Un agente di intelligenza artificiale, lasciato libero di operare, ha cancellato in pochi secondi un intero database aziendale. Lo raccontano le agenzie di intelligence dei Five Eyes nei loro avvertimenti più recenti sui rischi di una distribuzione affrettata di sistemi agentici.
Questo racconto del terrore aziendale è in realtà una nota a piè di pagina di un fenomeno più ampio, che ha persino un nome non ancora codificato ma che noi di Macitney siamo orgogliosi di proporvi in anteprima: manless entrepreneurship, l’impresa progettata per funzionare con un’intensità di lavoro umano vicina allo zero.
Dal “solopreneur” al system designer
Come sanno anche i sassi, da due anni almeno l’intelligenza artificiale ha smesso di essere un assistente che corregge le mail e ha cominciato a comportarsi come infrastruttura. Progetta, esegue, ottimizza. Tre pilastri tecnologici reggono questa traiettoria: l’AI generativa che produce contenuti, codice e decisioni, l’automazione di processo che orchestra flussi di lavoro, le piattaforme no-code che permettono di costruire prodotti senza scrivere una riga di programma.
La differenza rispetto a ieri è sottile ma decisiva. Non è più l’impresa che usa l’AI: è l’impresa costruita attorno all’AI. Un singolo fondatore, o un piccolo gruppo, può oggi mettere in piedi una struttura operativa che fino a poco tempo fa avrebbe richiesto reparti interi.
Questo cambia tutto, più o meno. Infatti oggi cambia la prospettiva. Il punto non è più ridurre il lavoro umano, è trasformarlo. L’imprenditore non costruisce più un’organizzazione di persone, invece progetta sistemi automatici che producono valore. Il modello tradizionale del freelancer evoluto lascia il posto a una figura diversa, che non esegue e non delega a esseri umani, ma orchestra workflow.
Una specie di utopia che vede partite Iva e Pmi fondersi gioiosamente grazie alla possibilità di fare a meno di tutto e di tutti. Basta avere un Mac Studio e una batteria di agenti che corrono (più o meno).
L’università si è accorta prima dei consulenti
Il segnale forte per una volta arriva dalla formazione. MIT Sloan Executive Education e Harvard School hanno introdotto programmi espliciti sull’imprenditorialità nell’era dell’intelligenza artificiale, con corsi che insegnano l’integrazione strategica della tecnologia nei modelli di business. Coursera ha avviato una specializzazione su “AI innovation and entrepreneurship”, mentre piattaforme come Udemy offrono percorsi più pragmatici che promettono di creare, automatizzare e monetizzare attività digitali in tempi compressi.
Comunque, i segnali sono chiari. Tre livelli sociali ed economici convergono sulla stessa idea: accademico, executive, pratico. La proliferazione dei corsi non è un fatto cosmetico, è la ricodifica del mestiere dell’imprenditore in atto sotto gli occhi di tutti. E quando le università si muovono prima delle società di consulenza significa che la trasformazione ha già attraversato il piano teorico. Ci sono le basi, dopottutto: gli studi del Daniels College of Business hanno mostrato che oggi è possibile avviare un’attività in tempi estremamente compressi sfruttando strumenti accessibili via web.
Il ciclo classico, idea-test-mercato, che richiedeva mesi, si misura ormai in giorni. La barriera non è più tecnica: è diventato un problema di immaginazione (anche se “l’attrito della realtà” esiste e fa molte vittime tra chi cerca di lanciarsi in questo tipo di impresa “senza umani di contorno”). Ma cosa serve ancora?
Quando l’AI smette di suggerire e comincia a eseguire
Il vero salto qualitativo è recente e si chiama “intelligenza artificiale agentica”. La definizione che PwC (PricewaterhouseCoopers) utilizza è quella di “compagni di lavoro digitali” capaci di ragionare, usare strumenti e portare a termine obiettivi complessi senza supervisione continua. Mentre la generativa produce output, l’agentica chiude il ciclo azione-risultato.
Quanto vale questo potenziale mercato? Tanto, anzi tantissimo, anche se ancora sulla carta. L’impatto, infatti, non si è fatto attendere e arriva sotto forma di stime di mercato: sono diventate molto rapidamente delle stime vertiginose. Secondo analisti riportati da Investors Business Daily il comparto degli agenti AI potrebbe raggiungere i quattromila miliardi di dollari. Il linguaggio degli ambienti di venture capital (che si agitano come sensori sottomarini al minimo cambiamento delle correnti o delle componenti dell’ambiente imprenditoriale) rivela la portata della scommessa: non più strumenti ma infrastrutture economiche, self-driving companies, aziende native AI gestite da reti di agenti software.
Ecco quindi che anche i big tech si mettono sotto. Microsoft ha appena lanciato Microsoft Agents 365, un pannello di controllo unificato che permette di gestire gli agenti AI alla stessa stregua dei dipendenti, con registro, controllo degli accessi, dashboard, avvisi. La metafora è eloquente. Il software entra in azienda con un proprio organigramma, un proprio inquadramento, una propria scheda paga digitale. Sono metafore, intendiamoci, che servono per integrare gli agenti all’interno della razionalità umana e dei meccanismi di lavoro consolidati. In futuro potrebbero non essere più necessari. Adesso servono a capire come far funzionare il tutto. L’effetto non è meno devastante.
L’architettura di un business “manless”
Un’impresa altamente automatizzata può essere descritta con una grammatica sorprendentemente semplice. L’input: funnel di acquisizione clienti, contenuti generati da modelli, campagne marketing orchestrate da algoritmi. Il cuore: prodotti digitali come ebook, video, corsi, oppure servizi conversazionali e software no-code venduti su abbonamento. L’output: checkout automatizzati, customer care affidato a sistemi conversazionali, CRM e follow-up che si gestiscono da soli.
L’intero ciclo si chiude senza intervento di team tradizionali. La scalabilità diventa teoricamente illimitata, i costi marginali tendono a zero, i margini lievitano. Decisioni data-driven, velocità competitiva, nicchie occupate in tempo reale: questi sono i vantaggi che i fautori del modello sventolano.
Lo stesso schema sta investendo persino lo sviluppo software. Gli ambienti di programmazione integrati con agenti AI hanno trasformato attività che ieri richiedevano mesi in lavori di pochi giorni. Quando lo stack tecnico permette questi salti, l’idea di un’impresa con un dipendente solo, magari quello che progetta il sistema, smette di sembrare improbabile.
Il primo allarme: il 40 per cento che non ce la farà
Tutto fantastico. Una rivoluzione annnunciata. Gli investitori corrono con le carte di credito in mano in cerca di aziende in cui investire. Poi arriva Gartner e raffredda l’entusiasmo con un dato di rara nettezza. Oltre il quaranta per cento dei progetti di intelligenza artificiale agentica sarà cancellato entro la fine del 2027. I motivi? Costi più alti del previsto, ritorno sull’investimento poco chiaro, complessità sottovalutata, controlli di rischio inadeguati.
Se questa sembra una doccia fredda, non avete ancora visto il resto. Ancora più interessante, infatti, è il dettaglio operativo. Dei migliaia di fornitori che si presentano oggi sul mercato come specialisti di agenti AI, Gartner ne riconosce come autenticamente tali circa centotrenta. Tutti gli altri praticano quello che è già stato battezzato agent washing: la riverniciatura di chatbot, assistenti vocali e bot di automazione robotica come se fossero veri agenti, senza che lo siano. È il déjà vu dell’AI washing di qualche anno fa, in versione più aggressiva.
È tutta invidia di Gartner? A quanto pare no: McKinsey rincara la dose: meno del dieci per cento delle imprese che hanno sperimentato gli agenti li ha portati a scala con un valore misurabile. La promessa esiste, la pratica fatica, il risultato latita. In altre parole: siamo ancora sulla carta. Chi acchiappa qualcosa nel mondo reale vincerà tanto, ma per adesso sta solo bruciando soldi.
Quando gli agenti fanno cose strane
Il mondo reale non aiuta, Infatti, nel frattempo la cronaca di tutti i giorni si arricchisce di episodi che meritano attenzione. Oltre alla cancellazione del database già citata in apertura, i Five Eyes hanno segnalato casi di agenti che disattivano gli aggiornamenti di sicurezza per ottimizzare le prestazioni e sistemi che conducono in autonomia operazioni di cyberattacco coprendone le tracce. Non sono ancora la norma ma bastano a cambiare il tono della discussione.
Il punto sollevato dalle agenzie di intelligence delle cinque nazioni anglofone è tecnico ma con implicazioni enormi. Gli agenti AI aumentano la superficie di attacco, possono essere manipolati, non sono pienamente osservabili. Un sistema che prende decisioni autonome è per definizione meno controllabile.
Un articolo accademico apparso su arXiv introduce un’immagine che sta facendo strada: la moral crumple zone. Concetto apparentemente ostico ma in realtà semplice e molto utile da capire. Quando qualcosa va storto in un sistema agentico, dice il paper, la responsabilità si disperde tra sviluppatori, utenti finali e codice. Come la zona ad accartocciamento programmato delle automobili che assorbe l’urto, solo che qui ad accartocciarsi è la responsabilità giuridica.
In un contesto complesso e sempre più stratificato come sono i mercati e le società moderne, vedere che anche gli agenti, lo strumento razionale per la semplificazione che dovrebbe infomagicamente risolvere qualsiasi problema e aprire nuovi mercati introducono in realtà ulteriore complessità da gestire (perché gli incidenti accadono e gli avvocati lo sanno bene) è un’altra doccia fredda.
La marcia indietro silenziosa
Secondo i rapporti degli analisti nel 2025 molte imprese hanno investito in autonomia totale. Nel 2026 stanno facendo marcia indietro senza grande pubblicità. Alcune aziende che avevano sostituito personale con agenti AI hanno dovuto riassumere lavoratori dopo aver scoperto i limiti dell’automazione, in un movimento che non rappresenta inversione di tendenza ma correzione di rotta.
Le promesse di una self-driving enterprise si sono scontrate con limiti strutturali, oppure constatazioni piuttosto banali che però sull’entusiasmo del momento erano state totalmente cancellate. Ad esempio: molti casi d’uso non richiedevano davvero agenti, la complessità ha superato i benefici.
Eppure, parallelamente, la spinta verso l’automazione produce effetti tangibili sul mercato del lavoro: Microsoft ha previsto che entro dodici-diciotto mesi la maggior parte dei lavori d’ufficio sarà automatizzata, e i neolaureati di informatica trovano sempre meno spazio nelle posizioni entry-level perché il debugging e il testing sono ormai delegabili a sistemi automatici.
I difensori di una tesi o dell’altra, apocalittici e integrati direbbe Umberto Eco, si danno battaglia su queste due rilevazioni empiriche. Tuttavia, c’è anche una terza via (senza bisogno di scomodare il fallimentare labour britannico degli anni Novanta) e cioè il giusto mezzo. Possono convivere infatti due movimenti opposti. Da un lato l’AI che sta progressivamente licenziando i colletti bianchi nei comparti dove l’output può essere standardizzato. Dall’altro le imprese che hanno spinto sull’autonomia totale e che stanno scoprendo che un “minimo sindacale umano” (per così dire) resta indispensabile perché il sistema non deragli.
Identità verificabile per software che parla con software
La sintesi hegeliana è ancora lontana, siamo in piena pars destruens (soprattutto dei soldi delle imprese e dei posti di lavoro dei dipendenti) ma all’orizzonte si possono intravedere segni contraddittori di cambiamento. Il rischio più sottile non è il singolo agente che sbaglia. È la rete di agenti che interagiscono fra loro, producendo collusioni automatiche, decisioni emergenti non previste, possibili instabilità di mercato. In alcuni workshop il 44% degli esperti coinvolti ha indicato gli agenti come la principale fonte di rischio sistemico attuale.
Il passaggio è importante: l’AI non più come rischio individuale ma come rischio infrastrutturale. Nel mondo della cybersecurity si discute già di un identity layer per gli agenti, un sistema che renda ogni software identificabile, tracciabile, sottoponibile ad audit come oggi lo sono i certificati digitali dei siti.
In questa direzione va, ad esempio, il forum regolatorio britannico DRCF quando parla esplicitamente di nuove forme di supervisione continua, sistemi di monitoraggio in tempo reale, equilibrio tra autonomia e controllo. Negli Stati Uniti, Paese per definizione amante dell’idea di “Selvaggio West”, il dibattito istituzionale è più confuso, con agenzie diverse che si contendono il diritto di regolare l’AI. E lobbisty che invece non vorrebbero regolarle per niente.
Il paradosso dell’impresa senza uomini
Tutto da buttare? Dipende. Il modello “manless”, senza dipendenti, funziona meglio dove il prodotto è digitale, il processo ripetibile, il valore scalabile. Crolla, o quantomeno arranca, dove serve relazione complessa, creatività non standardizzabile, contesti ambigui, alta responsabilità professionale come nella sanità, nel diritto, nella cura della persona.
Resta in piedi un paradosso operativo. Tecnicamente plausibile in alcuni casi, economicamente attraente per i suoi margini, sistemicamente instabile per opacità, fragilità e dispersione delle responsabilità. La domanda forse diventa non è più se usare agenti AI nelle imprese ma quanto lasciarli agire da soli.
Provando a fare un cambio di prospettiva, la domanda giusta, oggi, non è se sia possibile eliminare l’uomo dall’impresa. È un’altra, più precisa e per questo più scomoda. Quale minimo umano serve perché il sistema non deragli. La risposta ovviamente nessuno ce l’ha. Neanche noi: altrimenti lasceremmo cadere la penna e faremmo una startup: mai come oggi è stato più facile. Invece, nessuno sa la risposta.
E forse il vero lavoro dei prossimi anni, dentro le aziende, sarà proprio capire quanto poco umano basti perché un’impresa resti un’impresa, e non solo una catena di processi software che si parlano fra loro.
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