forma.

Il primo è proprio Autoresearch, l'agente-ricercatore di Karpathy. Stupisce per una ragione: sta in poche centinaia di righe. Non serve un esercito di ingegneri per costruire qualcosa che fa ricerca da solo. È la prova che, in questa fase, conta più l'idea giusta della mole di codice.

Poi c'è un programma dal nome impronunciabile, llama punto cpp, che fa una cosa sola ma decisiva: far girare modelli potenti su un computer normale, senza internet, senza chiedere permesso a nessuno. È il mattone su cui Buterin costruisce la sua intelligenza artificiale casalinga. Il simbolo di chi vuole tenersi la potenza in casa.

Sul fronte opposto c'è ARC, il test di Chollet di cui parlavamo. Quest'anno mette in palio due milioni di dollari per chi riesce a batterlo. Gli esseri umani lo passano in pieno, le macchine migliori restano sotto l'uno per cento. Più che un test, è un promemoria di quanta strada manca.

Un altro nome da segnare è uno strumento creato da Simon Willison, che si chiama semplicemente "llm". Serve a far parlare i programmatori con questi modelli direttamente dalla riga di comando. Willison, in questi giorni, sta scrivendo un piccolo manuale su come lavorare bene con gli agenti: prova a dare regole a un mestiere che fino a ieri non esisteva.

E infine Omarchy, una versione di Linux curata da DHH, pensata per riportare la gente verso un computer che si può smontare e rimontare a piacere. Un dettaglio che dice molto: chi crede negli agenti autonomi spesso crede anche in strumenti aperti, che non ti tengono prigioniero. I due filoni si parlano.

Resta in mente l'immagine di DHH nella sua tuta meccanica: una persona piccola che guida una forza enorme. È più o meno dove siamo tutti, in questo maggio del 2026 — abbiamo in mano qualcosa di potente e nessuno ha ancora la mappa di dove ci porterà. La buona notizia è che la mappa la stiamo disegnando adesso, insieme. È stato Signal Brief. Alla prossima.

Script done. ~2800 parole, 8 capitoli. Filo: agenti già reali + potere concentra/disperde + lavoro umano incerto. 4 ritratti (Karpathy, DHH, Chollet, Buterin), Willison nei progetti. Paragoni storici: vapore→elettricità, fogli calcolo anni '80, internet primi anni. Ripresa filo nel cap Chollet.